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セーフサーチについて

性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示を調整できる機能です。
ご利用当初は「セーフサーチ」が「ON」に設定されており、性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示が制限されています。
全ての作品を表示するためには「OFF」にしてご覧ください。
※セーフサーチを「OFF」にすると、アダルト認証ページで「はい」を選択した状態になります。
※セーフサーチを「OFF」から「ON」に戻すと、次ページの表示もしくはページ更新後に認証が入ります。

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目次

  • 第1章 マーケティング・エンジニアリングとは
    • 1 マーケティング・エンジニアリングの定義
    • 2 マーケティング・エンジニアリングと知識
    • 3 科学的な考え方の重要性
    • 4 類似の領域
    • 5 マーケティング・エンジニアリングが注目される背景
    • 6 マーケティングのフローとマーケティング・エンジニアリング
    • 7 マーケティング・エンジニアリングの研究対象
    • 8 本書の概要と使い方
    • 課題
  • 第2章 データの収集・活用の注意点
    • 1 データを扱う際の注意点
    • 2 マーケティングに用いるデータの種類
    • 3 データの基本
    • 4 データの誤差の種類
    • 5 量的データの活用
    • 6 質的データの活用
    • 7 データの分析の流れ
    • 8 自社で顧客のデータを収集する
    • 課題
  • 第3章 市場の理解
    • 1 消費者(顧客)視点の市場の理解
    • 2 セグメントに細分化する手法
    • 3 セグメンテーションの事例
    • 4 商品・ブランド視点の市場の理解
    • 5 市場構造分析の事例
    • 6 細分化の利点
    • 課題
  • 第4章 マーケティング反応の分析
    • 1 市場における反応
    • 2 施策の確認・評価
    • 3 全体を考えて市場の反応を分析する
    • 4 新しいデータと結果の測定
    • 課題
  • 第5章 最適化と意思決定
    • 1 科学的アプローチと定量モデル
    • 2 最小2乗法と最尤法
    • 3 数理計画問題
    • 4 数理計画問題によるマーケティング意思決定
    • 補論 数理計画モデルの詳細
    • 課題
  • 第6章 予測とシミュレーション
    • 1 マーケティングにおける予測の重要性
    • 2 需要予測モデル
    • 3 最適設計
    • 4 不確実性への対応
    • 補論 数量化理論Ⅰ類によるプロファイル評価
    • 課題
  • 第7章 感性とマーケティング
    • 1 消費者行動と感性
    • 2 五感とマーケティング
    • 3 感性の測定方法
    • 4 感性・主観の定量評価
    • 5 ニューロ・マーケティング
    • 課題
  • 第8章 施策の実施と確認
    • 1 実験の重要性
    • 2 実験に対する基本的な考え方
    • 3 実施前の注意点
    • 4 実施時の注意点
    • 5 実施後の確認
    • 課題
  • 第9章 今後のマーケティング・エンジニアリング
    • 1 データの質と量の変化
    • 2 情報基盤技術と分析技術の進展
    • 3 統計モデルと機械学習
    • 4 マーケティングにおけるエンジニアリングの役割の今後
    • 課題

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