セミナー講師料の目安となる金額です。費用は税別です。東京23区外は、公共交通機関相当の交通費が合わせて発生することがあります。
テーマ・人数・地域等、条件により金額に変動がございますので、詳細につきましては、弊社までお問い合わせ下さい。ご要望をしっかりとお聞きし、最適な企画・提案をさせて頂きます。
講師料金一覧
- 研修講師料（半日～2日）：20万～80万円
- 講演会講師（1～3時間）：10万～50万円
※団体、公的機関の場合、費用は相談の上、決定します。
※研修や講演の時間によって、宿泊が必要な場合は、別途見積もりします。
※プロジェクトの場合は、所定回数によって異なるので、都度見積もりいたします。
※上記金額には、コンサルタント側から必要なノウハウデータ、セミナーテキストデータが提供されますが、そのノウハウ使用料も含んでいます。原則ノウハウ料は別途には掛かりません。
カリキュラム例（2日間のケース）
消費財メーカー系
- 顧客セグメンテーションとペルソナ作成
- 広告効果測定
- 価格最適化
- マーケティングミックス最適化
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと消費財業界におけるデータ分析の重要性
10:30-11:30 消費財マーケティングのためのデータ収集と管理
11:30-13:00 顧客セグメンテーション手法の解説（RFM分析、クラスター分析など）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 顧客データを用いたセグメンテーションの実践（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 セグメンテーション結果の解釈と評価（グループワーク）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 セグメントごとのペルソナ作成（演習）
14:30-16:00 ペルソナに基づくマーケティング施策の立案（グループワーク）
16:00-17:00 顧客セグメンテーションとペルソナ活用の今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと広告効果測定の重要性
10:30-11:30 広告効果の種類と測定指標の解説
11:30-13:00 実験設計と因果推論の基礎
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 広告データを用いた効果測定の実践（演習：差分の差分法）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 回帰不連続デザインを用いた効果測定（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 広告施策の費用対効果の評価（グループワーク）
14:30-16:00 最適な広告予算配分の決定（演習）
16:00-17:00 広告効果測定の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと価格最適化の重要性
10:30-11:30 価格弾力性の概念と測定方法
11:30-13:00 価格最適化モデルの種類と特徴
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 販売データを用いた需要曲線の推定（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 最適価格の算出と売上・利益への影響予測（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 価格戦略の立案とシミュレーション（グループワーク）
14:30-16:00 ダイナミックプライシングの可能性と課題（ケーススタディ）
16:00-17:00 価格最適化の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションとマーケティングミックス最適化の概要
10:30-11:30 マーケティングミックスの概念と要素
11:30-13:00 最適化問題の定式化と解法
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 マーケティングミックスモデルの構築（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 マーケティングミックス最適化の実践（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 最適化結果の解釈と施策への落とし込み（グループワーク）
14:30-16:00 マーケティング意思決定へのデータ分析の組み込み方（ケーススタディ）
16:00-17:00 マーケティングミックス最適化の応用と今後の展望
小売系
- 売上の探索的データ分析
- 顧客セグメンテーション分析
- 顧客行動分析
- チャーン管理のための離反予測
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションとデータ分析の基礎概念
10:30-11:30 小売業のデータ分析入門
11:30-13:00 探索的データ分析の手法解説
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 データの可視化とサマリー統計量の算出（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 売上傾向、顧客属性、商品特性の分析（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 分析結果の解釈と洞察の導出（グループワーク）
14:30-16:00 分析結果の発表とディスカッション
16:00-17:00 探索的データ分析の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと顧客セグメンテーションの重要性
10:30-11:30 顧客セグメンテーションの手法概説（RFM分析、クラスター分析など）
11:30-13:00 RFM分析の実践（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 クラスター分析の実践（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 主成分分析を用いたセグメンテーション（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 セグメンテーション結果の解釈と評価（グループワーク）
14:30-16:00 セグメントごとのマーケティング施策立案（演習）
16:00-17:00 顧客セグメンテーションの応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと顧客行動分析の概要
10:30-11:30 購買行動の分析手法解説（アソシエーション分析、シーケンス分析）
11:30-13:00 アソシエーション分析の実践（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 よく売れる商品の組み合わせの発見（演習と解釈）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 シーケンス分析の実践（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 購買パターンの識別と解釈（グループワーク）
14:30-16:00 クロスセル、アップセルなどの販促施策の立案（演習）
16:00-17:00 顧客行動分析の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと離反予測の重要性
10:30-11:30 離反予測モデルの概要とアルゴリズム解説
11:30-13:00 データの前処理と特徴量エンジニアリング（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 デシジョンツリーを用いた離反予測モデルの構築（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 ランダムフォレストを用いた離反予測モデルの構築（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 モデルの評価と解釈（グループワーク）
14:30-16:00 離反リスクの高い顧客の特定と離反防止策の立案（演習）
16:00-17:00 離反予測の応用と今後の展望
電機メーカー系
- 製品利用データ分析
- 製品品質予測モデリング
- アフターサービスデータ分析
- 顧客ロイヤルティ分析
- 設備稼働状況分析
- 故障予兆検知モデルの構築
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと家電業界におけるデータ分析の重要性
10:30-11:30 スマート家電からの利用データの収集と管理
11:30-13:00 利用データの前処理と統合（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 利用パターンの可視化と特徴把握（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 利用シーンや利用目的の推定（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 ユーザーセグメンテーションと要求事項の抽出（グループワーク）
14:30-16:00 新製品コンセプトの立案とデータによる評価（演習）
16:00-17:00 製品利用データ分析の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと製品品質予測の重要性
10:30-11:30 品質データと利用データの関連性分析
11:30-13:00 品質予測モデルの種類と特徴
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 ランダムフォレストを用いた品質予測モデルの構築（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 サポートベクターマシンを用いた品質予測モデルの構築（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 モデルの解釈と適用範囲の検討（グループワーク）
14:30-16:00 品質予測に基づく製品改善施策の立案（演習）
16:00-17:00 製品品質予測モデリングの応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションとアフターサービスデータ分析の重要性
10:30-11:30 コールセンターデータ、修理データの分析手法
11:30-13:00 テキストマイニングによる問い合わせ内容の分類（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 顧客満足度との関連性分析（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 アフターサービスの需要予測（時系列分析演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 部品在庫管理や人員配置への活用方法（グループワーク）
14:30-16:00 需要予測の精度向上に向けた施策の立案（演習）
16:00-17:00 アフターサービスデータ分析の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと顧客ロイヤルティ分析の重要性
10:30-11:30 顧客ロイヤルティの定義と測定方法
11:30-13:00 アフターサービスと顧客ロイヤルティの関係性分析（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 ロイヤルティスコアの算出と評価（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 ロイヤルティ向上施策の立案（グループワーク）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 ロイヤルティ向上施策の効果検証（演習）
14:30-16:00 製品開発とアフターサービスの連携による付加価値創出（ケーススタディ）
16:00-17:00 顧客ロイヤルティ分析の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと製造業におけるデータ分析の重要性
10:30-11:30 設備データの種類と収集方法
11:30-13:00 データの前処理と品質管理の手法（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 稼働率、故障率、MTBF（平均故障間隔）などの指標の算出（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 ボトルネック工程の特定と分析（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 設備の性能低下や異常の早期検知手法（グループワーク）
14:30-16:00 最適なメンテナンス計画の立案（演習）
16:00-17:00 設備稼働状況分析の応用と今後の展望
1日目：
10:00-10:30 オリエンテーションと故障予兆検知の重要性
10:30-11:30 異常検知、変化点検知、トレンド分析などの手法の概説
11:30-13:00 特徴量の選択と前処理（演習）
13:00-14:00 昼休憩
14:00-16:00 ロジスティック回帰を用いた故障予兆検知モデルの構築（演習）
16:00-17:00 1日目の振り返りとディスカッション
2日目：
10:00-10:30 1日目の復習
10:30-12:00 SVMとランダムフォレストを用いた故障予兆検知モデルの構築（演習）
12:00-13:00 昼休憩
13:00-14:30 モデルの評価と比較（グループワーク）
14:30-16:00 故障予兆検知に基づく設備保全策の立案（演習）
16:00-17:00 故障予兆検知モデルの応用と今後の展望
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