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5. マーケティング入門
目次
5.1 基本的なフレームワーク
5.2 認知活動(プロモーション)
5.3 統計素養
ウォンツとニーズ マーケティングの4P
広告枠と編集枠 CPOとLTVSEO
標準偏差 相関係数Z-score
1.基本的なフレームワーク
本章のゴール
1.ウォンツとニーズの違いを理解する。
2.マーケティングの4Pを把握する
マーケティングとは何か?
経営に関わること
全般
営業抜きで行う
販促行為
プロモーション
マーケティングの定義は文脈や組織によって大きく異なる
コトラーのマーケティング
ニーズ
人間が満たされていない状態
ウォンツ
ニーズを満たすために
具体的に製品化された欲求
お腹が空いた
ハンバーガーが欲しい
マーケティングは「ニーズを捉え、ウォンツに繋げること」を目指す
ウォンツが明らかになってもニーズをつかまなければいけない
激安
ハンバーガー
100円
普通の
ハンバーガー
400円
高級
ハンバーガー
800円
ウォンツ:
ハンバーガーが欲しい
ウォンツ:
ハンバーガーが欲しい
ニーズ:
空腹を安く満たしたい
激安
ハンバーガー
100円
おかし
100円
おにぎり
100円
+
業界の
外部環境分析
(PEST分析)
政治的要因
(Politics)
経済的要因
(Economy)
社会的要因
(Society)
技術的要因
(Technology)
政権交代、法律改正、
外交等
景気動向、
インフレ・デフレ、
GDP成長率等
文化の変遷、人口動態、
教育、犯罪等
新技術の完成、
新しい技術への投資等
マーケティング・フレームワーク:PEST
例)自動車業界のPEST 例)婚活業界のPEST
P
排ガス規制
関税増加
E
コロナ
不景気
S
所有よりも
シェア文化
T
自動運転
P
自治体から
助成金
E
共働き化
S
晩婚化
T
アプリ・AI
マッチング
価格
(Price)
マーケティングの
4P
流通
(Place)
商品
(Product)
認知
(Promotion)
マーケティング・フレームワーク:4P
例)新商品のアイスクリームが売れない。
高いから?
価格
どこで買える?
流通
おいしい?
商品
認知は?
認知
ご参考)インバウンド・アウトバウンドとは?
インバウンド
ビジネス
アウトバウンド
ビジネス
日本にやってきてくれる観光客向けビジネス
Inbound(インバウンド)
日本
日本の製品・サービスを海外に展開するビジネス
Outbound(アウトバウンド)
顧客 顧客
認知活動(プロモーション)
本章のゴール
1.広告枠と編集枠の違いを理解する
2.CPOとLTVの違いを理解し、その関係について把握する。
3.月額定額課金時のLTVの算出方法を理解する。
ご参考)複利計算の方法
認知活動(プロモーション)を専門にやっている業界(広告・PR業界)のビジネス概況
広告出稿 広告掲載
代理店 メディア
自動車会社
化粧品会社
飲料会社等
Google
電通
博報堂
サイバー
エージェント
オプト
等
TV
Blog
新聞
Youtube
雑誌
ラジオ
等
広告主
広告とPRの違いは?
メディア広告主
広
告
枠
編
集
枠
広告
代理店
PR
会社
マーケティング(認知)業務の大きな流れ
広告
PR
認知活動には大きく2種類存在。広告枠を対価を払って取得する広告と
口コミが広がっていくようにイベントや企画をたてるPRが存在。
認知
依頼
広告枠と編集枠の違いは?
新聞における広告枠と編集枠
広告枠
編集枠
=記事
広告枠
編集枠
例:検索エンジンにおける広告枠と編集枠
例:TVにおける広告枠と編集枠
番組
C
M
番組
C
M
CMが広告枠で番組が編集枠
時間
メディア価値は見ている人の量に比例する
例)1回(15秒)CMの料金
首都圏テレビCM 地方テレビCM
広告枠
40万~75万円
(キー局の場合)
1.5万~2万円
(※鹿児島の場合)
SEOとは何か?
Search
Engine
Optimizer
検索
エンジン
最適化
検索エンジン側が常に情報収集を行い、ランキングを決めている
WEB上のファイル
収集プログラム
別名
INDEX化。
Googleが決める
“ランキングアルゴリズム”
でスコアリングされ、
点数が高い順に
検索結果に表示
① ② ③
ランキングアルゴリズムの主なもの
被リンク数が
多い(人気)
高品質・
高専門性
ユーザビリティ
(スピード性)
CPOとLTVについて
LTV CPO
1ユーザあたり総売上
Life
Time
Value
1ユーザの受注にかかるコスト
Cost
Per
Order
LTVとCPOを正しく求め、以下の不等式を満たすことがマーケティング業務の要
>
例)前田塾の平均1ユーザ当たりの単価:5万円
Facebook等広告費はいくら超えると赤字が確定しそうか。
問題:限界CPOの算出:一人あたりユーザに書けて良い広告宣伝費の最大値はいくら?
(ご参考)
ユーザー数 100万人
月額費用
2,000円/月・人
平均解約率
(前月対比) 8%
20億 18.4
億
約
17億
約
15.5
億
・・・・
期待される売り上げの総額
1か月目 2か月目 3か月目 4か月目
合計は?
2,000
円 1,840
円
1,692
円
1,557
円 ・・・・
1人あたりに換算すると
1か月目 2か月目 3か月目 4か月目
合計
25,000
円
つまり、
1人あたり
平均12.5カ月
継続
平均継続期間は実は離脱率から直接計算できた
平均継続期間
12.5%の正体は
𝟏
𝟎. 𝟎𝟖
(𝟖%)
前月対比:8%の離脱率の場合
チャーンレート(解約率)
解約率:Rと置くと、ユーザーの平均継続期間は
𝟏
𝑹
で表現できる。
https://www.magicmoment.jp/blog/impact-churn-rate/
参考文献
チャーンレートがサブスクリプションビジネスに与えるインパクト
割引率Rを用いると
平均継続期間が1/Rで示せるのはなぜか?
等比数列の和
等比数列とは何だった?
等比数列とは
2 5 1 3 ・・
数の列を、「数列」と呼びます。
ただの数列(規則性なし)
1 2 4 8 ・・
前後の数の比がすべて等しい数の列=「等比数列」と呼びます。
1:2 1:2 1:2
24 12 6 3 ・・
2:1 2;1 2:1
?
等
比
等
比
0.4倍したものを
コピペする。
200
80
32
12.8
5.12
2.048
0.8192
0.32768
0.131072
0.052429
0.020972
0.008389
80
32
12.8
5.12
2.048
0.8192
0.32768
0.131072
0.052429
0.020972
0.008389
0.003355
0.4倍ずつかけていく等比数列の和を求める方法
= 𝒙とすると = 𝟎. 𝟒𝒙になる
0.4かけて
いく数
80
32
12.8
5.12
2.048
0.8192
0.32768
0.131072
0.052429
0.020972
0.008389
0.003355
200
80
32
12.8
5.12
2.048
0.8192
0.32768
0.131072
0.052429
0.020972
0.008389
お互いに
相殺される
𝟎. 𝟒𝒙𝒙 ー
ー
ずらして引くと、ほとんどの数が相殺され、計算量が大幅に下がる
𝒙 =
𝟏 − 𝟎. 𝟒
𝟐𝟎𝟎 − 𝟎. 𝟎𝟎𝟑𝟑𝟓𝟓
𝒙 =
𝟏 − 𝟎. 𝟒
𝟐𝟎𝟎
特にデータ数が多い場合は
現在価値割引をした将来キャッシュフローの総和
(一般化)等比数列の和の求め方
𝑎
1 − 𝑟
𝑎(1 − 𝑟 𝑛
)
1 − 𝑟
部分和 無限和
部分和と無限和の違い
𝑎
1 − (1 − 𝑅)
=
𝑎
𝑅
1ユーザあたりの期待総売上は月額単価と離脱率のみで算出可能
ユーザ月額金額をaとすると、1ユーザから得られる金額の総和は
例 月額単価2,000円で離脱率8%の場合の1ユーザあたりの期待総売上は?
2,000円
1 − (1 − 8%)
=
2,000円
8%
= 25,000円
入会してからの
経過月数
解約率
1 15%
2 9%
3 8%
4 6%
5 5%
6 3%
(応用)入会してからの経過月数ごとの対前月比解約率のデータが6か月分あるとき、
本期間中の対前月比平均解約率を算出し、1人あたりの売上期待値を求めよ。
月額費用
2,000円/
月・人
?%
平均解約率
ご参考)複利計算
東京海上HDは3年でCAGR10%前後。過去2年で2,000億増資、海外事業展開を志向。
引用:東京海上HD IRページ
具体的にどれくらいに成長しているのか?成長率の平均を求める。
102%+40%+61%+51%
4
= 63.5%
×
年 14 15 16 17 18
売上高 91 184 258 415 625
前年対比 102% 40% 61% 51%
0
100
200
300
400
500
600
700
14 15 16 17 18
例:某グループの売上推移
平均
?%成長
貴方は成長著しい某グループの経営企画部に転職し、最初の仕事として
「弊社の年平均成長率って今過去4年間で何%だっけ?」
と社長に回答を求められました。あなた:「今手元で計算します。」。1分以内に回答してください。
年平均成長率(CAGR)を求めよ
単利と複利の違いは?
単利と複利
100 100 100
2 2
2
単利複利
100
100×1.02
100×1.02
×1.02
100×1.02
×2%
2
2
2
100×2%
100×1.02×
1.02×2%
元本に対してのみ利息が発生元本+利息に対しても利息が発生
100(1+3 × 2%)100(1 + 2%)3
利息金額そのものは
大きくなっていく
単利と複利
元本 元本 元本
利息 利息
利息
単利複利
元本
元本
元本
利息
利息
利息
利息
利息
利息
元本に対してのみ利息が発生
元本+利息に対しても
利息が発生
𝑆 = 𝑎(1+𝑛𝑟)𝑆 = 𝑎(1 + 𝑟) 𝑛
a:元本
n:年月
r:利子率
S:総所得
利息金額そのものは
大きくなっていく
指数関数とは?
𝒚 = 𝒂 𝒙
(𝒂 > 𝟎, 𝒂 ≠ 𝟏 ) 𝒚 = 𝒂𝒙 (𝒂 ≠ 𝟎)
年数 A
0 10,000
1 12,000
2 14,000
3 16,000
4 18,000
5 20,000
6 22,000
成長率
20%
17%
14%
13%
11%
10%
B
10,000
12,000
14,400
17,280
20,736
24,883
29,860
成長率
20%
20%
20%
20%
20%
20%
単利20% 複利20%
単利と複利
29,860 = 10,000(1 + 𝑟)6
32,233 = 10,000(1 + 𝑟)6
C
10,000
13,052
20,025
29,606
20,629
25,786
32,233
年数
0
1
2
3
4
5
6
単利と複利
C社の売上は6年間で平均何倍ずつ成長しているか?
6
3.2233 = 1 + 𝑟
平方根(ルート:√ )とは
2
64 = 64 = 8
2の場合
だけ省略
2回かけて
64になる数
面積:
正方形:すべての辺の長さが同じ
3
64 = 4
3回かけて
64になる数
立方体:すべての辺の長さが同じ
?
?
?
体積:64
累乗根
1
8
27
3
1 = 1
3
8 = 2
3
27 = 3
5 3
5 = 1.7
指数が分数にすると、累乗根計算が出来る
p
a
p
b
× p
a+b
=
p
2
p
3
× p
5
=
p×p × p ×p ×p = p×p × p ×p ×p
p
1/2
p
1/2
× p
1
=
p
1/3
= 𝒑
3
3乗根(※立方根ともいう)
p
1/2
= 𝒑 2乗根(※平方根ともいう)
p
1/n
= 𝒑
n
n乗根
:指数
累乗根
指数
指数計算
p
1
p
-1
× p
0
= 1=
p
p
-a 1
=
app
-1 1
=
p
1
p
0
× p
1
=
= 1p
0
具体的にどれくらいに成長しているのか?成長率の平均を求める。
年平均成長率(𝑪𝑨𝑮𝑹) = (𝒂/𝒃) 𝟏/𝒏
−𝟏
※ a : 現在の売上高 b: 基準となる昔の売上高 n:n年間(期間)
年 14 15 16 17 18
売上高 91 184 258 415 625
前年対比 102% 40% 61% 51%
0
100
200
300
400
500
600
700
14 15 16 17 18
例:RIZAPグループの売上推移
平均
?%成長
貴方は成長著しい某グループの経営企画部に転職し、最初の仕事として
「弊社の年平均成長率って今過去4年間で何%だっけ?」
と社長に回答を求められました。あなた:「今手元で計算します。」。1分以内に回答してください。
※Compound(複利) Average Growth Rate
625 = 91(1 + 𝑟)4
6.86 = (1 + 𝑟)4
4
6.86 = 1 + 𝑟
1.618 = 1 + 𝑟
61.8% = 𝑟
年平均成長率(CAGR)を求めよ
1 15% 8,500
2 9% 7,735
3 8% 7,116
4 6% 6,689
5 5% 6,355
6 3% 6,164
前月比
解約率
経過月 人数
10,000人が広告で獲得したユーザだとすると
累乗根計算が必要
6,164 = 10,000(1 − 𝑟)6
6
0.6164 = 1 − 𝑟
統計素養
本章のゴール
1.統計指標の基本、標準偏差を概念及び算出方法を理解する。
3.共分散を理解し、相関係数の算出方法を理解する。
2.分布の比較方法として有効なZ-scoreを理解し、
偏差値算出方法を理解する
統計とは
①情報は削減
②特徴をうまく抽出
BMI 平均年齢安打率
具体事例
身長 体重
(2次元)
(1次元)
打数 安打数
(2次元)
(1次元)
打者の上手さの特徴体格の特徴
年齢① 年齢N・・・
(N次元)
(1次元)
数の特徴
年齢
標準偏差
(1次元)
幅の特徴
標準偏差実例:価格の推移
標準偏差が大きくなると、価格の予測が困難になっていく。
標準偏差:8% 標準偏差:13%
同じリターン(期待値)に対して、違う標準偏差の場合
標準偏差実例:どちらが優秀かを確認したい
引用:優秀さをどうやって測るのか?偏差値の仕組みと標準偏差とは?
https://www.youtube.com/watch?v=rFa9uU2JLh4
ナポレオン
テスト
A
テスト
B
得点
70
60
平均点
50
50
あるテストの結果
書道
英語
得点と平均だけでは全体での位置づけは分からない
織田信長
書道
英語
異なる分布を超えて
優劣を比較したい
偏差値
織田信長
幅の大きさのような概念=σ(標準偏差)
異なる分布を超えて優劣を比較する場合は「偏差値」が便利でした
偏差値:
57.1
偏差値:
75
n=5,000
n=100
書道
英語
では偏差値ってどうやって求めるの?
Z-score
から算出
(ゼットスコア)
平均50点 70点
① ②
10 標準偏差:10点
Z-scoreとは平均から標準偏差何個分離れているかを示した数値
問:70点は平均から標準偏差何個分離れているか?
(平均:50点・標準偏差:10点)
2個分 Zscore = 2→
平均50点 70点
①
標準偏差:5点
Zscoreとは平均から標準偏差何個分離れているかを示した数値
問:70点は平均から標準偏差何個分離れているか?
(平均:50点・標準偏差:5点)
4個分 Zscore = 4→
② ③ ④
5
つまり、平均や得点が同じでも
標準偏差が変わると、相対的な価値が変わる
偏差値とはZ-scoreにお化粧をしただけの数字
Z-score偏差値 = ×10 + 50
Z-scoreは、データを平均値で引いて、標準偏差で割ったもの
Z-score =
標準
偏差
データ
の
平均値
各
データ ー
つまり
標準偏差の
概念が結局大事
標準偏差の計算方法
ブレ=標準偏差
先人が分布の幅の広さを数値化(標準偏差化)する際に工夫したこと
①平均から離れているものが多ければ多いほど大きくしたい。
②幅の広さなので、マイナスにはしたくない
③データの数に依存しない
実験①:平均との差を求め、人数とかけてみて、合計する
A B C B×C
点 数
平均
との差
0 6 -50 -300
10 7 -40 -280
20 9 -30 -270
30 10 -20 -200
40 11 -10 -110
50 14 0 0
60 11 10 110
70 10 20 200
80 9 30 270
90 7 40 280
100 6 50 300
合計 100 0
相殺されて意味ない
平均との差 × 人数
実験②:平均との差の絶対値を求め、人数とかけてみて、合計する
うまくいった!!
平均との差の絶対値×人数
A B C B×C
点 数
平均
との差
0 6 50 300
10 7 40 280
20 9 30 270
30 10 20 200
40 11 10 110
50 14 0 0
60 11 10 110
70 10 20 200
80 9 30 270
90 7 40 280
100 6 50 300
合計 100 2320
データ数を考慮しなければ、幅の広さの特徴が掴めない指標となってしまう
平均との差の絶対値×人数の合計
2,320 12,000
平均との差の絶対値×人数の合計
N=100 N=5,000
データ数で割る!
幅の広さの特徴を表す値となった
平均との差の絶対値×人数の合計を
データ総数で割る
23.2 2.4
平均との差の絶対値×人数の合計を
データ総数で割る
N=100 N=5,000
0 0 0
40000 40000
0
40000 40000
0 0 0
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
15000
11200
8100
4000
1100 0 1100
4000
8100
11200
15000
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
実務的には、平均の差を2乗し、合計したものをデータ総数で割る:「標準偏差」
平均との差の2乗×人数の合計を
データ総数で割って平方根
28.07 5.65
平均との差の2乗×人数の合計を
データ総数で割って平方根
N=100 N=5,000
※2乗するというのは、平均との差を、面積で誤差を重みづけした加重平均
※加重平均セクションを参考
ズレを表す標準偏差は数式で表すと以下の通り
標準偏差
ちゃんと数式で書くとこうです。
データの
平均値
N個分
合計する
6
7
9
10
11
14
11
10
9
7
6
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
織田信長
幅の大きさのような概念=σ(標準偏差)
σ = 5.65
σ = 28.07
40
4 4 11
異なる分布内での相対位置を数値化して、評価する
Z-score(各値と平均値の差を標準偏差で除算)/ 偏差値:Z-scoreを10倍して50足した数
𝒁 − 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆:
𝟕𝟎 − 𝟓𝟎
𝟐𝟖. 𝟎𝟕
= 𝟎. 𝟕𝟏
𝒁 − 𝒔𝒄𝒐𝒓𝒆:
𝟔𝟎 − 𝟓𝟎
𝟓. 𝟔𝟓
= 𝟏. 𝟕𝟔
偏差値:
50+0.71×10
= 57.1
偏差値:
50+1.76×10
=67.6
つまり、標準偏差とは視覚化すると、分布の広がり具合=標準偏差
同一の平均同士で分布を比較するとき、標準偏差が小さいほど、
分布が平均の周りに集中する
標準偏差10
=狭い
標準偏差50
=広い
平均は共に100
リスクプレミアム
リスク投資商品の標準偏差
投資商品の期待リターン 無リスク金利の利率ー
シャープレシオ=
投資は期待リターンだけではなく、リスク(標準偏差)も考慮に入れるべし
リスク
プレミアム
リスク
左図における
太字の矢印の傾きが
シャープレシオを表す
無リスク資産
リターン(収益)
リスク(標準偏差)
投資信託
A
投資信託
B
標準偏差実例②:投資信託のパフォーマンスを測定する尺度「シャープレシオ」
シャープレシオ ランキング
(ご参考)リスクって何?
リスク=不確実性=情報の無さ
リスクとは不確実性のこと。マイナスとは限らない。
○○リスク=〇〇が起こることの分からなさ
例)降水確率100%のリスクは?
高い?低い?
不確実ではないの
で、
リスクは低い。
リスクが最も高い降水確率は?
降水確率 50% となります。
リスク・リターンの関係。リスクが大きくなればリターンが大きくなりうる。
ローリスク
ローリターン
ハイリスク
ハイリターン
利益損失
ローリスク
利益損失
=リターン
ハイリスク
(ご参考)リスク・リターンの関係。リスクが大きくなればリターンが大きくなりうる。
損失を
許容できる
損失を
許容できる
損失を
許容できない
損失許容
ライン
リスク=〇〇が起こることの分からなさ(マイナスの意味とは限らない)
引用:https://www.hyakugo.co.jp/tameru/toushin/beginner/start/risk/
金利変動
リスク
為替変動
リスク
金利
上がる?
下がる?
円高?
円安?
株価変動
リスク
株価上がる?下がる?
リスク 標準偏差=
つまり
である
相関
身長 体重
車の走行距離
ガソリン
消費量
身長が増えれば、体重が増えそう
車の走行距離が増えれば、ガソリン消費量は増えそう
所得
エンゲル
係数
所得が増えれば、エンゲル係数は減りそう
正の相関
正の相関
負の相関
因果関係あり 相関あり
※
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
-20.0% -15.0% -10.0% -5.0% 0.0% 5.0% 10.0% 15.0%
PBR
日産
トヨタ
スズキ
マツダ
三菱
いすゞ
ホンダ
日野
SUBARU
相関係数の事例:自動車会社別ROE・PBRの関係
相関係数:0.82
自動車各社に対して、PBRとROEの正の相関が認められる。
ROE
0
10
20
30
40
50
60
0 0.5 1 1.5 2 2.5
自己資本比率(%)
PBR
相関係数:-0.32
相関係数の事例:必ずしも自己資本比率とPBRが相関するわけではない。
近鉄
小田急
相鉄
西武
JR西日本/東日本
9
6
2020/8/24
データの関係性を見るために相関を求める
(相関係数)
家賃(万円)
広さ(平方メートル)
共分散実例:恵比寿の家賃と広さのデータ100件
家賃(万円)
広さ(平方メートル)
①各データの平均値を求める
・100件の家賃データの平均:14.4万円
・100件の広さデータの平均:28.9平方メートル
このへん
100件分の家賃と広さそれぞれの平均値を算出する。
家賃(万円)
広さ(平方メートル)
このへん
各データの平均値を原点とするような座標を考え、座標変換を行う
(14.4,28.9)▶(0,0)
(15,29)▶ (0.6,0.1)
(17,43)▶ (2.6,14.1)
正
家賃が平均より大きい
広さも平均より大きい
正
家賃が平均より小さい
広さも平均より小さい
負
家賃が平均より小さい
広さは平均より大きい
負
家賃が平均より大きい
広さは平均より小さい
正領域:82個 負領域:18個 → 64点?
平均点を基準に、家賃と広さがどのような関係にあるかを4象限に分けて数を数える。
家賃(万円)
広さ(平方メートル)
正
家賃が平均より大きい
広さも平均より大きい
正
家賃が平均より小さい
広さも平均より小さい
負
家賃が平均より小さい
広さは平均より大きい
負
家賃が平均より小さい
広さは平均より大きい
境界すれすれの点と、そうでない点を平等に扱っていいのか?
家賃(万円)
広さ(平方メートル)
(2.6,14.1)
正
正
負
負
各面積(負領域はマイナスでカウント)の総和の平均 : 共分散
③各座標をかけた値をデータ分
(今回は100個)足し上げて、
平均をとる(100で割る)
原点とで形成される長方形の面積で重みをつける。
家賃(万円)
広さ(平方メートル)
32.1
(2.6,14.1)
-0.83
43.6
-1.09
14.1
今回の共分散の単位は?
共分散 家賃と広さ
m2
円 ×
例えば
広さの単位をcm
2
に変更したら、共分散の値はどうなる?
円をドル換算した場合の共分散の値は?
つまり単位に依存する値は相関度としてふさわしくない。
実は標準偏差も同じ。単位に依存している値なので、同じ単位の値で割る
変動係数
平均値
標準偏差
=
点
点
そこで今回は各標準偏差で割ることで単位の影響を消すことを考えた
共分散 m
2
円 ×
円 m
2
家賃の
標準偏差
広さの
標準偏差
単位変換の影響を受けない
= 相関係数
と呼ぶことにする
ご参考)相関係数を数式で記載したものが以下の通り
Xの標準偏差 Yの標準偏差
XとYの共分散
相関係数は、2変数の共分散をそれぞれの標準偏差の積で割ったもので定義
正体は
𝐜𝐨𝐬 𝜽
ご参考)相関係数とデータ列(ベクトル)同士の角度の話
画像:https://goo.gl/bXgHnc

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