第1部　マーケティング入門編
第1章　データ活用に必要なマーケティング思考
1.1　マーケティング思考とは何か
1.2　マーケティング視点によるアイディアの評価
1.3　STP と4Ps
1.4　マーケティング分析のジレンマ：「外れ」と「外す」に着目する
第2章　自社の強みと弱みを分析してヒントを得る
2.1　現在のポジションを把握する
2.2　顧客満足を分析する：CS ポートフォリオ分析
2.3　CS ポートフォリオから強みと弱みを把握する
2.4　セグメントごとの分析からさらに戦術を検討する
2.5　ゴールを実現するアイディアを対応づける：手段と目的の視点
2.6　商品評価の項目を抽出する：価値ポートフォリオ
2.7　『今』の商品評価の枠組みで戦うか、『今』の枠組を変更するか
第2部　マーケティング実践編
第3章　R 入門：マーケティングデータを活用する環境を得る
3.1　R とは何か
3.2　R の基本.：電卓として使ってみる
3.3　R の基本.：外部ファイルを取り込んで分析してみる
3.3　Rstudio を活用する
3.4　【実践】R でCS ポートフォリオを作成する(1)：集計表を作る
3.5　【実践】R でCS ポートフォリオを作成する(2)：グラフ化する
3.6　【実践】セグメントごとに分析してみる：データを分割して分析する
第4章　回帰分析で売上を予想する
4.1　予測分析には二つのタイプがある
4.2　モデル分析ではまず「何を何で予測すべきか」を吟味する
4.3　R による回帰分析の実践：原因系が一つの場合
4.4　当たり前ジレンマ：外れ値に着目してヒントを得る
4.5　回帰分析を応用する
4.6　プロモーションの金額換算価値を求めてみる
第5章　購入確率を求めマーケティングヒントを得る：ロジスティック回帰
5.1　買う・買わないなど2 択の結果を分析から予測する
5.3　買うか買わないかだけではなく、買う確率を求める
5.4　原因系を増やしてより多面的に買換意向を分析する
5.5　シミュレーションからヒントを得る
5.6　外れ値に着目する
第6章　セグメンテーションからターゲティングへ
6.1　セグメンテーションの考え方
6.2　ブランドA を好むターゲットを特定する：χ2 検定
6.3　購入意向の高いターゲットを特定する：t 検定と分散分析
6.4　購買行動の似た顧客をグルーピングする
第7章　より詳細にセグメンテーションとターゲティングをする
7.1　ビッグデータとマーケティング
7.2　分類木を用いたセグメンテーションとターゲティング
7.3　回帰木を用いて満足度を予測する
第8章　一緒に選ばれるアイテムからヒントを得る
8.1　カテゴリーをマネジメントする
8.2　因子分析でカテゴリーを抽出する
8.3　得られたカテゴリーで顧客を再評価する：因子得点
8.4　他のマーケティングデータに応用する
8.5　個々のアイテムの同時購買傾向からオススメすべき商品を探す
付　録
1　R とRStudio のインストール
2　RStudio でのパッケージのインストール
3　Mac でのスクリプトの実施、データの読み込みについて
4　本書で使用したスクリプト
参考文献
索　引