データ分析・解析 (セールス・マーケティング分析 Excel) の依頼・外注

ネーミングの「語感」は、消費者の印象やブランドイメージに大きな影響を与える重要な要素です。しかし、「どの名前が最も響きが良いのか？」「ターゲットに好印象を与えるネーミングとは？」といった疑問を、感覚だけで判断するのは難しいものです。

本サービスでは、科学的な語感分析を通じて、ネーミングの響きやイメージを88項目で数値化し、最適なネーミング選びをサポートいたします。

こんな方におすすめ！

✅ ネーミングコンペで集まった候補の中から、より効果的な名前を選びたい
✅ 商品やサービス・会社名の響きを客観的に分析し、ブランドの方向性に合ったものを選びたい
✅ 競合他社のネーミングと比較し、差別化を図りたい
✅ 直感だけでなく、データをもとにネーミングを決定したい

分析方法

独自の理論に基づき、以下の3つの分析手法を統合することで、言葉が持つ印象（語感）を高精度に解析します。

・音象徴分析
あるイメージの意味を持つ単語群に着目し、各単語を構成する「音」の使用パターンを、25万音以上の膨大なデータから抽出して解析します。
これにより、単語が発する音が呼び起こす象徴的な印象や感情を、客観的かつ科学的に明らかにすることが可能です。

・調音分析
発音時の舌、唇、軟口蓋などの動きや、音を生み出す際の空気の流れに注目し、その特性がどのように音の印象に影響しているかを解析します。
これにより、微妙な発音の違いが語感に与える効果を、わかりやすく捉えることができます。

・感性評価分析
実際に人々が音を聴いた際に抱いた印象や感情を収集し、データとして体系化。それらを統計的手法で解析することで、音の持つ心理的な影響や感性の傾向を明らかにします。
これにより、音がもたらす感性や情緒を数値化し、客観的なパターンとして可視化します

この3つの手法を独自に組み合わせることで、言葉の持つ印象を高精度に解析し、ネーミング選定において的確な判断をサポートします。

料金プラン

🔹 ベーシックコース（1～5件のネーミング分析）
　📊 分析結果グラフ（PDF形式）　10,000円

🔹 スタンダードコース（6～30件のネーミング分析）
　📊 分析結果グラフ（PDF形式）　30,000円

🔹 プレミアムコース（～1,000件のネーミング分析）
　📄 分析結果一覧（Excel形式）　50,000円

語感分析プラン詳細

① ベーシックプラン
1～10件のネーミング候補に対して、語感分析を行うシンプルで効果的な
プランです。分析結果は、視覚的にわかりやすいPDF形式のグラフで納品
いたします。コンペから選ばれた最終候補や自作・競合ネーミングの語感
を比較したり、採用予定のネーミングがターゲットに与える印象をチェッ
クする際に最適なプランです。

② スタンダードプラン
コンペで集まったネーミングを網羅的に分析し、最適な候補選びをサポー
トするプランです。分析結果はExcel形式でご提供し、多数のネーミングを
データに基づいて比較できます。さらに、希望の語感イメージに合った
ネーミングを検索でき、優れたネーミングを漏れなく見つけ出せます。幅
広い候補の中からより良い選択をしたい方におすすめのプランです。

③ プレミアムプラン
語感分析（Excel形式）に加え、専門的なアドバイスがセットになったプラ
ンです。コンペの依頼概要と分析結果を基に、語感ネーミングの専門知識
を活かしおすすめのネーミング候補をピックアップ、具体的なアドバイス
をご提供します。多数の候補から最適なネーミングを見つけたい方、デー
タと専門的な視点をもとに選定したい方におすすめのプランです。

ご依頼の流れ

1️⃣ ヒアリング（（分析対象のネーミングを確認）　　　
🔹 スタンダード・プレミアムプランの場合はExcel・CSV形式でご提出ください。
2️⃣ 語感分析の実施（ネーミングの響きを科学的に評価）
3️⃣ レポート作成・納品（分析結果をPDFまたはExcelでお届け）

▼こんな方へオススメ
顧客データ、売上データを管理したいが、やり方が分からない方。
上記データを分析し、更なる売上向上を達成したい方。
効果的な資源投入で利益率を向上させたい方。

▼ご提供内容
現在のビジネスでの不明点や、進めたい方向をベースにご相談させていただきながらデータ分析を行います。
適宜相談しながら、必要なデータの整理、分析、ネクストアクションをご提供します。

▼料金プランと納期
どのプランでも提供させていただくサービスは同じです。
納期によって価格が変動します。

最短クリック1回で重回帰分析ができるExcelファイルなどを作成致しました。

【重回帰分析】
①元データを入力シートに貼り付ける。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除する。
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③分析を開始するボタンをクリック

たったこれだけで重回帰分析が行われ、回帰式が算出されます。
もちろん重回帰分析の精度を表す自由度調整済み決定係数も算出致します。
通常は重回帰分析を行った後に不要な説明変数がないかを確認し、
一番不要と判断できる説明変数を削除してからまた重回帰分析を行い、
まだ不要な説明変数がないか確認し…と繰り返しが発生します。

しかしこのファイルでは事前に組まれた条件に基づき
一番な変数を削除し、これ以上変数を削除する必要がなくなるまで
重回帰分析を繰り返し行うよう設定されております。
そのため使用者が判断を下す必要はありません。
使用方法を覚えれば重回帰分析の知識がない方でも扱えます。

【母比率検定】
例えば元々の発生確率が0.5%であったものがあるとします。
このシステムを改善したら0.6%になっていました。
これが確率が上がったと言えるでしょうか、誤差の範囲でしょうか。
変わった、上がったと言えるかどうかは試行回数と確率の差の大きさによって変わります。
それを統計的に計算してくれるファイルです。
マクロは使わず関数のみを使用しており、
試行回数と発生回数の分母・分子を入力しただけで計算ができます。

【独立性の検定】
例えば曜日ごとの遅刻者・無遅刻者の人数を入力すると
曜日と遅刻・無遅刻は関係があるかどうか、を統計的に検定してくれるツールです。
2つの切り口の関連性を調べるのに便利です。
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予測値算出や変数の制御に欠かせない重回帰分析や
比率の差が誤差といえるかどうかの重要な判断ができる検定ですが
外部に依頼すれば10万円ほどかかりますし、
知識を身につけた社員を育てるにも時間がかかります。

一度購入いただければその後ずっと使えるファイルです。
何卒、宜しくお願い申し上げます。

最短クリック1回でロジスティック回帰分析ができるExcelファイルを作成致しました。

【使用方法】
①元データを入力シートに貼り付けます。
②説明変数同士で相関係数が高いものがあった場合、片方を削除します。（多重共線性の問題）
※削除した方が良い変数が自動で計算され、クリック1回で削除できます。
③「ロジスティック回帰分析 実行」ボタンをクリックします。
④目的変数への寄与が最も小さく削除して良いと判断される説明変数が表示されます。
　├ 削除する場合は上記②と同様にクリック1回で削除できます。
　└ 削除して良い説明変数がない or 削除しない場合はこれで操作は終わりです。

【カスタム可能な点】
・使用方法②の多重共線性を判断する基準値
・使用方法④の削除して良いと説明変数を判断する基準値
・結果を見るときに便利な今回見たかった割合の呼び名（例. 合格率、CVRなど）

【結果】
・ロジスティック回帰式の確認
・精度の評価（サンプルの的中率）
・サンプル数の評価
　└ 目的変数の発生 or 非発生の少ない方のサンプル数が、最終的な説明変数の10倍必要と言われていますが、諸説ありもっと少なくても良いという学説もあります。
・お試し計算
　└ 各説明変数を試しに入力して、その条件の目的変数（合格率など）を算出するセルを用意しています。
・各変数解釈
　└ 偏回帰係数やオッズ比を載せています。またオッズ比とは簡単に言うと「各説明変数が１増加したときに影響度合い」なのですが、10増加した場合はオッズ比は10倍ではなく10乗なので「〇増加したときのオッズ比（〇乗）」を計算するセルも準備しております。
　※ややこしいと思いますが、説明文も載せておりますのでご安心ください。

SQLのエラー修正～作成まで幅広く行います。
必ずヒアリングの時間を設けますので、ご連絡ください。

データ管理の統合

　　・社内で使用しているツールが複数ある場合、それらを統合して
　　　一つの営業指標としてスプレッドシート等を使用し表現いたします。
　　　　ex) Salesforceと現場で使用しているツールが別々のものを
　　　　　 スプレッドシートに自動で収集するような仕組みの作成。

KPIのご提案

　　・[データ管理の統合]で集積したデータを用いて、従業員の成績表を作成および分析し、
　　　適切な業績評価指数をご提案いたします。

その他

　　・データ管理に関する様々な業務を行ってきた経験があるので、その会社様に合わせまして
　　　適切なツールと運用方法をご提案いたします。

Python, R, Tableauなどを利用してデータ分析を行い、オンラインショップやビジネスの売上拡大をお手伝いします。

顧客分析、売れ筋商品分析、ABC分析、T検定、ABテストによるマーケティングなどを行います。また、可能な限りわかりやすく図などにしてご説明することを心がけています。

１．BtoCマーケティング領域
事業推進や効果検証などの観点から、具体的な戦略までご提案いたします。

２．事業開発領域
0から1へのフェーズも、1から100へのフェーズどちらにも対応し、効果検証も含めてご提案します

３．様々なデータに対応
Google Analyticsやオンラインアンケートの集計データなど、様々なビッグデータに対応します

データ分析は専門的な知識と時間を必要とするタスクであり、これに挑戦するのは難しい場合があり一から始めるのは非効率です。そこで、あなたのマーケティング戦略の策定をデータ分析を通してサポート致します。

具体的な流れはpdfファイルを添付しておりますのでそちらをご覧ください。

データ解析
あなたのニーズに合わせて様々な分析手法の中からカスタマイズしたアプローチを提案致します。「どのようなデータを持っているのか、どのような課題を解決したいのか」、あるいは「何をすればいいのかわからない、分かっていても方法がわからない」でも構いません。あなたのアイデアと目標を共有し、それに基づいて具体化するためのお手伝いを致します。

分析例
１．販売金額に着目して、例えば低額商品と高額商品をクラスタリング(簡単に言えばグループ分け)することで「売上収益のパターンやその影響を与える要因を考慮した戦略」を立てることができる（小売業)

２．販売数量に着目して、クラスタリングすると需要パターンに応じてグループ分けし、需要の季節変動を捉えることができるので、「適切な在庫管理や生産管理が行える」（小売業)

分析結果はレポートとしてスライド、Excelファイルでお渡し致します。

モデル開発（オプション)

モデル開発のアプローチの性格上、少々お時間がかかりますが、もし、モデルがうまく機能すれば「効果は絶大」です。

モデル開発例
１．分析例1でクラスタリングした低額商品グループと高額商品グループを機械学習を使って「売上予測を行うモデル」（小売業)

2．市場参加者や関係者、ソーシャルのテキストデータから自然言語処理を使って感情や意見を数値化し、株式市場の方向性や見通しを理解することで「取引戦略を最適化するモデル」(金融業)

＊モデル開発例1と2では機械学習（いわゆるAIです)を使いますが、この機械学習は使う場面をによりますが、昔ながらの回帰分析などの手法とは一線どころか10線位を画す強力な手法です。従来の手法と機械学習の使い分けは使いどころが大切です。