マーケティングリサーチ国内売上№1企業 CHALLENGE-SHIP リアルなマーケティングリサーチの世界へようこそ~心躍る世界があなたを待っています~ マーケティングリサーチ国内売上№1企業 CHALLENGE-SHIP リアルなマーケティングリサーチの世界へようこそ~心躍る世界があなたを待っています~

クライアント企業のマーケティング課題に対して、仮説と検証を繰り返し、最適な解を導く。長年幅広い業界のマーケティングを支援してきたマーケティングリサーチ国内№1、世界9位のインテージ*だからこそ体感できる、実践に基づいたインターンシップ。それがCHALLENGE-SHIP。マーケティングリサーチ最高峰のリアルな仕事にチャレンジいただきます。 ※2017年AMA調べ

CHALLENGE-SHIPの特徴

インテージが保有する、貴重かつリアルなデータを使い、仮説と検証を繰り返しながら、マーケティングリサーチのビジネスを体感していただくインターンです。

マーケティングリサーチコースは、2種類ご用意しております。
1Dayはインテージならではのサービスやデータを短時間でご理解いただき、さらにはチームでインテージ独自のデータにも触れながら、マーケティングリサーチの世界を知っていただくコースです。

5Daysはインテージの貴重なデータから、マーケティング課題解決に必要なデータを自ら抽出し、チームで仮説検証を繰り返しながら解決策のプレゼンテーションまで行っていただくコースです。

データサイエンスコースは、特定のマーケティング課題に対し、プログラミングを駆使した高度なデータ解析で実際にインテージが携わったRealなケースを用いて、問題解決をしていただくコースです。

コースの説明

MARKEING RESEARCH マーケティングリサーチコース MARKEING RESEARCH マーケティングリサーチコース

1Dayコース

マーケティングリサーチとは何かについて、短時間でご理解いただくコースです。インテージが保有している独自のデータに触れていただき、データの「意味化」と「価値化」に実践していただきます。

POINT1 マーケティングリサーチの世界へようこそ!
1Dayコースは、「そもそもマーケティングリサーチとは何かを知りたい」、「国内No.1、世界トップクラスを誇るデータについて知りたい」、「データに触れてみたい」、そんなマーケティングリサーチの世界に踏み込む第一歩に最適なコースです。
POINT2 データを活用するとは?
世の中にあふれる様々なデータ。
それは活用されないと意味がありません。データから何が見えてくるのか、どのように活用するのかをご体感いただけます。

コースの流れ

1

マーケティング
リサーチ導入

イントロダクション

2

インテージを知る

  • ・インテージのビジネス、ヒト、データについてご紹介

3

データ活用の実践

  • ・実際のデータを使って、市場を把握し、洞察できたことを発表
最終発表 最終発表

5Daysコース

マーケティングリサーチを総合的に体感いただくコースになります。マーケティングPDCAを幅広く捉え、データとマーケティングフレームを活用しながら、企業のマーケティング課題に対して、最適なソリューションを提言いただきます。実際にインテージ社員にプレゼンいただき、ビジネス視点を捉えたフィードバックを提供します。

POINT1 マーケティングPDCAを全方位で
俯瞰した戦略を立案!
クライアント企業のマーケティング課題に対し、日常では触れることのできないインテージ独自の希少価値の高い豊富なデータと、3C・STP・4Pといったマーケティングフレームを活用しながら、ソリューションを創造していきます。
POINT2 正解のない課題に対して、
仮説と検証を繰り返し、
ソリューションを磨き込む!
マーケティングに正解はありません。正解のない世界だからこそ、データに基づいてロジカルに論を組み立てることで、提言の説得力を強化していくことが必要になります。そのプロセスを理解するだけでなく、体験いただくことで、マーケティングリサーチの醍醐味を実感いただけます。

コースの流れ

1

イントロダクション

オリエンテーション

2

市場調査と商品選定

  • ・3Cのフレームワークを用いた市場調査
  • ・市場を把握したうえで、キーとなる商品の選定

3

課題設定

  • ・ターゲティングの検証
  • ・ポジショニングの検証
  • ・マーケティング・ミックスの検証

4

打ち手の検討

  • ・課題の原因と打ち手の検討

5

プレゼンの準備

  • ・プレゼン資料の制作と発表の準備
最終発表 最終発表

DATA SCIENCE データサイエンスコース DATA SCIENCE データサイエンスコース

10Daysコース

データサイエンスの実務に特化したコースです。クライアントのビジネスや課題背景を正しく理解したうえで、クライアントのマーケティング課題を解決に導くデータサイエンスに取り組んでいただきます。実際に、統計解析のプログラミングを行いますので、統計解析ソフト、プログラミング、機械学習等、いずれかの経験がある方を対象としています。

POINT1 希少価値の高い豊富なデータを基に
本物のテーマにチャレンジ!
実際にインテージのデータサイエンティストが対峙したテーマに対し、日常では触れることのできないインテージ独自の希少価値の高い豊富なデータを基に、プログラミングを駆使しながら一連の業務に挑んでいただきます。
POINT2 インテージの
データサイエンティストからの
リアルなフィードバック!
最終的なアウトプットに対して、インテージのデータサイエンティストから、“学生だから”というバイアスを除いたリアルなフィードバックを提供します。

コースの流れ

1

イントロダクション

オリエンテーション

2

分析企画

  • ・クライアントの課題を整理し、適切な分析企画を立案

3

データ加工
クリーニング

  • ・必要なデータ要件にそってデータを抽出し、分析に適した形にデータ加工

4

分析実行

  • ・モデリング等の解析を実行

5

報告書作成

  • ・統計的妥当性を確認し、結果の解釈を実施
最終発表 最終発表

募集概要

コース マーケティングリサーチコース データサイエンスコース
期間 1Dayと5Days の2種類をご用意しております
ご都合に合わせて選択してください
※複数コース、日程の併願不可
※1Day/5Days、それぞれ同じ内容のプログラムを実施いたします

1Dayコース
 └2018年7月4日(水)
 └2018年7月5日(木)
 └2018年7月6日(金)

5Daysコース
 └2018年8月20日(月)~24日(金)
 └2018年9月10日(月)~14日(金)
10Daysコース
 └2018年8月20日(月)~31日(金)
※土日を除く
※データサイエンスコースは上記1日程のみになります

対象 4年制大学(1年~4年)、大学院(修士1年~修士2年)に在学中の方 4年制大学(1年~4年)、大学院(修士1年~修士2年)に在学中の方
※データサイエンスコースについては、統計解析ソフト、プログラミング、機械学習等、いずれかの経験がある方を対象としています
場所 インテージ秋葉原本社
〒101-8201 東京都千代田区神田練塀町3番地 インテージ秋葉原ビル
アクセスマップ
定員 1Day 30~40名程度を予定

5Days 30~40名程度を予定
※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
10Days 15名程度を予定
※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
応募締切 1Dayと5Daysともに 2018年6月24日(日)
2018年6月24日(日)
報酬 当社規定に基づき交通費を支給
※報酬、宿泊費の支給はございませんので、予めご了承ください
※1Dayのみ交通費の支給はございませんので、ご了承ください
マーケティングリサーチコース
期間 1Dayと5Days の2種類をご用意しております
ご都合に合わせて選択してください
※複数コース、日程の併願不可
※1Day/5Days、それぞれ同じ内容のプログラムを実施いたします

1Dayコース
  ∟2018年7月4日(水)
  ∟2018年7月5日(木)
  ∟2018年7月6日(金)

5Daysコース
  ∟2018年8月20日(月)~24日(金)
  ∟2018年9月10日(月)~14日(金)
対象 4年制大学(1年~4年)、大学院(修士1年~修士2年)に在学中の方
場所 インテージ秋葉原本社
〒101-8201 東京都千代田区神田練塀町3番地 インテージ秋葉原ビル
アクセスマップ
定員 1Day 30~40名程度を予定

5Days 30~40名程度を予定
※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
応募締切 1Dayと5Daysともに
2018年6月24日(日)
報酬 当社規定に基づき交通費を支給
※報酬、宿泊費の支給はございませんので、予めご了承ください
※1Dayのみ交通費の支給はございませんので、ご了承ください

データサイエンスコース
期間 10Daysコース
  ∟2018年8月20日(月)~31日(金)
※土日を除く
※データサイエンスコースは、上記1日程のみになります
対象 4年制大学(1年~4年)、大学院(修士1年~修士2年)に在学中の方
※データサイエンスコースについては、統計解析ソフト、プログラミング、機械学習等、いずれかの経験がある方を対象としています
場所 インテージ秋葉原本社
〒101-8201 東京都千代田区神田練塀町3番地 インテージ秋葉原ビル
アクセスマップ
定員 10Days 15名程度を予定
※応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございますので、予めご了承ください
応募締切 2018年6月24日(日)
報酬 当社規定に基づき交通費を支給
※報酬、宿泊費の支給はございませんので、予めご了承ください

応募方法

STEP1

まずは当ホームページより
エントリーください

STEP2

エントリー後に発行される
マイページにて、
ご希望のコース・日程を選択のうえ、
お申込みください

<注意事項>
・プログラムの構成上、終日ご参加いただくことが参加条件となりますので、予めスケジュールを確保のうえお申し込みをお願い致します。
・応募者多数の場合は、選考を実施する場合がございます。その場合は改めてマイページ上でご案内させていただきます。

ENTRY ENTRY

参加者の声

マーケティングリサーチコース参加者

【総合コース:1day】

グループワークの重要性とデータを読み解く力、仮説思考を学べた時間
グループワークとしての重要性とデータを読み解く力、そして何が問題であるかを探る仮説思考を一度に学ぶことが出来たため、非常に有意義な時間になったと感じている。今回の経験から反省すべき点をふり返ったうえで、自分の研究等につなげられるように努めていきたいと考えた。今回のインターンシップでは、自分に不足していた点や考え方について改めて考えることが出来た点が最も大きな成果であったと感じている。
(東京工科大学大学院)

【総合コース:5days】

データ活用の面白さを実感
1つの商品が世に出るまで、あるいは世に出てからの改善の背景に膨大なデータに基づく仮説から実証の繰り返しが存在することが実感できた。また、実際に貴社のパネルデータを利用させていただくことで、宝の山であるデータをいかに活用できるか考えるプロセスに非常に面白みを感じ、自分の想像に反するようなことがファクトとして明らかになることに純粋な面白さを感じた。知的好奇心を刺激し続けられるマーケティング業界と貴社の環境により大きな魅力を感じた。5日間ありがとうございました。
(早稲田大学)
会社の雰囲気・業務の流れが分かった
全体的な業務の流れや、インテージの雰囲気が分かって、以前より働いているイメージができるようになりました。もっとデータ分析についての知識を深めたり、論理的に物事を考えられるようになりたいと思いました。
(中央大学)

データサイエンスコース参加者

データサイエンスコース

インターンだからこそ見えるリアルな体験
今回のインターンシップを通じてマーケティングに応用するためのデータサイエンス業務体験ができ、貴重な経験になりました。将来の職業を考える上で非常に参考になりました。実際に思い描いていることをコードにしてアウトプットを出すモデルを構築することの難しさと面白さを痛感しました。特に驚いたことはデータクリーニングに想像以上の労力がかかる点です。ただ、だからこそデータクリーニングを自動的にしてくれるプログラムを構築するところから始められたため、良い経験になりました。そもそも何を作るか、というところから始められたことから、一貫した業務に携わることができてよく考えることができたと思います。最後に、インターンの皆さんや指導してくださった社員さん、その他の社員さんの雰囲気がとても良く、気持ち良い2週間を過ごすことができました。ありがとうございました。
(九州大学)
大学では体験できない貴重な経験から感じたデータサイエンティストの面白さ
実際にマーケティング領域のデータサイエンティストがどのような仕事をされているのかがよくわかりました。実際行った事は、目的に対して背景からクライアントの課題を読み砕き、自分たちで組んだロジックに沿って分析作業を進め、結果、考察、まとめという体系で体験をしました。この中でも分析作業の中でのビックデータの扱いがとても大変でした。どのような理由のもと、データを持ってきて、ひも付作業を行い、異常がないかを調べる。これは大学にいてもなかなかできることではないので貴重な経験になりました。また、一問一答のようにコードを組むことができてもどこかでうまくいかなかったときにもっと技量がないと、もっと裏付けの知識がないとリカバリーできない壁にぶちあたることがとても多かったです。これを現場の方にマンツーマンで教えていただきながらビックデータ処理のためのコードを組んだり分析方法を考えたりすることがとても有意義に感じました。データサイエンティストのおもしろみや大変さを知りつつ、これからプログラミング、統計学を自分で理解を深めていく、見直すいい機会になりました。
(東京大学大学院)
PAGETOP