本書の序章では、マーケティングのデータ解析に求められる機能が健康診断と診断後の処方箋になぞられて、現状把握としての「検査（データ収集）」、検査に基づく予見としての「診断・予測（シミュレーションによるシナリオの提示）」、今後の治療方針としての「処方箋（指標）」の重要性が編著者によって説明されている。そして各章では、これらのプロセスに沿った統計的予測の事例が紹介されている。
具体的には、序章においてデータ解析のプロセスに深く関わる「予測論」、「モデル論」、「データ論」が説明され、本書のパノラマとして各章が概説されている。第1章では、組立製造業を例にして、ビジネス上でのビッグデータの発生とデータ活用の実態、課題から意思決定のための情報の必要性が俯瞰されている。第2章から第10章までは、マーケティングの基本戦略であるセグメンテーション、ターゲティング、ポジショニング（第2章～第4章）、マーケティング・ミックスの4P（製品開発、価格決定、流通小売、コミュニケーション）（第5章～第8章）、マーケティング・マネジメント（CSマネジメント、ブランド・マネジメント）（第9章、第10章）の各段階で行われるデータ解析をテーマにした事例が紹介されている。
本書の最も魅力的な点を挙げるならば、各章のデータ解析の事例から、マーケティング分野の第一線で活躍するマーケティング・サイエンスのエキスパートの「手の内」を拝見できる点であろう。ここで「手の内」を拝見できる利点は、実務ではほとんど教示されることのないエキスパート達のデータ解析プロセスと、その知識に裏づけられたデータ解析方法の詳細を理解できることである。
エキスパート達の「手の内」を簡単に記述してみると、
第2章では、非階層クラスター分析における初期値の問題を回避する方法や類似性（距離）の考え方に関する解説、
第3章では、購買履歴データを利用したクラスターの理解に向けた商品の特徴（アイテム、ブランド、クラス）と購買頻度、そしてソーシャルメディアの投稿数とその内容から、商品の特徴による潜在クラスを探る方法、
第4章では、ラダリングによるベネフィットの構造的理解からポジショニング分析への展開方法、
第5章では、定量分析の限界と定性調査での誤認や因果関係の不明瞭さを克服するためのインターネットアンケートと言語処理アルゴリズムを利用した方法、
第6章では、コーザルデータ（売り方情報）を付与したPOSデータによる価格反応の要因分析方法、
第7章では、POSデータに適用した時系列分析方法と変動要因の予測方法、
第8章では、多数の説明変数を扱った柔軟なシミュレーションが行えるCM認知予測モデルのロジックとアルゴリズムの解説である。
さらに9章では、従来のCS調査よりも踏み込んだ分析アプローチとして企業利益への貢献可能性を分析するための方法と各分析アプローチのメリット・デメリットの解説、
第10章では、Webデータによるブランド価値の測定指標開発と開発された価値指標に基づくブランド類型化に関する解説である。
巻末には、付録として編著者による数学および統計に関する理論的な基礎が解説されている。この理論的基礎には、相関・直交・分散・共分散・相関係数・相関行列・直交空間への回帰（直交化された説明変数を使用した回帰分析）について式・数値・図で詳細に説明されているだけでなく、因子間の相関を0にする際の推定法や（バリマックス回転では因子得点は無相関にはならない）、数学的な距離について数頁にわたり丁寧に解説されている。
これらの数学および統計に関する理論的な基礎は、学部や大学院で統計学を勉強した人やデータ解析の数理的な基礎を理解できている人であれば、頭に叩き込まれていることかもしれない。しかしながら、実務家でデータ解析を行っている人達のなかには、業務の必要に迫られて統計ソフトに頼りながらデータ解析を行っていたり、あるいは、十分な時間がとれず何から勉強してよいかさえ分からないまま日々データ解析を行わざるをえない人達も多いのではないかと思われる。
このような実務家にとって本書は、マーケティング・サイエンスのエキスパート達の「手の内」を知ることができるだけでなく、分析手法の理解を深めることによる適切な手法の適用や正しいデータ解釈の手掛かりとなってくれるはずである。
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