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現場の実務で必要なマーケティングリサーチとデータ分析の基本

商品・サービスの企画開発からマーケティング、セールス部門に至るまで、今のビジネス環境でデータを踏まえた議論は当たり前の基礎技術となっています。本書は現場の実務で必要なマーケティングリサーチとデータ分析の基本を、手順とポイントを踏まえて解説。初心者から、コーチング用途にも使える一冊として役立てていただきたいと思います。

「データ・ドリブン=ビッグデータの活用」ではない

データ・ドリブンで会話や意思決定することは、客観的に同じ前提や認識・目線で議論できる、予測の精度が高まる、などさまざまなメリットがあり、ビジネスの意思決定の成功確率を高めることにつながっていきます。ただし注意すべきは、「データ・ドリブンであること=ビッグデータ活用」と短絡的に考えてはいけない、ということです。データ・ドリブンであるということは、データを活用してビジネスの意思決定をするというアプローチの話であり、データの量が重要ということではありません。データ量が多くても、信頼性や妥当性に欠けるデータに価値はありませんし、たとえデータそのものに価値があったとしても、そのデータをもとにした分析やアウトプットがビジネスの意思決定やアクション、そして最終的にビジネスの成功につながらなければ、やはり価値はありません。データ分析には意思決定やアクションにつながる実用性と実効性が重要です。つまり、ビジネスの意思決定やアクションにつながるデータ分析さえできれば、ビッグデータ活用は必ずしも必須ではありません。

データに価値があってもそれを生かすことができなければ無用の長物。最近よく見かけるCMでの臨床実験データWebで公開中というやつも、僕のようにねじ曲がった人間が見ると、どうせ自社にとって有利なデータを並べているだけなんでしょとうがった見方をされてしまう。あとは顧客満足度90%とかいうのもアンケートに答えてくれた自社に好意的な人たちのデータなのでこれもデータとしては信頼性が薄いような気がする。データというのはそのデータがどのように取られたかが重要で結果はいかようにも調整できるものだと聞いたことがある。これがデータの弱点でもある。

データ収集と調査手法の選択

ビジネスに限定しなければ、ほとんどすべての人が意思決定の際、Amazon・食べログ・App Storeなどに投稿されている口コミを参考にするでしょう。説明するまでもなく、口コミは企業や店舗の広告・宣伝色が薄く、ユーザー目線で書かれているので共感しやすいのが特徴です。ビジネスにしろ日々の生活にしろ、口コミを意思決定に活用するシーンは今後も増えていくと思います。そこでデスクリサーチの最後のポイントとして、口コミを有効に活用する方法をお伝えしたいと思います。 口コミに一喜一憂しないために  ビジネスにおける口コミ分析の目的は、自社の新商品やキャンペーンなどの反応が、大まかに言ってポジティブなのかネガティブなのかを確認することが多いように思います。そのようなとき、SNSで発見した口コミの内容に一喜一憂してはいけません。口コミの多くは自社商品のターゲットと異なる人々が投稿をしている可能性がありますから、まずはターゲットに近い属性(性別・年齢・職業など)の投稿者かを確認することが重要です。口コミは匿名やニックネームで投稿されることが多いものですが、InstagramやTwitterなどのSNS上の投稿であれば、ある程度のプロフィール情報は閲覧できます。よくある平均3.5点・4.2点のような数値も真に受けていけません。誰が投稿したか不明確な平均値にあまり意味はありません。

僕自身も購入した書籍に対して主観で星の数をつけるサイトに投稿しているが、これは個人の好みなのでよっぽど趣味が合う人でなければあまり参考にならないだろう。なのでブログとインスタグラムでは感想のみを投稿し星による評価は行なっていない。みなさんが読んでみて判断してほしいというのが僕のスタンス。ごく稀に「買って損した!」と思うような何も身にならない書籍があると批判的な意見も書くができるだけそうならないようにしている。

分析・解釈

測定値を小さい値から大きい値へと順番に並べたときに中央にくる値を「中央値」と言います。データ分布がどのような形だったとしても、中央値は影響を受けないので、外れ値に強いという特徴があります。一定の割合でデータが増減するような分布の集団把握においては、中央値が説得力を持つケースが多くなります。データ数が偶数のときは、中央前後の値の平均値を算出します。

データを扱うときや、算出されたデータを解釈するとき「中央値」は大変意味のあるものであることは間違いない。説得量を持つこの中央値を参考にするよう心がけたい。

データをとってそれを活用する場面や、データを読み解くスキルが学べる書籍。マーケティングリサーチの最初の一歩として、身近な情報やデータを活用する技術を身につけよう。

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