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• マーケティングリサーチとデータ分析の基本

まとめ

データ分析に必要なスキル

1. 情報収集力
2. 情報分析力
3. 情報解釈力
4. 情報活用力
   ⇒ DIKWピラミッドのイメージ
   

   

仮説思考の重要性

仮説を持つことで、以下のような利点がある

• リサーチ範囲や調査項目を具体的に検討できるようになる
  ⇒ 調査に要する時間や費用を削減可能
• 目的を見据えた分析が出来るようになる
  ⇒ データ分析の結果を施策に落とし込みやすい

仮説は大別すると、2つに分類される

• 現状仮説：現状に対する仮説
• 戦略仮説：有効だと推測されている施策に対する仮説

リサーチのステップ

1. リサーチ順序の決定
   • 課題解決のインパクトが大きいものから着手
2. 目的の設定
   • リサーチ範囲のすり合わせ
3. 調査企画の設計
   • 3C分析：Customer・Competitor・Companyの立場から、市場の機会と脅威を洗い出す
   • SWOT分析：内部要因であるStrength・Weakness、外部要因であるOpportunity・Threatという4つの視点から事業環境を分析
   • STP分析：Segmentation（市場の細分化）・Targeting（ターゲットの設定）・Positioning（競合との差別化）という観点での分析
   • マーケティングミックス（4P/4C）：企業視点の4P（Product・Price・Place・Promotion）、顧客視点の4C（Customer Value・Cost・Convenience・Communication）という双方の視点をもとに分析
4. データ収集
   • 6W1Hに注意してデータの確認と収集を行う
     • What：何のデータ
     • When：いつのデータ
     • Where：どこで記録されたデータ
     • Who：誰が収集したデータ
     • Whom：誰を対象にしたデータ
     • Why：データが収集されている理由
     • How：どのようにデータが収集されたか
5. 分析と解釈
   • 分析目的と比較軸を常に意識しながら分析と解釈を行う
   • 説明力の高いデータを活用する
6. 分析結果のまとめ
   • キーメッセージを持つ
   • 誰に、何を、どのように伝えるかを考える
7. アクション

調査企画時に考えること

1. 背景
2. 目的
3. 対象者
4. 対象地域
5. 回答者数（サンプルサイズ）
6. 調査手法
7. 調査項目
8. 調査時期
9. 費用

対象者の条件を考える視点

1. 属性
2. 行動履歴
3. 必要なサンプルサイズを確保出来るか
4. 分析後に施策として落とし込める条件か

必要なサンプルサイズの見積もり

以下の標本誤差早見表をもとに見積もる

調査項目の検討方法

• 調査目的から逆算した調査項目の設定
• 仮説を立証するために必要な項目の設定
• 消費者行動モデルを参考に調査項目を検討
  1. 購買行動の基本理念！マス広告中心時代の購買行動モデル
     • AIDA（アイダ）
     • AIDMA（アイドマ）
     • AIDCAS（アイドカス）
  2. インターネット時代における購買行動モデル
     • AISAS（アイサス）
     • AISCEAS（アイシーズ）
     • ZMOT（ズィーモット）
     • FMOT（エフモット）
     • SMOT（エスモット）
     • マイクロモーメント
  3. SNSが発達・普及したことによる購買行動モデル
     • VISAS（ヴィサス）
     • SIPS（シップス）
     • ULSSAS（ウルサス）
  4. コンテンツマーケティング時代の購買行動モデル
     • DECAX（デキャックス）