1. マーケティング戦略を立案する上で知っておきたい「データ分析」の方法

マーケティング戦略を立案する上で知っておきたい「データ分析」の方法

by peterjhart
 マーケティング戦略を立てる際に、必須となるのはデータの分析力です。データ分析には様々な手法があり、どのように分析するかでその結果は大きく変わってきます。そしてマーケティングではデータ分析は様々な要素から行うため、主に多変量解析と呼ばれる手法が採用されているのです。ここでは多変量解析の中でも代表的と言えるデータ分析方法を挙げてみたいと思います。

1. 回帰分析

 回帰分析とは、文字通り「回帰」から来ており、「現在の数値から、元々の数値に回帰するための分析」です。「元々の数値」は、現在の何らかの要因によって影響を受けており、その要因と影響力を知ることで、最も効率的なマーケティングを行えるという考え方。これはよく、店舗と売上高の関係を分析する場合などに使用されます。

 店舗の売上に影響するものとして、例えば立地、従業員数、座席数などを挙げ、各店舗の売り上げとそれらの要素を関連付けることにより、売上に最も影響を与えている要素を分析するのです。そして、例えばA店舗での売上の伸びない理由が従業員数の不足であれば、A店舗に従業員を追加することで、効率の良くA店舗の売上を伸ばすことができます。

2. クラスター分析

 クラスターとは、直訳すると果実などが集まった「房」のことです。マーケティングにおけるクラスター分析は、サンプルが少ない場合は階層的クラスター分析、多い場合は非階層的クラスター分析という手法が多く使われます。

 そして、いずれも様々な質的、量的なデータから似たものをグルーピングしていき、最終的にいくつかのクラスターに分類するというものです。実際は、行動や意識などの質的データをグルーピングするために使用されることが多い手法。クラスター分析は、ターゲット層の設定などに主に使用されています。

3. コンジョイント分析

 コンジョイント分析は、主に新製品やサービスの開発などに使われる手法です。考え方は回帰分析に似ていますが、手法が異なります。コンジョイント分析では、現在考えている新製品やサービスを、いくつかの要素(価格や機能など)に分類し、まずそれらの要素をそれぞれ違った形で組み合わせ、何種類かの製品やサービスを調査者側で決定します。

 その何種類かの製品やサービスを消費者にアンケートとして見せ、順位付けを行ってもらいます。そして、その順位づけされたアンケート結果を分析し、消費者が何の要素をどの程度重視しているかを判断し、もっともよい商品やサービスを構築しようというものです。 

 例えばスマホを開発しようとしたメーカーが、価格の高低、大きさの大小、スペックの良し悪しという要素を使って製品を2×2×2=8通りに分類し、その8通りのスマホに、消費者に順番をつけてもらいます。そしてその結果を分析し、消費者がどの要素をもっとも重視しているかを判断して、消費者の好みに合うスマホを作るといったような感じです。


 データの分析は、最近ではアプリケーションなどで比較的簡単に行えるようになっています。分析目的や方法を間違えず、効率の良い分析を心がけましょう。

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