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Rを通じて統計学を学ぶ備忘録ブログ

SPSSからRに移行したい私のような人向けのR解説ブログ兼学習用備忘録。

大学の時にもっと勉強しておけばよかったマーケティング・リサーチ〜その1〜

今回から、シリーズ「大学の時にもっと勉強しておけばよかったマーケティング・リサーチ」を書いていきます。これまでは、シリーズ「テキストマイニングはじめました」を書いておりましたが、一旦終了し、マーケティング・リサーチについて書いていきます。このシリーズでは、私自身、仕事柄マーケティングの勉強をもっとちゃんとやっておけばよかった・・・と思うことがよくあるので、「データ」の扱いを中心に、マーケティング・リサーチの知識の整理と再学習を行います。

内容は、リサーチのデザイン、データの扱い方、サンプリング、アンケートの作成、売上予測、新商品開発、ポジショ二ング、顧客管理、バスケット分析などについて、大学で学んだことをノートを見返しながら書いていきます。もちろんRを使います。では、早速マーケティング・リサーチのデザインとは何かを見ていきましょう。

マーケティング・リサーチ

マーケティング・リサーチとは何でしょうか。weblioによると、以下のように説明されています。

商品やサービスのマーケティング活動を行うために、市場(マーケット)に関する情報を収集し、分析することを意味する語。提供している商品やサービスが顧客のニーズに合っているかどうか、あるいは今後の新製品開発においてどのようなニーズに応えていけばよいかなどが主な分析対象となる。

つまり、マーケティング活動を行うためのデータ収集から分析を行うことを指すようですが、ここで疑問が浮かびます。巷でよく言われる「マーケティング」とは、そもそもどのような意味を指すのでしょうか。アメリカマーケティング協会と日本マーケティング協会は以下のように定義しております。

【アメリカマーケティング協会】 Marketing is the activity, set of institutions, and processes for creating, communicating, delivering, and exchanging offerings that have value for customers, clients, partners, and society at large. (抄訳) マーケティングは、顧客、クライアント、パートナー、社会全体に価値のある提供物を創造・伝達・配達・交換するための活動、一連の制度、そしてプロセスである。 【日本マーケティング協会】 マーケティングとは、企業および他の組織がグローバルな視野に立ち、顧客との相互理解を得ながら、公正な競争を通じて行う市場創造のための総合的活動である。

加えて、マーケティングといえば、フィリップ・コトラー先生ですが、コトラーは時代の流れによって、マーケティングの概念は変化すると言っています。簡単に紹介しておきます。

元々は米国で産まれた概念で、モノ(製品・商品)を中心にした「マス・マーケティング」(マーケティング1.0)から始まった。 以後、「生活者(顧客)思考のマーケティング」(マーケティング2.0)に進化したとコトラーは定義している。 現在はグローバル化とIT化が加速し、「価値主導のマーケティング」(マーケティング3.0)の領域に高度化しており、単なる収益向上のための手段ではなく、企業や組織が世界を良くするための事業・活動を展開するための戦略に昇華している。

マーケティングの定義やコトラーマーケティング3.0の概念を考慮すると、現代社会におけるマーケティング活動とは、「企業や組織が世界を良くするために、公正な競争を通じて、価値(提供物)を創造・伝達・配達・交換するための一連のプロセス」みたいなものと考えておけば良さそうです。そして、これを効率よく実行していくためには「マーケティング・リサーチ」を実行していく必要があるのです。

リサーチの設計方法

マーケティング・リサーチを実行する上でも最も重要なことは「問題の定義」と「問題への仮説」だと思います。そもそも、問題が分からなければ、仮説も立てることができませんし、仮説がなければ問題にアプローチすることもできません。なので、この2つは重要なのです。新商品の開発をするのであれば競合他社との関係や市場、現行のマーケティング戦略の見直しなどなど。そして、この2つを明らかにするために、3つのアプローチがあると言われています。

【探索的アプローチ】 事前の知識がなく、問題や仮説を得ることや、問題、仮説の精錬化、市場や消費者の理解を行うことが目的。 【記述的アプローチ】 課題への仮説が、どのような人たちに、どの程度の確度で刺さるものなのかを確認することが目的。または、どのような競争構造や消費構造になっているのかを確認します。 【因果的アプローチ】 因果関係を明らかにすることが目的。いわゆる説明変数が従属変数に与える効果や、効果がある変数を特定します。認知率を向上するにはどのような変数が重要なのかなど。

探索的→記述的→因果的という流れもあれば、記述的→探索的という流れもあるので、上から下というものではないようです。このような基本的なアプローチがある中で、データをどのように扱い、どのように処理していくべきなのでしょうか。基本的には、マーケティングであれ、学術研究であれ、流れは同じだと思っています。まず、現状から問題を見つけ、仮説を立て、データを収集し、データを加工して分析、仮説検証を行い、次へのアクションを考える、というところでしょうか。このデータの扱いについては、次回詳しく見ていきましょう。 以上で、今回はおしまい。