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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2〜

マーケティング

今回は、マーケティング・リサーチの中で必要な「データ」および「データ分析」への向き合い方について書いていきます。データ分析の目的は「問題解決」ということであり、「手段が目的」となってはいけないということです。つまり、データを手に入れると、やたらと細かくて小難しくて、高度かつ複雑なモデリングで、結果がよく分からないような分析をしてしまうのはよくない、ということです。

マーケティング・リサーチでも、ビジネスでも「Smiple is the best」な分析の方が、有効なこともよくありますし。なので、データ分析で道を間違えないためにも、どういう流れで結論を導くべきなのか、ここに関して、大学院の学んだことを復習しつつ書いていきます。大まかに言うと、現状把握→問題~仮説設定→データ収集→データ分析→提案という流れです。では、細かく見ていきましょう。

データ分析の手順

現状把握

広告展開期間において、HPへのアクセス数が上がっているという状況を仮定してみます。つまり、広告キャンペーンが有効に働いており、アクセス数に影響を与えていると考えることができる、というわけですね。その時に、今後、このまま広告費をかけてアクセス数を伸ばし、売り上げをあげていくことができるのか、それともアクセス数は売り上げに影響しているが、広告費用に見合っていないなど、問題に対する仮説を考える前に、現状を把握することが望まれます。

問題~仮説設定

では、現状を把握することで得られた情報から、どのように問題を設定すべきなのでしょうか。仮にアクセス解析の結果より、アクセス数があがり、売り上げが上がっているという現状が分かりました。嬉しいことですが、実は広告費用に見合っておらず、広告費用を下げる必要があるかもしれませんし、広告のクリエイティブや広告展開の見直しが必要かもしれません。このときに初めて、「アクセス数があがっているという現状」を把握し、問題として「広告費用を下げる必要がある」または「広告の内容を見直す」という問題を設定することになります。

その次に、問題を設定することができれば、その問題が、こちら側でどうにかできるのか?ということを考える必要があります。つまり、コントロールできるのか、否か、ということです。仮に、売り上げの多くに貢献しているの若者であり、高齢者はあまり売り上げに影響を与えていないのでは?という仮説を立てることができますし、これは広告費用を下げるのではなく、同様の広告費用で、投下量を若者にシフトすることで解決できそうなので、「コントロールできる要因」となります。そして、その仮説を検証するためのデータを集めることになります。

より詳しく説明すると、基本仮説αと作業仮説βに分けることで、仮説を組み立てやすくなります。今回の場合だと、基本仮説αは「広告費用は年齢層に対して均等に投下するべきか?」というものになり、作業仮説βは「売り上げの多くに貢献しているの若者であり、高齢者はあまり売り上げに影響を与えていないのでは?」というものです。いきなり、作業仮説βを見つけるのではなく、基本仮説αを考える方が、大まかな思考でよく、仮説を見つけやすくなります。そして、基本仮説αが正しいのであれば、作業仮説βが観測できる、反対に、作業仮説βが観測できれば、基本仮説αは正しいと言えます。

データ収集

仮説が立てることができれば、その仮説を検証するために必要なデータを入手する必要がります。web広告(AdWordsなど)であれば、基本的に広告出稿データがあるので、それを使って検証することができますし、仮説を検証できないのであれば、アンケート調査などで新たにデータを入手する必要があります。この場合についての詳細は、次回のサンプリングの時に書きます。

データ分析

このステップでは、データ収集によって得られたデータを分析することになりますが、ここで重要なことは、「問題解決」が第1優先であり、「分析が目的」となってはいけないということです。そして、分析の特徴を理解し、正しく分析することが必要です。この場合だと、年齢別に売り上げ個数を比較すれば年齢別に差異を明らかにできそうですし、クロス集計で見てみるのもいいかもしれません。もしくは、回帰分析で予測モデルを作るのもいいかもしれませんね。

提案

分析によって結果が出れば、それをまとめて、次の提案に組み込んでいきます。高齢者よりも、若者に広告予算を投下すれば、売り上げが〇〇あがります、という感じですね。

基本的にはこのような流れに沿って、現状把握から提案までを行っていけばよいかと思います。ビジネスでは問題を解決することにかなり重きが置かれてしまいがちですが、学術研究であれば、優れてた仮説を立てることができれば、研究の50%は終了したも同然という方もおりました。

どちらにせよ、「問いを立てる」ということは非常に重要なことですし、いわゆるマーケターに一番必要な能力と言えるかもしれません。ひらめき一発で優れた問いを立てることができる人もおりますが、一般的にはそうはいきません・・・そのためにも、既存の状況に目を凝らし、問いを探し出すという姿勢が必要ですね。