分析は仮説を検証するための手段（この前提、大事！）

2024年7月31日 08:34

マーケティング講座「MARPS（マープス）」の振り返りnoteです。今回は、データ分析の考え方がテーマ。
マーケティングについて関心のある方、勉強している方にぜひご覧いただきたいです！

講座の概要

大事なのは、自身のビジネスの仮説を着想できること。(検証できるのはその次。)
一次データと二次データの違い。一次データは、ある目的のために新規に収集されるデータ。二次データは、ほかの目的のために事前に収集されているデータ。
今までの調査方法では通じなくなっているほど、リサーチ方法が変化してきている。なぜなら、今までの企業の努力により商品の質の差がなくなり、消費者はなぜその商品を買うのか？という理由について明確に答えることが難しくなったから。
徐々に進んでいるのが「エスノグラフィー手法」。従来の調査方法は仮説検証型、エスノグラフィーは仮説発見型。
エスノグラフィーでは、誰に調査すべきなのか。リードユーザー(一般ユーザーとは違う商品改善のためのアイディアを持っている層。かなりその商品を使い込んでいる。)からヒントを得る。具体例として、LEGO社の(AFOL)の存在が挙げられる。このAFOLが生まれた背景には、マインドストーム事件がある。(詳細はこちら)

統計ソフトを使って分析することはあくまで仮説検証する1つの手段です。まずは、仮説を発見することを念頭におきましょう。

今回の講座で非常に興味深かったのは、LEGO社の事例。LEGOはマインドストーム事件を経験して以降、自社で開発するだけではない共創相手としてAFOLを採用しています。

そして、似たような事例を考えていたのですが、canvaの公式クリエイターの人たちは、canvaの共創相手だと考えられます。

彼らはcanvaで作ったデザインをテンプレートとして登録しています。canvaが公式にリリースしているテンプレートよりも実務に近いデザインであったり、イラストの多様性があるのが特徴的です。

一方、Adobeは講師からの授業というかたちでデザイン、そしてAdobeの使い方のノウハウを提供しています。

講座では、リード顧客の文脈で企業の共創相手となる事例が紹介されました。

様々な企業でこうしたリード顧客の存在を活かしながら、自社の商品やサービスの課題を発見し、仮説を立てていくことが求められます。

ただし、リード顧客を重要視しすぎると一般ユーザーの求める商品・サービスから離れてしまいます。その塩梅が難しいところですが…。

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