【読書レポート】マーケティングリサーチとデータ分析の基本

書籍について

マーケティングリサーチとデータ分析の基本

出版社: すばる舎 (2018/4/8)
発売日: ‎2018/4/8
著者:中野 崇

この本を読んだ背景

・分析をしなければいけないという考えに
とらわれている気がします。
分析をすると考えると管理画面の数値を見て、
管理画面上で下がってるから上げるための
施策を取ろうとしてしまいます。

しかし、大事なのはこの商品を買うユーザーが
何を考えていて何に興味があるか、
商品を買うきっかけや悩みは何かを考えることが1番重要です。

そこが欠けてしまいがちなので、ユーザを
考えると言うところに立ち返って考えていきたいと
思い基礎の本をもう一冊読みました。

この本を読んでどういう姿になりたいか

・分析の重要な部分を捉えられる人になる。

・リサーチをしっかり行い、成果を出せるような
分析を進めていけるようになる。

・数値が悪くても検証結果が明らかになるように
施策を進めていけるようになる。

本の要約

◯数字はなんのために使うのか？

リサーチの目的は「どんなアクションや意思決定を
するために、何を収集・分析するかを具体化したもの」

「行動に変化をもたらすもの」が最終的な
アウトプットであり、それに貢献するために数字はある。
ということです。

なぜ数字をあつめるのか。
それは数字の状況によって、次のアクションが変わるから。

まず頭に叩き込んでおくべき大事なことです。

◯マーケティングリサーチの最前線

◆ログデータを補完するasking型リサーチ

ユーザーの思考の問題を解決できるのが、
現時点ではインターネットリサーチや
インタビュー調査という直接対象者に
聴く手法（Asking型リサーチと言います）です。

「なぜ青汁を10箱も購入したのですか？」
「その前に家電や自動車を見ていたのはなぜですか？」
直接聞いてしまえば、

「そろそほ結婚を考えていて新生活に必要なものを
調べていたのですが、まず何より健康が大事だと思ったので」
このような回答をもらうことが可能です。

人間の価値観、ライフスタイル、購買理由や気持など
抽出しているデータから読み解けるほど単純ではありませんし、
人間の複雑性は今後も変わらないでしょう。

よほど大きなブレイクスルーが起きない限りは、
Asking型リサーチの存在感は色褪せないと思います。

一方、これまで調査票内で聞いていた
「〇〇に興味を持ったか→検索履歴」
「〇〇に行った→位置情報」
「〇〇を購入したことがあるか→ECサイト上の購買履歴」
このような一部の質問はログデータに置き換わっていくでしょう。

ログデータは事実ベースなので、記憶ベースのアンケートよりデータ精度が高くなります。

データ量の問題が解決されれば活用がもっと進むと思われます。
従って消費者理解におけるデジタル化の影響として今後はログデータ✖︎意識データを組み合わせてリサーチすることが重要になってくるでしょう。

◆消費者を「見る」手法　検索データの可能性

価値のあるデータとは何か？

「ビッグデータ」という言葉が広く世の中に浸透し、
誰もが知る言葉です。
一方、「データを集めれば何かよいことがあるだろう」と
いった漠然としたイメージでデータを収集したり、
蓄積しているケースも多いのではないか。

しかし、データは闇雲に集めればよいものではなく、
価値のあるデータを収集しなければなりません。 
では「価値のあるデータ」とはどのようなデータか？

データ量が多いことでしょうか？　
新しいデータに価値があるのでしょうか？　
それとも入手が困難なデータにこそ価値があるのでしょうか？ 　

私はどれも価値の本質ではありません。
価値のあるデータとは「説明力（予測）を高める
ようなデータ」だと考えている。
ある事象を説明したいと思ったとき、
そのデータを使ってどれだけ説明できるかが
そのデータの価値ということになります。 　

例えば、５年ごとに買い替えられる商品の購入者を
見つけたいとき、昨日の購入者のデータよりも５年前の
購入者のデータのほうが、より説明力が高く貴重なわけです。

データは新しければ価値があるというわけではありません。
同じように、少量のデータでも、自分が理解したいと
思った事柄がよりよく説明できるのであれば、
データ量は問題になりません。

このようにデータの価値が「説明力の高さ」にあるとすれば、
データの価値は目的（自分が説明したい事柄）によって
変わることになります。 　

例えば、マンションの購入者を見つけたい不動産の会社と、
メイク落としの購入者を見つけたい化粧品の通信販売の会社と
では、必要なデータは異なるはずです。

どのような会社にとっても絶対に必要なデータと
いうものはありません。

言語化された欲望としての検索データ

目的によって価値のあるデータは異なるため、
どのような会社にとっても必要なデータはないと書きました。
基本的にはそうなのですが、非常に汎用性が
高いデータがあります。

検索データはなぜ汎用性が高いのか、それは人の知りたい、
食べたい、どこか行きたいといった興味や欲求が言
語化されているデータとして残っているからです。


また、個々の興味関心欲求が大量に蓄積しているという点から、
社会全体のトレンドを予測することにも利用できます。

実際に、データを用いて投票結果の予測や
インフルエンザの流行予測などが行われているほどです。

◆検索データが語る「いつ」アプローチするか

商品のプロモーションをより効果的なタイミングで
行うためには「消費者はいつから商品の購入行動を始めるのか」を知ることが非常に重要です。

一般的に商品の購入者に対して「いつから購入を始めたか」と
アンケートで聴取するのですが、記憶はバイアスが
かかっていることも多く、アンケート調査の回答と
実際の行動にはずれが生じることがあります。

実際に「検索」という行動に表れる商品購入の
検討開始時期がアンケートで聴取した検討を
開始した時期とは乖離が生じました。

実際に検討し始めた時期はアンケートで答えたより
遡った時期に検討や検索をかけていることが分かっています。

つまり、アンケートで回答した認識している時期と
検索ログデータでの商品の関連キーワード検索開始
時期は必ずしも一致するわけではありません。

感想

リサーチ課題を、研修中に行いましたが難しかった
記憶があります。どうしても人の記憶は曖昧になって
しまいます。
時期でデータを見るのでは信憑性が欠けてしまうことが
わかりました。
必要な情報が載っているデータを抽出できるかが
重要になってきます。比較したいもの、または行動理由を
明確にさせて分析を進めていかなければいけないと思いました。

ユーザーの求めていること、心理まで考えられる
マーケッターは強いとわかりました。

ユーザーの心理や購買行動をする理由、その属性などを
捉えることで、商品を買ってもらえると思うので
リサーチを常に行い、競合とも見比べながら施策を
打てるようになりたいと思いました。

今週やること

・月次報告をする週のため、管理画面の数値を
伝えるだけでなく、ユーザーの心理を考えた考察から
分析し結果を伝える。

→2つ報告を行う

・ユーザー視点からの分析を行う
管理画面を見て悪化や良くなっている部分はなぜなのかをユーザーの傾向やターゲティングしているのであればその人はどんな考えを持つのかと言う部分を考える。

→考えたことをチャットにあげて先輩にフィードバックをもらい、学びをさらに深く考え思索に移せる部分は行動に移し、広告文やクリエイティブを作成する。

具体的な行動目標（結果的にどういうことができればよいか）
月次報告のほうは2つ行い、1つ以上、そのままの内容で
先方に提出できるようにすることが目標です。

ユーザー視点からの分析は、2つの商品の分析を行い
チャットに上げて実際に行動に移させてもらえるようにすることにします。

目標

　一年後

結果目標
自分で受注を決める。大きい案件の担当者になる。

背景（この目標を立てた理由）
・目に見える成果を出したいと思ったから。
・受注という1件の重さが大きいものを達成したいから。
・大きい案件は、先輩方が持っていて新人は任せてもらえないので一年以内にフロントに立てるようになること。
・全体の話ができるようになり、ほぼ1人でできるようになりたいと思ったから。

行動目標
分析を行いアウトプット
教えてもらったことをすぐ実行し、行動にうつす。

結果　理想の姿
・1人で運用、フロントをやりこなすことができる
・後輩を教えられる立場になる
・戦力になること