データ分析で扱う「データ」とは？データの種類を知ろう：マーケティング×データ活用column

みなさまこんにちは！本日はデータ分析における「データ」とはなにか？についてまとめていきたいと思います。データの種類と、メリット・デメリットを理解して、目的に応じたデータ活用をしてきましょう。

データの種類は何があるか？

ではここから、データの種類には何があるか、ということを見ていきたいと思います。まずいちばん大きく分けると下記の2種類となります。

定量データ：数値として観測できるもの(売上高・営業成績・顧客満足度など)
定性データ：数値として観測できないもの(顧客ヒアリング内容・Twitter投稿内容・画像など)
この2種類が大きな分類となります。

本来、この分類の下にもう1段階分類(定量データであれば間隔尺度と比例尺度、定性データであれば名義尺度と順序尺度)があるのですが、ここでは詳細は割愛します。もし気になる方がいれば調べてみてください！

データ種類別のメリット・デメリットは？

ではここから、それぞれのデータがどんなメリット・デメリットがあるのかまとめていきます。

【定量データ】
 ・数字で比較すると差が生まれるので良い、悪いといった評価がしやすい
・数字なので人による解釈がぶれにくく、判断がしやすい ・なぜその数値が出ているのかという背景まで踏み込んで理解することが難しい
【定性データ】
・１つの事象に対して細部まで確認できその物事の本質が見えやすい ・数字で表わせず人の主観が入りやすいため人によって見解や解釈がわかれやすい
・多くの場合一部分しか切り取れないため間違った判断になる可能性がある

少しこの表だけだとわからいづらいので、フェーズごとにどのデータを使うのか、という理解を進めるため営業分析を例に解説していきます。１００人いる営業マンのうち、売上がよい営業マンがなぜ成績がよいのか？をテーマに分析を進めていくとします。ここでは、定量データ＝営業活動の数字、定性データ＝営業ヒアリング、として見ていきます。

１．優秀な営業マンの定義を決める

その際に、真っ先に明らかにすべきなのは、そもそも誰が優秀な営業マンなのか？という事です。１００人も営業マンがいるので、仮に１００人の営業マンにヒアリングをしてみて優秀な営業マンを決めた場合、「〇〇支社の山田さんがお客さんと関係性を築くのが優秀」「■■支社の鈴木さんが提案がうまい」といろんな形で意見が出てきます。

この活動自体が悪いことではないのですが、このように定性情報であるヒアリングをベースに優秀な人を決めようとすると、人によって優秀の定義がばらつき優秀な営業マンを設定することがしづらいという問題が発生します。

一方で、営業マンの売上をベースに見ていった場合、売上自体は人によって定義が変わらないため、全員統一の目線で「優秀な営業マン」が設定できます。このように定量データのメリットは定義が人によって変わらないという事が言えます。

２．なぜ優秀なのか概要を把握する

続いてなぜ優秀なのかの概要を把握します。優秀な営業マンとそれ以外の営業マンで何が違うのでしょうか。クライアントへのアポイントの回数がそもそも多いのか、クライアントからの見積依頼率が高いのか、見積提出からの受注率が高いのか、、、そういった視点でデータを検証することが必要です。

ここでも活躍するのは定量データです。見積依頼率は変わらないけど受注率が高いよね、ということがわかれば優秀な営業マンは見積提出〜受注の際になにか優秀な秘密があると考えられます。

このフェーズでヒアリングでの定性データを使うとどうなるでしょうか。優秀な営業マンと定義された複数人の人たちがなぜ優秀なのか、という事をヒアリングで聞いても、「あの人は見積提出の仕方が上手だけど、あの人はアポイントの数が多いから売上があがっている」といったような自体が発生してしまいます。そのような情報をたくさん集めると、最終的にはこの点かな、という人の主観が大いに入った分析になってしまいます。

つまり、定性データからでは活動の特徴が一般化されにくく、解釈が難しくなるという問題点があります。

３．要因を深堀りしていく

定量データを用いて、誰が優秀な営業マンでどこに違いがあるのか、というところまでわかりました。見積提出からの受注率が高い、という点が優秀な営業マンの特徴だとします。その際に、他の営業マンに「見積提出から受注率を頑張れ！」と発信しても、他の人からしてみたら「もう頑張っている」「何を頑張ればいいんだ」という声が聞こえてきそうです。

ここで役に立つのが定性データであるヒアリングです。見積提出から受注までの間で、何をしているのか、どんな工夫をしているのか、どんな期間で活動しているのか、使っている資料はなにか、等、定量である営業データからは決して見ることのできないその人の活動を洗い出すことができます。

ここで使っている資料が違う場合は、他の営業マンにはその資料の活用を促してみればよいですし、見積提出から受注までの期間が短くこまめに連絡していることがわかった場合は、他の営業マンにはフォロー活動を徹底するように広めていけばいいわけです。

このように定量データでは発見できない、その人ならではの特徴や工夫点を見つけられるのが定性データのメリットです。

いかがだったでしょうか？定量データ、定性データの特徴やメリット・デメリットについてご理解いただけたと思います。