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マーケターを目指すならデータ分析方法についておさえておこう!

スキル×マーケ 2019/09/27

企業のマーケティング部門を担当するマーケター。華やかなイメージがあり、新卒でも転職でも人気の職業です。しかし、言葉はよく耳にするけれども詳しい内容は把握できていない方も多いのではないでしょうか。企業によってはマーケターがいない場合や、営業や広報などが兼務することも少なくありませんし、マーケターが行う業務も千差万別です。職種が違えば、マーケターがどんな仕事をしているのかよく分からないと思っている方も多いかもしれません。

この記事では、就職や転職でマーケターを目指す方向けに、「マーケティングとは何か」といった基本的なところから、マーケティングをする上で欠かせない主なデータ分析方法について紹介しています。

マーケターの役割



まず「マーケティングとは何か」を確認しましょう。マーケティングとは「誰に何をいくらでどのように売るか」についての戦略を指します。販売戦略を担当していると考えれば分かりやすいでしょう。クライアントや消費者に直接販売を行うのは営業職の仕事ですが、商品の企画や開発、値段設定、PR方法などを策定するのがマーケティングです。そのため、会社においてマーケティングが担う責任はかなり大きなものとなります。商品の企画から販売促進までの広い分野を担当します。売上に大きく関わる仕事でやりがいも大きいです。 製品やサービスを売るためには、単純に安さや質の良さだけでは不十分です。

どんなに良いものであっても人々に欲しいと思ってもらえなければヒットにはつながりませんし、顧客も獲得できません。マーケティングは市場のニーズを探るところから始まります。ニーズを探ることを市場調査や市場分析と呼びます。マーケティング=市場調査というイメージを持っている方も多いでしょうが、市場調査や市場分析などのリサーチはマーケティングの一部に過ぎません。 

市場調査によって何が求められているのかといったニーズを掴むことで「誰に・どんなもの」を売るのかが定まります。ここから実際に商品を企画することになります。もちろん企画したものすべてが新商品として世に出るわけではありません。新たな商品を作ることは、莫大な費用がかかることも多いですので、経営陣に向けて社内プレゼンを行い、通過したものだけで開発の段階に進むといった流れが基本となります。 

マーケターの仕事の最終段階は「どのように販売するか」を決定するところです。実際に現場で商品を販売するのは営業職ですが、商品のパンフレット作製やPR活動などの具体案を提示するのも広くはマーケティングの仕事内容です。広報や広告宣伝などとも連携しながら仕事を行い、企画を実行していくことになります。商品や自社の認知度を高めるための広告やPR活動などもマーケティング活動の一部です。広告や広報は、マーケターではなく別の人間が担当することも多いです。

データ分析をなぜ行うのか

市場で集めたデータを分析するのはマーケターの仕事です。ヒット商品を生み出すためのデータ収集や情報の分析は非常に重要ではありますが、なんでもかんでも調べていてはキリがありませんよね。まずはデータ分析を行う目的をはっきりとさせておくことが必要です。データは集めることではなく、それを活かすことが目的です。最悪なのは「データ分析をしても何に活用できるのかわからない」という状態です。

どのような課題を解決するために、どのような分析をすればいいのか。そのためには前準備は必要なのか。前提とする条件は正しいのか。結論を導き出すまで試行錯誤を行うことになりますが、「なぜ分析を行うのか」が明確ならば、ゴールには確実に近づけます。

分析の手法を理解する

データの分析方法にはいろいろな種類があります。分析を担当するマーケターなら、それぞれについての特徴は把握しておくべきでしょう。ソフトやツールを使って自動的に算出される類のものである場合は、たとえ誤った使い方であったとしてもそれっぽい結果が出てしまい、間違いに気づきづらくなります。適切な分析手法を選択するのもマーケターの重要な仕事だと言えるでしょう。

データはデータでしかありません。分析の結果導き出されたデータをどのように活用するかはマーケターの腕の見せどころです。想定内の結果だったにしろ、予想外の結果だったにしろその後、売上につなげるためにどのような行動に移すのかの判断をすることになります。

マーケティングに使われるデータ分析手法

ここからは、マーケティングで行う具体的な分析手法について紹介していきます。分析の仕方はこれからもどんどんと新しいものが生まれてくるでしょう。新しいものだから良いとか、長年使われているものだから良いといったものではなく、それぞれの分析手法の特徴を捉え、自社にとって最も適切なものを取捨選択することが重要です。

ロジスティック回帰分析

これは発生確率を予測する方法です。複数のデータを同時に取り扱うのではなく、「YES」か「NO」でデータを収集するものになります。たとえば商品を購入した人を「YES」とし、購入しなかった人を「NO」とすることで分析結果から購入した人の特徴が見えてきます。それを利用してより効率的な販売促進を狙うことができます。 

クロス集計分析

2つや3つ程度の特定の項目の相互関係を分析・集計する方法です。アンケートの回答に対し、性別や年代といった回答者のデータを交えてデータを集計します。仕入れや販売予測に役立てることができます。例えばAという商品を購入する人には20代の女性が多いとなれば、そういった人が集まる商業施設の中にある店舗では他店舗より仕入れを増やす必要があるだろうなどといった予測ができます。 

アソシエーション分析

一見関係のないように見える複数の事象の関連性を見つけ出すためのものです。例えば「ビールとおつまみ」であれば関連性がありますが、「ビールと大学ノート」ならあまり関連性はないですよね。しかし、データではなぜかこの2つを同時に購入している人が多いなどといったことが判明すれば、そこに共通項を見出すきっかけになります。仮説を立てることで企業戦略に活かすことができます。 

主成分分析

得たデータを集約することで、購買動機として最も大きく占めているものは何かを把握するものです。どのような心理で購入に至るのかや、顧客が「なぜ購入しているのか」を分析するときに活用できます。 

クラスター分析

単純なクロス集計では捉えられない、複数のデータをグループ分けすることで分析する方法です。値段や全体の売上に占める割合など、一定の条件のもとで、特徴や共通があるものをグループ分けして分析します。 

ABC分析

重点分析とも呼ばれるもので、主に商品や顧客などをその重要度によってランク分けするデータ分析手法です。商品をさまざまな条件に基づいてランク付けすることで売れ筋商品や売れない商品を明確にし、在庫管理や販売促進に活用します。

データ分析は手段に過ぎない

さまざまなデータ分析方法がありますが、データを分析すること自体は目的ではなく手段に過ぎません。重要なのは、データを基にどのような戦略を立てるかです。データを活かすも殺すもマーケター次第です。データ分析が次に立てるべき戦略を教えてくれるわけではないことは、マーケターとして活動していく上では絶対に忘れてはならないことです。

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