「調査手法はある程度理解できているが、実際に調査を行った結果データをどのように扱えば良いのか分からない」という方も多いのではないでしょうか？マーケティングにおいて、商品やサービスを成功に導くためには、様々なフェーズにおける課題や悩みに対して適切な分析手法を選ぶことが重要です。
 
本記事では、悩みに対する分析手法の紹介とそれぞれの分析手法について紹介していきます。

課題/フェーズに応じたリサーチ手法一覧

分析手法を紹介していく前に、マーケティングの課題やフェーズに応じたリサーチ手法の一覧を下図にまとめましたので、こちらをまず紹介していきます。
 

 
例えば、商品やサービスの開発には、市場機会の発見や、コンセプトの開発、4Pの開発・策定といった様々なフェーズを経て、商品やサービスが市場に出されます。また、「市場機会の発見」では、トレンド・未充足ニーズ発見の発見やセグメンテーション・ターゲティング、競合ポジショニングの把握、市場規模の推計といったように、1つのフェーズの中にも、様々なマーケティングプロセスがあります。そして、トレンド・未充足ニーズを発見するためには、リサーチ手法として、ニーズ探索調査や使用実態調査を行ったり、セグメンテーション・ターゲティングの場合は、セグメンテーション調査を行ったりします。
 

よくあるお悩み

これらのマーケティングプロセスの中での、よくあるお悩みをかんたんにまとめた図が下図となります。
 

 
例えば、市場機会の発見の場合、「自社ブランドの現状を知りたい」であったり、「市場を細分化して狙うべき市場を明確にしたい」であったりする悩みがあります。狙うべき市場を明確にしたい場合は、セグメンテーション調査といったように、悩みに対応する代表的な調査手法というものがあります。
 
これらの表を基に、課題解決に対応した分析手法について考える必要があります。
 
 

「課題解決と分析手法」の正しいチョイスとは

データ分析を行う上で意識すべきことと考え方について説明いたします。
 
データ分析を行う上で意識すべきことは、非常にシンプルで「そのデータから何を明らかにしたいのか明確にすること」です。つまり、「『データ分析によって成し遂げたいこと、知りたいことは何か』、『調査項目を俯瞰して、なぜその項目を聴取したのか』、『そのデータから何を明らかにしたいのか』ということです。
 

 
『○○の分析がしたい』といった悩みがあったりしますが、これは分析のスタートではありません。分析のスタートは、「何を明らかにしたいのか・知りたいのか」です。そのため、データ分析までのステップを図にすると下図となります。
 

 
まず、目的の整理。明らかにしたいこと、知りたいことは何か、という目的を整理します。次に、その目的に対応する「アンケート設計」を行います。目的を明らかにするための調査項目を設計します。そして、それらから得られたデータを基に目的に対する適切な分析を実行します。
 
 

マーケ課題別・分析手法11選

マーケティングリサーチにおいて、よく用いられる11の分析手法を表にしました。それぞれについて解説していきます。
 

※上表のテキストリンクをクリックすると、下で説明している対応する項目に遷移します。
 

①検定

検定は、スコアに差があるのかを判断したい場合などで使われる分析手法です。
 
例えば、「認知度調査を行った結果、自社の認知度は60%、競合の認知度が55%だった場合、その5ポイントの間に、本当に差があるのかどうか」といったことを見るときに使われる分析手法となります。
 
この検定で、解決する代表的な悩みは以下となります。

• 自社と競合の認知率に差があるかを判断したい
• 自社のこれまでの認知率の推移に差があるかを判断したい
• コンセプトが複数できてしまい、どれに絞ったらよいかわからない

 
そして、比較対象数によって検定の仕方が異なります。
 
2つの比較はt検定
2つの比較はt検定を行います。例えば、自社と競合A社の認知率の差を検定する場合は、t検定です。
 
3つ以上の比較は多重比較
3つ以上の比較は多重比較を用います。例えば、自社と競合4社の認知率の差を検定する場合は、多重比較を用いて検定します。イメージは下図となります。
 

 
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②コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析は、商品や企業などをマッピングして、各々のポジションを把握する目的で使われます。
 
このコレスポンデンス分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。

• 自社ブランドの現状を知りたい（ブランドポジション）
• 他社と比べて自社ブランドに近しいイメージを知りたい
• 各企業のポジションを可視化したい

 
例えば、「クルマに対する考え方や行動」について12車種の関係性を整理（4点尺度/28項目×12種）すると、下図のようなイメージとなります。
 

 
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③ポートフォリオ分析

ポートフォリオ分析は、改善項目の優先度を把握したい場合に使われる手法です。
 
このポートフォリオ分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・商品・サービスの満足度の源泉となっている要素がわからない
・自社商品・サービスの改善の優先順位を知りたい
・自社が強みと捉えていることと、消費者が魅力に感じていることにギャップがないか知りたい
 
例えば、ある商品やサービスに対する詳細項目などを「満足度」「重要度」により評価し、改善項目の「優先度」と把握する場合の図が下図となります。
 

 
 
上図の①～④について下表にまとめました。
 

 
これら項目を比べることで、早期に対応すべきと判断する必要はないと考えられる項目や、どこに力を入れていくべきなのか、どこを優先して改善していくべきなのかみたいなところを判断することができます。
 

 
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④トップオブマインド分析

トップオブマインド分析は、複数あるブランドの占有率（マインドシェア）を把握する手法です。
 
このトップオブマインド分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・自社・商品・サービスの市場での占有率を把握したい
・自社・商品・サービスの認知度を把握したい
・業界内での自社・商品・サービスのポジションを把握したい
 
例えば、ある業界に対する企業名・ブランド名などを「純粋想起」「助成想起」により収集し、「市場の占有率（マインドシェア）」を把握する。下図がイメージとなります。
 

 
上図の4象限「勝者、ニッチ、レガシー、マイノリティー」について下表にまとめました。
 

 
これらから、当該ブランドへのマインドの「強さ」と「広がり」のポジショニングから視覚的に把握することができ、4象限によって、どんなブランドなのか把握することできます。
 
また、トップオブマインド分析の4象限は、商品ブランドの成長プロセスとも捉えることができ、ブランドの知名状況（浸透度）を把握することで、今後の戦略の方向性を見極めるための重要な知見を得られます。
 

 
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⑤相関分析

相関分析は、2つのデータの相関関係を把握する時に使用される手法です。
 
この相関分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・重要指標に影響を与えている要因を把握したい
・商品・サービスのどの要素を伸ばせば良いかわからない
・各要因の関係性を視覚的に把握したい
 
例えば、「好感度」と「購入意向」の関係性の強さ（5段階尺度）を把握する場合のイメージが下図となります。
 

 
①正の相関～③負の相関の解釈は下表となります。
 

 
この表の相関係数の強弱を示した基本的な表が下表です。
 

 
この相関係数を把握することで、「好感度」と「購入意向」の関係性を把握することができます。
 
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⑥回帰分析

回帰分析は、結果に影響を与えている要因を解析する手法です。もし、要因が1つの場合は「単回帰分析」を用い、要因が複数の場合は「重回帰分析」を用います。
 
この回帰分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・重要指標に影響を与えている要因を把握したい
・商品・サービスのどの要素を伸ばせば良いか分からない
・要因と結果の関係性から、今後のデータを予測したい
 
例えば、商品の「購入意向」に対する「特性（評価）項目」の影響（5点尺度）を把握する場合のイメージが下図となります。
 

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⑦PSM分析

PSN分析は、回答者の感覚から「商品・サービス」に対する「価格帯」を解析する手法です。
 
このPSN分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・消費者の価格に対する意識がわからない
・現行品の価格を見直したい
・新商品をいくらで販売すればいいのか検討がつかない
 
例えば、下記のような価格に関するフリー設問4問の回答データにPSM分析を用いることで、商品に対する「上限」「下限」「最適」「妥協」価格を得ることができます。
 

 
「上限」「下限」「最適」「妥協」を下図で表してみました。
 

 
これらから、新商品の市場導入価格の設定や既存商品の価格見直しの際、価格の受容性を探ることが可能になります。また、例に挙げましたが、調査において、4つの価格「①高すぎてとても手が出ないと思う価格、②高いと思う価格、③安いと思う価格、④安すぎて品質を不安に思う価格」を伺うことで分析を可能にしております。
 

 
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⑧CVM分析

CVM分析は、商品・サービスの価格帯について、どの程度の購入率が見込めるかの「需要性」を算出する手法です。また、「PSM分析」との違いは以下に大別できます。
 

 
そして、このCVM分析で解決する代表的な悩みは以下となります。
・消費者の価格に対する需要性を知りたい
・現行品の価格を見直したい
・検討している価格が複数あり、絞り切れていない
 
例えば、「価格帯」にともなう購入率を把握したい場合は、下記のような質問をします。
 

 
上記の質問の結果を整理すると、下図のようなデータを得ることができます。
 

 
上図の右にある表から、0円だと購入意向率は100%となっております。これは、肌感で共感していただけるかと思います。では、400円での購入意向率はどうなのか、というと20%です。つまり、400人だと4人に1人くらいしか買ってくれなさそうな商品だということがわかります。
 
このようにして、あらかじめ「商品・サービス」の価格帯を呈示し、各価格における購入意向を段階的に聴取することで、いくらかであればどの程度の購入率を見込めるかをシミュレーションすることができます。
 

 
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⑨ファネル分析

ファネル分析は、消費者の購買までの行動プロセスを分解し、その中でどこに課題があるかを把握する手法です。
 
このファネル分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・自社商品・サービスの浸透度を把握したい
・自社商品・サービスはどのプロセスに課題があるのか把握したい
・自社商品・サービスは購買に至るまでのプロセスが長く、どのプロセスに課題があるか把握しづらい
 
例えば、自ブランドと競合の認知～推奨意向までのファネルを把握したい場合のイメージは下図となります。
 

 
これらから、商品・サービスの認知から推奨意向までの購買フェーズを 漏斗 (ろうと) （funnel：ファネル）式に当てはめることで、フェーズが変わるたびに何%が離脱しているかを分析することができます。例えば、上図の「自ブランドのみ」の認知から購入検討では83.4%から67.3%に減少していることがわかります。さらには、購入経験から1年いない購入では、43.1%から12.4%と減少幅が多いこともわかります。こういったことから、「○○と○○の間のフェーズにプロモーションを注力しよう」といったことを判断することが可能です。
 
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⑩因子分析

因子分析は、多くの項目をいくつかの「因子（潜在変数）」に要約してまとめる手法です。
 
この因子分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・評価指標が膨大すぎてまとめることができていない
・各項目間の関係性を把握したい
・影響の強い因子（潜在的な要因）を把握したい
 
例えば、「日常生活や暮らしについての考え方（5点尺度 / 20問）」を整理したい場合のイメージは下図となります。
 

 
上図では、左側にいくつかの質問項目とそれに対応する因子1～因子5の数値が出ております。この質問内容と数値の特徴を捉え、それぞれの因子に「刺激発見重視」や「こだわりスタイル重視」といった名称を付けます。ここで、この因子名には決まった答えがあるわけではないため、あくまで分析者の主観となるのが注意点です。これにより、「日常生活や暮らしについての考え方」というのを5因子に集約できたという形になります。
 
また、簡単なイメージとして、「国語・数学・理科・社会・英語」という科目を2つの因子に集約する場合、たいてい「文系」と「理系」の因子にまとめられるということが、挙げられます。
 

 
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⑪クラスター分析

クラスター分析は、調査項目や回答者をグルーピングする手法です。
 
このクラスター分析で、解決する代表的な悩みは以下となります。
・自社顧客はどのようなタイプの人が多いのかわからない
・市場を細分化し、狙うべき市場を明確にしたい
・ターゲットがどのような人なのかを知りたい（意識行動・価値観）
 
例えば、⑩因子分析で得られた結果より、グループへ分解し、「日常生活や暮らしへの考え方」からみられる特徴を把握するイメージが下図となります。
 
 

 
このように分析を行うことで、自社の商品を使っている人はどういった人が多いのか、例えば、ライフスタイルこだわっている層が多いのか、おしゃれファッションリーダー層が多いのか、一方でアンチトレンド・堅実層が多いのか、といった構成比のような形で割合として算出してくれます。また、クラスターの特徴として、ライフスタイルこだわり層はどんな特徴の人たちなのか、一方でアンチトレンド・堅実層はどんな特徴の人たちなのか、といったところも分析してくれるのがクラスター分析となります。
 

 
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まとめ

各フェーズの課題に対して、どのような分析手法が適切であるかを解説してきました。重要なことは、データ分析の目的を明確にし、その目的に合った分析手法を選ぶことです。データをうまく活用することで、マーケティング活動の精度を高め、より確かな意思決定が可能になります。
 
分析手法の選択は一見複雑に思えるかもしれませんが、適切なアプローチを取ることで、課題の本質を捉え、効率的に解決する道筋を見つけることができます。本記事が、皆さまのマーケティング活動を一歩前進させるきっかけとなれば幸いです。
 
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