マーケティングにおける分析手法には様々な手法があります ビジネス上重要です 本などもありますが難しいものが多いのでここでは誰もが簡単にわかりやすく説明します まずは意味を理解することからはじめて興味があれば本などで詳しく学んでいきましょう!

マーケティングの定量分析手法

ROS/RMS分析  ROS/RMS Analysis

業界における各社の営業利益率ROS(Return On Sales)を縦軸に、相対的なマーケットシェア( Relative Market Share)を横軸にとることで競合状況を可視化する分析手法です。

たとえばマーケットシェアが高いほど利益率も高いことがわかります。これにより競合との差が一目瞭然になり自社の目指す方向性が明確化できます。

なおRMSはシェア1位の企業は2位との比率を、二位以下の企業は1位との比率を取ることに注意が必要です。


多変量解析 multivariate statistics


多変量解析とは、多くのデータを、仮説に基づいてその関連性を明確化するための統計的方法のことです。

わかりやすく言えば「複雑なデータから相関関係などをわかりやすくすること」と言えます。具体的には以下のような方法があります。


 回帰分析 regression analysis


回帰分析は大量のデータから相関関係や因果関係を見つけ出すための分析手法で市場予測や顧客の評価、購買行動の要因分析などに使用します。

たとえば広告費と売上高の関係を回帰分析することでどのような因果関係があるかが明らかになります。通常は直線と、各変数の距離の二乗和が最少になる直線を求める最小二乗法が用いられます。

 主成分分析 PCA principal component analysis


主成分分析とは調査によって得られた膨大なデータから、購買の動機として何が主要な要素なのかやブランドのどこが重視されているのかなどを明らかにするための分析手法です。

たとえば車の購入の際に30代の女性はデザインなのか価格なのか子供の安全性や操作性なのかどの要因が決定要因なのかがわかります。

 因子分析 factor analysis


主成分分析が、既に考えられている要因を整理要約するのに対して、因子分析は背後にある隠れた要因を見つけだす手法です。

具体的な反応ではなく背後に感じられる要因を見つけることが大切です

たとえば高級ホテルに宿泊するのは特別な体験をしたいから、など調査項目にないものを見つけ出す手法です。

回帰分析ROSRMS

 判別分析 discrimination analysis


多数のデータがあり分類を行った際にどのグループに入れるかを判別するための分析方法です。

たとえばデパートでブランド品を買う顧客は飲食をする顧客、駐車場を使う顧客、地下で買い物をする顧客、来店頻度が多い顧客などとどのような相関関係があるのかを調べる際に使用されます。

グループを直線で分ける線型判別関数(linear discriminant function)法と、曲線で分けるマハラノビス汎距離(Mahalanobis’ generalized distance)法があります。

クラスター分析 cluster analysis


セグメンテーションを行う際にどのような切り口で分類するべきか、ある基準で「似たもの同士」を見つけてクラスター(グループの意味)にまとめる分析方法です。数値分類法、自動分類法とも言われます。

もともとクラスターはぶどうの房や集落という意味です。セグメンテーションの際には購買行動が異なるように分類しなければ意味がないと言いましたが多変量解析を行うことでそうした意味のある分類基準を見つけ出すことができるのです。

たとえばクルマを購入する顧客は年収でわけるべきなのか、住んでいる地域なのか年齢なのか家族構成なのかなど様々な要因が考えられますがターゲットとなるグループへのインタビュー結果などからクラスター分析を行うことでどのように分類するべきかがわかります。

コンジョイント分析 conjoint analysis


コンジョイント分析とは、商品のスペックや価格などのコンセプトを決定するための多変量解析を用いた分析方法です。

 
たとえばみなさんが商品を購入する際には「少し価格は高いが高性能の方を買おう」「性能はそれほどでもないがデザインがよいから買おう」「もう少し安ければ買うのに」など様々な判断をすると思います。


そうした価格、性能、デザインなどの関係を明らかにすることで商品のスペックや価格を変更した際の消費行動の変化を予測し、ターゲットとする顧客がどのような点を評価しているのかを実際に様々な商品スペックの組み合わせを実験的に作成して評価してもらうことにより、最適なスペックと価格の組み合わせを調査する、さらに応用としてはシェアがどう変わるかなどについて分析する手法です。


コンジョイント分析を行う際にはまず、分析の対象としたい価格・機能・性能・ブランド・デザイン等の属性とその属性の水準(具体的な価格、デザイン)を属性・水準表という表にまとめそれをもとに複数の商品案を作成して対象となるターゲット顧客への調査を行います。そうすることで商品の「どこ」を「どの程度」変更し「いくら」にすれば、気に入ってもらえるのかを明らかにすることができるのです。


価格はある程度安いほうが人気は高いものの、安すぎるとかえって敬遠されたりすることがわかるのです。コンジョイント分析はスペックの最適な組み合わせを見つける分析手法です

マーケティングのリサーチは顧客のニーズを知ることですがしっかりとしたデータ分析を行うことが大切です

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