データに基づいたマーケティング仮説の立て方

あふれる情報の中から「価値ある事実」を突き止め、ビジネスを成功に導く知見を発掘する実践技術

不確実性の時代×超成熟市場に挑むマーケターの必須&重要スキル ： 「仮説力」トレーニングが難しいこの分野に、明解で共有しやすい思考プロセスを提供します

【思いあたりませんか？】
・同じデータでも、「意味」に気づく人と気づかない人がいる
・「思いつき」の域を出ない企画に終始している
・データを扱う上で最低限の知識が身についていない

本セミナーで、思考プロセスを体感してください。使えると感じた企業には、貴社の実態を踏まえてさらに実務ベースに落とし込んだワークショップも提案可能です

１．マーケティング仮説とは何か

・「思いつき」と「マーケティング仮説」の大きな違い

・リサーチデータはウソをつく

　　── 実績データの中に「発想の種」が隠されている

【Case】 ヒット商品の要因を仮説視点で推定

　　　　（ユニクロ、コンビニスイーツ、ノンアルコールビール）

２．定量データからの着眼

・長期間のデータから変化ドライバーを発見する

・データの相関から因果関係を見極めるためには

・平均値では見えない事象を掘り出し、仮説を立てる

・データを比較することで新たな発見を得る（クロス集計の軸設定）

・マーケティングデータ読み取りの留意点（認知率・購入意向率・グラフ表現）

【Case】 団塊世代の消費志向分析から仮説を設定

３．定性データを使った仮説の強化

・定量データで「アタリ」をつけて定性データで意味を深める

・インタビューの発言記録から重要なキーワードを抽出し、

　　その意味や背景を掘り下げる

・定性データから潜在ニーズを探し出す方法

・仮説思考による商品コンセプト構築

・仮説設定後の肉付けと検証のフロー2次データ（FACT抽出） → 仮説設定

　　→ 定性調査（仮説の肉付け） → 定性調査（検証） → 定量調査（検証）

【Case】 日本酒に関わる潜在ニーズを仮説として推定

４．マーケティング仮説設定プロセスの実際

【Step１】ＦＡＣＴ収集

　　　　　膨大なデータからＦＡＣＴ

　↓

【Step２】データ分析

　　　　　時間軸、種類別、顧客別などデータを多面的に分析する

　↓

【Step３】特異点の抽出

　　　　　一定の法則で説明できない変節店を見出す

　↓

【Step４】分析結果からの考察

　　　　　なぜ特異点が生じるのか、要因を理論的に考察する

　↓

【Step５】マーケティング仮説の設定

　　　　　特異点と生じさせる要因を仮説として設定する

　

【Case】 少子高齢化に関わるデータから将来状況を仮説として予測