データから戦略を立てるための、価値ある情報収集のポイントとは？
すっかり寒くなってきました。おでんが恋しくなる季節ですね！
さて、みなさんが商品開発やプロモーション等の戦略立案など行う際、いろんな方法でデータを集め、企画書に盛り込み、経営層の方などにプレゼンテーションをされると思います。どのような方法で情報収集をされているでしょうか？
今回は効率良く、また価値ある情報収集をするためのポイントをお伝えしたいと思います！
１、 目的や課題を明確に。
情報を集めよう！と思った時、ネットで検索し始めるといろんな情報が大量に出てきて、どれを見てよいのか分からなくなりつつも、ついついあれやこれやと見てしまい、ただ時間が過ぎていく・・・といった経験がみなさんもあると思います。
当てもなく情報を集めようとすると、膨大な時間と労力がかかってしまい、「結局何を調べたかったんだっけ？」となりかねません。そうならないためにも、何のための情報収集をするのかという「目的」や、その目的を達成するために「課題」となることを明確にしておきます。
例えば、
「目的」・・・新商品を企画するため、プロモーション戦略を立案するため…etc
「課題」・・・新商品の需要予測が必要、ターゲットの消費行動の把握が必要…etc
などなど。
２、 初期仮説を設定しよう。
これまでの自身の経験や勘から、仮説を立ててみます。例えば、簡単な例で言うと冒頭の私のように「寒い季節はおでんを食べたくなるはずだ」とか、「ワーキングマザーは時短グッズを求めているはずだ」とかとか。ターゲットとなる生活者の状況を想像してみてください。
ただ、この仮説は情報収集を行っていく過程で、どんどん変わっていっても構いません。仮説とデータを都度検証し、仮説の精度を高めていくことが重要です。
３、 まずは事実ベースの数値データをもとに考えよう。
データには大きく分けて、2種類あります。事実ベースの数値データとなる「ハードファクト」と、ある一定のサンプルをもとにしたアンケートや、インタビューなどの定性的な情報となる「ソフトファクト」です。
両方見ていく必要はありますが、まず最初は「ハードファクト」に着目します。「ハードファクト」にも、担当者が今回の目的や課題をクリアにするために新たに調査などを行い収集する1次データと、社外のデータや社内の過去データや売上数値データなどの2次データがあります。
社外のデータとしては、他社や業界団体が調査データを公開していたりするのでネットで容易に入手できたり、国立国会図書館でも専門的なレポートを入手したりすることもできます。
また、政府が実施している調査データも公開されており、誰でも簡単に入手することができます。
政府統計の総合窓口（ｅ－Ｓｔａｔ）
※各府省等の参画の下、総務省統計局が整備し、平成２０年度から独立行政法人統計センターが運用管理を行っているもの。
こちらからは、国勢調査や家計調査などなど様々な調査結果を入手することができ、コンテンツを利用する場合は、出典の記載をすれば使うことができます。
例えば、下記は「世帯主の年齢階級別インターネットを利用した１世帯当たり１か月間の支出（二人以上の世帯）」の表とグラフです。利用する場合は出典元として記載すれば使うことができです。
例えば、一部加工していますが、下記のExcelデータなど、ダウンロードすることができます。
※出典：政府統計の総合窓口(e-Stat)（http://www.e-stat.go.jp/）
「世帯主の年齢階級別インターネットを利用した１世帯当たり１か月間の支出（二人以上の世帯）」（総務省）を基に（株）YUIDEA作成
こちらの表をもとに、グラフを作成したのがこちらです。
※出典：政府統計の総合窓口(e-Stat)（http://www.e-stat.go.jp/）
「世帯主の年齢階級別インターネットを利用した１世帯当たり１か月間の支出（二人以上の世帯）」（総務省）を基に（株）YUIDEA作成
（出典記載例）
出典：政府統計の総合窓口(e-Stat)（http://www.e-stat.go.jp/）
出典：「○○調査結果」（A省） など
コンテンツを編集・加工等して利用する場合は、上記出典とは別に、編集・加工等を行ったことを記載してください。
なお、編集・加工した情報を、あたかも国（又は府省等）が作成したかのような態様で公表・利用してはいけません。
（コンテンツを編集・加工等して利用する場合の記載例）
「○○調査結果」（A省）を加工して作成
「○○調査結果」（A省）を基に○○株式会社作成 など
４、データを見極める。
ネットには膨大なデータが転がっていますが、間違った情報もたくさんあります。例えば、データは直近1年以内が理想ですが、データが古すぎないか、サンプルが偏りすぎていないか、設問が誘導した訊き方をしていないか、など確認が必要です。
例えば、30代女性の消費行動を調べた調査データであったとしても、平日の昼間にスーパーで買い物をしている女性のみに調査を行ったとすると、日中働いている女性はおそらくサンプルにほとんど入っていないと考えられますよね。こういう場合はサンプルに偏りがあるため、あまり参考になりません。
よく調査のポイントだけをまとめた記事を見かけますが、サンプル情報等が書かれた調査概要や、設問がどのようなものかなど元のデータを確認するようにしましょう。
５、2軸の視点で考える。
ひとつのデータで判断をすると何も見えてこないことが多くあります。例えば、先ほどの「寒くなるとおでんが食べたくなるはずだ」で言うと、おでん製品の毎年の売上データだけを見ていても、今年は去年と比べて上がった・下がった、ということしか見えてきません。ですが、毎年の売上データと、秋から冬にかけての毎日の気温データと掛け合わせてみると、何度以下の気温のときには売上が伸びる、毎年の傾向で1月中旬にもっとも伸びる、などが見えてくるかもしれません。
また、売上データと年代別の顧客データと掛け合わせると、30代男性がもっとも「牛すじ」を買っている！などの新たな気付きもあるかもしれないですよね。
こうして、より精度の高い仮説の検証を繰り返し、戦略コンセプトの策定等へとつなげていきます。
いかがでしたでしょうか？データ分析からの戦略策定なども弊社で行っています！課題をお持ちのご担当の方は、是非ご相談ください！
おけいはん
滋賀＆大阪で28年過ごしたのち、中途入社し8年目。営業を経て現在は「CVM企画室」でマーケティング業務を担当。昨年娘が生まれ育児休業から復帰。最近は週末に家族でキャンプに行くのが楽しみ。
