マーケティング職に求められる統計学

マーケティング職に求められる統計学

マーケティングにおいて必要なスキルとして、「情報を収集し、まとめる」ということが挙げられます。

マーケティング職だけでなく、ビジネスパーソンとして活躍する上でも、データとして現状を把握することは大切なことです。

そのような時に重要なのが、「統計学」についての知識です。統計学は大学などの講義でも用意されていますが、最近ではビジネスパーソン向けのセミナーなどでも人気のある内容のひとつです。

今回は、なぜビジネスパーソンに統計学が役立つのか、そしてどのように統計学を学んでいけばいいのかについてお伝えしていきます。

なぜ統計学が重要なのか。

「統計学はデータを集めてグラフ化したり、傾向を分析したりするもの」

など、あいまいなイメージを持っている方は多いかもしれません。

まずは、統計学とはどういったものなのかを知っておきましょう。

統計学は、さまざまなデータの規則性や不規則性を見つけ出す学問です。

最近ではビジネスにおいて、販売者視点から顧客視点に考え方が移り変わっていると言われています。

フレームワークを使った商品企画などで4C分析が多く活用されていることもその表れと言えるでしょう。

しかし顧客側のニーズを数値でまとめていこうと思った時に、異常値がありうまく統計が取りづらい時もあるかもしれません。

そのような場合、異常値ばかりが気になり、うまくデータを活用できなかった経験があるマーケッターの方も多いのではないでしょうか。

統計学の手法をしっかりと学んでおくことで、このような悩みを減らせる可能性があります。

また、最近では「顧客視点」から、さらに踏み込んだ「ワントゥワンマーケティング」を取り入れている企業も多くあります。

顧客視点でのマーケティングは、趣味嗜好や年齢などで顧客を分類し、「このような人であればこういった商品が売れるのではないか」と考えていくものです。

一方、ワントゥワンマーケティングというのは、特定のひとりに対して売れるものを考えていくものです。

この考え方はインターネット広告においても活用されていて、Webサイトでよく見かける「レコメンド機能」などは個人の行動履歴や閲覧履歴を元に広告が表示されています。

今ではビッグデータを活用したマーケティングなども広まっています。

ビッグデータでは、一般的なデータ管理ソフトでは扱うことが困難なほど巨大で複雑なデータの集合を指します。

膨大な量のデータを分析しマーケティングに活かすためには、ひとつひとつのデータに注目するのではなく、データ全体の特徴や傾向を知る必要があります。

これらがマーケティングの現場、そしてビジネスパーソンにとって統計学の知識が重要になっている理由です。

統計学を身近に感じよう。

「統計学」と聞くと、専門的で、難しいものだと思われる人も多いかもしれません。

しかし、統計学が活躍する場を見直してみると、意外にも身近なものが非常に多いのです。

例えば今、非常に多くの人が利用している「YouTube」。

YouTubeを見ていると、閲覧している動画とは別に、関連動画やおすすめ動画が表示されることがあると思います。

この動画は、過去の閲覧履歴とユーザーの行動を元に表示されています。

また、「Amazon」で出てくるレコメンド(おすすめ商品)なども、統計学を活用して分析を行った結果、ユーザーにマッチすると予想された商品が表示されるようになっています。

また、インターネット上だけでなく現実の世界でも、スーパーやコンビニの商品陳列などは統計学で配置が決まっている場合があります。

たまに、カテゴリーとしては別の売り場のはずなのに、特定の商品だけレジの近くにおいてある、ということがありますよね。

このようなところにも、統計学が活用されている可能性があります。

有名な例では、「オムツとビールの関係」などが挙げられ、一見関連していない商品が実は一緒に買われやすい、などのことも見えてきます。

もしこの陳列を感覚だけで行っていたら、社内での説明や説得は難しいかもしれません。

しかしデータを見せていけば、ほかの人も納得します。

もしあなたがビジネスにおいて社内や顧客を説得するのが苦手だなと感じているのであれば、この統計学をしっかりと学ぶことでほかの人の理解も得られやすくなってくるのです。

統計学を簡単に覚えていこう。

統計学は、大きく「記述統計学」「推測統計学」の2つに分類できます。

記述統計学というのは、一定のデータのなかでの平均値や傾向を分析することで、データの特徴を把握するものです。

例えば、2つの会社の売上高と社員数を見て、社員ひとり当たりの売上高が高い会社のほうが社員の生産性が高いだろう、と考えるようなものです。

それに対して推測統計学というのは、記述統計学の結果から得られた情報を組み合わせていくことで、生産性の本当にいい会社というのを推測していくものです。ここに業務時間などとの関係や、利益との関係などを組み合わせて考えていくことで、いい会社というのを統計的に作り上げていくのです。

推測統計学は、テレビの視聴率などにも使われており、一部の情報から拡大していき、

  • さらにどんな情報が必要なのか?
  • 全体の傾向はどのように予測できるか?

を考えるもので、ビジネスにおいては非常に重要な考え方であると言えるでしょう。

これからのマーケティングと統計学の関係

推測統計学は、すべてのデータを集めることが困難であったり、そこから情報を集約するのが難しかったりする場合に使われてきました。

しかし今では技術の発達により、インターネットやポイントカードなど、データを集める手段が数多く存在しています。

つまり、ごく一部の標本から推測するしかなかったニーズが、大量のデータから導き出せる時代になったのです。

しかし、データが大量になると、当然無駄なものも増えてきます。

必要なデータを精査する時に必要なのが、「データマイニング」です。

データマイニングでは、大量のデータからゴミ(不要な情報)を除外し、本当に必要だと思われるデータを探し出すことを指します。

「マイニング」という言葉が日本語で「採掘」と訳される通り、膨大なデータから本当のデータを取り出すことは、鉱山から金を掘り出すように余計な土を排除することにも似ています。

統計学を学ぶことは、これからさらに増えていく情報を有効に活用する「データマイニング」の考え方を学ぶための第一歩と言えるかもしれません。

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