調査手法選択のポイント

データ取得の仕組みによる4区分

下図はデータを取得する仕組みにもとづいてさまざまな調査手法を整理したものです。この整理はあくまでも私の個人的な見解です。
全く同じ調査手法なのに別な呼称をされることがありますので注意してください。たとえばグループ・インタビューだけでも、フォーカス・グループ、集団面接、グループディスカッション、グルイン、GIなど様々な呼び方がされています。

実験調査はアクティブなリサーチの代表です。その対極にあるのがSNSの解析のようなパッシブなリサーチです。待ち受け系のリサーチといってよいでしょう。Aブロックの調査はアクティブとパッシブの両面に対応します。

目的による調査手法の選択

企業内では、リサーチの使いみちに関して、他人を説得するための調査か発見のための調査かという2つの目的の間で､綱引きが繰り返されてきたのではないでしょうか。
マーケターが自らの企画を社内外に説得するための調査もあれば、調査によって予想もしない発見をするための調査もありましょう。
調査というものは､分かりきった事実を再確認して説明責任をはたすための手続きにすぎない､という認識もあるかもしれません。「仮説検証の調査」とは､仮説が正しいことを証明するための手段だ､と思い込んでいる人もいます。
アカデミズムの世界では仮説検証の調査とは、仮説を否定できる調査を意味します。仮説の否定はネガティブな面だけでなく、ポジティブな面もあります。仮説の誤りを発見して企画を軌道修正できれば、事業は救われるかもしれないからです。

さて仮説に白黒つけるのに適した調査手法は上図のDブロックのリサーチです。一方、発見に適した調査手法はBやCブロックのリサーチです。
もちろん、このような区別は程度問題ですし工夫によりけりです。ネット調査のような質問紙調査であっても、自由回答の質問を設けることで、マーケターが予想もしなかった回答が得られるかもしれません。

対象者条件の設定とサンプル数の計画

調査対象者の条件を厳密に絞り込むべきかとサンプル数の計画は、業種と商品だけで決まる問題ではありません。同一の商品であってもマーケティングの活動段階によって対処が変わってきます。マーケティングの活動段階にそって対処法をまとめたのが表1です。

市場実態を把握するための調査では、サンプルが市場全体を代表していることが重視されます。国民を代表する必要はなく、ユーザーを代表していればよいのです。発泡酒の市場なら発泡酒の飲用者と購買者を対象者に選ぶ、という意味です。
新しいアイデアの探索の欄では「サンプル数は多く」に？マークをつけました。その理由は、SNSやPOSデータのデータ量は膨大ですが、新しいアイデアはそう多く発見できないだろうという意味です。ビッグデータの解析は膨大なデータの山からレアな宝探しをする、いわばマイニングの仕事です。ビッグデータの大部分が無駄なデータであっても、それは怒ることではない、という気構えが必要です。
表1からマーケティング課題が明確になるほど、必要なサンプル数が減っていくという規則性に気づかれたことでしょう。
Dブロックの実験調査は100サンプル前後で行われることが普通です。すべてのマーケティング課題で大規模なサンプルが必要なわけではないことは理解してください。とはいえサンプル数の決定に単純なルールは存在しません。むしろリサーチの経験則がものを言う部分です。調査の初心者の方はできるだけ調査の専門家に相談されることをお勧めします。 最後に、マーケティングの活動段階を明確に意識することが、適切な調査手法を選択する最大のポイントであることを述べて締めくくりにします。

次回からは、マーケティング課題にそったリサーチの使い方を提言する、という各論に入っていきたいと思います。