データアナリティクス

デモグラフィック属性や様々な意識・行動属性に基づき、生活者・消費者をいくつかのセグメントに切り分けたい。

自社の製品・サービスの魅力が届きやすい、購買意欲を喚起しやすい有望ターゲットを見極めたい。

データによって顧客の行動を予測し、新規事業に関するGo/No Goの判断や、需要予測を行いたい。

製品の購入意向、サービス利用意向、顧客満足度、ロイヤリティ、リピート購入回数など、自社として重視している顧客の意識・評価・行動が、どのような要因によって促進されるのか、その因果関係を読み解き、マーケティング施策を検討・実施したい。

ブランドポジショニングマップを作成して、自社ブランドが適切に訴求できているポイントと、訴求が弱いポイントを見極めたい。

自社を含め、競合ブランドも適切な訴求ができていないホワイトスペースを探り、新しいブランドの戦略に活かしたい。

製品・サービスに対する顧客の評価を様々な角度から捉えるために、たくさんの評価項目で構成されるアンケートを実施した。類似した項目同士を統合して、少数の重要指標で結果を俯瞰・考察したい。

日常の生活の中で直面する様々な困りごとについて、どの程度困っているか実態を把握するための調査を実施した。各困りごと項目の結果は、あくまでも「困りごとの一例」に過ぎないので、各項目の背景にある潜在的な因子を捉えたい。

アンケートにて、製品・サービスの購入意向へ回答を求めたのち、その理由についても自由記述で回答を求めた。その自由記述データを分析することで、定量データでは把握できないインサイトを導きたい。

自社商品を販売しているECサイト上の口コミレビューや、ユーザーから直接コールセンターに寄せられる意見などを分析して、次のリニューアル商品のヒントを得たい。

リサーチによってターゲットAよりもターゲットBのほうが購入意向が高いことが示されたが、調査予算の関係で、データ件数がそれほど多くなく、この結果を信頼して意思決定してよいか不安を感じている。

自社ブランドの魅力度を測定したところ、競合ブランドより魅力度が低かった。ブランドリニューアルを実施すべきかどうかを判断するため、この結果の再現性（信頼性）を明確にしたい。