自宅の近所で市場分析が出来るって本当？データに表れないデータとは

自社の商品を購入しているのは何歳くらいの人なのか、性別はどうなのか、もしくはどのくらい他の商品との差別化が図れているのかなど、ありとあらゆる商品関連のデータを揃えられるのです。

勿論新商品の開発担当の人やマーケティング部門の皆さんは日夜頭を悩ませながら、そうしたデータとにらめっこしているのです。実際に商品を作ってみて全く売れませんでしたというのは洒落にならない話ですので、基本的には、企業は確実にある程度売れ筋が見込めるような商品をデータから導き出して開発し販売します。

ただ忘れてはならないのが、ビジネスはその殆どがデータ化出来るものの、データで全て余すところなく表現出来る訳ではないということなのです。

つまり、手元にあるデータを素直に受け取るだけでは、他社の製品よりも売れるヒットは作れないのです。

このデータを見て「70％の人たちが欲しいと言っているのなら、この年代の購入層の内これくらいは購入してくれそうだ」など、数字をそのまま計算や推測に当てはめる方法です。

この考え方の良いところは、実際にアンケートや調査の結果が出ているので、新商品の売れ行きを予想したりするのが簡単でかつ手堅く売れる商品を作ることが出来る可能性が高いということです。

一方、データの読み方というものがあります。それは、この70％という数字から逆の方向に考えてみるという読み解き方です。

例えば、「こういう商品を70％の人が欲しいのは理解出来る。しかし、どうして残りの30％の人たちはこの商品が欲しくないんだろうか」という考え方です。実際に欲しい人が70％いるというデータから、逆に30％の人が欲しくないとしている事実を読み取り、そこにあるニーズを発掘します。

この考え方の良い部分は、大まかな商品コンセプトではなく、一部でニッチながらも非常に強いコンセプトや目的意識を持つ商品開発をすることが出来るということです。

前者の読み解き方では、広く浅く売れる商品を作りやすく、そして後者の読み解き方では狭いながらも熱狂的に売れる商品を作りやすいのです。

ただ、これら二つのデータの読み解き方でも、決して現れてこないものが一つあります。それが、データにないデータなのです。

これがどういうものかと言いますと、ずばり単純に数字として集計することの出来なような購入者情報のことです。

先の例で考えてみるならば、70％の人が欲しい、30％の人は欲しくないと思っているのは何故だろうか。また、70％の答えを出した人たちはどんな生活をしている人で、30％の生活をしている人たちは、どんな生活をしている人なんだろうか、ということです。

そんな細かく規則性のない回答者の情報というのは、決してデータに現れません。男性が答えても女性が答えても、同じパーセンテージになるだけだからです。

そんなデータにならないデータを知ることが出来る場所は、自宅の近所にあるのです。

実際に自分の目で見てみると、まさに今どういう商品がどういう客層の人に売れているのかを知ることが出来ます。そうして得た市場分析をデータの読み解き方と合わせることで、より現実の市場のニーズと合致した新商品を作ることが出来るのです。