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「うそつき率」を踏まえると、データがすっきりします

データの信頼性の限界

「うそつき率」とはぶっそうなネーミングですが、定量調査はアンケート方式をベースにする限り、人間(対象者)の「思い違い」「勘違い」「希望的観測」など、様々な要素がデータを不正確にしてしまいます。

例えば、こんなケースはよく見かけるものです。

あなたはこの商品をどれくらい買いたいと思いますか。今の気持ちに最も近いものを選び、 <1つだけ> ○をつけて下さい。
1. かなり買いたい 4. やや買いたくない
2. やや買いたい 5. かなり買いたくない
3. どちらともいえない

そして、「かなり」と「やや」を足し上げたものを「トータル・ポジティブ」と呼び、この数字で発売可否の判断をします。
もし、この考え方に従えば、下図の「試作品A」と「試作品B」は、トータル・ポジティブが同じですから、まったく同じ評価を受けていることになります。どう考えてもおかしいですよね。

図表1

このようなわかりやすいケースの場合は、「かなり買いたい」が多い「試作品B」を選択するのは当たり前です。しかし、ここに「トータル・ポジティブ」の根本的な問題が潜んでいます。
「かなり買いたい」と「やや買いたい」は1対1の関係ではないからです。

例えば、新製品発売前にターゲットの購入意向調査をし、市場に商品を投入した後、まったく同じ対象者に追跡調査をを実施します。すると

「かなり買いたい」と事前に回答した人のうち、70%は実際にその商品を買っているのに対して、
「やや買いたい」と事前に回答した人のうち、30%しか実際にその商品を購入していないのです。

シストラットはこれを「うそつき率」と呼んでいます。

シストラットはトップボックス主義で、
データをわかりやすく、不純物を取り除きます

シストラットはトップボックス(「かなり」のデータ)しか分析対象としません。データに含まれる「ノイズ(不純物)」を取り除き、すっきりした形で現状を認識するためです。
従って、シストラットでは、上の例は明確に「『試作品B』の方が『試作品A』より、受容性が高い」と明言できるのです。
このことは、トータルポジティブが幾ら多くても、トップボックスが少なければ「ダメ」「採用しない」という結論になる、ということを意味します。

また、判断基準をシンプルにすることによって、「ノーム(基準値)」が作りやすくなります。つまり、その基準値を超えない限り、「試作品A」は他の試作品より評価が高くても、市場に投入してはいけない、という絶対値の判断ができるメリットがあります。
でないと、「他の試作品よりマシ」なものしか市場に投入することができない事態に陥ります。「マシ」なものと、「買いたい」と思わせるものは違うのです。

この考え方は、例えばイメージ調査にも応用できます。
普通、イメージ項目を調査し、ある商品のブランド・イメージを調べると、下図の上のグラフのようなものが出てきます。これをそのまま読むと以下のようにコメントができあがります。

ブランドAは、一流で手づくり、そして伝統的だと思われているが、若干工業的なイメージがあることも見逃せない。

ブランドAは、イメージの高い順から言うと、「手づくり」「一流」「伝統的」「最新の」「さわやか」となる。

これでは何のことかわかりません。「手づくり」と「工業的」は対立概念です。また、「最新」と「伝統的」も相反した言葉です。もしかしたら、ブランドA は、その相反した概念を両方持っているかも知れませんし、一部の人間にはある面が、他の人間には別な面が見えているかも知れません。
いずれにしても、現状がそのうちのどれなのか、が分からなくては、手の打ちよう(戦略の立てよう) がありません。

図表2

ところが、調査データは曖昧な部分を含んでいます。
例えば、まったくテレビ広告を実施したことがない商品や企業でも「あなたはこの商品をどこで知りましたか?」という質問に対し、「テレビ」と回答する人間が10%程度は存在するのです。
逆に言えば、ある一定の範囲のデータは「…でない」と解釈するのが正しいし、わかりやすくなります。
つまり、上図の下段のグラフで言えば、「さわやか…でない」「工業的…でない」と解釈する。

従って、上図の下段の赤い丸のついたキーワードだけが、有効なデータとなります。
そして、本来の下段のコメントはこうなります。

商品Aのイメージは、一流で、伝統的な手づくり製品である。

前述の分析コメントより、かなりすっきりしました。

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