Python・R・エクセルによるデータサイエンス | 統計解析講義

統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】

統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】


統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】

 

あるメーカーの販売部門に勤めていると、統計学的な情報処理がどのように役立っているかがよくわかります。

 

次の例を考えてみましょう。

 

@あるメーカーの意思決定者である経営者は、自社商品の出荷が順調であるというデータ、すなわち情報に接して満足していました。そして、マーケティング活動は今まで通りで問題ないと判断し、そのまま続けることにしました。

 

Aしかし、自社セールスマンが受け持ちの小売店を回って得た情報によって、小売店の売り上げが不振であることを知りました。そこでとりあえず、今までのテレビCMの広告費をもっと増やすことにしました。

 

Bところが、改めて小売店にヒヤリングしてみて驚きました。その情報では、ねらいとしている若い主婦層での購入が少ないのでした。そのことを知って、これまでのCMを改善して、よりヤングミセス向きのCMに広告努力を集中することにしました。

 

Cしかしさらに若い主婦の意識をアンケートによって探ってみると、商品のデザインが泥くさいことで敬遠されていることを知りました。商品の認知率は十分に高く、広告の問題ではないのでした。

 

Dそこで、最終的に商品デザインを改良することに決定し、あわせて若い主婦向きのCMを強化することにしました。

 

という次第です。

 

ここでわかるように、必要とする情報は、それぞれの段階で、自社出荷データから、自社セールスマンから、小売店ヒヤリングから、消費者アンケートからそれぞれ得られています。

 

これらの情報は、いくつかのわずかな事例ではなく、多数のセールスマン、小売店、消費者による、全体的な傾向として統計的にまとめられ、意思決定者に提供されます。

 

このメーカーは、各段階のそれぞれの情報に対応して、そのつどマーケティング活動の手を打とうとしています。

 

しかも、新しい情報が付け加わることによって、その対応はしだいに的確になっていきます。

 

未開の島に靴を売る

 

マーケティングのテキストによく載っている、次のような話があります。

 

ある未開の島で現地の人たちが、はだしで歩いたり走り回ったりしているのを見て、一人のセールスマンは彼らに靴を売り込むことを断念しました。

 

後日、別にやってきたセールスマンは、「おお、ここには無限の需要がある!」と叫んだのです。

 

この2人のセールスマンの判断の違いは、情報不足によるものでしょうか。

 

はだしでいる、という情報だけで、あとは彼らの直感で補って意思決定をしたのです。

 

なにしろ情報が足りない、情報がもっと欲しいにもかかわらず、ごくわずかの情報で意思決定するしかなかったのです。

 

この場合、靴売り込みの意思決定をするためにどんな情報をとる必要があったのでしょうか。

 

@貨幣経済について確認する。石のお金をもらってもしかたがない

 

A靴の試用テストを行う

 

Bアンケート調査を実施する

 

などが考えられます。

 

また、現地の人たちと起居をともにして観察するという、文化人類学的アプローチもよいかもしれません。

セミナー詳細こちら                    解析ご相談こちら


 

 

統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】

統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】

統計学的意思決定に役立つ情報処理【統計解析講義基礎】