定量的マーケティング調査

定量的マーケティング調査は、定量的調査手法をマーケティング調査の分野に適用したものです。これは、実証主義的な世界観と、マーケティングとは、買い手と売り手の双方がマーケティングの「 4つのP 」、つまり製品、価格、場所（ロケーション）、プロモーションについて満足のいく合意に達するインタラクティブなプロセスであるという現代のマーケティング観点の両方に根ざしています。

社会調査の手法として、通常はアンケートや尺度の作成が含まれます。回答者（回答者）は調査を完了するよう求められます。マーケティング担当者は、この情報を使用して、市場の個人のニーズを把握し、戦略やマーケティング プランを作成します。

最も一般的な定量的マーケティング調査方法はアンケートです。アンケートには通常、構造化された質問と自由形式の質問の組み合わせが含まれます。アンケートの参加者は同じ質問セットに回答するため、研究者はさまざまなタイプの回答者の回答を簡単に比較できます。アンケートは、電話、郵送、対面、オンライン (モバイルまたはデスクトップ) の 4 つの方法のいずれかで配布できます。

もう一つの定量的研究方法は、個人がさまざまな状況やシナリオにどのように反応するかを実験することです。その一例は、ウェブサイトのランディングページなどのマーケティングコミュニケーションのA/Bテストです。ウェブサイトの訪問者にはランディングページのさまざまなバージョンが表示され、マーケティング担当者はどちらがより効果的かを追跡します。^[1]

定量調査は、消費者調査と企業間 (B2B) 調査の両方で使用されます。ただし、消費者研究者と B2B 研究者が調査を配布する方法には違いがあります。

一般的に、アンケート調査は対面、電話、郵送よりもオンラインで行われることが多いです。^[2]しかし、B2B調査では、特定のビジネス意思決定者にメールで連絡を取るのが難しいため、オンライン調査が常に可能であるとは限りません。その結果、B2Bの研究者は依然として電話でアンケート調査を実施することがよくあります。^[3]

簡単に言えば、研究プロセスには 5 つの主要な重要なステップがあります。

1. 問題の定義。
2. 研究デザイン。
3. データ収集。
4. データ分析。
5. レポートの作成とプレゼンテーション。

これらの手順に関する簡単な説明は次のとおりです。

1. 問題の監査と問題の定義 - 問題は何ですか? 問題のさまざまな側面は​​何ですか? どのような情報が必要ですか?
2. 概念化と運用化 - 関係する概念を正確にどのように定義しますか? これらの概念を観察可能かつ測定可能な動作にどのように変換しますか?
3. 仮説の指定 - どのような主張をテストしたいですか?
4. 研究設計仕様 - どのような方法論を使用するか? - 例: アンケート、調査
5. 質問の仕様- どのような質問をしますか? どのような順序で質問しますか?
6. スケールの仕様- 好みはどのように評価されるのでしょうか?
7. サンプリング設計仕様 - 総人口はいくらですか? この人口にはどのくらいのサンプル サイズが必要ですか? どのようなサンプリング方法を使用しますか? 例:確率サンプリング: (クラスター サンプリング、層別サンプリング、単純ランダム サンプリング、多段階サンプリング、系統的サンプリング) &非確率サンプリング: (便宜的サンプリング、判断サンプリング、目的サンプリング、クォータ サンプリング、スノーボール サンプリングなど)
8. データ収集 - 郵便、電話、インターネット、ショッピングモールの傍受を使用
9. コード化と再仕様化 - 統計的手法や研究の目的に適合するように生データを調整します。例: 数値の割り当て、一貫性チェック、置換、削除、重み付け、ダミー変数、スケール変換、スケール標準化
10. 統計分析 - 生データに対してさまざまな記述的および推論的手法 (以下を参照) を実行します。サンプルから母集団全体への推論を行います。結果の統計的有意性をテストします。
11. 調査結果を解釈して統合する - 結果はどのような意味を持つのか? どのような結論を導き出せるのか? これらの調査結果は同様の研究とどのように関連しているのか?
12. 調査レポートを書く - レポートには通常、1) 概要、2) 目的、3) 方法論、4) 主な調査結果、5) 詳細なチャートと図などの見出しがあります。10 分間のプレゼンテーションでクライアントにレポートを提示します。質問に備えてください。

設計ステップでは、隠れた問題を発見するためにパイロット スタディを実施する場合があります。コード化と分析のステップは通常、統計ソフトウェアを使用してコンピューターで実行されます。データ収集のステップは、場合によっては自動化できますが、実行するにはかなりの人手が必要になることがよくあります。解釈は、経験によってのみ習得できるスキルです。

定量的マーケティング調査で収集されたデータは、統計分析のほぼあらゆる手法で分析できます。統計分析は、大きく分けて記述統計と統計的推論に分けられます。重要な手法は、統計調査に関連するものです。いずれの場合も、適切なタイプの統計分析では、以下に概説するように、発生する可能性のあるさまざまな種類のエラーを考慮する必要があります。

研究は信頼性、一般化可能性、妥当性についてテストされる必要があります。

一般化可能性とは、サンプルから母集団への推論を行う能力です。

信頼性とは、測定によって一貫した結果が得られる程度です。

• 再テスト信頼性は、同様の状況下で研究を繰り返した場合に結果がどの程度類似しているかをチェックします。反復測定における安定性はピアソン係数で評価されます。
• 代替形式の信頼性は、異なる形式を使用して研究を繰り返した場合に結果がどの程度類似しているかをチェックします。
• 内部一貫性信頼性は、研究に含まれる個々の尺度が複合尺度にどの程度うまく変換されるかをチェックします。内部一貫性は、テストの 2 つの半分のパフォーマンスを相関させることによって評価できます (分割半分信頼性)。ピアソンの積率相関係数の値は、2 つの完全なテスト間の相関に対応するように、スピアマン - ブラウン予測式を使用して調整されます。一般的に使用される尺度は、すべての分割半分係数の平均に相当するCronbach の αです。サンプル サイズを増やすと、信頼性が向上する場合があります。

妥当性は、研究が意図したとおりに測定できたかどうかを問うものです。

• 内容妥当性(表面妥当性とも呼ばれる) は、研究内容が研究対象の変数とどの程度関連しているかをチェックします。つまり、研究の質問が研究対象の変数を代表しているかどうかの答えを求めます。これは、テストの項目が測定対象のドメインから抽出されていることを証明します。
• 基準検証では、調査基準が他の基準と比較してどの程度意味があるかを確認します。基準が後で収集されるときに、目標は予測妥当性を確立することです。
• 構成妥当性は、測定されている基礎となる構成をチェックします。構成妥当性には、収束妥当性(研究が同じ構成の他の測定とどの程度関連しているか)、判別妥当性(研究が反対の構成の測定とどの程度関連していないか)、および法則妥当性 (研究が理論で要求されている他の変数とどの程度関連しているか) の 3 つの種類があります。
• 内部検証は、主に実験研究設計で使用され、従属変数と独立変数の関係を確認します（つまり、独立変数の実験的操作が実際に観察された結果を引き起こしたか？）
• 外部検証では、実験結果を一般化できるかどうかを確認します。

妥当性は信頼性を意味します。妥当な測定は信頼できるものでなければなりません。ただし、信頼性は必ずしも妥当性を意味するわけではありません。信頼できる測定は必ずしも有効であることを意味するわけではありません。

ランダムサンプリング誤差:

• サンプルが小さすぎる
• サンプルは代表的ではない
• 不適切なサンプリング方法が使用された
• ランダムエラー

研究設計の誤り:

• 偏見が導入された
• 測定誤差
• データ分析エラー
• サンプリングフレームエラー
• 人口定義エラー
• スケーリングエラー
• 質問の構成エラー

インタビュアーのエラー:

• 記録エラー
• 不正行為のエラー
• 質問エラー
• 回答者選択エラー

回答者のエラー:

• 応答なしエラー
• 不可能エラー
• 偽造エラー

仮説の誤り:

• タイプ I のエラー(アルファ エラーとも呼ばれる)
  • 研究結果は、帰無仮説が実際には真実であるにもかかわらず、帰無仮説を棄却することにつながる。
• タイプ II エラー(ベータ エラーとも呼ばれる)
  • 研究結果は、帰無仮説が実際には誤りであるにもかかわらず、帰無仮説を受け入れる（棄却しない）ことにつながる。

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