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マーケター必読!論文のすすめ

データ解析技法の呪縛を解き放つ、マーケティングの質的比較分析(QCA)を知る【論文紹介】

 日本マーケティング学会が刊行する『マーケティングジャーナル』の内容を噛み砕いて、第一線で活躍中のマーケターに向けて紹介する本連載。今回のテーマは「マーケティングの質的比較分析(QCA)」です。データ解析について、実務・学術の両面から改めて向き合います。

この記事は、日本マーケティング学会発行の『マーケティングジャーナル Vol.42, No.1』の巻頭言を、加筆・修正したものです。

マーケティングとデータ解析

 マーケティングに携わる私たちにとって、データ解析は得意分野だと言えるでしょう。確かに、どんな分野の実務家、研究者にとっても、データ解析は重要です。けれど、マーケティングは、相手の情動や行動を把握して最適化されるべき行動なのですから、特に重要です。

 読者諸氏の中には、実際、データ解析の実践、あるいは、その結果の活用に携っている方々が、数多くいらっしゃることと思いますし、そういった諸氏は、周辺領域の方々よりも巧妙に、そうしていらっしゃるはずです。

 けれども、データ解析には、極めて深刻な技術制約があります

データ解析技法の呪縛

 ほんの一例ですが、回帰分析は、たとえば、「変数X1(ブランド力)と、変数X2(安さ)と、変数X3(製品品質)が高水準ならば、変数Y(販売数量)も高水準になりうる」といった主張を実証するツールですが、現実に主張し実証したいのは、それよりも複雑な言明であることのほうが多いはずです。具体的には、こうです。

「変数X1(ブランド力)が高水準ならば、それだけで変数Y(販売数量)も高水準になりうるが、たとえ変数X1(ブランド力)が低水準でも、変数X2(安さ)と変数X3(製品品質)が高水準ならば、変数Y(販売数量)も高水準になりうる。ただし、変数X2(安さ)だけが高水準で変数X3(製品品質)が低水準だったり、逆に変数X2(安さ)が低水準で変数X3(製品品質)だけが高水準だったりしたならば、変数Y(販売数量)は高水準にはなりえない。」

 どうでしょうか。このような複雑な言明に対応したデータ解析技法は、かつては存在していませんでした。そのため、私たちは長らく、こうした複雑な言明を対象としたデータ解析を諦めてきました。場合によっては、そのような複雑な言明をアイデアとして主張すること自体を、検証不可能という理由で諦めてしまっていました。

 ただし、それは質的比較分析(QCA)が登場するまでは、の話です。

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この記事の著者

小野 晃典(オノ アキノリ)

慶應義塾大学商学部教授。1995年 慶應義塾大学商学部卒業、同大学院商学研究科修士課程・後期博士課程修了。博士(商学)。慶應義塾大学商学部助手、専任講師、助教授、准教授を経て2010年より現職。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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MarkeZine(マーケジン)
2022/08/02 09:00 https://markezine.jp/article/detail/39545

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