３週にわたり消費者調査に関して学んできた。

　今回はそれら旧来からの手法に対して、最近のトレンドであるマイニングについて学ぶ。

　マイニングは現在、私の主要業務のうちの１つだが、これをちゃんと語ろう とすると１冊の本が出来てしまう。それは本稿の流れから逸脱してしまうことになるので、ここでは、消費者調査との対比にフォーカスをあて語ることにする。

　マイニングの誕生の背景は旧来の分析手法の進化形として語られ、それらと 比較されることが多いが、私はむしろ、消費者調査の問題点克服から受け入れられるようになったと考える。この辺りも正確に事例を交えて話をすると難しくなりすぎるし、紙面が全然 足りないので、分かりやすく単純化してお話することをお許し頂きたい。

　今回はそれら旧来からの手法に対して、最近のトレンドであるマイニングについて学ぶ。 消費者調査の問題点としてよくあげられるのは以下の２点である。

　調査をされると消費者は解っていなくても解っていると答えるし、商品に魅力を感じていなくても魅力を感じていると答える。実際には商品を買うつもりなどないのに買いたいと答えてしまうことが多い。もちろん、その逆も多いわけで、１番、困るのは、彼らは自分が嘘を答えたことには気付かないということだ。とは言っても消費者調査から得られる知見は大きい。マーケターはその克服のために努力を重ねてきた。

　１つは多サンプルによる平均化。１人１人の答えに嘘があっても、全体としては正しい値を示すだろう。統計により、「真実」を推定し、それを検証する方法である。そしてもう１つは「ウラ採り」。「ウラ採り」のために複数の質問を出して、確実性を高めるというもの。私もリサーチから分析の流れの中でいつもこの辺りのことに悩んできた。そして、マーケターは誰もが思っていたことが、「それには限界があるなー。」ということである。問題点の克服をしようとすればするほど、限界は見えてくる。

　また、調査結果に手を加えれば加えるほど、競合と同じような調査結果を手にするリスクが高まるということである。そのような消費者調査の課題を克服すべく新たな取組として登場、進化してきたのがデータマイニングである。

　マイニングとは本来、ダイヤモンド等の鉱石を「採掘する」という意味であり、データマイニングとは膨大なデータの中から、キラリと光る「知見」、「仮説」、｢法則｣を抽出することを目的とする分析手法である。データマイニングはアンケート調査のデータよりも顧客の購買履歴等を重視することで上記の課題を克服しようとした。また、消費者調査とマイニングの大きな違いが、消費者調査が全体像、つまりマスに視点をあてているのに対し、マイニングは購買履歴等のデータベースから特徴ある顧客を抽出する手法であり、基本的には個々の消費者に視点をあてている点だ。そして、マイニングにより消費者個々へ視点をあてることが可能になったことで、個々の消費者が重要視されるようになった。「顧客視点」｢顧客満足（CS）｣｢顧客重視｣、皆さんもこれらの言葉をよく聞くだろう。そしてマイニングのもう１つの手法。テキストマイニングが生まれてきた背景も、この消費者個々への視点と無関係ではない。

　この辺りをもとに来週は「消費者を知る手段」の最終回としてテキストマイニングのお話をする。 お楽しみに。

【データマイニング登場、進化の背景】
消費者調査の問題点とその克服