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《ビジネス×サイエンス》
#02 位置と集団を見抜く
＜導入＞
■ 1. 「位置と集団」のビジネスとサイエンス
＜ビジネス編＞
■ 2. 顧客の地図を描く ～ 顧客クラスタの事例と解答 （このページ）
■ 3. 戦略を練るための「地図」思考 ～ 様々な事例と通底する理念
＜サイエンス編＞
■ 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ～ 階層的手法、k-means法
■ 5. クラスタを支える数理的概念 ～ 距離の定義、クラスタ数、FAQ
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＜ビジネス編＞
■ 2. 顧客の地図を描く ～ 顧客クラスタの事例と解答
ビジネスケースとして最初に取り上げるのは、俯瞰的な事業戦略を立てるための顧客の「地図」作りです。
（現実の話をもとにして改変してありますので、現実に近い架空の話としてご覧ください）
■ 2.1 顧客クラスタの事例
≪PCメーカーのA社≫
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（背景）
パソコンを製造、販売してきたA社。大手家電メーカーのいち事業部ながら、他の事業部からある程度独立した事業として、消費者からの定評を得てリピーターを獲得し、一定の市場シェアを維持してきました。デルやHP（旧コンパック）などの新興勢力が参入した時期に一度は厳しい局面もあったものの、その後は立て直し、近年はシェアは横ばいです。
同社の経営企画部では、これまでも様々な情報を集めてきました。製品の梱包にアンケートを封入して、「認知のきっかけ」、「購入の決め手」、「満足度」、「今後搭載してほしい機能の希望」の回答を集め、その集計結果を商品開発部や営業部、ダイレクト販売部に引き渡しています。また、契約している市場調査会社からは、国ごとの市場シェアの推移が毎月送られてきており、そのたびにその推移を吟味する会議を開いて議論してきました。また、ブランド調査会社からは、半年に一度、ブランドとしての評価と他社比較のレポートが送られてきており、商品開発部では参考にしているという話も聞いています。
ですが、ここにきて市場は大きな変化を迎えました。「iOS」、「Android」の興隆に加え、新しいOS「Windows 8」のリリースもあって、自社も含めて各社が一斉にタブレット兼用型のPCを発売しましたが、まだ勝ちパターンは見えてきていません。数年のうちにタブレット市場はノートPC市場を越えると予測されており、この変化に乗り遅れると事業自体の存続が危ぶまれます。さらに、これまでスマートフォンを作ってきた携帯メーカーもタブレットや小型ノートPCを販売し始め、新たな脅威となっています。
社内では危機感が高まり、商品開発部も営業部も、それぞれに新市場で勝つための掛け声をあげていますが、方向性がばらばらで迷走気味です。親会社の中枢からは、グループの中期経営計画が未達の中、新市場でシェアを獲得して連結利益を支えるようプレッシャーが掛けられてきました。経営企画部としては、ここでリーダーシップを示せなければ社内での面目が台無しです。
これまでにも、新商品の企画では商品開発部が独走したり、TVCMへの投資では営業部のもとにある広告宣伝チームが外部に一任していたりと、経営企画部がリーダーシップを取ってこれなかった悔しい思いをしており、足並みの乱れが結局は売上目標の未達につながることもしばしばでした。市場環境が一変する今回こそは、彼らも納得の戦略を全社で共有してモチベーションも高めたいところです。
A社経営企画部では、この状況でどうやって会社をまとめる市場戦略を立てることができるでしょうか。
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あなたなら、この状況にどう取り組むでしょうか。
このA社のような状況でよく使われているのは、新商品のニーズを直接消費者に質問して集計する、以下のようなアンケート調査です。
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Q. あなたは、どんなタブレット製品を欲しいと思いますか？
（複数回答）
1. デザインがかっこいい
2. サクサク動作する
3. 初心者でも迷わず使える
4. 動画閲覧の機能が充実している
5. 写真撮影の機能が充実している
6. 電子ブックを読む機能が充実している
・・・
（集計結果）
（画像が見えない場合はこちら）
※同じ集計表を、男女別、年代別に作成
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このような調査集計を使っている企業をよく見かけますが、これでは戦略の議論を広げることはほとんど期待できません。このような情報を参考にして上位7要素を満たす製品を全て満たす製品を作ってしまい、誰もそんな商品を欲しいとは思わなかった・・・という話は、日本のメーカーなどではよく耳にするケースです。
これでは、「競合とどう住み分けを図るべきか？」、「自社のコア顧客にすべきなのはどのような層か？」、「コア顧客に絞って訴えかけられる商品、宣伝は？」といったマーケティング戦略の基礎に答えることができません。本来様々なニーズが存在する市場全体をひとつの集団と考えている限りは「海図」としての役割を果たせないのです。
では、市場を分ければよいのか、と考えて、以下のようなアンケート調査を行うこともあるでしょう。
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Q1. あなたはタブレット製品を欲しいですか？ （はい／いいえ）
Q2. あなたの年齢は？ （○○歳）
Q3. あなたの性別は？ （男性／女性）
Q4. あなたの家族構成は？
・・・
（集計結果：タブレットを欲しい人の割合）
（画像が見えない場合はこちら）
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予想通り若い男性のニーズが高いこと、でも案外と中年以上の層も欲しがっていることが分かります。若い男性を意識した製品を作ることが、小さなニッチ市場に迷い込まないためには良さそうですが、同時に競争の激しい市場でもあるはずです。これもまた、「捨てるべきところ」を絞り切れず、戦略の海図として力不足です。
では、この状況で戦略を立てる思考の道筋を考えてみましょう。
■ 2.2 解答例
立ち上がりかけている新市場での戦略を考える場合、すでに自社として取る作戦の大筋（この場合であれば新製品の開発方針）が決まっているのであれば、その新製品の設計をもとに、「どのくらいの需要が見込めるか」、「他社製品とどう競合するか」、「価格やデザイン、スペックをそれぞれ変更することで需要はどう変化するか」など商品設計の詳細を、大規模な市場調査の実施、競合他社の動向調査などで詰めるのが着手すべき作業として考えられます。ですが、この例では、まだ勝ちパターンは見えていない状況です。どんなニーズで新商品を買いたい消費者がどの程度いるのか、まずその「地図」を描いて戦略を定めていくべきフェーズだと考えるべきでしょう。
やるべきことは、「新商品へのニーズ」を基準として消費者を切り分けた地図を作ること、と見えてきました。それが出来れば、コアターゲットの選定、競合との住み分け、製品開発と広告宣伝の方針策定、が全て統一した戦略的視点で書き出せるはずです。
そうすると、基準となる「新商品へのニーズ」をどう数値化するかがポイントになります。先の例で挙げたように単に「どんなタブレット製品を欲しいですか？」と聞く質問では、単に「願望」の回答を集めてしまうだけで、実際に購入される基準とは似て非なるものです。「願望」の質問の代わりに、「実際に購入した際に何を重視して選びましたか？」と聞くべきです。今回のケースでは、まだ大半の人が購入経験を持たない製品ですから、疑似的な購入体験をさせた上で、何を重視して選んだかを質問すれば代替できます。
以上を踏まえて、市場調査、分析を設計すると以下のようになりました。
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（調査設計）
■概要
・手法： ウェブサーベイ
・対象： 「20-69歳の男女、人口比率で分布」の母集団50,000人から、以下の条件で3,000人を抽出：
- タブレット製品の存在を知っており、興味を持っている
■質問構成
・（パートA） 既存の各社タブレットからの疑似的な購入選択
- （各社のタブレットを見せる。写真、仕様、価格を提示）
- 購入候補にする製品を全て選んでもらう
- 最終的に購入すると思う製品をひとつだけ選んでもらう
・（パートB） 疑似的に選択した際に重視した点
「選んだ商品のどのような点が良かったことが、あなたの選択に影響しましたか？」
- 提示項目： 「デザインの洗練性」、「バッテリの持ち」、「カメラの撮影機能」、「故障時のサポート」・・・全30項目
- 選択肢： 「1. 最も影響したもの（ひとつ）」、「2. 影響した」、「3. 意識はした」、「4. 全く意識しなかった」
・（パートC） 回答者の情報機器利用傾向
- 使用しているPC・携帯のメーカー・機種
- PC・携帯それぞれを利用する一日平均時間、主な使用目的
- コンピュータのトレンドに対する知識の深さ
- SNS・ブログの利用度合い
- タブレットを実際に購入したい度合い、掛けても良いと思う金額
・（パートD） 回答者の基本的プロファイル
- 基礎情報： 性別、年齢、同居の家族構成、職業、世帯年収、居住都道府県
- 性格の傾向： 先進的／保守的、外向的／内向的
- 普段触れるメディア： テレビ・新聞・雑誌・ラジオ・ネット・口コミ・その他
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このサーベイの分析は50ページの資料にまとめられましたが、主要な結果は以下のようになりました。
（クラスタのマップ）
（画像が見えない場合はこちら）
（各クラスタにとって重要な要素； 0.00～5.00、青：低～赤：高）
（画像が見えない場合はこちら）
（各クラスタの利用状況・意向）
（画像が見えない場合はこちら）
（各クラスタのプロファイル）
（画像が見えない場合はこちら）
この結果から、A社では以下の戦略的指針が定まりました。
・ブランドイメージ確立のためのコア顧客は「B.スリークデザイン」層とする
・「B.スリークデザイン」層をターゲットとした尖ったハイエンド製品をメインに据え、自社直販限定でカラバリ・関連グッズを取り揃えることで「C.個性重視」層のハイエンド寄り顧客も同製品で取り込む
・TVCMなどの露出は、「B.スリークデザイン」層を意識し、未来的なイメージを描く。「A.スペック重視」層は敢えてターゲットから外し、広告にもスペックの要素は盛り込まない
・マスからの売上を確保するためのサブターゲット顧客を「D.使いやすさ重視」層とし、メイン製品とは別ラインで機能性に重点を置いた製品を開発
・「D.使いやすさ重視」層を狙った製品は、マス露出ではその機能性をアピールしつつ、店頭での説明用資料では「E.安心重視」層、「F.ビギナー」層にも訴求する内容を盛り込む
・発売半年後に販売状況を見て戦略を見直し、展開する国・市場によっては「B.スリークデザイン」層ライン、「D.使いやすさ重視」層ラインの一方に販促を絞り込むことを検討する
A社経営企画部が設計したこの顧客の「地図」とそれに基づいた指針は、主要部署から招集した部長級会議・役員会議では強い関心を惹きました。熱心に説明を聞いた参加者から出てきたそれぞれの部署の見地からの意見により、サブターゲットのクラスタの位置付けを修正するなど、若干の改良が加えられました。長い経験による勘の良さを誇ってきたつわものの営業担当役員だけは懐疑的な意見でしたが、この結果が社内に浸透して次々に新しい施策が考え出され実行に移るにつれ、いつしか一番の賛成派に回って自部署の若手社員に熱心に勉強させ始めました。新しい指針に基づいた新商品・プロモーションは早くもメディアで反響を呼び、売上の大幅な伸びが期待されています。
■ 2.3 考察
・顧客は一様ではない
この例からも分かる通り、企業の顧客戦略を考える上でまず真っ先に重要なのが、「顧客は一様ではない」という認識です。「何に対価を払いたいと思うか」がそれぞれ異なる顧客がいて、その顧客を競合他社と争うわけです。「顧客は一様ではない」というとてもシンプルな事柄、そんなの当たり前だと思われるかもしれません。経験的には、一部の先進的な企業を除けば、中堅以上の規模の多くの企業でも、この認識を浸透させるだけで経営状況が一変することもよくあるのが現状です。
この「顧客は一様ではない」という認識が十分に浸透しておらず、ケースの冒頭で挙げたような、ニーズの単純集計やデモグラフィクス（年齢・家族構成・年収・居住地など）の単純集計を見ることで満足している企業が、程度の差はあれ経験的には大手企業でも半数以上だと思います。たいていはそんな企業に限って、「データが活用できる場面は限られている」「市場調査にお金をかけたって仕方がない」という意見が幅を利かせているものです。その通り、それをデータ活用だと思っている限り、戦略的な判断に寄与することは期待できないでしょう。
統計手法を使った分析は、一見難解そうなブラックボックスの技術を使っているように見える部分も、実際にはそれほど難しいことを言っているわけではありません。後半の《サイエンス編》の解説をご覧いただければ分かる通り、ここで適用される数学的手法は、まともに勉強している高校生ならすらすら理解できる程度のもので、どこかの大学院で学ばないと理解できないような代物では決してありません。ですが、大企業の経営や国家運営の中枢にいる人々が、冒頭に挙げた単純集計のような小学校の算数レベルまでしか理解しようとしないなら、国際競争に勝ち続けることは困難にならざるを得ないと危惧するものです。
・顧客を分ける基準
「顧客は一様ではない」と認識したうえで、この例でも決定的に重要だったのは、では「何を基準に顧客を分けるか」、です。
顧客を分ける様々な基準を具体的に考えてみましょう。一つの軸は「心理か行動か」、もう一つの軸は「その商品特有か一般的か」です。
先出の例で選んだのは、「その商品を購入する際に何を重視したか」。つまり、「心理」×「商品特有」の軸です。「購買決定要因 (Key Buying Factors; KBF)」と呼ばれるこの軸は、「購入するかしないか」の基準そのものを見抜く軸ですから、おおよそどんな業界の場合でもある程度意味のある戦略図を描き出せる、そこそこ万能型の選択です。特に、ブランド構築も含めた俯瞰的な中長期戦略を立てる場合は、経験上、心理ベースでの発想が勝ると考えています。
有力な対抗馬は、心理ではなく行動に着目した軸です。例えば高速鉄道や航空なら、「往復か片道か？」、「日帰りか泊りか？」、「同行者は？」、「曜日・時間帯は？」。シャンプーや洗顔料なら、「入浴は朝か夜か？」や「家族と共用か？」。その商品の特性とのフィットや軸の選び方次第で当たり外れがある選択ですが、その商品の利用シーンに寄り添った視点からは、全くそれまで業界で着目されてこなかった新しい市場の創出に成功することもあります。
心理ベースの軸は、アンケート調査などで本人に答えてもらう必要がありますから、基本的には「抽出調査」で使用することが前提になり、大きな視点での戦略の地図に向いています。一方、行動ベースの軸は、販売履歴やアクセス履歴など受動的に収集した情報から導く方法を取れば、「全数調査」で使用することもできます。ビッグデータ分析（データマイニング）と連携させ、ひとりひとりに異なったアプローチを取るCRM（Customer Relationship Management）としてきちんと活用できれば、多くの場合に数％から十数％の売上増効果を生む、強力な「バーチャルな営業マン」として機能します。
一方、いくつもの事業を抱えている企業、例えばテレビと冷蔵庫を作っている家電メーカーの場合、「商品特有」の軸を適用してしまうと、商品ごとに別のクラスタで顧客を見ることになってしまいます。例えば、テレビの購買決定要因（KBF）は「画質が良い」や「リモコンが操作しやすい」、「居間にしっくりくるデザイン」、冷蔵庫のKBFは「収納物が見つけやすい」や「冷凍・冷蔵を使い分けやすい」、「臭いが気になりにくい」だったりするわけです。当然、それぞれ別のKBFで作ったクラスタは基本的に別物になります。これでは企業としての統一した戦略は描けません。このような複数事業を持った企業では、全社を通した戦略を描き、ブランドとして一貫した顧客アプローチを行うために、「商品特有ではない一般的」な軸で顧客を分けることも考えられます。例えば、「外向的か内向的か」、「自立的か依存的か」などの基本的性向を使ったり、典型的な生活パターンで分けることも出来ます。
・経営の意志としての「顧客を分ける基準」
このように、顧客を分ける変数は際限なく挙げることが出来ます。この中からどのように選択するべきでしょうか。
「何を基準に顧客を分けるか」。企業とは本質的に、「顧客に価値を提供し、その対価を受け取ること」で成り立つものです。ですから、顧客を捉える視点の選択は、企業経営そのものだと言えるのではないでしょうか。
情報を扱う技術が高度に複雑化している現在、この「企業戦略を決定付ける最大の要素」を、データベース管理担当の社員だったり、発注先のデータ分析会社だったりに任せてしまっているケースに心当たりのある方も多いことと思います。統計指標を使ってどの変数をクラスタ生成に使うかを順位付けする手法もあり、データ分析会社によっては当然のように統計処理結果をそのまま使った分析結果を出してきます。
ですが、この「顧客を分ける基準の決定」はまさに、意思決定者たる経営者が強い意志を持って行うべき事柄だと思うのです。もちろん、経営者が自分で手を動かしてExcelで計算せよ、とは言いません。ですが、裏側の技術的詳細が取っつきにくいからといって、自分は知らない、では自社の経営戦略をサイコロに委ねるようなものです。いったい概念的にどのようなことが行われているのか、その中で自分が意思決定するべきことは何で、それによって経営や戦略の視点がどのように変わるのか、という俯瞰的な理解は、現代の経営者はいよいよ避けて通れないと言うべきでしょう。
・よく分かっていない業者のカモにならないために
「仕組み」を理解せずにデータ分析会社やコンサルティング会社へ丸投げしてしまう欠点は、経営の意思が入らないことだけにとどまりません。
少なくとも筆者の知っている限りの国内の事情では、そのような専門会社に頼んでも、相手も「仕組み」をよく分かっていないことのほうが多いでしょう。この記事に書いていることを試しに営業マンに振って様子を見られれば、ほとんどの人は適当な（とはいえ言い慣れた芸術的なセリフ回しの）ごまかしを並べることでしょう。数千万円から数億円のフィーを請求するような会社でさえ、十分な専門的スキルを持たない人を立てて「スペシャリストがついています」と言って信頼を得ようとしますから、著名な高額の会社を選んでいれば大丈夫というわけでもありません。このように、発注する側も受注する側もよく分かっていない、という状態では、まともな結果が出てくるかどうかは運任せと言うほかありません。
最近は特に、「ビッグデータ」や「データサイエンティスト」といった言葉が経済誌などで流行していますから、今まではシステム土建屋が主要事業だった大手ITベンダーなどの業者も、我先にとデータ分析に参入し営業攻勢をかけています。誰にでも出来るものではありませんからある程度高単価になるのは致し方ありませんが、「仕組み」に興味を持たずに業者に丸投げしていては、業者側の利益になるものをつかまされても気づくすべがありません。
業者のいいカモにならずに、本当に自社の戦略を決定付ける「地図」を手に入れるためにも、意思決定者が科学的手法を少なくともある程度は自身で理解することが欠かせない時代になっていると思うのです。
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■ 3. 戦略を練るための「地図」思考 ～ 様々な事例と通底する理念
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《ビジネス×サイエンス》
#02 位置と集団を見抜く
＜導入＞
■ 1. 「位置と集団」のビジネスとサイエンス
＜ビジネス編＞
■ 2. 顧客の地図を描く ～ 顧客クラスタの事例と解答 （このページ）
■ 3. 戦略を練るための「地図」思考 ～ 様々な事例と通底する理念
＜サイエンス編＞
■ 4. クラスタ生成の統計アルゴリズム ～ 階層的手法、k-means法
■ 5. クラスタを支える数理的概念 ～ 距離の定義、クラスタ数、FAQ
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