SDKI によって発行されました : Nov 2023
市場を研究する従来の方法ではもはや十分ではありません。市場を理解するためのより優れた、より高度な方法に対するニーズが高まっています。これにより、市場調査がデータサイエンスと融合するようになりました。この合併は進んでいない。 現代の市場調査員にとって競争力を維持することは不可欠です。
調査とフォーカス グループは、顧客と市場を理解するために使用される主なツールでした。しかし今、デジタル時代により、膨大な量のデータが私たちに氾濫しています。 データ サイエンスにおけるあまり面白くない仕事の重要な部分は、タスクを中心に展開しています。これには、データのクリーニングと整理が含まれます。データ サイエンティストの時間の約 80% は、データの検索、クリーニング、整理に費やされると言われています。これにより、約 20% が実際の分析に割り当てられます。
これには、市場調査の実施方法を変える必要があります。 それは市場調査員にさらに考えるよう促しています。 これはデータ サイエンスの中心となる基本的な側面です。
市場調査とデータサイエンスの融合により、多くの新たな機会がもたらされます。それは数字をブレンドして人々の好みを理解するようなものです。それらは市場がどのように動くのかを見ることができます。傾向を予測し、より賢明な意思決定に役立つ洞察を見つけることができます。 しかし、これら 2 つの世界を融合するには課題があります。
データ サイエンスと市場調査が連携すると、市場がどのように動作するかを完全に把握できます。それは、市場がどのように変化するかを理解するために人々が好むものと数字を混ぜ合わせるようなものですｋ。これは情報の山を深く掘り下げて、見つけにくい小さなパターンやつながりを見つけます。
データ サイエンスを使用すると、市場で次に何が起こるかを予測することができます。収集されたデータを確認することで、企業は今後何が起こるかをより正確に推測できるようになります。これは、イベントが展開する前に戦略を計画し、調整するのに役立ちます。
データ サイエンスは、コンピューターを使用して一部のタスクを実行することで、作業を高速化するのに役立ちます。 コンピューターがデータを収集してチェックするため、時間を節約し、間違いを減らすことができます。 そうすれば、個人はデータの重要性を理解するためにより多くの時間を割くことができます。
意思決定が推測ではなく実際のデータに基づいている場合、より良い選択となる傾向があります。大量のデータを調べることは、マーケティングとビジネスにおける意思決定の理由を見つけるのに役立ちます。 また、リスクを軽減し、見逃したかもしれない新たなチャンスを見つけることにも役立ちます。
学習と改善
データ サイエンスは、物事を繰り返し行うことで学習するのに役立ちます。戦略と広告計画を改善することができます。 それは、これが常に新しいデータを見ているからです。 そうすることで、市場が変化したときにも変化することができます。
企業が市場調査にデータ サイエンスを使用することは、市場で新しい土地を発見するようなものです。それらは情報を分析して、改善できる新しい領域を特定します。 これは、小さな市場、新しいトレンド、またはまだ見つかっていない人々が求めているものを見つけるのに役立ちます。 それはビジネスにおける新たなチャンスへの扉を開きます。
顧客セグメンテーションの強化
データ サイエンスは、顧客を理解するための特別な方法を持つようなものです。データ サイエンスは、企業が顧客をより小さなグループに分割するのに役立ちます。 年齢と興味などの要素に基づいて行われます。
これにより、企業は各グループに合わせた広告とメッセージを作成できます。 これにより、顧客は理解されていると感じることができ、企業と顧客とのつながりが強化されます。
使用するデータが増えるにつれて、データを安全かつプライバシーに保つことが重要になります。 人々の情報を安全に保つためのルールがあり、私たちはそれらに注意深く従わなければなりません。
研究者は、まず自分の分野でパターンや繰り返し発生する問題を観察することで、データ サイエンティストのアプローチを採用できます。これは、明確な研究上の質問を形成するのに役立ちます。 研究に携わるさまざまな人々と話すことは、これらの質問をより適切に形作るのに役立ちます。
質問が設定されると、研究者はテストできるアイデアを作成します。仮説と呼ばれるこれらのアイデアは、実験と研究の指針となります。 この段階では、データとツールなどの必要なリソースが利用可能かどうかを確認することが重要です。
データの収集と分析は、研究とデータ サイエンスの両方で重要な部分を占めます。 研究者は、市場調査の方法論を使用してデータを慎重に収集してクリーニングし、アイデアをテストします。 結果を理解することは、データに隠された情報を理解するのに役立ちます。
一部の研究分野では、データ サイエンティストが使用するようなモデルの構築が役立つ場合があります。これらのモデルは、データ内で見つかったものを予測または説明し、複雑なアイデアを簡素化します。
物事をシンプルにすることがルールです。 研究者は分かりやすい説明を目指しています。しかし、精度を高めるためにより複雑な処理が必要な場合は別です。 物事をよりよく理解するのに役立つ場合を除き、不必要な複雑さは避けられます。
結果を共有して確認することが重要です。研究者は自分の発見について他の人に伝えます。 これらの調査結果が信頼できるものであることを確認するために、テストとレビューを行う人もいます。
研究を適応させて繰り返すことが重要です。異なる場所で同じテストを実行すると、結果が常に同じかどうかを確認するのに役立ちます。 さまざまな状況に基づいてモデルやアイデアを変更することで、より強力になります。
頻繁に話し合い、フィードバックに基づいて改善することが重要です。研究者、関係者、専門家の間で定期的に議論することで、時間の経過とともに物事が改善され、信頼性が高まります。
従来の市場調査とデータ サイエンスを組み合わせるのは、一過性のトレンドではありません。市場調査員の役割は、関連性を維持し、大きな影響を与えることです。市場調査員は、人々が何を望んでいるのか、市場がどのように変化するのかを理解するために重要です。しかし、物事がより複雑になると、昔ながらの調査方法を使用するだけでは不十分になる可能性があります。
データ サイエンス ツールを学習して使用することで、市場調査者は大きな利点を得ることができます。それらは市場がどのように機能するのか、顧客が何を望んでいるのかをより深く掘り下げることができます。 それは、他の方法では見えない情報の山の中に隠されたつながりを見つけるようなものです。
データ サイエンスを理解しても、新しいスキルが追加されるわけではありません。 市場の変化を予測し、それに備えるのに役立ちます。次に何が起こるかを推測し、状況が変化する前に計画を立てるのに役立ちます。
そして、それは古いスキルを新しいスキルに置き換えることではありません。それは人々がすでに知っていることに加えることです。 こうすることで、市場調査員は情報をよりよく理解できるようになります。 また、企業にとって適切な意思決定を行うためにもそれを使用します。
したがって、データ サイエンスと市場調査を組み合わせるということは、追いつくことではありません。それは市場調査員の重要性をさらに高めることです。それらは重要なアドバイザーとなり、データを使用して大きな意思決定を導き、常に変化する世界でビジネスが成功するのを支援します。
市場調査とデータサイエンスのチームワークは、新しくてより良いアイデアをたくさんもたらし、事前の計画を立てるのに役立ち、他の人よりも優位に立つことができます。大変な部分もありますが、良いことはそれ以上です。市場研究者は、データ サイエンスを使用して市場動向を予測し、さらに優れた取り組みを行うことができます。それらは、より良い意思決定を下し、新しいアイデアを思いつき、常に急速に変化し、大量のデータを使用する世界で成功するための最善の方法を見つけ出すことができます。
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