

岡田 康介
名前:岡田 康介(おかだ こうすけ) ニックネーム:コウ、または「こうちゃん」 年齢:28歳 性別:男性 職業:ブロガー(SEOやライフスタイル系を中心に活動) 居住地:東京都(都心のワンルームマンション) 出身地:千葉県船橋市 身長:175cm 血液型:O型 誕生日:1997年4月3日 趣味:カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書(自己啓発やエッセイ)、映画鑑賞、ガジェット収集 性格:ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日(平日)のタイムスケジュール 7:00 起床:軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン:近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食&SNSチェック:トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート:カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食:お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ:街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆&編集作業:帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食:自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック:Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間:Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝:明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。
はじめに
このページでは「マーケティング分析とは何か」を、初心者にも分かる言葉で丁寧に解説します。市場の状況やお客様のニーズ、競合の動きなどを整理して、商品やサービスの改善・新しいアイデアの判断に役立てる考え方が、マーケティング分析です。
マーケティング分析とは何か
マーケティング分析は、売れる仕組みをつくるための「情報の整理と解釈」の作業です。要は、何が起きているかを分かりやすく並べ、次にどんな行動をとるべきかを考えることです。大きくは三つの柱で成り立ちます。市場分析は市場の大きさや成長の傾向、顧客分析は誰が買うのか、競合分析は他社がどう動いているのかを調べます。
具体的な進め方
まずは目的を決めましょう。たとえば「新商品をどの層に訴求するかを知りたい」という問いから始めます。次にデータを集めます。自社の売上データ、アンケートの結果、インターネットの検索動向など、手に入る情報を集めます。
集めたデータを、分かりやすい形で分析します。SWOT分析や3C分析、ペルソナ作成などの手法を使うと良いでしょう。SWOTは強み・弱み・機会・脅威を整理する方法、3Cは顧客(Customer)、競合(Competitor)、自社(Company)を見つめる考え方です。
具体的な分析手法を表で見る
分析結果の活用と実践
分析の結果は、すぐに行動へ落とし込みます。新しい訴求ポイントを決めたり、価格の見直しをしたり、広告のターゲットを調整したりします。大事なのは「結果を測定し、次の改善につなげる」サイクルを回すことです。たとえば、新しいキャッチコピーを試した後の反応を追跡し、反応が良ければそのまま拡大します。
中学生にもやさしい例え
市場をひとつの大きな教室と考え、誰が友だちで、誰が競争相手かを整理します。そして自分の商品が「どんな問題を解決するのか」をはっきりさせたうえで、友だちがどんな言葉でその商品を知り、買うのかを考えます。
まとめ
要するに、マーケティング分析は市場・顧客・競合を丁寧に観察して、売るための道筋を作る作業です。目的を決め、データを集め、分析を選び、施策へとつなげる。結果を見て改善を繰り返す。この回り道のように見える作業が、実は商品やブランドの成長を支える土台になります。
マーケティング分析の同意語
- 市場分析
- 市場の規模・成長性・動向を把握して、機会やリスクを分析する作業です。マーケティング分析の一部として、外部市場の状況を理解するのに使われます。
- マーケティングリサーチ
- マーケティングの目的でデータを収集・分析する活動。市場調査、消費者調査、競合調査などを含み、意思決定の根拠を作ります。
- 市場動向分析
- 市場の長期・短期の動向を追跡し、需要の変化やトレンドを読み解く分析です。
- 顧客分析
- 顧客の属性・行動・ニーズ・購買動機を分析して、セグメント化やターゲティングを支える情報を得ます。
- 顧客データ分析
- 顧客データベースを使って購買履歴・行動データを分析し、パターンやLTVなどを明らかにします。
- 競合分析
- 競合企業の戦略・製品・価格・施策を比較し、自社の優位点や対策を見つけ出す分析です。
- 市場機会分析
- 未開拓の市場機会や潜在ニーズを特定し、新たな取り組みの方向性を示します。
- セグメンテーション分析
- 市場を共通の特徴で区分(セグメント)し、ターゲットを定めるための分析です。
- ブランド分析
- ブランドの認知度・評価・ポジショニングを評価し、ブランド戦略の改善点を見つけます。
- ポジショニング分析
- 自社ブランドが市場内でどの位置づけにあるかを評価し、差別化戦略を検討します。
- チャネル分析
- 販売・流通チャネルの有効性、コスト、拡張性を評価する分析です。
- デジタルマーケティング分析
- オンラインの各デジタルチャネル(検索、SNS、広告)の効果を測定・最適化します。
- 広告効果分析
- 広告施策の反応・ROAS・CTRなどを評価し、投資対効果を判断します。
マーケティング分析の対義語・反対語
- マーケティング実行
- 分析を経ずに施策を実際に実行すること。データ分析の前提なしに現場判断で動くフェーズを指します。
- 直感マーケティング
- データ分析や市場調査に頼らず、直感・経験だけで意思決定・施策を設計するマーケティング手法。
- 経験則マーケティング
- 過去の経験や勘に頼って判断するマーケティングで、統計的手法や検証を使わない傾向。
- 感情的意思決定
- 数値やデータより感情・衝動で判断を下す意思決定スタイルのこと。
- 無データマーケティング
- 意思決定や施策設計にデータを活用しないマーケティング実践。
- 無計画マーケティング
- 戦略・計画・KPI設定が欠如した、計画性の低いマーケティング活動。
- 推測中心のマーケティング
- データによる検証を行わず、仮説や推測に頼るマーケティング手法。
- 計測・検証なしの施策運用
- 効果測定・検証・改善サイクルを回さず、施策の成果を把握しない運用。
- 直感優先の戦略運用
- 分析を省略し、直感を最優先して戦略を決定・実行する運用スタイル。
マーケティング分析の共起語
- 市場調査
- 市場の規模・トレンド・ニーズを把握するための情報収集・分析作業。マーケティング分析の前提となるデータ源です。
- 市場分析
- 市場の規模、成長性、セグメントの動向を多面的に捉え、戦略の方向性を決める分析。市場調査と近いが、分析寄りの側面を指すことが多いです。
- 競合分析
- 同業他社の製品・価格・戦略・強み弱みを比較して、自社の立ち位置と戦略を決定する分析。差別化ポイントを探します。
- 競合比較
- 競合他社と自社の指標を比較し、競争優位のポイントや課題を抽出する手法。
- データ分析
- 収集したデータを整理・集計・傾向の把握・洞察化する作業。定量的判断の基盤になります。
- 顧客分析
- 顧客属性・購買行動・嗜好を分析して、ターゲット設定やパーソナライズ施策に活かします。
- セグメンテーション
- 市場を共通ニーズでグループ化する手法。適切なターゲット設定とメッセージ作成の基盤です。
- ペルソナ分析
- 典型的な顧客像(ペルソナ)を作成し、ターゲット像を具体的にイメージします。
- KPI
- マーケティングの成果を測る指標。例:クリック率、転換率、CAC、LTV など、評価軸として使います。
- ROI分析
- 投資対効果を数値で評価する分析。費用対効果を理解し、予算配分の判断材料になります。
- チャネル分析
- 広告・販促・販売経路ごとの効果を分析して、最適なチャネル配分を決定します。
- アクセス分析
- ウェブサイトの訪問者データを集計・解釈し、オンライン施策の効果を測定します。
- A/Bテスト
- 2案を比較してどちらが効果的か検証する実験手法。仮説検証に用います。
- マーケットインサイト
- 市場の潜在的なニーズや動向を洞察として捉え、意思決定に活かします。
- データドリブンマーケティング
- データを基に戦略・施策を設計・最適化するアプローチ。
- データ品質管理
- データの正確性・完全性・一貫性を保つ管理プロセス。信頼できる分析の土台です。
- 競合ベンチマーキング
- 競合のベストプラクティスと自社を比較して、改善点を抽出する手法。
- 市場規模推計
- 市場の総潜在需要や売上規模を数値化して見積もる分析。
- 市場動向分析
- 市場の成長トレンド、技術進化、規制変化などを追い、施策を適合させます。
- リサーチ手法
- インタビュー・アンケート・観察など、情報を集める方法論の総称。
- 顧客満足度分析
- CS指標(満足度、NPSなど)を測定して、改善ポイントを特定します。
- アンケート分析
- アンケート結果の集計・統計的解釈を通じて意思決定材料を得る作業。
マーケティング分析の関連用語
- マーケティング分析
- 市場・顧客・競合・自社データを収集・整理・分析して、戦略立案や意思決定に活用する作業の総称。
- 市場分析
- 市場の規模・成長・動向・機会を理解する分析。
- 市場規模
- 市場の潜在的な売上規模を推計する指標。TAM・SAM・SOMの区分で表す。
- TAM/SAM/SOM
- TAMは総市場、SAMは自社が現実的に狙える市場、SOMは自社が獲得可能と見込む市場の範囲を示す区分。
- 市場成長率
- 市場が年平均でどれくらい伸びているかを示す割合の指標。
- 市場機会分析
- 市場の未充足ニーズや競合の弱点を洗い出し、成長の機会を特定する分析。
- セグメンテーション
- 市場を共通の属性・行動で区分してターゲットを決定する作業。
- 顧客分析
- 顧客の属性・行動・ニーズをデータから理解する分析。
- 顧客ペルソナ
- 代表的な顧客像を具体化した架空のプロフィール。戦略の共通理解に使う。
- ターゲット市場
- 自社の製品・サービスを最も効果的に訴求できる市場セグメント。
- 購買行動プロセス
- 顧客が購買に至るまでの段階と接点を整理する分析。
- カスタマージャーニー
- 顧客が認知から購入・ロイヤルティ形成まで辿る経路を可視化する考え方。
- 競合分析
- 競合他社の戦略・強み・弱みを比較して自社の立ち位置を把握する分析。
- SWOT分析
- 自社の強み・弱み・機会・脅威を整理するフレームワーク。
- PEST分析
- 政治・経済・社会・技術の外部環境を分析する枠組み。
- PESTLE分析
- PEST分析に法的・環境要因を加えた拡張型の分析。
- 4P分析
- Product・Price・Place・Promotionの4要素でマーケ戦略を整理する分析。
- マーケティングミックス
- 4Pを軸に、製品・価格・流通・プロモーションの組み合わせを設計する考え方。
- 4C分析
- Customer value(顧客価値)・Cost・Convenience・Communicationの視点で分析する方法。
- ポジショニング
- 市場内で自社製品の独自性を明確に位置づけること。
- ポジショニングマップ
- 顧客の認識を軸に自社と競合の立ち位置を可視化する地図。
- 競争戦略
- 差別化・低コスト・集中戦略など、競争優位を取る方針。
- 収益モデル分析
- 価格設定と収益の仕組み・持続性を検討する分析。
- ユニットエコノミクス
- 1顧客あたりの収益とコストのバランスを検討する考え方。
- CAC
- 顧客獲得コスト。広告費・営業費用など、顧客を獲得するために要した費用の総額。
- LTV
- 顧客生涯価値。顧客が生涯にもたらす総利益の見積もり。
- LTV/CAC
- LTVをCACで割った比率。長期的な収益性の目安。
- ROAS
- 広告費用対売上の効果指標。ROAS = 売上÷広告費。
- ROI
- 投資対効果。得られた利益を投資額で割った指標。
- KPI
- 重要業績評価指標。戦略達成度を測る具体的指標。
- KGI
- 重要目標指標。最終成果の達成状態を示す指標。
- アトリビューション分析
- 販促の効果をどの接触点が寄与したか評価する分析。
- マルチタッチアトリビューション
- 複数の接触点に重みを付けて寄与度を評価する手法。
- マルチチャネルアトリビューション
- 複数のチャネルを横断して寄与を評価する手法。
- リードジェネレーション
- 新規見込み客を獲得する活動。
- リードクオリフィケーション
- 見込み客の購買意欲・適合性を評価する段階。
- リードナーチャリング
- 見込み客を教育・育成して購買へ導くプロセス。
- CVR
- コンバージョン率。訪問者が期待される行動をとる割合。
- CTR
- クリック率。広告やリンクがクリックされた割合。
- CPA
- 獲得単価。1件の顧客獲得に要した平均費用。
- データ収集方法
- データを集める手段。サーベイ、インタビュー、フォーカスグループ、Web解析など。
- アンケート
- 多数の人から意見を集める調査手法。
- インタビュー
- 個別対話で深い情報を得る手法。
- フォーカスグループ
- 数名の参加者で討議し洞察を得る手法。
- Web解析
- Webサイトの訪問状況・行動を解析する手法。
- Google Analytics
- Googleが提供するWeb解析ツール。訪問者データを収集・分析。
- SNS分析
- ソーシャルメディア上の言及・感情・動向を分析する手法。
- データ分析手法
- データから意味のある結論を引き出す統計的・計量的手法。
- 回帰分析
- 変数間の関係を数式で表し、予測に用いる分析手法。
- クラスタリング
- データを似た特性でグループ分けする手法。
- 時系列分析
- 時系列データの動向を分析・予測する手法。
- 決定木
- データを条件分岐で分類・予測する手法。
- ヒートマップ
- データの密度や関心度を色で可視化する図。
- データ品質
- データの正確性・一貫性・完全性を示す指標。
- 信頼性
- データの再現性が高いこと。
- 妥当性
- データが目的に適合していること。
- データソース
- データの出どころ。CRM・ウェブ・SNS・購買データなど。
- データ統合
- 異なるデータ源を結合して一元管理すること。
- データクレンジング
- データの欠損・誤りを修正・除去する作業。
- データ可視化
- データをグラフ・チャートで分かりやすく表現すること。
- ダッシュボード
- 要点を一画面で確認できる可視化ツール。
- レポート
- 分析結果を伝えるための整理された文書・資料。
- BIツール
- データ分析・可視化を支援するツール群(例: Tableau、Power BI)。
- ベンチマーキング
- 競合や業界の優れた事例を自社と比較する手法。
- マーケティングオートメーション
- MAツールを使い顧客接点を自動化・最適化する施策。
- NPS
- ネット・プロモーター・スコア。顧客の推奨意向を測る指標。
- チャーン率
- 解約率。一定期間に失われる顧客の割合。
- リテンション
- 顧客の継続利用率。
- A/Bテスト
- 二つの案を同時に比較し効果を検証する実験手法。
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