こんにちは！
マーケティングリサーチャーの渡邉俊です。

『マーケティング』という学問は、大学だと商学部や経済学部で取り扱われることがほとんどで、文系の学問と感じている方が多いようです。
ただ実際に仕事をすると分かる通り、特に定量調査などは数値データを取り扱うので『数字に強くなる』ことがスキルとして求められます。

・・・とはいえ、
『算数や数学は苦手！』
『公式とか見るだけで蕁麻疹(じんましん)が出ちゃう！』

なんて人もいらっしゃいますよね。

僕自身は学生の頃から数学や物理が好きだったので、数字に対する抵抗はほとんどありません。
むしろ数字で物事を考えるのが大好きです。

ただ、マーケティングで問われる『数字への強さ』というのは文系/理系に関係なく、練習次第で鍛らえると思います。

また、
『暗算が得意！』
『数学の公式をたくさん知っている！』
『サイン、コサイン、タンジェントの意味を説明できる！』

ということも世間では数字に強いと受け止められますが、マーケティングにおける(もしくはビジネスにおける)『数字に強い』というのとはちょっと違います。

今日はそれについてお話しします。

具体的に『数字に強い』とはどういう事か

まずビジネスにおいて『数字に強い』人というのは具体的にどういう人を指すかですが、私個人の見解としては以下のような人の事だと思います。

● 数字を言葉に変換するのが得意な人
● 言葉を数字に変換するのが得意な人

この2つがきちんとできる人は、『できる』ビジネスマンです。
それぞれ詳しくお話しします。

数字を言葉に変換するスキル

これはもう少し噛み砕いて言うと、数値データを見て

①どんな事実が読み取れるか？
②そしてそこから更にどんな仮説が立てられそうか？

を言葉に変換するスキルを指します。
もっというと①は当然必要なこととして、②がかなり重要です。
要するにデータを基にした『仮説立案力(仮説設定力)』というものですね。

例えば以下のグラフをご覧ください。
これは住宅リフォームを専門としている会社がお客様に対して『リフォームでご自宅にどんな設備を入れたいか？』というアンケート調査を行った結果です。

これを見て皆さんは何を感じるでしょうか？

●設備で一番人気があるのは”蓄電システム(電気を蓄えて非常時に利用できる)”である。
●逆に一番人気がなかったのは”どこでも窓”である。

という事実はグラフを見れば一目瞭然です。
しかし、グラフからこれだけしか読み取れないのはちょっと寂しいです。

もっと注意深く見ていくと

●入れたい設備として『蓄電システム』、『非常照明』、『スマート分電盤(震度5以上の揺れで自動的にブレーカーが落ちる)』が人気である。
●更には『スマートロック(スマホで家の施錠・解錠を確認できる)』、『防犯カメラ』なども上位に挙がっている。

ということが分かりますよね。

ということはこのデータから、

『世の中のお客様は、防災や防犯に関する設備をリフォームのタイミングで入れたがっているのではないか？』

というかなり確度の高い仮説を立てる事ができますよね。
この仮説が正しいのであれば、更に防災・防犯に役立つ設備を商品として導入することが重要になってきます。

これが『数字を言葉に変換する=仮説立案力』という事になる訳です。
言い換えれば『目の前に並んでいる数字から、そこに隠れている傾向やストーリーを導き出すことができるか？』ということになります。

言葉を数字に変換するスキル

逆に言葉を数字に変換する力も重要です。
要は『自分が主張したいことを、数字を使って説得力を持たせることができるか？ (どんなデータを集めるべきか？)』ということですね。

例えば自動車メーカーのマーケティング担当者が、

『お客様が購入するクルマを選ぶ際、最も重視するのはカラー(車体の色)だ。だからもっと商品のカラーバリエーションを増やすべきだ。』

という事について会社の役員を説得したい場合、どんなデータを集めてくれば良いでしょうか。

1つの方法としてはクルマを購入した人に対してアンケート調査を実施し、
『あなたはクルマを購入した時にカラー(車体色)を重視しましたか？』
というデータを見せることができれば、自分の主張を数字で説明したことになります。

しかし、これだと説得力が全然足りません。
なぜならば『もしかしたら価格やデザインに対するお客様の重視度の方が車体色よりもっと高いのではないか？』というツッコミが来た場合、対抗する事ができないからです。

従いまして、より説得力を上げる為には、
『あなたはクルマを購入した時、以下の項目を重視しましたか。重視した項目全てをチェックして下さい。』
というデータを取って、各項目にチェックした割合を示した方がより説得力の高いグラフになります。

ただ、『既に購入した人は車体色を重視したかもしれないが、これからクルマを買う人達にとっては価格が重要なのではないか？』というひねくれたツッコミをする人も中にはいます。

その為、上記のグラフは『クルマを既に購入した人』ではなく『クルマをこれから(半年以内)に購入したいと思っている人』に対してアンケートを取ると、更に説得力あるデータになります。

ここまでできれば、『この人はただ自分の主観で言っているのではなく、客観的に見てそう主張しているのだな』と聞いている方々に印象付ける事ができ、納得させる可能性が高くなる訳です。
要するにこれは、『仮説検証力』または『論理的説明力』と言い換えられるのではないでしょうか。

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数字に強くなる為に心がける習慣

もともと数字が強い人というのはこれらのセンスが感覚的に備わっています。
ですから特に何か意識しなくても、普通にこれらの事ができてしまうのです。

ただ、『私にはそんなことできないな・・・』と思った方もご心配なく。
これらの力は『習慣づけ』することによって自然とできるようになります。
マーケティングはもちろん、ビジネスにおいて非常に重要なスキルだと思いますので、是非以下の事を実践してみることをお勧めします。

冒頭でも書いた通り、『数字に強い=計算が早い(計算力)』とかという話では絶対にないですからね。

日々のことを数字で表現、報告する

まずは、数字を物事を語ることを習慣として意識してみて下さい。

例えば上司から「例の仕事の進捗はどうなっている？」と聞かれた時の返答として、以下の2つのうちどちらが良いでしょうか？

A. まあぼちぼち進んでいます。
B. 全体の6割くらいは完了してます。特に大きな問題はありません。

おそらく世の中の管理職の方々はBの方が良いと答えるはずです。
このように数字で答える事によって、脳みそが『言語を数字に変換する』ということに慣れてくると思います。

説得力のある数字を選択する

これに慣れてくると、徐々に『相手を納得させる為にはどの数値を使えば良いのか？』という発想が生まれてきます。
自分の手元にある(もしくはこれから収集可能な)データの中からどれを使えば納得してくれそうかを考える訳です。

慣れていないと難しいかもしれませんが、以下の2つをヒントとして挙げておきます。

●『単発』よりも『比較』データの方が説得力は高い。

先程のクルマの話で、

『お客様が購入するクルマを選ぶ際、最も重視するのはカラー(車体色)だ。だからもっと商品のカラーバリエーションを増やすべきだ。』

という事を会社に提案する例を挙げましたが、単発で車体色の重要性を示したアンケート結果より、価格やデザインなど様々なクルマの商品要素で比較した結果の方が説得力が高くなります。

これは日常生活でも同じです。例えばスーパーで、

『このイチゴの糖度は15です。』

と書いてあるよりは、

『通常のイチゴは糖度が10～13ですが、このイチゴの糖度は15です。』

と書いてあった方が、買いたくなりますよね？
比較は納得を生むのです。

 

●『当事者』データは説得力が高い。

要するに誰を対象にしたデータを使うか？という事です。

またまたクルマのカラーバリエーションの話に戻ると、車体色の重要性を訴える為には、『既にクルマを購入した人の車体色の重視度』よりも『今まさにクルマを購入検討している人の車体色の重視度』データを集めた方が、高い説得性を生みます。
今まさにどのクルマを買おうかな・・・と考えている訳ですから、これほど現実味のあるデータはありません。

もちろんそのデータが手元にあるか(もしくは収集できるか)に依りますが、その論点の当事者データがあるのならば迷わずそれを使って下さい。

今このブログを書いている目の前のテレビで、『小中学校教員の過重労働問題』についてコメンテーターが「なぜ学校の先生はそんなに忙しいのか？」と議論しています。
各コメンテーター共にもっともらしい意見を言ってますが、小中学校教員の皆さんに来てもらって議論してもらった方が視聴者としてははるかに納得性があるはずです。

論点の当事者の意見に勝るものはないのです。

 

限られたデータから推測する(フェルミ推定)

もちろん、何かを主張したくてデータを探しても、手に入れる事が難しいということは多々あります。でも、その時に諦めてはいけません。

今あるデータから推定するという作業を是非やってみましょう。
これを『フェルミ推定』と言います。

フェルミ推定とは、『実際に手に入れる事が難しい数値を、今ある手がかりを基に論理的に推測・概算(推算)すること』を言います。

外資系企業やコンサル会社の面接試験で、『東京都内にタクシーは何台走っているか？』とか『日本にいるカラスは何羽いるか？』といった「そんなの分かる訳ねーだろ！」という問題を答えさせることがよくあります。

これがまさにフェルミ推定です。

一の位まで正しく算出する必要は全然ありません。概算でいいので、ある程度近いと思われる数値を論理的に素早く出すというのが大事なのです。

※フェルミ推定については以下の記事で詳しく紹介しています。

 

まとめ

いかがでしたでしょうか？
何度も言いますが、ビジネスにおける数字に強い人というのは計算の早い人ではありません。

● 数字を言葉に変換するのが得意な人 (仮説立案力)
● 言葉を数字に変換するのが得意な人 (仮説検証力、論理的説明力)

です。

これらはその人のセンスによることは否定できませんが、習慣づけ次第でいくらでも身につける事ができます。
是非実践してみて下さい！

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