因果関係研究: 完全ガイド

成長するにつれて、すべての人間は原因と結果について学びます。 因果関係研究ほど微妙ではありませんが、概念は私たちの脳が生後 18 か月という若さで理解し始めるものです。 その理解は、私たちの生涯を通じて発展し続けます。

マーケティングの世界では、データ収集と市場調査は非常に重要です。 そこで、原因と結果の研究である因果研究の出番です。

ファースト パーティ データは、マーケティング キャンペーンの影響を詳しく調べたり、顧客ロイヤルティなどのビジネス指標を改善したり、従業員の生産性に関する調査を行ったりするのに役立ちます。 このガイドでは、因果関係調査とは何か、マーケティング活動を改善する方法、調査の実施方法について説明します。

目次

チームが因果関係の調査を実施したら、マーケティング担当者は関係が発展した理由について理論を展開します。 ここで、チームは変数がどのように相互作用するかを調査し、将来のビジネス ニーズに適用する戦略を決定できます。

企業は、製品のブランド変更が売上にどのように影響するか、新しい市場への拡大が収益にどのように影響するか、価格変更が顧客ロイヤルティに与える影響を知ることができます。 因果関係は証明されたものではなく、可能性が高いだけであることに注意してください。

通常、この調査を使用して、因果関係と相関関係を区別します。 2 つの変数が相関しているからといって、直接的な因果関係があるとは限りません。

研究を行うには、仮説を立て、独立変数、従属変数、対照変数、交絡変数を調べ、実験を計画します。

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因果関係調査とは何かがわかったので、このタイプの調査をビジネスやマーケティング活動に使用する利点について詳しく見ていきましょう。

1. 架空の状況を予測し、ビジネス戦略を改善できます。

因果関係調査が有用である主な理由は、ビジネス上の意思決定の結果を予測するのに役立ち、ビジネス全体とマーケティング戦略を改善できることです。

たとえば、製品の変更に関する因果関係の調査を行った場合、売上の減少または流入が予想されるかどうかがわかります。 どちらの状況に対処するかについての戦略は異なります。因果関係の研究は、チームが予想されることに備えるのに役立ちます。

2. 効果がなく費用のかかるキャンペーンを避けることができます。

さらに、これらの予測に基づいて、効果がなく費用のかかるマーケティング キャンペーンを回避できます。

チームが市場開拓戦略を考え出すとき、価格設定の決定、製品の機能強化、有効なプロモーションなどの影響を知ることができます。その洞察は、予算を割り当て、効果的なキャンペーンをまとめるのに役立ちます。効果的で高いROIをもたらします。

3. 問題を解決し、戦略を最適化し、全体的なエクスペリエンスを向上させることができます。

因果関係調査により、ビジネスはそれぞれの状況に合わせて計画を立てることができます。 これは、調査している変数 (購入パターン、マーケティングの結果、カスタマー エクスペリエンスを改善する要因など) の影響を受ける問題を解決できることを意味します。

ここでの目標は、常にビジネス戦略を最適化することです。 カスタマー エクスペリエンスを改善して、顧客ロイヤルティと収益を向上させることができます。

4. 情報に基づいたプロセスを開発できます。

ビジネスとして、市場開拓戦略、広告キャンペーン、顧客維持など、さまざまな状況に対応するプロセスとシステムを持つことが重要です。

因果関係調査は、前述のように戦略を策定するのに役立ちますが、反復して継続的に使用できるプロセスを開発する能力も提供します。 本質的に、因果関係研究は「懸命に働くのではなく、より賢く働く」というフレーズを実行に移します。

因果関係調査の実施方法

1. 仮説を立てる。
2. 変数を選択します。
3. 参加者を無作為抽出します。
4. 制御実験を設定します。
5. 調査結果を分析します。
6. 補足調査を実施し、調査結果を報告します。

1. 仮説を立てます。

独自の因果関係研究を行うための最初のステップは、仮説を立てることです。 始める前に、何を学びたいかを知る必要があります。

チームに関する質問について考えてみてください。 ブログの単語の長さがページ滞在時間に直接影響するかどうか疑問に思ったことはありませんか? または、マーケティング キャンペーンが売上増加の原因であるかどうかを知りたい場合もあります。

いずれにせよ、始めるための最良の方法は、チームについて持っている因果関係の質問を書き留めて、仮説を立てることです。

2. 変数を選択します。

何を研究したいかがわかったら、変数を選択する必要があります。 テストする 2 つの変数 (従属変数と独立変数) を知る必要があります。

次に、研究に影響を与える可能性のある他の交絡変数をリストアップする必要があります. これは、データの収集方法を含め、研究を変更する可能性のある変数を特定することを意味します。

さらに、結果を比較できるように、制御変数を設定する必要があります。

3. 参加者をランダムに抽出します。

ここで、実験のサンプル サイズを計算します。

テクノロジーを使用して、ターゲットオーディエンスを誰にするか、サンプルをどの程度ランダムにするかを決定できます。 データベースを使用してランダムなリストを生成するか、マーケティング ソフトウェアでオーディエンスをセグメント化できます。

4. 対照実験を設定します。

位置についてよーいどん。 次のステップは、実際に実験を行うことです。

これには、アンケートの送信、インタビューの実施、統計やデータの収集などが含まれます。 また、マーケティング ソフトウェアで A/B テストを設定し、次のマーケティング キャンペーン、ブログ投稿、またはウェビナーで 1 つの変数のみを変更することを意味する場合もあります。

5. 調査結果を分析します。

実験を行った後、結果を確認します。 データを見て、それを使用して傾向やパターンを確認します。 そうすれば、あなたの質問に対する答えが得られます。

ただし、2 つの変数間のさまざまな相関関係を分析して、微妙な解釈を作成することも重要です。 これを行うことで、次のステップの出番となるさらなる研究のためのより多くの質問を開発するのに役立つかもしれません.

6. 補足調査を実施し、調査結果を報告します。

通常、因果関係調査は 1 回限りのプロセスではありません。 結果が得られたら、次のステップに進む必要があります。 さらなる調査が必要な質問が他にもあるかもしれません。その場合は、補足調査を実施する必要があります。

さらに、見つけたものを書き留める必要があるかもしれません。 最終的な結果が得られれば、綿密なマーケティング戦略とシステムを開発できます。

これらはどれもすばらしいことのように思えますが、これをビジネスチームやマーケティング チームにどのように適用すればよいのか疑問に思われるかもしれません。 そのため、以下で因果関係調査の例をいくつか確認します。

因果研究の例

1.市場調査

因果関係調査を貴社の市場調査に活用できます。

たとえば、製品の変更が売上にどのように影響するかを知りたい場合があります。 また、特定の種類の変更がターゲット ユーザーにどのような影響を与えるかを詳しく調べることもできます。

潜在的な顧客が購入に最も興味を持つのは、どの製品バリエーションですか?

プロのヒント:因果関係調査を使用して、ターゲット ユーザーについて詳しく調べます。 彼らはあなたとあなたの製品やサービスに何を望んでいますか? 因果関係があることが分かれば、顧客が特定の決定を下す理由を理論化できるようになります。

2. キャンペーン ROI

マーケティング担当者は、毎日コンテンツを作成しています。 広告キャンペーンであろうとマーケティング キャンペーンであろうと、努力の結果を理解する必要があります。

因果関係調査では、広告キャンペーンが売上の増加に直接つながったのか、それともメール マーケティング シリーズがより多くの予約につながったのかを調べることができます。

プロのヒント:すべての変数を調べて、キャンペーンが売り上げの増加に貢献した主な要因であるかどうかを推測して推測できるようにしてください。

3. 顧客ロイヤルティと維持

因果関係調査は、製品のデモンストレーションであろうと通話時間の割り当てであろうと、効果的な顧客サービス戦略を特定するために使用できます。

この調査では、特定の顧客サービス戦略とそれらの顧客を毎年維持することの間に因果関係があるかどうかがわかります。

対象:カスタマー サービス チーム。

4. 従業員の生産性

従業員の幸福度は近年注目されているトピックであり、それは理にかなっています。 士気が高いと、従業員の生産性が高くなります。

どうすればわかりますか？ 従業員の幸福度と生産性の向上との因果関係を示すために数多くの研究が行われているため、結果としてビジネスの収益が増加します。

最適: 内部使用。

入門

因果関係調査は、マーケティング、販売、カスタマー サービスのどの部門を対象としているかに関係なく、ビジネスに非常に役立ちます。 実際、それを使用する最良の方法の 1 つは、これらの部門がどのように相互作用し、互いに影響を与えるかを確認することです。

独自の因果関係調査を実施したら、収益を増やして販売を促進する、より成功したマーケティングおよびビジネス戦略を実装できます。