ポジショニング分析とは?客観的、直感的に絞りコム!

分析

ポジショニング分析とは?

私は以前、ノートパソコンを対象に、「一番多くの人たちが欲しがっていそうなモバイルノートPC」を絞り込んだことがありますが、

なぜ、この「一番多くの人たちが欲しがっていそうな」という絞り込みができたのか、疑問に思いませんか?

ここに、ポジショニング分析の本質があります。

ポジショニング分析は、「因子分析」という多変量解析法に分類される統計分析手法の一手法を適用しています。

専門的なことはさておき、この分析した結果を二次元のマップ上に表すと、似ているモノは近くに、似ていないモノは遠くにポジションをとることになります。

そしてもう一つ傾向として上げられるのが、分析したモノたちの中で、平均的なモノはマップの中心付近に位置づけられる、ということです。

この「平均的なモノはマップの中心付近に位置づけられる」という特性を使って、「一番多くの人たちが欲しがっていそうな」という絞り込みを行っています。

何故?「一番多くの人たちが欲しがっていそうな」という絞り込みができたのか??

さきほど取り上げた「一番多くの人たちが欲しがっていそうなモバイルノートPC」の分析を例に説明しましょう。

分析にあたっては、2018年1月から6月までに販売開始されたモバイルノートPC168機種の仕様データ(CPUスコア、メモリ容量、ストレージ容量、液晶サイズ、解像度、バッテリー駆動時間、重量など)を一覧表にまとめ、そのデータをもとに因子分析を行いました。

その分析によって得られた結果を、ポジショニングマップと呼ばれる二次元マップ上に表したのが、次の図です。

この上の図に168機種のポジションが示されています。

これら168機種の分析を行った結果、2つか3つの共通した特徴(因子)(ここでは、バッテリー駆動時間が長い、解像度が高いという2つの軸と、メモリ容量大きくパフォーマンス高いという1つの方向性)が得られました。

これら共通した特徴(因子)を軸や方向性としたマップに、分析して得られた168機種のポジションをとっていきます。

この分析で、似ているモノは近くに、似ていないモノは遠くに位置するということは先ほど述べました。

そして、分析したモノたちの中で、平均的なモノはマップの中心に位置づけられる、ということも説明しました。

この事例では168機種のモバイルノートPCの中で、中心付近に位置づけられているモノ達は平均的なスペックであるということになります。

メーカーが、商品開発を行う場合、一番売れ筋のモノとして、平均的なスペックをターゲットにしながら、少しでも特徴を出そうと、中心から少し離れたところにポジションをとるように商品企画をすることがあります。

このマップ上では、横方向に中心から横軸方向に数多くの機種が位置付けられています。
おそらく、パソコンメーカーがこの方向、つまりは、パッテリー駆動時間や、メモリ容量、パフォーマンスなどについて、平均的なレベルのモノとの違いを出そうとして意識しているのではないかと推測できます。

そしてこの中心付近に位置づけられているモノたちは、平均的なモノたちであって、そしてそれらはボリュームゾーンとして一番多くの人たちが欲しがっているモノたち、という論理が成り立つという訳です。

この時の分析では、168機種からマップの中心付近に位置づけられていた3つの商品に絞り込んで、改めて各商品の特徴を比較して、多くの点で似ていながらも、違っている点を明らかにしています。

もちろん、168機種の中で、より特徴のある尖がった商品を選びたい!というニーズもあるはずです。

その場合には、このマップ上で、縦軸の一番上に位置している商品や、横軸の一番右に位置している商品の内容を確認することになります。

ポジショニング分析の本質は?

あるモノやコトを絞り込もうとする場合に、このポジショニング分析を行うことで、分析対象の特徴(因子)が2つか3つ明らかとなり、それを軸や方向性として用いながら、その二次元マップ上に表された各々のポジションから、似たモノたちはどれか?似ていないモノたちはどれか?平均的なモノたちはどれか?を明らかにすることができます。

そして、直感的に、視覚的に、軸や方向性と自分のニーズとが合致したエリアに位置づけられているモノやコトを選ぶことができるため、客観的で効率的な絞り込みを行うことができます。

私は以前、メーカーのマーケティング部門に所属していたときに、商品企画で競合製品との差別化ポイントを明確にする取り組みの一環として、企画中の自社新商品と複数の競合製品の仕様データを比較表にまとめ、そのデータを元に因子分析を行っていました。

そして、分析によって得られた因子得点を元にポジショニングマップを作成して、マップ上に示された競合製品との位置関係を見て、自社製品の差別化ポイントが明確にお客様へ伝わるように、仕様データを変更し、明らかに優位性のあるポジションと確認できた際の仕様データを開発部門へフィードバックして、試作品を作ってもらい、それを重要なお客様に試用いただき、その評価結果を元に量産品へと展開するといった取り組みをしていました。

競合製品との位置関係が極めて近くにある場合、お客様は、この2つの製品を「似ている」と判断してしまい、比較検討の最大のポイントは、価格ということになりえます。

価格競争に陥ることを避けるため、我々マーケッターは、競合製品との違いを出そうと、つまりは、ポジショニング分析におけるポジションを離して距離を持たせるために、どの仕様を変えるか(良くするか)を、お客様のニーズとともに掛かるコストと照らし合わせて検討します。

その結果、競合製品との差別化ポイントが明確になり、これがお客様に十分認知いただけると、購入いただける可能性が高くなる、という訳です。

そして今回、このメソッドを、投資や、モノ、コトなどに対象を広げ、使ってみることにしました。

改めて、ポジショニング分析の本質は、

似ているもの同士は近くに位置し、似ていないもの同士は遠くに位置する。そして、平均的なモノやコトはマップの中心に位置する、ということを明らかにできる、というものです。

このブログで取り扱う対象は?

■投資

マーケティング分析手法の一つであるポジショニング分析は、もともと、株式投資をする際に、投資対象銘柄選定に使おうと思っていました。

実際にこのブログでは、「日経225採用銘柄」や、「株主優待銘柄」を対象に3年間の財務分析と業績推移の分析による絞り込みに取り組んでいるところです。

今後も、分析対象銘柄を広げていきます。

■モノ

これまで「家電」「パソコン」「カメラ」「スポーツ」「ビューティー・ヘルス」を対象に、注目されていて売れ筋の満足度の高いモノを絞り込む取り組みを行っています。

今後もアイテムを増やして取り組んでいきます。

■コト

これまで、わたし自身の体験を中心にレポートしてきましたが、今後、クチコミ評価データを用いて「温泉宿」、「ゴルフ場」などの絞り込みに取り組む予定です。

 

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