統計データの探し方｜ニーズを掴む3つのポイントとデータサイト20選

新規事業や新商品開発に着手する際にどんなウェブサイトを見るだろうか。

もちろん様々なアプローチはあるが、社会課題や消費者のニーズを、俯瞰的にかつ正確に理解することが必要になる。社内で企画を説明するためにも重要だが、それ以上に、自分自身の直感や感覚に過度に頼らないためだ。そのためには、統計データを上手く活用することが重要なポイントといえる。

本記事では、統計データをもとに消費者のニーズ・欲求をどう把握すればいいのかというポイントを解説するとともに、実際に活用できる統計・調査サイト２０選を紹介しよう。

統計データ、消費者の本音を表す

新規事業立ち上げや商品開発で統計データが必要な理由は、消費者のニーズや欲求を具体的に把握するためだ。

説得力を持った事業説明を行うには、「この統計データを見ると、消費者にはこういうニーズがあります。そのため、我々はこのようにして彼らのニーズに応えます」と、根拠ある説明をする必要がある。

このように、消費者のニーズ・欲求を把握するためには、必要な情報を具体的な数字で把握することが重要である。しかし、必要な情報とは単純にデータを並べることではない。

• 考えてること
• 悩んでいること
• 変えたいと思っていること

大事なのは、数字から読み取れる消費者の本音を捉えることだ。

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統計データを活用する上での３つのポイント

こうした説得力のある説明を行うために、統計データをどのように取り扱えばいいのだろうか。専門家でなくとも、以下の３つに気をつけていれば、十分に統計データを活用できる。

1. 1. サンプリング数と属性をチェックする
   2. 消費者の本音にアプローチする
   3. 仮説を元に「さらなる分析→施策」を実施する

それでは、ひとつずつ解説していこう。

ポイント１： サンプリング数と属性をチェックする

まず、統計データを活用する上で注意しなければならないのは、次の２つだ。

• サンプリング数：合計で何人の統計なのか
• サンプリング対象の属性： どんな人から統計を取ったのか

この２つの情報が統計自体の信用度を表していると言っていい。

サンプリング数
当たり前の話であるが、母数が10人の統計データと1000人の統計データでは信用性が異なってくる。世論調査の調査対象が1500〜2000人くらいであることを踏まえると、日本全体の傾向を調査したいのであれば、少なくとも1000人くらいのサンプリング数は欲しいところだ。

サンプリング対象の属性
「性別」「年齢」「住んでいる都道府県」「職業」などの消費者属性が、求める情報に合致しているかどうかも重要である。
例えば、次のような業界で、このような属性に統計を取ると、事実とは異なる結果を生んでしまうので注意が必要だ

• 女性向けの化粧品のリサーチを行うのに、男女均等数の統計データを利用してしまう
• 男女双方が好む食品のリサーチを行うのに、男性が８割を占める統計データを利用してしまう

ポイント２：消費者の本音にアプローチする

統計データを収集する上で重要なのは、数字から読み取れる消費者の本音にアプローチすることである。
「消費者インサイト」という言葉がある。インサイトというのは、行動などの背景にある本人すらも気づいていないような本音のことである。

データを読む時は、この消費者インサイトがどこにあるのかを知ることが極めて重要である。

消費者インサイトを知るには、「なぜそのような行動をとったのか？」「なぜ、その数字が高いのか？」と深く自問自答を繰り返すことがポイントだ。

ポイント３：仮説を元に「さらなる分析→施策」を実施する

当たり前のことだが、消費者インサイトが何かを想像するだけでは意味がない。重要なのはそれが正しい仮説であることを知り、その正しい仮説にもとづいた施策を実施することである。

ここで、ひとつの事例を紹介しよう。

例えば、「コンビニの商品平均購買数は１〜２点である」という統計データを得た場合、「なぜ１〜２点なのか？」と考える。
「近い距離なので小銭しか持たないからなのか？」「コンビニは高いというイメージがあるからあまり買わないのか？」など自問自答やディスカッションを繰り返し、消費者の本音がどこにあるのか探る。

そして、ある程度仮説を立てたら、今度はそれを元にさらなる別の統計データの調査、SNS分析、仮説に基づいた独自アンケートなどを行い、仮説が正しいかどうかを絞り込んでいく。

今回のコンビニのケースでは、コンビニだけではなくスーパーの平均購買数に着目したところ、コンビニを大きく上回る平均購買数が確認され、「スーパーとは異なり、コンビニにはカゴを持つ習慣がないからではないか」という仮説にたどり着いた。

さらに、その仮説にもとづき、SNS分析（後述）をした結果、仮説が正しいであろうという結果にたどり着くことができたのである。

そして、最終的に「消費者にカゴ利用を習慣づけるようにするために、入口の手にとりやすい位置にカゴを置いてアプローチする」という施策を実施することによって、「平均購買数の上昇→売上増加」という目的を達成することができたのである。

統計・調査に利用できるサイト20選

統計データを利用する際に重要になってくるポイントについて解説してきたが、最後に実際に利用できる調査・統計サイト20選を一覧ベースで紹介することをもって本記事の締めくくりとしたい。なお、統計サイトではないが、先に述べたSNS分析に利用できるYahoo!リアルタイム検索も調査サイトとしてあわせて紹介している。

上記のポイントや統計・調査に利用できるサイトのまとめが、少しでも調査の役に立てば幸いである。

公共系調査・統計サイト5選

政府統計の総合窓口
https://www.e-stat.go.jp/
日本の統計が閲覧できる政府統計ポータルサイト

総務省統計局(総務省)
http://www.stat.go.jp/
国勢調査はもちろん、完全失業者数や家計調査など幅広い統計情報が掲載

経済産業省の統計(経済産業省)
http://www.meti.go.jp/statistics/index.html
経済やビジネス関連の統計情報が掲載

レジャー白書（公益財団法人日本生産性本部）
https://www.jpc-net.jp/leisure/
日本人のレジャーに関する統計調査報告サイト

SSJDA（東京大学 社会科学研究所 附属社会調査・データアーカイブ研究センター）
http://csrda.iss.u-tokyo.ac.jp/
学術利用を目的とした統計調査、社会調査データが公開

企業系調査・統計サイト6選

リクルートライフスタイル(株行会社リクルート)
https://www.recruit-lifestyle.co.jp/company/rd
転職、旅行、飲食など生活に関連するデータを中心に掲載。

博報堂生活総研（博報堂）
http://seikatsusoken.jp/teiten/
24年分の生活者調査データを掲載。メディア、ライフスタイル、労働、国際など幅広い。

日本の広告費(電通)
http://www.dentsu.co.jp/knowledge/ad_cost/
テレビからインターネット広告までの広告費用を確認できる。

調査のチカラ
http://chosa.itmedia.co.jp/
インターネット上で公開されている企業や国などの統計データまとめサイト

経済ニュース
http://www3.keizaireport.com/
経済関連の調査データのまとめサイト

インテージ 調査レポート
https://www.intage.co.jp/library/category/current/
市場調査を行うインテージによる消費者意識やライフスタイル調査が掲載

一部有料・会員登録ありの調査・統計サイト8選

日経デジタルマーケティング 調査・統計
http://business.nikkeibp.co.jp/dmg/research.html
IT関連サービスに関する消費者調査などが掲載

マクロミルモニタサイト「○○人に聞いてみた」
https://monitor.macromill.com/we_asked/
様々なジャンルの意識調査が掲載

マクロミル 自主調査レポート
https://www1.macromill.com/contact/ja/reports.php
マクロミルで実施した自主調査レポートをダウンロードできる

MMD研究所の自主調査データ
https://mmdlabo.jp/investigation/
モバイル関連の消費者調査を中心に掲載

IDC Japan
https://www.idcjapan.co.jp/Press/index.html
IT関連の市場データなどが掲載

矢野経済研究所
http://www.yano.co.jp/
様々な産業関連のレポートを掲載、競合他社の動向を調べることもできる

JMR生活総合研究所
http://www.jmrlsi.co.jp/trend/
ブランドイメージ調査を中心に掲載

ミック経済研究所
http://www.mic-r.co.jp/
IT産業に関する詳細な市場調査を確認できる。

SNS分析に活用できるサイト

Yahoo!リアルタイム検索
https://search.yahoo.co.jp/realtime
TwitterやFacebook、InstagramなどのSNS投稿を検索し、消費者の本音を拾い上げることができるため、SNS分析に活用することができる。