データ分析

ビジネスにおける定量分析とは?定性分析との違いも解説

定量分析とは化学分析の手法のひとつですが、ビジネスにおけるデータ分析でも用いられる言葉です。
言葉は知っていても、どのような分析なのか具体的には知らない、という方もいるのではないでしょうか。

今回はこの定量分析について、関連ワードである定性分析との違いもあわせて解説します。

定量分析とは、ある物事を数値データによって分析・評価すること

ビジネスの場面における定量分析とは、ある物事を数値データ(定量データ)によって分析・評価することを指します。

数値データを用いる定量分析では客観的な判断が可能であるため、効率的な意思決定や説得力のあるプレゼンテーションができるようになります。

正しく定量分析を行うには多くのサンプルが必要

数字に基づいた客観的な分析がメリットの定量分析ですが、正しい分析結果を得るためにはある程度多くのサンプルが必要です

分析に用いるサンプル数が少なかった場合、偶然の要素を排除することができず、本来と違う結果が出てしまう可能性があります。正確な分析のためには、できるだけ多くのサンプルを集めましょう。

定量分析と定性分析の違い

定性分析は、数値を用いない質的データによる分析

数値データを用いる定量分析に対して、質的なデータを用いて分析・評価することを定性分析と呼びます。例えば「なぜその商品を買ったのか?」「サービスの利用をやめた理由は?」のように、数字に表れない質的なデータを分析します。

数字を用いない分、定量分析と比べると評価基準があいまいになり主観的な判断になる可能性もあります。しかし、その裏返しとして大局的で自由度の高い判断ができるといえます。

また、定性分析では、データの分析にあたって基準となるフレームワークが必要です。フレームワークについては、次の記事も参考にしてみてください。

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定量分析と定性分析の例

定量分析の例としては、性別や年齢などの選択式アンケートアクセス解析A/Bテストなどがあります。
一方、定性分析の代表例としてはインタビュー自由回答式のアンケートが挙げられます。さらに、SNSから消費者の声を収集・分析するソーシャルリスニングも定量分析のひとつです。

定量分析と定性分析のメリット・デメリット

定量分析と定性分析、それぞれのメリット・デメリットをまとめると次のようになります。

       メリット        デメリット
定量分析 ・客観的な判断ができる
・具体的な数値による説得力のあるプレゼンテーションが可能
・ある程度のサンプル数が必要
・基本的に過去のデータの分析であるため、現在の大局が把握しにくい
定性分析 ・大局的で柔軟な判断ができる
・顧客心理など、数字に表れないデータを評価できる
・評価基準があいまいになる
・判断に主観が入り込む可能性がある
・フレームワークによる判断が必要

この表からもわかるように、定量分析・定性分析ではお互いのデメリットをメリットでカバーすることができます。例えば、

●営業先へのプレゼンテーション資料には、定量分析で得た説得力のある数値を活用する
●自社でマーケティングの方針を決めるためには、定性分析で大局的な見方をする

といったように、ふたつの分析手法を使い分けることで、より効果的にデータを活用できます。

 

まとめ

いかがでしたか?

数値データによる定量分析と質的データによる定性分析は、どちらもビジネスにおける意思決定に役立つ分析手法です。
場面に応じて組み合わせれば、より有効活用できるでしょう。

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