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単なる製品の販売を超えて
商品に社長の「らしさ」・「生き様」を
投影して、人の心に刺さるメッセージを
発信することで、小さな会社でも
小売業の変革を通販で実現する、
をビジョンに掲げ、
【共創価値を科学的にする】こと
を追い続けています。
あなたのビジョンと価値提供を
ギフトとして、最大限に引き出して
あなたの売上を最大化しながら
世の中をよりよく照らし、
お客さまと共に共創しながら、
「売れないを売れるに変身させる」をテーマに
通販プロデュース業と通販専門のコンサルティング業
をメインに支援活動しています。
From：通販プロデューサーの西村公児
大学の職員室にて
「は何を知るべきなのか」
「そのためにはどんなデータをどのように見るべきなのか」
といったデータ分析者の考えには、
仮説がないとダメです。
よって分析作業の前に必ず必要です。
それをデータで検証することで
ゴールにたどり着くことができるのです。
このように、ビジネスでデータを活用できていない理由の多くが
分析方法ではなく、見るべきデータが適切でなかったり、
分析範囲が十分でなかったりすることにある訳です。
ネット通販ビジネスの解析依頼の中でも圧倒的に
このあたりがテキトーなんです。
「いったい自分は何が分かると良いのか」
「それによってどのような効果、行動につながるのか」
「そのためには何をどのように見ればよいのか」
をできるだけ明確にする。
それだけでもガラッとアウトプットの質が変わるはずです。
ネット通販でよく目にする、ショップ毎の売上の
違いを示したグラフも、
「次に何をすればいいか」などの課題点までは見つかりません。
本題へ
通販の商品や市場にも企業にも
イノベーター理論が存在します。
実は、キャズム理論のベースとなっているはイノベーター理論です。
しかも、このイノベーター理論は、ビジネス統計学の正規分布になっています。
代諾でもビッグデータの活用を学生さんに講義をする前提で
お話をしていることを共有します。
イノベーター理論とは、商品やサービスが市場に
浸透する過程を時系列で５つに分類します。
それぞれの段階に合わせたマーケティング戦略が
必要であるというものです。
小さな会社のネット通販にはこの考え方はとても
重要です。
なぜなら、広告費がかさむとキャッシュフローがアウト
する可能性が高いからです。
では、実際に５つの分類を共有します。
ステップ１
イノベーター（革新者）
新しいものがでると直ぐに飛びつく、新しもの好きな人たちです。
これは、市場全体の2.5％と少ないタイプの人々です。
ステップ２
アーリーアダプター（初期採用者）
常に最新の情報をチェックして、新商品の導入には
前向きな人たちです。
オピニオンリーダーと呼ばれいます。
通販マーケティングのマーケティングαで重要な
ライブコマースなどを導入する企業やSNSのインフルエンサー
などもここに該当します。
この層をネット通販の事業者は、重要視しています。
いつでも発売動向をみて購入を決めるような人たちです。 笑
ステップ３
アーリーマジョリティ（前期追随者）
アーリーアダプターの動向をみながら購入を決めるような人です。
周り方の影響や声を精査してから買う人たちです。
ステップ４
レイトマジョリティ（後期追随者）
自らは新商品を選ばないけど、周りがみんな持ち始めると
購入を検討する人たちです。
ある程度の実績が生まれたから購入しようと考えます。
ステップ５
ラガード（遅滞者）
保守的な層で、自分が必要ないと判断したものは購入しません。
自分には必要ないから購入しないという人たちです。
残念ながら、通販ビジネスには向いていない層になります。
この５つの分類を別の視点で見るとこうなります。
イノベーター理論と正規分布は同じだということに
なります。
イノベーター理論の分布は、正規分布に基づいています。
正規分布では、データが平均から
どのくらい離れているかを表す
バラツキの指標である標準偏差を用いると、
1σ ：μ + σ と μ – σ の間に68%のデータがある
2σ ：μ + 2σ と μ – 2σ の間に95%のデータがある
3σ ：μ + 3σ と μ – 3σ の間に99.7%のデータがある
※ σ（シグマ）：標準偏差
※ μ（ミュー）：平均
と、表すことができます。
大学生に伝える言い方をしますと、
１σの範疇（間）で68％のデータの整合性がある
２σの範疇（間）で95%のデータの整合性がある
３σの範疇（間）で99%のデータの整合性がある
と置き換えることができます。
正規分布のデータのバラツキを
更にわかりやすくするために「良い・悪い」を用いて分類したものです。
イノベーター理論は、商品・サービスの購入時期
によって分別しているので正規分布の+－（左右）を逆転します。
更に新商品やサービスへの敏感度を偏差値として表してみると、
敏感度が「すごく良い」で上位2.5%の人たちがイノベーター層になります。
偏差値でいえば70以上です。
また偏差値60-70は、敏感度が「良い」アーリーアダプター層です。
日本人には、学生も企業にもなぜか、偏差値では数値の
感覚が取れるようです。
偏差値70以上の人がイノベーター
と言われると納得できますよね。
分類 偏差値 評価
イノベーター 70以上 すごく良い
アーリーアダプター 60-70 良い
アーリーマジョリティ 50-60 まあ良い
レイトマジョリティ 40-50 少し悪い
アーリーアダプター 40以下 悪い
実際のビジネスにおいても
偏差値60前後にキャズム（溝）があると言われています。
その理屈のことを
キャズム理論と呼びます。
「アーリーアダプター」
と
「アーリーマジョリティ」
の間に大きなキャズムという溝があるということです。
通販ビジネスに置き換えるとファン層とリピート層
の違い程の差異があります。
今回は、ファン層の定義と
リピート層の定義はカットしますが、
またの機会の解説をして共有します。
偏差値60以上とそれ以下ではキャズム（溝）
があると言われると妙に納得できてしまいます。
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