用語集

定性的データ（Qualitative Data）は、人々の意見、態度、行動、信念を捉えるデータとして定義されます。

このタイプのデータは詳細が豊富で、研究者が参加者の視点から現象を理解できるようになります。質的データを分析する際、テーマやパターンを特定するためにコードを使用することがよくあります。これには、データをより小さな断片に分割し、それぞれの断片にコードを割り当てることが含まれます。データをコード化すると、どのようなテーマやパターンが現れるかを分析できます。

定性データの特徴は次のとおりです:

1. 構造化されていない: 定性データは比較的構造化されていないため、詳細な情報を提供できますが、分析が難しい場合もあります。
2. コンテキスト固有: 定性データは多くの場合、収集された状況によって異なる意味を持つことがあります。たとえば、フォーカス グループで収集された定性データは、インタビューで収集された定性データとは異なる解釈を受ける可能性があります。

定性データは、定量データでは得られない洞察を提供できるため、研究にとって重要なツールです。人々の経験や視点を理解するために活用され、より適切な意思決定を行うのに役立ちます¹。

定性的データの種類には次の3つがあります:

1. バイナリデータ (Binary data): 値が2つだけで、通常は0と1として表されます。はい/いいえの選択肢、真/偽の値、オン/オフの状態を表すのに使用されます。
2. 名義データ (Nominal data): 値はいくつでも持つことができますが、順序や順位はありません。性別、髪の色、目の色などを表すために使用されます。
3. 順序データ (Ordinal data): 名義データに似ていますが、値には特定の順序やランキングがあります。満足度などを1から5のスケールで表すのに使用されます。

定性データは、人々や問題についてより豊かで深い理解を与えるために重要です。ビジネスや研究プロジェクトの改善に役立つ強力なツールと言えるでしょう。

暗黙的なデータは、私たちが日常的にやり取りするデータのほとんどは明示的なデータです。明示的なデータには、名前、住所、電話番号、メールアドレスなどが含まれます。これらの情報は、ウェブサイト上のフォームに入力したり、電話で顧客サービス担当者に提供したりすることで収集されます。明示的なデータは、明確に定義されているため、理解しやすく、使用しやすいです。

一方、暗黙的なデータは直接入力されないデータであり、デバイスやオンラインサービスとのやり取りに基づいて生成されます。位置情報、検索履歴、購入履歴などが含まれます。このデータはビジネスにとって非常に役立つ可能性がありますが、同時に機密で親密なものでもあります。なぜなら、暗黙的なデータは私たちの好み、習慣、さらにはアイデンティティについても多くのことを明らかにする可能性があるからです。

暗黙的なデータは、ターゲットを絞った広告やパーソナライズされた推奨事項によく使用されます。また、Webサイトやアプリのユーザーエクスペリエンスを向上させるためにも活用できます。

暗黙的なデータは非常に価値のあるものですが、その使用方法と収集方法を慎重に考慮する必要があります。一部の企業は暗黙的なデータを過剰に収集したり、侵入的な方法で使用したりしていると非難されています。ユーザーのプライバシーを尊重し、データが倫理的に使用されるようにするための措置を講じることが重要です。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、暗黙的なデータを理解し、適切に活用することで、より関連性の高いターゲットを絞ったコンテンツを提供でき、顧客エンゲージメントとコンバージョンの増加につながります。

定量的データは、特定の集団または現象についての洞察を得るために収集および分析された数値データです。

このタイプのデータは科学研究でよく使用され、調査、実験、観察などのさまざまな手段を通じて収集できます。

定量的データの利点の1つは、分析と解釈が容易であることです。
この種のデータは、仮説を検証し、新しい理論を生成するために使用することもできます。さらに、定量的データを使用して傾向やパターンを特定することもできます。
ただし、定量的データにはいくつかの欠点もあります。たとえば、このタイプのデータは常にコンテキストを提供したり、詳細な分析を可能にしたりするわけではありません。さらに、定量的データを操作して、望ましい結果を生み出すことができます。定量的データは限界がありますが、新しい知識を生み出し、複雑な現象を理解できる重要なツールです。

定量的データとは、数値化して把握できるデータのことであり、データ分析に用いられます。
一般的には客観性が高く、測定可能で、標準化されていることが多く、意思決定に使用されます。

プロダクトマネジメントの世界では、定量的データはプロダクトアナリティクスを通じてウェブやモバイルアプリケーションなどのデジタルプロダクトからその使用パターンを取得し、ビジネスインテリジェンスソフトウェアに関連しています。

定量的データの収集方法には、アンケート、インタビュー、観察、実験などがあります。アンケートは最も一般的な方法で、直接、郵送、またはオンラインで実施できます。インタビューや観察、実験も定量的データを収集するための有効な手段です。

最終的に、データ収集の方法はプロジェクトの目標とニーズによって異なります。時間とリソースが限られている場合は、定量的データが最良の選択肢となる可能性があります。より詳細な洞察が必要な場合は、定性的データの方が良い選択となる可能性があります。