正規分布について（補足）

品質管理手法やマーケティングにおいて、顧客ニーズにおける分布の判断について。

SN比を求めて、最適値を探し出す手法は学びましたか？

ノイズに対するサインを調べ、最適値を探し出す手法です。この場合、ノイズは１つずつ調べますので、サインのグラフは、私たちにおなじみの二次元グラフになります。

例えば、甘さのノイズに対する、売上のサインのグラフを求めて、最も売上の多かった甘さのレベルを最適値として採用します。

これが正規分布グラフになるので、結構、やりやすいリサーチ法です。

ところが、ノイズの課題を与えるのは、ニンゲンです。

テストをおこなうのは人間ですから、自分に知らないノイズがあることには気づきません。

いま、それに群がっている顧客の中から結果を探してしまうと、間違ったサインを最適値と誤解してしまう恐れがあります。

最近の報道の支持率調査の場合、昼間電話してそれを調べているようですが、固定電話でしたら国民の大多数にリンクしていません。

殆どの個人は、スマホでしか連絡が取れませんね。私のようにガラケーでも、もう少数派です。

それを、固定電話に掛けて、調べて発表している機関があるとすれば、今は良くてもいずれ、国民からしっぺ返しを食うでしょう。


ビジネスの話に戻しましょう。

ニーズの多様性というのは、調べる前に存在していて、その分布はちょうど日本列島のような感じだと思います。

関東平野のように、ノイズに対するサインの人数が少数に分散していることもあれば、富士山のようにある一点にサインが出るケース、
その横の箱根山系のようにサインが広がりを持って、その反対の八ヶ岳に集まる傾向が出る感じだったり、小笠原のように飛び抜けて顧客層が存在しているパタゴニアのような例もあるでしょう。

そうなのです、正規分布は２次元ではなく、３次元とか多次元グラフで表されるのです。

マーケティングに携わるヒトは、そうした、柔らかいというか？疑り深いというか？一言で言えばオカシナ頭脳構造を持つ必要がありそうですね。

一番簡単な方法は、老若男女、人口比率グラフに比例したスタッフの意見を求めることだと思います。

そうすれば、そこの職場では、ゼロ歳から１００歳までの多様な、労働人口を受け取る事ができるのです。

これを書いてるワタシは６７歳、既に老境にあるけれど、どうでしょうか？引退しているビジネスマン足り得るでしょうか？