データで人を説得する法

「データに語らせる」ためのデータ収集・分析と情報発信のセオリー

■参加のおすすめ

この講座では「ビッグデータ」の時代と言われる今、それらのデータや、その元となる統計理論、リサーチの限界を見極めながら、データを「人を説得するツール」として使いこなす方法について、新旧の社会心理学の理論に基づきながら事例を交え分かり易く解説致します。

１．そもそもデータ収集や分析を何のためにするのか？　～目的とデータの背景や性質を見極める～

１）データ収集、リサーチと統計理論　～実験データ、調査データ、履歴データの違い～

２）「真理・真実の追求」と「人の説得」とは別もの

３）データの精度は説得力を高めるか？

４）「どの様に分析するか？」より「どの様なデータを集めるか？」が重要

５）「社内」や「登録モニター」でアンケートをする際の留意点

２．そもそもデータで何がわかるのか？　～データの限界を見極める～

１）「何を使っているのか？」「どれだけ使っているのか？」【現状把握】

２）「どれが好まれるのか？」「なぜ選んだのか？」【選好の見極め】

　

３）「どんな人に、どれだけ買ってもらえそうか？」【購買予測】

４）「どんな商品やサービスを欲しがっているのか？」【新商品・新サービスの開発】

５）売上データやPOSデータなど販売データの分析でわかること

　　～観察法、実験法の基本と限界～

６）ＢＩＧ ＤＡＴＡの落とし穴　～ソーシャルリスニング、ＭＲＯＣ等の可能性と留意点～

３．どんなデータを収集すべきか？　～「正しい」データと「説得力のある」データ～

１）サンプルの数や計測期間の設定　～どれくらい見ればよいのか？～

２）サンプルの代表性を検証する　～何を代表しているのか？無作為抽出と典型抽出～

３）定量データと定性データ

４）データの品質をチェックする際のポイント

５）相関関係と因果関係　～データから因果関係を見つけ出す方法～

６）データで説得力のあるストーリー（＝インサント）を描く

７）結果の誘導はどこまで許容されるか？

４．人を効果的に説得するための心理学

１）社会心理学の古典的理論による説得技法のセオリー

２）説得力をアップするための重要ポイント

　　・情報源　　・提示方法

　　・相手の属性（社内・社外、専門家・素人、上司・同僚・部下…etc）

３）注意すべき「ブーメラン効果」とは何か？

４）社会心理学の「ＥＬＭ」理論に基づいた効果的な説得技法～「周辺情報」と「中心情報」

５）タイプ別の効果的ノンバーバルコミュニケーション

５．ＷＥＢリサーチの効果的な活用方法

１）実際に行われている様々な実施方法の比較

２）ＷＥＢリサーチの限界について

３）代表性のない偏った「登録モニター」からのデータの活かし方

４）「実験計画法」の手法を使ってネット調査の信頼性を生き返らせる

５）データを「差」で判断して伝える