定量的なデータ

数値化できる情報

「定量的なデータ」とは、そのまま数値として把握できる情報を指します。「製品やサービスのシェア占有率」や「各プロダクトの売上高」や「不良率」などが該当します。もとから数値データなので数値に変換するための主観的な感覚が介在していません。客観性の高い統計的な手法による分析が可能です。（回帰分析や検定など）性別・年齢、時系列や顧客単価などカテゴリー別に細かく加工し比較することが可能です。あらゆるマーケティング戦略の基礎データとして活用されます。

定性的なデータ

数値化できない情報

「定性的なデータ」とは、「店員の接客態度はどうだったか」「店の雰囲気は良かったか」「サービスのどこが気に入ったか」「提供された食事には満足できたか」「なぜこのお店でよく利用するのか」などのように、数値に表せない質的な情報です。 5段階評価のアンケートなどによって数値化することはできますがあくまでも感覚による数値への変換です。したがって、カスタマーやクライアントの意識や感覚などを分析するデータとして活用されます。

数値化の重要性

時間、労力、資金を費やしてきたプロジェクトが、「適切」なのか「不適切」なのかはしっかり分析しないとわかりません。分析は「定性的なデータ」ではなく「定量的なデータ」でされるべきです。

「これまでどれだけ頑張ってきたか」というような、人によって受け止め方が変わるような情報を「定量的なデータ」と言います。

これでは誰もが同じ基準で分析および結論を導くことは不可能です。色々な評価の方法があるとは思いますが企業活動であれば「お金」に換算するのが一番シンプルな分析方法でしょう。

お金に換算するということは情報を主観性のない数値に変換するということです。つまり「定量的なデータ」を用いて分析することができるということです。だれにとっても1円は1円ですからね。

サンクコスト

定量的なデータと定性的なデータの違いを把握できたのであれば、ぜひともサンクコスト（埋没費用）についての理解も深めておきたいです。

続ければ続けるほど損失が大きくなってしまうプロジェクトやビジネスからは思い切って手を引くことが大事です。そんなときに、「個人的な意見」として撤退を提案するよりも「すでに確立された理論」を持ち出す方が話がスムーズです。