売り方を決める前に、外の環境、市場と競合と自社、顧客の声を調べ、その結果からだれに、どの立ち位置で売るかを決めます。
外の大きな変化をつかむ（PEST分析）
PEST分析は、会社を取り巻く外の環境を、政治（Political）・経済（Economic）・社会（Social）・技術（Technological）の4つの面から整理する手法です。
PEST分析は、自社の外で起きていて、自社の力では動かせない変化を4つの面から拾います。
PEST の4つの面
政治 … 法律や規制の新設・改正、国の補助金の制度など
経済 … 景気、金利、為替、物価の動きなど
社会 … 人口の増減や年齢の構成、暮らし方、価値観の変化など
技術 … 新しい技術の登場と、それがどこまで広まったか
4つに共通するのは、PEST で見るのは、自社の力では動かせない、社会全体の大きな変化です。 たとえば学習塾なら、子どもの数が減る（社会）、教育に関する制度が変わる（政治）、オンライン授業の技術が広まる（技術）といった変化は、どれも自社の外で起き、追い風にも向かい風にもなります。 こうした情報は、国の統計や白書、業界団体や調査会社のレポートから集めます。
外の変化を自社にとっての機会と脅威に、自社の中を強みと弱みに分けて整理するのが SWOT分析です。PEST で拾った変化は、SWOT の機会と脅威を考える材料になります（SWOT は 2-1 経営戦略で扱います）。
市場・競合・自社を並べる（3C分析）
3C分析は、市場・顧客（Customer）、競合（Competitor）、自社（Company）の3つについて情報を集めて分析し、自社を取り巻く環境を理解する手法です。
市場・競合・自社の3つを並べて見ると、競合と比べた自社の強みが見えてきます。
3C で見ること
市場・顧客 … 市場の大きさと伸び、顧客が何を求め、どう買っているか
競合 … どこが競合か、その強みやシェア、新しく参入してくる会社や代わりになる商品はあるか
自社 … 理念、商品の特徴、使える経営資源、強みと弱み
3つを別々に眺めるのではなく、顧客が求めていることに対して、競合と比べて自社のほうがうまく応えられる点を探すのが 3C分析の目的です。 PEST が社会全体の大きな変化を見るのに対し、3C は自社の商売に直接関わる相手（顧客と競合）と自社そのものを見ます。
地方で路線バスを運行する会社が、事業の今後を考えるために外の環境を整理しています。 次のうち、PEST分析の社会の面に入れるのが最も適切なものはどれですか。
× 物価や燃料の値段の動きは経済の面です。
× 国の補助金の制度は政治の面です。
○ 正解 沿線の人口が減り、通学に使う高校生も年々少なくなっているです。
人口の増減や年齢の構成の変化は社会の面です。会社の力では止められない、外の変化です。
× 新しい技術とその広まりは技術の面です。
顧客の声を調べる（市場調査とサンプリング）
市場調査（マーケティングリサーチ）は、顧客が何を求めているかなどを知るために必要なデータを集めて分析することです。 「こういう商品なら売れるのではないか」と先に仮説を立ててから調べると、何を聞くべきかが絞れます。
顧客を調べる方法の例
アンケート調査 … 店頭やインターネットで質問に答えてもらう
面談・インタビュー … 顧客に直接話を聞く。深く聞けるが、費用と時間がかかる
観察調査 … 店内などでの顧客の行動を、そのまま観察する
ソーシャルリスニング … SNS に書かれた、商品についての声を集める
顧客の全員に聞くことはできないので、一部を選んで調べ、その結果から全体を推し量ります。調べたい対象の全体を母集団、そこから選び出した一部を標本（サンプル）といい、標本を選び出すことをサンプリング（標本抽出）といいます。
大事なのは、標本が母集団の縮図になるように選ぶことです。 店頭でアンケートをとると、答えるのはその店にすでに来ている人ばかりになり、まだ来ていない人の考えはわかりません。 そこで、くじ引きのようにだれを選ぶかを偶然に任せると、自然にさまざまな人が含まれ、偏りを防げます（無作為抽出）。 母集団を年代や地域などのグループ（層）に分けてから、それぞれの層から選ぶのが層別抽出で、ある層だけがたまたま多く選ばれることを防げます。 まず地域を選び、選んだ地域の中から人を選ぶ、というように段階を重ねて選ぶのが多段抽出です。 全員を調べる全数調査との違いや、集め方による偏り（統計的バイアス）は 9-2 データ分析とデータ利活用で扱います。
販売促進の場面では、試供品を配ることも「サンプリング」と呼びます。市場調査でいうサンプリングは、調べる相手を選び出すことです。
だれに、どの立ち位置で売るか（STP分析）
調べた結果をもとに、STP分析で「だれに、どんな立ち位置で価値を届けるか」を決めます。 セグメンテーション（Segmentation）・ターゲティング（Targeting）・ポジショニング（Positioning）の3つを、この順に進めます。
分ける、選ぶ、立ち位置を決める、の順に進みます。立ち位置は競合との比べ方で決まります。
STP の3つの段
セグメンテーション … 市場を、同じようなニーズを持つ顧客の集まり（セグメント）に分ける
ターゲティング … 分けた集まりの中から、狙う集まり（標的市場）を選ぶ
ポジショニング … 選んだ市場の中で、競合と比べて自社の商品をどんな立ち位置に置くかを決める
分けるときの基準には、住む地域や気候（地理的）、年齢・性別・職業・家族構成（人口統計的）、価値観やライフスタイル（心理的）、商品をどれくらい使うかや何に使うか（行動）があります。 狙う集まりは、市場の大きさ、これからの伸び、競合の多さを見て選びます。
ポジショニングでは、顧客が商品を選ぶときに重く見る点を2本の軸にとった図（ポジショニングマップ）に、自社と競合の商品を置いてみます。 たとえば在宅で働く人を狙うカフェなら、横軸に価格、縦軸に作業のしやすさをとると、競合が「安いが長居しにくい」ところに固まっているのが見えます。そこで自社は「少し高いが、静かで長く作業できる店」という、空いている位置をとります。競合と差をつけ、自社に有利な立ち位置をねらうわけです。 ポジショニングで決めるのは、競合と比べて「顧客から見て何が違う店（商品）なのか」です。
STP で狙いと立ち位置が決まったら、製品・価格・流通・販売促進（プロモーション）の4つ（4P）を組み合わせて、実際の売り方を決めます。 4P や、顧客をどこまで細かく見るかで分けたマーケティング手法の名前（セグメントマーケティングなど）は 3-5 マーケティングで扱います。
買い方の記録で顧客を分ける（RFM分析）
RFM分析は、顧客一人ひとりの購買の記録を、次の3つの数字で評価して、顧客をグループに分ける手法です。 会員カードや通販サイトの購買履歴があれば、アンケートをとらなくても行えます。
最近いつ・どれくらいよく・いくら、の3つの数字で顧客を分けます。
RFM の3つの数字
R（Recency） … 最終購買日。最後に買ったのはいつか。最近であるほど評価が高い
F（Frequency） … 購買頻度。どれくらいよく買っているか
M（Monetary） … 累計購買金額。これまでに合計でいくら使ったか
3つを組み合わせると、顧客の状態が読めます。3つとも高ければ大切にしたい常連です。 F と M は高いのに R だけ低い、つまり以前はよく買ってくれていたのに最近は来ていない顧客は、離れかけている可能性があります。 RFM分析は、3つの数字の組合せで顧客を分け、グループごとに働きかけ方を変えるために使います。 3つのうち1つだけで見ると、たとえば金額は大きいが一度きりの顧客と、少しずつ何度も買う顧客の区別がつきません。
ある化粧品の通販サイトが、顧客の購買の記録をRFM分析で見ています。 「以前はよく買ってくれていたのに、最近は買いに来ていない顧客」に、久しぶりの来店を誘うクーポンを送りたいと考えています。 送る相手として最も適切なのはどの顧客ですか。
○ 正解 最後の購入は1年前。それまでの2年間は毎月買っていて、累計金額も多い顧客です。
購買頻度（F）と累計購買金額（M）は高いのに、最終購買日（R）だけが古い組合せです。よく買ってくれていた顧客が離れかけている状態にあたります。
× R・F・M の3つとも高い、いまも通っている常連です。「最近は来ていない」に当たりません。
× 最近買ってはいますが、購買頻度も累計金額もまだ低い新しい顧客です。「以前はよく買っていた」に当たりません。
× 最近来ていない点は合いますが、購買頻度も累計金額も低く、「よく買ってくれていた」顧客ではありません。
まとめ
この回で持ち帰ること
1. PEST分析＝政治・経済・社会・技術の4つの面から、自社では動かせない外の大きな変化を整理する
2. 3C分析＝市場・顧客、競合、自社の3つを並べ、競合と比べた自社の強みを見つける
3. 市場調査＝顧客が求めていることを知るためにデータを集めて分析する。仮説を立ててから調べる
4. サンプリング＝母集団から標本を選び出すこと。標本が母集団の縮図になるよう、無作為に選ぶ。層別抽出・多段抽出もある
5. STP分析＝セグメンテーション（分ける）→ターゲティング（選ぶ）→ポジショニング（競合と比べた立ち位置を決める）。決まったら 4P で売り方を組み立てる
6. RFM分析＝最終購買日（R）・購買頻度（F）・累計購買金額（M）の組合せで顧客を分け、働きかけ方を変える
この節で解ける公開問題
令和4〜8年度の公開問題のうち、この節の知識で解ける問題は次の1問です。
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出典：IPA「ITパスポート試験 シラバス（案）Ver0.1」（2026年8月31日）、「ITパスポート試験 シラバス Ver6.5」、「基本情報技術者試験 シラバス Ver9.2」、 中小企業基盤整備機構「改訂版 小規模事業者支援のための必携業務」、総務省統計局「労働力調査 標本設計の解説」（令和5年4月）、総務省統計局「なるほど統計学園」。 練習問題と例の場面は、当サイトが説明のために作ったものです。