ノーム値（ノルム値）とは｜簡単解説

ノーム値（ノルム値）とは

ノーム値は、「平均・基準」を意味する「norm」という英単語がもとになっている値です。マーケティングリサーチやビジネス分野などで幅広く活用されています。

たとえば、広告A〜Dの広告効果を測定したい場合、「広告Aの購入意向が50％」というデータのみでは、広告効果の良し悪しが判断できません。

そこで、広告A～Dの複数の広告に対して同様に購入意向を調査します。購入意向の平均値が40.7%だったとすれば、広告Aの広告効果は高めだと言えます。

広告	購入意向
広告A	50％
広告B	38％
広告C	40％
広告D	35％
平均	40.7％

もうひとつの例として、「最近の若者は新聞を購読しなくなった」という主張があったとします。一見正しいように感じるかもしれませんが、実際には根拠があやふやです。

しかし、あらかじめデータを蓄積してノーム値を算出しておけば、何％を超えたら「購読しなくなった」と言えるのかという基準を明確にできます。

このように、ノーム値は客観的な基準を設定することが可能です。主観的な判断に左右されずに分析ができます。

ノーム値の算出方法

ノーム値は、同じ方法で繰り返し調査を行ってデータを蓄積し、基準値を割り出します。

そのため、調査方法（インターネット、ハガキなど）や調査対象者条件、実施時期などをすべて統一する必要があります。この繰り返しによって得られたデータから基準値を算出し、それがノーム値になります。

ノーム値によりデータを基準化することで主張に根拠を与え、調査の信頼性を高めることが可能です。

ノーム値を算出する際の注意点

ノーム値を算出する際には、毎回同じ方法で調査を行うことが大切です。アンケートの設問文や選択肢、調査対象者条件などを変更してしまうと、正しいデータを取得できません。

また、同じ層にアンケート調査をするとより正確な基準値を出せるため、ターゲットの明確化も重要です。

さらに、多くのデータが蓄積されるほど、精度の高い基準値を算出できます。調査のフォーマットやフローの確立に加え、長期的な視点でアンケート調査に着手することが重要です。

ノーム値の実用例

ここでは、ノーム値の実用例を実例を用いて2つ紹介します。

例1.SNS広告の効果測定

SNS広告は、多くの企業が顧客獲得やブランド認知を目的に利用しています。

たとえば、株式会社サイカのWebサイトでは、事業成果に対するSNS広告の効果をノーム値を活用して算出した結果が紹介されています。

SNS広告は効果があるのか？～事業成果に対する広告効果～

株式会社サイカ Webページより

ノーム値を使って検証した結果、SNS広告の獲得効率は他の広告施策と比較してよい傾向にあることがわかりました。

また、20歳〜34歳の女性（F1層）と35歳〜49歳の女性（F2層）をターゲットにする場合は、SNS広告の中でもInstagramがもっとも効率良く成果に寄与するという結果も出ています。

このことからも、ノーム値は効果的な広告戦略の立案や改善につながるとわかります。

例2.商品開発の設計

ノーム値は、商品の開発においても役立ちます。たとえば、ある化粧品メーカーが毎年夏に新しい日焼け止めを発売するとします。

新製品発売前にアンケート調査を実施してデータを蓄積すると、「5月に入ると日焼け止めを使い始める人」の動向や割合を分析し、ノーム値を算出することが可能です。算出されたノーム値をもとに、販売時期やプロモーション時期の見極めができます。

プロモーション終了後にもアンケート調査を行うと、新たなノーム値を算出することができ、「今回の戦略が正しいかどうか」を判断する指標としても役立ちます。

新商品を開発し、有利な条件でビジネスを進めていくためには、商品・サービスの知名度や効果的なプロモーション方法の把握が重要です。

商品・サービスに対する認識の度合いやプロモーションに対する評価に関するリサーチを繰り返し行ってノーム値を算出することにより、経営・マーケティング戦略を行ううえでの判断基準として役立てられます。

まとめ

ノーム値は、主にマーケティングリサーチやビジネスなどの分野で使用されています。商品の評価を分析する場合や製品開発、広告戦略を決定する際などに便利です。

同じ条件下で同様の調査を繰り返して基準値を求めることで算出されるため、ノーム値を算出する際には、毎回同じ方法で調査を行う必要があります。アンケートの設問文や選択肢、調査対象者条件、などを変更しないよう注意しましょう。

また、ノーム値はデータを蓄積するのに比較的長い時間を要します。しかし、蓄積されたデータは今後のマーケティングや経営戦略において貴重な財産となるため、 正しい方法でノーム値を算出しましょう。