プレゼン - 関東学生マーケティング大会2014

Report
「アンテナマン」を探せ!
~流行を予測しうる消費者の発見~
2012年12月 1日
関東学生マーケティング大会
慶應義塾大学清水聰研究会4期
末野 正訓 田崎 愛理
水野 雅之 森本 隆太
昨年11月、
ファミリーマートで発売
<クチコミのチカラ>
研究テーマ
150
129
100
-
79
72
50
+
20
18
流行予測力 が高い消費者
0
1点
2点
3点
4点
5点
5
Agenda
現状分析
既存研究レビュー
仮説立案
仮説検証
新規提案
結論と今後の展望
6
7
1
現状分析
Keio Antenna Project
現状分析~消費者の影響力の増大~ 8 現
状
分
析
メディアの現状
✔4マスの力低下
✔消費者発信のメディアが登場
✔消費者発信のメディアによる流行が発生
企業は消費者発の流行に注目するべき
現状分析~消費者間の差~
9現
状
分
析
消費者間の差
✔情報処理力の差による情報格差の発生
✔消費者の内面を深堀するには特定の
消費者から知見を得る方が効率的である
(萩原[2011])
企業は情報通の消費者から知見を得るべき
問題提起
10 現
状
分
析
現状分析
1
2
流行を把握している消費者
消費者発の流行に注目するべき
を見つけるべきである
情報通の消費者から知見を得るべき
しかし…
問題提起
既存研究に流行の感度で
消費者を分類するものは無い
!
対象財の絞り込み
11 現
対象財として優れているのは
誰にでも身近でクチコミの影響を受けるような財
Twitterでつぶやいているテーマ
全体
男性 「食」に 女性
対象財を
食関連
ビジネス絞り込みます。
食関連
第1位
34.6%
28.1%
50.0%
ゲーム
食関連
ゲーム
第2位
23.1%
25.0%
35.0%
ビジネス
政治、事件
芸能界
第3位
21.2%
18.8%
30.0%
株式会社ORIMO(2009)「Twitterに関するモバイルリサーチ」より筆者作成
新商品が多い
POS等で追跡がしやすい
状
分
析
12
2
既存研究レビュー
Keio Antenna Project
「流行」について
13
Gradwell[2000]:『キャズム理論』を援用
採用者分布
一般大衆 アンテナマン
流行
商品
見る人
創る人
-3.0
-2.5
-2.0
-1.5
【
キ
ャ
ズ
ム
】
-1.0
-1.0
おっ
-0.5
!?
0.0
あら~
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
時間経過
をレビューすべき
=【キャズム】を越えることで起こ
流行 先端層の研究
る
3.0
既
存
研
究
先端層の研究まとめ
これらの能力は情報を軸に整理できます
いわゆる「先端層」について考察しました
オピニオンリーダー
情報探索・情報処理に優れる
「ある特定カテゴリのご意見番」
マーケットメイブン
情報探索・情報発信に優れる
「人から情報源として頼りにされる人」
インフルエンサー
情報発信に優れる
「消費者に影響を与える存在」
14
既
存
研
究
先端層の研究まとめ
15
各層×情報の各段階
探索
処理
発信
オピニオ
ン
リーダー
マーケット
メイブン
インフル
エンサー
【流行】と【情報力】
は関係しているのでは?
既
存
研
究
16
3
仮説立案
Keio Antenna Project
仮説モデルの作成
17
インターネット登場後の消費行動プロセス
A I S A S
Attention
Interest
Search
Action
Share
SNS台頭後の消費行動プロセス
S I P S
Sympatheise
Identify
Participate Share&Spread
仮
説
立
案
仮説モデルの作成
18
A I S
探索
S
Attention
Interest
S
発信
P S
Search
Share
Sympatheise
Participate Share&Spread
処理
I
Identify
仮
説
立
案
仮説モデルの作成
19
探索
流行
予測力
処理
発信
仮
説
立
案
仮説立案~セグメンテーション~
20
流行予測
判断方法
感覚的
なんと
なくA
思考的
A
少ない知識
知識量
豊富な知識
低い
動機付け
高い
仮
説
立
案
仮説立案~セグメンテーション~
動機付け
関与
の代理変数
21
出典:Park & Mittal[1985]
強さ
タイプ
高低
認知的関与
感情的関与
セグメンテーション軸
高関与
低関与
感情的関与
認知的関与
周辺ルート
周辺的ルート
中心ルート
中心的ルート
周辺ルート
周辺的ルート
出典:清水[1999]
仮
説
立
案
仮説立案
22
AISAS,SIPSより
仮説1:「情報探索力」は「情報処理力」に正の影響を与える
仮説2:「情報探索力」は「情報発信力」に正の影響を与える
仮説3:「情報処理力」は「情報発信力」に正の影響を与える
既存研究より
仮説4:「情報探索力」は「流行予測力」に正の影響を与える
仮説5:「情報処理力」は「流行予測力」に正の影響を与える
仮説6:「情報発信力」は「流行予測力」に正の影響を与える
仮説7:セグメントごとに「情報力」と「流行予測力」の関係性が異なる
仮
説
立
案
23
4
仮説検証
Keio Antenna Project
アンケート概要
24
アンケート調査
テーマ
流行感度に関する調査
調査手法
インターネットリサーチ
調査対象
大学1~4年の学生
有効回答数
316名
調査期間
8月17日~27日
主な調査項目は…
•
•
•
•
•
デモグラフィック要因
ライフスタイル要因
過去の経験
情報力
流行予測力
仮
説
検
証
分析手順
1
高関与
低関与
2
25
感情的関与
認知的関与
周辺的ルート
中心的ルート
周辺的ルート
因子・クラスター分析
アンテナマンの
「頭の中」
共分散構造分析
3
アンテナマンの
「生態」
判別分析・重回帰分析
仮
説
検
証
セグメンテーション①
感情的関与
因子分析
高
手法:因子分析
低
周辺的ルート
中心的ルート
手法:数量化Ⅲ類
判別測定
因子
1
.687
.640
3)新製品を購入したことの
ある人に質問した
.605
4)ほかの人とこのカテゴリ
についてよく話をする
.811
因子抽出法: 最尤法
a. 1 個の因子が抽出されました。
4 回の反復が必要です。
食関与
認知的関与
周辺的ルート
因子行列a
1)この分野に興味がある
2)ほかの製品と特徴・味を
比べる
26
次元
1
2
.538
.186
.362
.520
.157
.339
.479
.104
.291
.462
.252
.268
.099
.532
.415
.281
.392
.342
.237
.518
.378
2.757
39.383
2.011
28.734
2.384
34.058
1)いろいろなメーカー・店の商品を購入・
体験・試供したことがある
4)いろいろなメーカーの商品の品質や味
の違いがわかる
3)友人が購入する際にアドバイスできる
知識がある
7)食について友人からよく聞かれる方だ
2)特定の食品・ブランドに愛着がある
6)ある食品・ブランドにこだわりがある
5)自分に合っていると思う食品・ブランド
がある
合計
分散の %
平均値
1.食認知関与
2.食感情関与
仮
説
検
証
セグメンテーション②
27
クラスタ分析
セグメンテーションの具体像
感情的関与
高
関
与
低
関
与
周辺的
感情型
80人
ルート
認知的関与
中心的
認知型
74人
ルート
低関与型
周辺的ルート
162人
出典:清水[1999]
仮
説
検
証
分析手順
1
高関与
低関与
2
28
感情的関与
認知的関与
感情型
認知型
低関与型
因子・クラスター分析
アンテナマンの
「頭の中」
共分散構造分析
3
アンテナマンの
「生態」
判別分析・重回帰分析
仮
説
検
証
仮説モデル
29
探索
流行
予測力
処理
発信
仮
説
検
証
情報力と流行予測力の関係性
感情的関与
感情型
高
低
認知的関与
感情型
認知型
ト
低関与型
周辺的ルート
GFI=.924
AGFI=.878
RMSEA=.027
30
認知型
仮
説
検
証
低関与型
モデルの因果関係まとめ
1
2
31
探索から発信へ直接つながるルート
「情報処理」を経由するルート
1
2
認知型
感情型
情報探索
3
低関与型
情報探索
情報探索
【処理を経由した発信】が
情報処理
流行予測力を高める
情報処理
情報発信
情報処理
情報発信
流行予測力
情報発信
仮
説
検
証
仮説検証のまとめ
32
認知型
感情型
低関与型
仮説1:「情報探索力」は「情報処理力」に正の影響を与える
支持
支持
支持
仮説2:「情報探索力」は「情報発信力」に正の影響を与える
支持
棄却
支持
仮説3:「情報処理力」は「情報発信力」に正の影響を与える
支持
支持
棄却
仮説4:「情報探索力」は「流行予測力」に正の影響を与える
棄却
棄却
棄却
仮説5:「情報処理力」は「流行予測力」に正の影響を与える
棄却
棄却
棄却
仮説6:「情報発信力」は「流行予測力」に正の影響を与える
支持
支持
支持
仮説7:セグメントごとに「情報力」と「流行予測力」の関係性が異なる
支持
新たな知見
「情報処理を経由した発信」が流行予測力を高める
仮
説
検
証
@ko_trend2012
Antenna
@Antennaman
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認知型アンテナマン
@ninchiantenna
バタールで作ったフレンチトースト美味すぎワロタ
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認知型アンテナマン
@ninchiantenna
キュウリの三杯酢漬けをポリポリつまみながら取り組む勉強
が捗るわけもないので、これより少しだけ余暇をとることに
する。しかし美味い。
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認知型アンテナマン
似ているユーザー
似ているユーザー
@munch3_7j2
@ninchiantenna
バイキングは魔物である
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@EriKooooo
認知型アンテナマン
@bbmesse
ここ最近JR新宿駅南口でメイプルシロップの香りが漂って
る。なんだろう。
@moriryu59
@ninchiantenna
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33
感情型アンテナマン
@kanjouantenna
@******* これホワイトチョコでできてるっぽいよ!そこま
で味分からなかったけど笑
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感情型アンテナマン
@kanjouantenna
@****** あのね!渋谷にね!おいしい焼肉屋でね!全品
290円のお店見つけた!!!
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感情型アンテナマン
@kanjouantenna
頭痛が痛いの派生系考えたんだけど、冷やし冷麺が辛い。
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低関与型アンテナマン
@teikannyoantenna
海鮮リゾット鬼うま!
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低関与型アンテナマン
@teikannyoantenna
おひる栄養のあるものたべたい(・ω・)
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低関与型アンテナマン
@teikannyoantenna
ももつんと双子コーデ楽しかったあ*・゜゚・*:.。..。.:*・'(*゚▽゚
*)'・*:.。. .。.:*・゜゚・*つんももらぶー♡
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34
分析手順
1
高関与
低関与
2
35
感情的関与
認知的関与
感情型
認知型
低関与型
因子・クラスター分析
アンテナマンの
「頭の中」
共分散構造分析
3
アンテナマンの
「生態」
判別分析・重回帰分析
仮
説
検
証
アンテナマンの「特徴」を探る
• デモグラ
• ライフスタイル
(SNS・情報収集)
• 過去の経験
重回帰分析
認知型
セグメント
判
別
分
析
感情型
セグメント
①各セグメントの特徴
低関与型
セグメント
低<流行予測力>高
②各セグメントの
アンテナマンの特徴
36
仮
説
検
証
各セグメントの特徴
判別分析
認知型
37
感情型
一人暮らしの女性
「信頼できるメディアを利用」
「商品に詳しい」
「Twitterで発信」 関数
1
グループ重心の関数
関数
関与クラスタ
直観
認知
感情
1
2
男子高・女子高出身者
-.469
1.398
「Twitterで情報収集」、
-.115
「こだわりが強い」
-.287
-.179
.747
2
女性
実家暮らし
よく利用する情報源 3)新聞や雑誌の
情報
よく利用する情報源 5)アクセス数の多
い大手のブログ
よく利用する情報源 14)家族の話
twitterに関して当てはまるもの 9)よく
自分の意見・感想を発信する
商品全般の態度(メイブン) 1)新商品・
サービスや新しいお店などを人より早く
知る
.377
-.241
.254
.057
.054
-.114
.252
.213
.224
.248
.058
-.087
.446
.166
商品全般の態度(メイブン) 2)分野に
関わらず商品・サービスやお店をよく
知っている
.284
商品全般の態度(メイブン) 4)お買い
得情報をよく知っている
.355
1
共学
.025
2
-.397
価値観について強く影響を受けた人
6)同性の友人
twitterに関して当てはまるもの 8)
ニュースソースとして使う
どのようなアカウントをフォローしてい
るか 6)ニュース・情報系アカウント
.070
.392
.147
.314
.126
.466
商品全般の態度(メイブン) 6)広く浅
くよりも深く狭く一つのことを極めたい
.177
.408
一週間に一回以上利用しているSNS
5)Google+
一週間に一回以上利用しているSNS
8)pixiv
-.266
.318
-.159
.281
-.093
-.014
仮
説
検
証
各アンテナマンの特徴
38
重回帰分析
R2乗
調整済みR2乗 有意確率
F値
認知型
0.645
0.54***
5.294
感情型
0.79
0.643***
5.366
低関与型
0.244
0.181***
3.897
認知型・感情型アンテナマンの
アクセス性を確保!
見つけた!
仮
説
検
証
認知型アンテナマンの特徴
認知型アンテナマン
重回帰分析
39
調整済み
R2乗
R2乗
有意確率 F値
0.645
0.54 ***
5.294
認知型
「認知型」の中でも「認知型」の特徴を色濃く持ち、
説明変数:流行予測力
「信頼」できる情報を得て、「支持される」意見を
発信する集団!
標準化係数
(定数)
有意確率
t値
6.771
0
2.721
0.009
-0.315
-3.26
0.002
0.329
3.134
0.003
0.4
3.833
0
商品全般の態度(メイブン)1)新商品・サービスや新しいお店などを人より早く知る
0.621
5.741
0
商品全般の態度(メイブン)2)分野に関わらず商品・サービスやお店をよく知っている
0.309
商品全般の態度(メイブン)5)買い物よりも趣味に没頭するのが好きだ
0.428
4.205
0
よく利用する情報源 1)テレビ番組やラジオ番組の情報
0.271
よく利用する情報源 3)新聞や雑誌の情報
0.306
よく利用する情報源 12)店の人や専門家の話
よく利用する情報源 15)友人・知人の話
twitterに関して当てはまるもの 1)よく公式RTされる
twitterに関して当てはまるもの 5)よくお気に入り登録される
twitterに関して当てはまるもの 7)友達同士の交流に使う
twitterに関して当てはまるもの 9)よく自分の意見・感想を発信する
信頼できる
3.069
0.004
0.202
1.863
0.069
メディアを利用
支持される意見
-0.259
-2.399
0.02
0.311を発信する
3.049
0.004
商品に詳しい
2.726
0.009
仮
説
検
証
感情型アンテナマンの特徴
感情型アンテナマン
重回帰分析
R2乗
感情型
40
調整済み
R2乗
有意確率 F値
0.79
0.643 ***
5.366
「感情型」の中でも
「幅広く」「多く」の情報を収集している集団
説明変数:流行予測力
標準化係数
(定数)
よく利用する情報源 1)テレビ番組やラジオ番組の情報
よく利用する情報源 2)テレビやラジオのCM
よく利用する情報源 3)新聞や雑誌の情報
よく利用する情報源 7)2chまとめブログ
よく利用する情報源 10)家族の話
よく利用する情報源 14)友人・知人の話
よく利用する情報源 15)クーポンサイト
どのようなアカウントをフォローしているか 4)bot
どのようなアカウントをフォローしているか 5)企業アカウント
どのようなアカウントをフォローしているか6)ニュース・情報系アカウント
どのようなアカウントをフォローしているか7)面白いと思ったアカウント
twitterに関して当てはまるもの 9)よく自分の意見・感想を発信する
商品全般の態度(メイブン)2)分野に関わらず商品・サービスやお店をよく知っている
商品全般の態度(メイブン)3)いろいろな分野についてよく相談役になる
商品全般の態度(メイブン)5)買い物よりも趣味に没頭するのが好きだ
有意確率
t値
0.362
0.391
0.268
0.594
0.467
-0.699
0.43
-0.41
0.384
0.531
3.912
3.692
4.446
2.997
5.92
4.94
-6.633
4.567
-3.406
3.947
4.404
0
0.001
0
0.004
0
0
0
0
0.001
0
0
-0.6
0.362
0.589
0.454
0.615
-5.151
4.201
6.728
5.421
6.035
0
0
0
0
0
幅広いメディア
を利用
お得・面白い
情報を収集
商品に詳しく、
発信も。
仮
説
検
証
分析の結論
41
3つの結論
1. 「情報処理を経由した発信」が流行予測力を高める
2. 認知型と感情型が「処理を経由した発信」を行う
3. 食の認知型アンテナマンは
情報発信に優れた一人暮らしの女性
食の感情型アンテナマンは
情報収集に優れた男子高・女子高出身者
仮
説
検
証
42
5
新規提案
Keio Antenna Project
新規提案~認知型アンテナマン~
43
トレンドコンビニの設定
実験販売
発売1ヶ月前の商品を先行販売
売上予想
発売後の売れ行きから商品の売上
を予想
話題予想
Twitterでの盛り上がりから話題力
を予想
新
規
提
案
新規提案~認知型アンテナマン~
44
施策概要
女性
一人暮らし
食カテゴリ
認知的関与
情報発信に
積極的
一人暮らしの女性をターゲット
発売1ヶ月前の商品を
女子寮近隣のコンビニで先行販売
売れ行きの予測
ポイントカードで認知型
セグメントの購買状況を調査
話題性の予測
Twitter上に投稿された
ツイートから話題性を分析
アンテナマンの生の声を採取!
新
規
提
案
新規提案~感情型アンテナマン~
45
アンテナマン長期養成プログラム
先天性
早い段階からの囲い込みが可能
長期的な関係構築
企業専属のアンテナマンを保持
新
規
提
案
新規提案~感情型アンテナマン~
46
施策概要
男子・女子高
出身
先天性を応用
男子校・女子校の文化祭で
体感型キャンペーンを実施
囲い込み
お得・面白い
情報を収集
食カテゴリ
感情的関与
参加者をSNSページに登録させ、
お得・面白い情報を定期的に発信
感情的コミットメントの形成
継続的なアプローチの結果
こだわりや愛着を持ってもらう
アンテナマンに成長した消費者で兆しを検証
f
新
規
提
案
47
6
結論と今後の展望
Keio Antenna Project
結論と今後の展望
48
研究の総括
情報力
「処理を経た発信が予測力を高める」という
現代社会を反映した結果を得ることができた。
セグメンテーション
関与の強さとタイプによって
情報力のフローと大きさが異なることを示せた。
アクセス性
現代におけるアンテナマンへのアクセス性を高
めることができた。
結
論
と
展
望
今後の展望
49
研究の課題
本研究の結果が、食以外の幅広い対象財
においても適用できるのか、検証の必要。
結
論
と
展
望
結論
50
ANALYZED
現代社会における
流行を読める消費者を解明したこと
で学術・実務の両面に示唆を得た。
結
論
と
展
望
参考文献
51
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秋川卓也[2007]『文系のためのSPSS超入門』プレアデス出版
秋山隆平[2007]『情報大爆発:コミュニケーション・デザインはどう変わるか』宣伝会議
池田謙一[2005]『インターネット・コミュニティと日常世界』,誠信書房
池田謙一[2010]『クチコミとネットワークの社会心理:消費と普及のイノベーション研究』東京大学出版会
伊地知晋一[2006]『CGMマーケティング:消費者集合体を味方にする技術』ソフトバンククリエイティブ
石村貞夫[2001]『SPSSによる統計処理の手順』東京図書
内田治[2006]『すぐわかるSPSSによるアンケートのコレスポンデンス分析』東京図書
内田治[2007]『すぐわかるSPSSによるアンケートの多変量解析』東京図書
内田治[2010]『数量化理論とテキストマイニング』東京図書
内田治[2011]『SPSSによるロジスティック回帰分析』東京図書
大石展緒[2009]『Amosで学ぶ調査系データ解析』東京図書
小塩真司[2011]『SPSSとAmosによる心理・調査データ解析』東京図書
佐藤尚之[2008]『明日の広告』アスキー
清水聰[1999]『新しい消費者行動』千倉書房
清水聰[2004]『消費者視点の小売戦略』千倉書房
清水聰[2006]『戦略的消費者行動論』千倉書房
辻幸恵[2001]『流行と日本人』白桃書房
豊田秀樹[1998]『共分散構造分析』朝倉書店
新倉貴士[2005]『消費者の認知世界:ブランドマーケティング・パースペクティブ』千倉書房
本田哲也[2007]『その1人が30万人を動かす!:影響力を味方につけるインフルエンサー・マーケティング』東洋経済新報社
宮田加久子[2008]『ネットが変える消費者行動』
山口和範[2004]『よくわかる統計解析の基本と仕組み:統計データ分析入門』秀和システム
涌井良幸[2003]『図解でわかる共分散構造分析: データから「真の原因」を探り出す新しい統計分析ツール』日本実業出版社
涌井良幸[2009]『多変量解析がわかった!』日本実業出版社
結
論
と
展
望
参考文献
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