SlideShare a Scribd company logo
1 of 23
Download to read offline
定性的セグメンテーションと定量的セグメンテーションをつなぐ
定性調査と社会知ネットワーク(ベイジアンネットワーク)の活用

2013年12月
顧客調査分析における課題
顧客理解における課題
【課題1】顧客セグメンテーションを効果的に行いたい
多種多様な顧客ニーズを理解するための1つの方法として、弊社で研究を進めている社会知ネット
ワークの活用がある。
社会知ネットワークは、ヒトの価値観(以下、Societas)核にして、情緒ベネフィット、メディア、
検索ワードなどの購買心理や行動特徴を推論をすることができるが、このネットワークを活用し、
ターゲット顧客の特徴を正しく理解するためには、どのように顧客セグメンテーションをするかが
非常に重要なポイントになる。
しかし、効果的なセグメンテーションを行うことはむずかしい問題で、年齢性別などのデモグラフ
ィック属性だけの軸では不十分で、より顧客心理の本質に迫るセグメンテーションが重要になる。
これは社会知ネットワークの有効活用だけの問題ではなく、マーケティング全般に共通する重要な
課題でもある。

【課題2】顧客調査分析を限られたコストの中で実施したい
顧客調査分析における現場の課題として
•
追加アンケート調査する予算も時間もない
•
今あるデータでできるだけ効果的な分析をしたい
というニーズは多い。
特にWebマーケティングにおいては低予算・短納期である場合が多いため、低コストかつスピーデ
ィな実施がより求められるため、これらのニーズは高い。
社会知ネットワークにつながる追加調査をすることが理想的な場合もあるが、現実的には今あるデ
ータで何とかするという状況は少なくない。
3
調査分析方法について
前頁の課題に対して、
「おもてなしWebコミュニケーションのためのSocietas活用」(弊社オープンラボ2013)にて、下記状況に
おけるアプローチ例をポスター発表した。
【状況】
・目的:社会知ネットワークを活用し、20-30代向けファッションストアの
顧客セグメンテーションを実施し、各セグメントの特徴を明らかにする
・今あるデータ:
社会知ネットワークにあるファッションに関する23項目
【調査分析方法】
1.簡易インタビュー調査による顧客セグメンテーションの実施
2.定期価値観アンケート調査(2013/9)から20-30代女性のデータ1,950件の分析
①ファッションに関する質問23項目を活用し、pLSAにて潜在クラスを分析
②抽出した潜在クラスと元の23項目を学習データとして、ファッション価値観モデルをベイジアン
ネットワークで構築
③調査分析1の対象者の回答データ23項目を証拠としてファッション価値観モデルに与え、各ファッ
ション価値観を推論、その結果より定量的セグメンテーションを実施
④Societas(価値観)をハブにして、定量的セグメンテーション別の特徴(情緒ベネフィット、反応メ
ディア、Web検索ワード)を推論

本発表でのアプローチとしてとった調査分析方法のポイントは
• 簡易定性調査と定量分析の活用
• ベイジアンネットワークによる推論
であるが、その詳細については説明しきれなかったため
A) なぜ定性調査も必要があるのか?
B) どのように定性と定量の分析結果を統合していくのか?
について、本資料にて説明していく。
4
【調査分析方法のポイント】

A)なぜ簡易定性調査もする必要があるのか?
なぜ簡易定性調査もする必要があるのか?
定量分析の結果をレポートした際に、
「使えない」と評価されてしまうことがあると思うが
この「使えない」という評価を、どういうことか考えると
分析結果を具体的なアクションに落とし込めない、施策実施につながらないということと
考えられる。
そして、落とし込めない、つながらないというのは、
さらに2つのどちらかの問題があると考えることができる。
 定量分析結果が十分ではなく、解釈できない/イメージが膨らまない。
 定量分析結果が事実と乖離しており、机上の空論となってしまっている。
たとえば、定量データのクラスター分析結果も、解釈できない、あるいは解釈はできるが
「使えない」ということがおこる。
P.4にある2.①定量分析(潜在クラス分析)の場合は、解釈はできるがそのままでは「使えない
」結果であった。本資料では、それを1.定性調査分析と比較していき、定性調査の必要性を
確認していくが、定量分析だけを行う場合を想定して、まず2-①定量分析の結果から見てい
くことにする。

6
2.①定量分析
ファッションに関する23項目の定量データ
回答項目
Q8.14.容姿や服装など外見をほめられる
Q8.44.好きな服を着る
Q16.14.こだわり商品:服
Q16.15.こだわり商品:鞄.靴

左表のファッションに関する23項目を使い、
(定期価値観アンケート、2013年9月、20~30代女性n=1,950)

Q16.16.こだわり商品:アクセサリー
Q16.18.こだわり商品:子ども用品
Q20.1.服を買いにいくのは正直面倒くさい
Q20.2.定番に近い服を着たい

ファッションストアにとって、
効果的な顧客セグメンテーションを実施したい

Q20.3.家族にも恥ずかしくない服を着てほしい
Q20.4.多少高くても長く着れる服を選ぶ
Q20.5.よい素材の服を着たい
Q20.6.服は自己表現の手段だと思う
Q20.7.家で洗える服を買いたい

そこで、潜在クラス分析を実施する。

Q20.8.きちんとした格好をしたい
Q20.9.とにかく安い服でかまわない
Q20.10.ブランドのロゴが大きく入っている服は着たくない
Q20.11.ふだん服を買う店.ブランドは決まっている
Q20.12.安い服は着たくない
Q20.13.はやりの服を着たい
Q20.14.好きな有名人と同じ服を着たい
Q20.15.服は誰かに選んでもらう
Q20.16.服のセンスが良いと言われたい
Q21.ファッション誌を読む

7
2.①定量分析
潜在クラス分析(pLSA)の実施した結果
ファッションに関する質問23項目を活用し、pLSAにて潜在クラスを分析
4つのファッション価値観(ファッション好き、こだわり、定番、トレンド)を抽出

8
2.①定量分析:潜在クラス分析(pLSA)の課題
ファッションに関する質問23項目を活用し、pLSAにて潜在クラスを分析
4つのファッション価値観(ファッション好き、こだわり、定番、トレンド)を抽出

しかし、この4つのファッション価値観を
そのまま4つ顧客セグメントとすることは
本当に効果的なセグメンテーションとなるのか?
⇓
そこで、当該ストアの顧客に対する
簡易定性調査分析結果で確認する。
9
1.定性調査分析
簡易定性調査による顧客セグメンテーション
ファッションストアAの顧客インタビュー結果で明らかにした
顧客セグメンテーション(下記)と、ファッション価値観の整合性を検証する。
顧客インタビュー分析結果:
少なくとも3つの顧客セグメント(①こだわりおしゃれ層、 ②定番おしゃれ層、 ③子供服こ
だわり層)があり、それぞれ好みや価値観・ライフスタイル、購買心理が異なり、また各セグ
メント特徴に現場感もあり、施策への発想にもつながる具体的な内容といえる。

①こだわり
おしゃれ層

②定番
おしゃれ層

③子供服
こだわり層

顧客インタビューの実施内容
調査方法:簡易定性調査「ご近所リサーチ」(参考文献・・・)
調査対象:弊社社員に実施したアンケート結果をもとに 20-30代6名をピックアップ
調査方法:購買行動や購買心理についてインタビュー
調査期間:2013年9月
10
2.①定量分析と1.定性調査分析結果の比較
定性セグメンテーション ↔ 4つのファッション価値観
①こだわりおしゃれ層(定性)は、b.こだわり(定量)と同様なのか?
②定番おしゃれ層(定性)は、c.定番(定量)と同様なのか?

定性で得た顧客セグメンテーション

?

?

定量的に得たファッション価値観

11
2.①定量分析と1.定性調査分析結果の比較
定性セグメンテーション ↮ 4つのファッション価値観
内容を確認すると双方は同じではなく。また、潜在クラスそのままでは
現実感とあわず適切なセグメントとは考えられず「使えない」。

定性で得た顧客セグメンテーション

× ×
定量的に得たファッション価値観

12
まとめ1

【調査分析方法のポイント】なぜ定性調査分析も必要か?に対して、

定量分析結果から発想が膨らまない、
あるいは現場納得感がなく「使えない」ものにならないためにも、
簡易定性調査を実施することが必要と考えられる。

13
【調査分析方法のポイント】

B)どのように定性と定量の分析結果を統合していくのか?
どのように定性と定量の分析結果を統合していくか?

1.定性で得た顧客セグメンテーション

? ?
2.①定量的に得たファッション価値観

15
まず、定性調査対象者にファッション23項目をアンケート
1.定性で得た
顧客セグメンテーション

まず6名のうち女性2名に
23項目をアンケート回答
してもらう
こだわりおしゃれ層

定番おしゃれ層

の被験者A回答結果

の被験者B回答結果

Q201服を買いにいくのは正直面倒くさい

0

0

Q202定番に近い服を着たい

0

1

Q203家族にも恥ずかしくない服を着てほしい

0

1

Q204多少高くても長く着れる服を選ぶ

1

1

Q205よい素材の服を着たい

1

0

Q206服は自己表現の手段だと思う

1

0

Q207家で洗える服を買いたい

1

0

Q208きちんとした格好をしたい

0

0

Q209とにかく安い服でかまわない

0

0

Q2010ブランドのロゴが大きく入っている服は着たくない

1

0

Q2011ふだん服を買う店・ブランドは決まっている

0

1

Q2012安い服は着たくない

1

0

Q2013はやりの服を着たい

0

0

Q2014好きな有名人と同じ服を着たい

0

0

Q2015服は誰かに選んでもらう

0

0

Q2016服のセンスが良いと言われたい

0

0

Q814容姿や服装など外見をほめられる

0

0

Q844好きな服を着る

1

1

設問

2.①定量的に得たファッション価値観

しかし、ファッション23項目の
回答を定性的に判断しても
2名がどのファッション価値観を
持っているかを判断できない

×
16
ファッション価値観を推論するためのモデルを構築
回答項目
Q8.14.容姿や服装など外見をほめられる
Q8.44.好きな服を着る
Q16.14.こだわり商品:服
Q16.15.こだわり商品:鞄.靴
Q16.16.こだわり商品:アクセサリー
Q16.18.こだわり商品:子ども用品

そのため、定期価値観アンケート(2013年9月、20~30
代女性n=1,950)のデータ、
ファッションに関する23項目と4つのファッション価値
観(ファッション好き、こだわり、定番、トレンド)で、
ファッション価値観モデル(ベイジアンネットワーク)を
構築

Q20.1.服を買いにいくのは正直面倒くさい
Q20.2.定番に近い服を着たい
Q20.3.家族にも恥ずかしくない服を着てほしい

モデル図

Q20.4.多少高くても長く着れる服を選ぶ
Q20.5.よい素材の服を着たい
Q20.6.服は自己表現の手段だと思う
Q20.7.家で洗える服を買いたい
Q20.8.きちんとした格好をしたい
Q20.9.とにかく安い服でかまわない
Q20.10.ブランドのロゴが大きく入っている服は着たくない
Q20.11.ふだん服を買う店.ブランドは決まっている
Q20.12.安い服は着たくない
Q20.13.はやりの服を着たい
Q20.14.好きな有名人と同じ服を着たい
Q20.15.服は誰かに選んでもらう
Q20.16.服のセンスが良いと言われたい
Q21.ファッション誌を読む

17
定性で得たセグメンテーションのファッション価値観
2人のファッション23項目の回答を見ても、
どのファッション価値観を持っているか判断できなかったため
こだわりおしゃれ層

定番おしゃれ層

の被験者A回答結果

の被験者B回答結果

Q201服を買いにいくのは正直面倒くさい

0

0

Q202定番に近い服を着たい

0

1

Q203家族にも恥ずかしくない服を着てほしい

0

1

Q204多少高くても長く着れる服を選ぶ

1

1

Q205よい素材の服を着たい

1

0

Q206服は自己表現の手段だと思う

1

0

Q207家で洗える服を買いたい

1

0

Q208きちんとした格好をしたい

0

0

Q209とにかく安い服でかまわない

0

0

Q2010ブランドのロゴが大きく入っている服は着たくない

1

0

Q2011ふだん服を買う店・ブランドは決まっている

0

1

Q2012安い服は着たくない

1

0

Q2013はやりの服を着たい

0

0

Q2014好きな有名人と同じ服を着たい

0

0

Q2015服は誰かに選んでもらう

0

0

Q2016服のセンスが良いと言われたい

0

0

Q814容姿や服装など外見をほめられる

0

0

Q844好きな服を着る

1

1

設問

定性調査対象者の
アンケート回答を証拠として
モデルに投入

ベイジアンネットワークで2名のファッションの価値観を推論
こだわりおしゃれ層

定番おしゃれ層

の被験者A推論結果

の被験者B推論結果

流行トレンド

0.00%

22.09%

定番

3.35%

63.61%

100.00%

97.75%

85.82%

39.73%

4つのファッション価値観

こだわり
ファッション好き

定性調査対象者の
ファッション価値観を推論
18
定性と定量分析結果をつなぐ

1.定性で得た顧客セグメンテーション

○ ○
2.①定量的に得たファッション価値観

19
定性調査対象者のファッション価値観を推論するプロセス全体像
1.定性で得た
顧客セグメンテーション

次に6名のうち女性2名に
23項目をアンケート回答
してもらう

こだわりおしゃれ層
定番おしゃれ層の
ファッション価値観を抽出
4つのファッション価値観
流行トレンド
定番
こだわり
ファッション好き

定性調査対象者の
アンケート回答を証拠として
モデルに投入

2.①定量的に得た
ファッション価値観

0.00%

22.09%

3.35%

63.61%

100.00%

97.75%

85.82%

39.73%

定性調査対象者の
ファッション価値観を推論

ファッション価値観モデル

20
まとめ2

【調査分析方法のポイント】どのように定性と定量の分析結果を融合していくか?
に対して、
定性と定量をつなげるために、定性調査対象者に定量調査と同様のアンケートを取
得する。
そして、そのアンケート結果を定性的解釈でつなげるのではなく、ベイジアンネッ
トワークを用いて推論する。

なお、定性調査サンプル数が少ないことが課題としてある。
しかし、コストとスピードが求められる現場において、全く実施しない場合と比較
すると、少サンプルででも実施することで分析が深まることは、少なくとも明らか
である。

21
最後に
どのように定性的に得たセグメンテーションを
定量的セグメンテーションに落とし込んだかを説明した。

この定量的セグメンテーションごとに価値観を証拠として、
各セグメントの特徴を推論した結果は、ポスター発表の通りになる。
なお、企業実践の具体的な方法については、
企業内のデータからどのように始めていくかは、
社会知ネットワークのデモで紹介し、
また、このようなお客様の“心”の理解をもとに、
具体的なアクションに落とし込み、施策実践していく方法と事例に関しては
●デザイン・シンキングのための共創の「場」づくり
●Webコミュニケーションデザインの実践的アプローチ
にて発表した。

22
定性的セグメンテーションと定量的セグメンテーションをつなぐ 定性調査と社会知ネットワーク(ベイジアンネットワーク)の活用

More Related Content

Similar to 定性的セグメンテーションと定量的セグメンテーションをつなぐ 定性調査と社会知ネットワーク(ベイジアンネットワーク)の活用

#4 insight community new era of market research v3-en_jp
#4 insight community   new era of market research v3-en_jp#4 insight community   new era of market research v3-en_jp
#4 insight community new era of market research v3-en_jp
MROC Japan
 
価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略
Kikui Ryohei
 
価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略
Kikui Ryohei
 
Mktg06 市場調査(1次データ)
Mktg06 市場調査(1次データ)Mktg06 市場調査(1次データ)
Mktg06 市場調査(1次データ)
Takeshi Matsui
 
ソーシャルメディアによる情報拡散モデル
ソーシャルメディアによる情報拡散モデルソーシャルメディアによる情報拡散モデル
ソーシャルメディアによる情報拡散モデル
Daisuke Sashida
 

Similar to 定性的セグメンテーションと定量的セグメンテーションをつなぐ 定性調査と社会知ネットワーク(ベイジアンネットワーク)の活用 (20)

#4 insight community new era of market research v3-en_jp
#4 insight community   new era of market research v3-en_jp#4 insight community   new era of market research v3-en_jp
#4 insight community new era of market research v3-en_jp
 
45分で理解する_マーケティング・システム入門_斉藤之雄
45分で理解する_マーケティング・システム入門_斉藤之雄45分で理解する_マーケティング・システム入門_斉藤之雄
45分で理解する_マーケティング・システム入門_斉藤之雄
 
【Saleshub用】カウミー説明資料-ver4.pdf
【Saleshub用】カウミー説明資料-ver4.pdf【Saleshub用】カウミー説明資料-ver4.pdf
【Saleshub用】カウミー説明資料-ver4.pdf
 
本を読んでもわからないリアルなアンケート実践法
本を読んでもわからないリアルなアンケート実践法本を読んでもわからないリアルなアンケート実践法
本を読んでもわからないリアルなアンケート実践法
 
ホワイトペーパーVol05 コミュニティ成功のための7つの秘訣
ホワイトペーパーVol05 コミュニティ成功のための7つの秘訣ホワイトペーパーVol05 コミュニティ成功のための7つの秘訣
ホワイトペーパーVol05 コミュニティ成功のための7つの秘訣
 
20110322 jmrx nextmr_open
20110322 jmrx nextmr_open20110322 jmrx nextmr_open
20110322 jmrx nextmr_open
 
価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略
 
価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略価値が問われるコンテンツと戦略
価値が問われるコンテンツと戦略
 
【人工知能学会2013 】社会知としての消費者価値観構造モデルと類型「Societas」の構築
【人工知能学会2013 】社会知としての消費者価値観構造モデルと類型「Societas」の構築【人工知能学会2013 】社会知としての消費者価値観構造モデルと類型「Societas」の構築
【人工知能学会2013 】社会知としての消費者価値観構造モデルと類型「Societas」の構築
 
調査の現場から「マーケティング・リサーチにおけるオンライン定性調査の最前線 と課題」
調査の現場から「マーケティング・リサーチにおけるオンライン定性調査の最前線 と課題」調査の現場から「マーケティング・リサーチにおけるオンライン定性調査の最前線 と課題」
調査の現場から「マーケティング・リサーチにおけるオンライン定性調査の最前線 と課題」
 
マーケティングとは?
マーケティングとは?マーケティングとは?
マーケティングとは?
 
「実践的」カスタマージャーニー分析のすすめ
「実践的」カスタマージャーニー分析のすすめ「実践的」カスタマージャーニー分析のすすめ
「実践的」カスタマージャーニー分析のすすめ
 
45分で理解する マーケティングリサーチ・トレンド入門 斉藤之雄
45分で理解する マーケティングリサーチ・トレンド入門 斉藤之雄45分で理解する マーケティングリサーチ・トレンド入門 斉藤之雄
45分で理解する マーケティングリサーチ・トレンド入門 斉藤之雄
 
求人サイトビジネス開始に向けての事前ご提案20121215
求人サイトビジネス開始に向けての事前ご提案20121215求人サイトビジネス開始に向けての事前ご提案20121215
求人サイトビジネス開始に向けての事前ご提案20121215
 
Mktg06 市場調査(1次データ)
Mktg06 市場調査(1次データ)Mktg06 市場調査(1次データ)
Mktg06 市場調査(1次データ)
 
0515 mrocセミナー 第一部_公開
0515 mrocセミナー 第一部_公開0515 mrocセミナー 第一部_公開
0515 mrocセミナー 第一部_公開
 
ソーシャルメディアによる情報拡散モデル
ソーシャルメディアによる情報拡散モデルソーシャルメディアによる情報拡散モデル
ソーシャルメディアによる情報拡散モデル
 
コンテンツマーケティングの全体像とイノーバにおけるデータ分析手法のビジネス活用
コンテンツマーケティングの全体像とイノーバにおけるデータ分析手法のビジネス活用コンテンツマーケティングの全体像とイノーバにおけるデータ分析手法のビジネス活用
コンテンツマーケティングの全体像とイノーバにおけるデータ分析手法のビジネス活用
 
Digital strategy in Japanese
Digital strategy in JapaneseDigital strategy in Japanese
Digital strategy in Japanese
 
0116セミナー資料 公表用
0116セミナー資料 公表用0116セミナー資料 公表用
0116セミナー資料 公表用
 

More from Ken Yasumatsu

アブダクションとKJ法
アブダクションとKJ法アブダクションとKJ法
アブダクションとKJ法
Ken Yasumatsu
 
デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証
デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証
デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証
Ken Yasumatsu
 
行動ターゲティングと嗜好推測
行動ターゲティングと嗜好推測行動ターゲティングと嗜好推測
行動ターゲティングと嗜好推測
Ken Yasumatsu
 

More from Ken Yasumatsu (13)

ミニラグビー指導者の手引き(2)2002 jrfu
ミニラグビー指導者の手引き(2)2002 jrfuミニラグビー指導者の手引き(2)2002 jrfu
ミニラグビー指導者の手引き(2)2002 jrfu
 
ミニラグビー指導の手引き2002(1)JRFU
ミニラグビー指導の手引き2002(1)JRFUミニラグビー指導の手引き2002(1)JRFU
ミニラグビー指導の手引き2002(1)JRFU
 
分析思考と統合思考(更新版)
分析思考と統合思考(更新版)分析思考と統合思考(更新版)
分析思考と統合思考(更新版)
 
主客一体・脱中心の共創へ ―― 共創という仮面を被った独創に陥らないために
主客一体・脱中心の共創へ ―― 共創という仮面を被った独創に陥らないために主客一体・脱中心の共創へ ―― 共創という仮面を被った独創に陥らないために
主客一体・脱中心の共創へ ―― 共創という仮面を被った独創に陥らないために
 
分析思考と統合思考
分析思考と統合思考分析思考と統合思考
分析思考と統合思考
 
西田哲学とKJ法
西田哲学とKJ法西田哲学とKJ法
西田哲学とKJ法
 
価値観の都市別特徴について
価値観の都市別特徴について価値観の都市別特徴について
価値観の都市別特徴について
 
ソーシャル・イノベーション20141121 2
ソーシャル・イノベーション20141121 2ソーシャル・イノベーション20141121 2
ソーシャル・イノベーション20141121 2
 
ファッションにおける消費者価値観モデル 「コト」を創出するための顧客理解
ファッションにおける消費者価値観モデル 「コト」を創出するための顧客理解ファッションにおける消費者価値観モデル 「コト」を創出するための顧客理解
ファッションにおける消費者価値観モデル 「コト」を創出するための顧客理解
 
アブダクションとKJ法
アブダクションとKJ法アブダクションとKJ法
アブダクションとKJ法
 
大学生の消費者価値観の特徴について 社会知としての消費者価値観構造モデル「Societas」の展開
大学生の消費者価値観の特徴について 社会知としての消費者価値観構造モデル「Societas」の展開大学生の消費者価値観の特徴について 社会知としての消費者価値観構造モデル「Societas」の展開
大学生の消費者価値観の特徴について 社会知としての消費者価値観構造モデル「Societas」の展開
 
デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証
デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証
デザインシンキングのための共創の「場」づくり―パターンランゲージによる実践検証
 
行動ターゲティングと嗜好推測
行動ターゲティングと嗜好推測行動ターゲティングと嗜好推測
行動ターゲティングと嗜好推測
 

定性的セグメンテーションと定量的セグメンテーションをつなぐ 定性調査と社会知ネットワーク(ベイジアンネットワーク)の活用