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Major update on mobile market research
マーケティングリサーチ:モバイルの新事情
• 2017年7月、リスボン(ポルトガル)で
開催されたESRA(European Survey
Research Asso...
Grids on smartphones do not have to be worse than grids on PCs
マトリクスは、PCでOK、スマホではNGというわけではない
• これまで、“モバイルでマトリクス設問絶対NG! ”と言...
What is a mobile optimized grid?
モバイル最適化されたマトリクス設問とはどういうもの?
• Mobile FIRST の思想に従って設計されたマトリクスはモバイル最適化と呼べるだろう。
①質問項目の語句が短く(字...
What is a mobile optimized grid?
モバイル最適化されたマトリクス設問とはどういうもの?
• もうひとつの方法としては、Item-by-item 方式。
• これは、質問項目がひとつずつ画面に表示される設計。
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What is a mobile optimized grid?
モバイル最適化されたマトリクス設問とはどういうもの?
注)一画面一項目のItem-by-item方式を使うと、デバイスバイアスの少ないデータ
が得られるが、一方で、所用時間は長く...
Long labels are a problem
字数が多い項目表記はバツ!
Tomoko Yoshida
• Don Dillmanが強調していたのは、長い(字数の多い)項目表記が、モバイル最
適化への弊害として立ちはだかるということ。
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Long labels are a problem
字数が多い項目表記はバツ!
Tomoko Yoshida
• 字数が多いということは・・・・・
• 画面内に項目が入り切らないか、もしくは、項目を表示したために評価尺度が一
覧できなくなり、そ...
Turning smartphones horizontal is not a great option
スマホを横向きにしてもらうというのは期待薄!
Tomoko Yoshida
• これまで、マトリクスなどを含む調査票の時は、スマホを横にし...
Making studies Mobile First can change the results
Mobile ファーストへの移行はリサーチ結果が変わることも意味する
Tomoko Yoshida
• PCで回答するのを嫌う(モバイルなら良...
Are there mode effects when using a mix of Mobile and PC?
Mobile & PC のミックスにしたらどうなる?(訳者注:mode effectsは、日本語で
はデバイスバイアスくらいが近...
Tomoko Yoshida
So, does that mean grids are ok? If well designed?
ということは、賢く設計していれば、マトリクスOK! ということ?
• そんなに簡単なことではないゾ。賢く設計すれ...
Reduce scale points
評価尺度の選択肢を減らせ
Tomoko Yoshida
• Sue Yorkをはじめとした何人かのプレゼンターは、Mobileファーストの重要性を説
き、そのためには、スケール(評価尺度)の質問を減らして...
Anchored Scales are more consistent
評価尺度はきちんとanchor(錨で止める)した方が回答に一貫性が出る
Tomoko Yoshida
• Thomas & Barlasによると、評価尺度は、両極のみでなく...
Perhaps standardize on unipolar and anchored scales
ということで、単極表現と尺度刻みをデフォルトとするのが良いだろう
Tomoko Yoshida
• 評価尺度の表現として、双極型(訳者例:『...
Are researchers training people to use PCs?
リサーチャーは、普通の人たちにPC操作習得の訓練でもするつもりかねw?
Tomoko Yoshida
• Survey Monkeysなどの調べによると、ア...
Commercial researchers are doing a bad job at being Mobile First
MRの輩は(社会調査などと比べて)Mobile Firstへの対応が遅れている
Tomoko Yoshida
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If it doesn’t work on mobile, don’t do it
モバイル回答不可なものはやるべきではない!
Tomoko Yoshida
• 調査票によってはPCでないと無理なものもある(たとえば巨大マトリクスがあるとか、そ...
Sensors still not ready for the major league
センサーはまだ開発途上
Tomoko Yoshida
• カンファレンスでは、メディア接触のモニター、音楽視聴行動の音声によるキャプチャ、GPSを用いた旅...
Sensors still not ready for the major league
センサー関連はまだ開発途上
Tomoko Yoshida
センサーについて、現時点でわきまえておくべきこと
• すべてのスマホユーザーが協力してくれるわけ...
Data Privacy and Informed Consent – problems ahead
プライバシーとインフォームドコンセントの問題
Tomoko Yoshida
• そもそもMRはインフォームドコンセントに基づいてなされているも...
まとめ
Tomoko Yoshida
1. 『偏りのない回答者を集めたい』 AND 『PCvsモバイルのデバイスバイアスを防ぎたい』
のならば、調査票デザインでモバイル最適化が必要。
2. リサーチプラットフォーム自体はモバイル最適化が可能なも...
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Major update on mobile market research by ray poynter

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2017年7月、リスボン(ポルトガル)で開催されたESRA(European Survey Research Association) カンファレンスに出席したRay Poynter氏が、そこで触れたモバイルリサーチ新事情を、ご自身の見解とともにブログで紹介していました。
貴重な情報なので、日本語にしてみようと思いました。
ご興味があればお読みください。

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Major update on mobile market research by ray poynter

  1. 1. Major update on mobile market research マーケティングリサーチ:モバイルの新事情 • 2017年7月、リスボン(ポルトガル)で 開催されたESRA(European Survey Research Association) カンファレンス に出席したRay Poynter氏が、そこで触 れたモバイルリサーチ新事情を、ご自身の 見解とともにブログで紹介していました。 • 貴重な情報なので、日本語にしてみようと 思いました。 • ご興味があればお読みください。↓のリンク でオリジナルのブログもお読みいただけます。 http://newmr.org/blog/major-update-on-mobile-market-research/#comments Tomoko Yoshida
  2. 2. Grids on smartphones do not have to be worse than grids on PCs マトリクスは、PCでOK、スマホではNGというわけではない • これまで、“モバイルでマトリクス設問絶対NG! ”と言われてきた。(そもそもマトリクスはPCで もお勧めできるものではないが、それはさておき) • Mick Couperのプレゼンは、マトリクスについての新たな視野を吹き込んだ。 • モバイルに最適化されたマトリクスを組めば、 “PCに近いパフォーマンス“が得られる。 • ここでいう“PCに近いパフォーマンス“は、良い意味も悪い意味もある。 ”PCとモバイルとの間に回答に大きな違いをもたらさず(深刻なデバイスバイアス を引き起こさず)”、 そして、”PCのマトリクス設問と同じように回答に時間がかかり”、“PCのマトリク ス設問と同程度に回答者に嫌がられる”ということだ。 Tomoko Yoshida
  3. 3. What is a mobile optimized grid? モバイル最適化されたマトリクス設問とはどういうもの? • Mobile FIRST の思想に従って設計されたマトリクスはモバイル最適化と呼べるだろう。 ①質問項目の語句が短く(字数が少なく)、 ②スケール(尺度ポイント)が少なく、 ③スマホ画面に無理なく納まり、適切なページ展開がされる(ようにソフトが動く) ようになっていれば、回答者はPCで見るマトリクス設問と同じような感覚で回答できる。 それがモバイル最適化(Mobile optimized)マトリクスだ。 Tomoko Yoshida
  4. 4. What is a mobile optimized grid? モバイル最適化されたマトリクス設問とはどういうもの? • もうひとつの方法としては、Item-by-item 方式。 • これは、質問項目がひとつずつ画面に表示される設計。 • ひとつの項目について答えたら、スクロールして(あるいは、自動的に次の項目に飛ん で)次の項目について選択肢に回答するもの。 カンファレンスのプレゼンは、どれも、 この方法を推す傾向。 Tomoko Yoshida Item-by-item方式
  5. 5. What is a mobile optimized grid? モバイル最適化されたマトリクス設問とはどういうもの? 注)一画面一項目のItem-by-item方式を使うと、デバイスバイアスの少ないデータ が得られるが、一方で、所用時間は長くなってしまう。 Tomoko Yoshida PC MOBILE 1 いずれでも、スマホ画面に合わせて設計したマトリクスを使う 2 マトリクス(通常の) Item-by-item 方式(項目ごと) 3 Item-by-item 方式(項目ごと) スマホ画面に合わせたマトリクス 4 いずれでも、Item-by-item 方式 • 以下の4通りの比較をしたところ、ほぼ同じ結果が得られたという。つまり、モバイル最 適化されたマトリクスなら、PCと同じように結果を読めるといってよさそうだということだ。 しかるべく設計されれば、デバイスバイアスを乗り越えられる?
  6. 6. Long labels are a problem 字数が多い項目表記はバツ! Tomoko Yoshida • Don Dillmanが強調していたのは、長い(字数の多い)項目表記が、モバイル最 適化への弊害として立ちはだかるということ。 • たとえば、『旅行の行き先を選ぶにあたり重視すること』という質問群をマトリクスでたてた ときの、“カルチャーイベントや博物館などの充実” “移動距離やアクセス” “サーフィ ン、釣り、水上スキーやシュノーケリングなどのウォータースポーツの充実” といった評 価項目のことを指す。 訳者注:以下の図表は訳者による追記です。このような部 分を指しています。 非常に XX である まあ XX である どちら とも いえない あまり XX でない まったく XX でない XXXXX □ □ □ □ □ XXXXXXXXX □ □ □ □ □ XXXXXXXXXXXXX □ □ □ □ □ XXX □ □ □ □ □
  7. 7. Long labels are a problem 字数が多い項目表記はバツ! Tomoko Yoshida • 字数が多いということは・・・・・ • 画面内に項目が入り切らないか、もしくは、項目を表示したために評価尺度が一 覧できなくなり、そうすると、該当スケールボタンやスライダーが見えなくなる➡回答者 は、見える部分だけで適当に回答選択肢を選んでしまう • そもそも、評価項目にしても質問文にしても回答方法のガイダンスなどにしても、文 が長いと、回答者に意図が伝わらず、混乱を招くというのは、モバイルに始まった ことではない。 調査票設計は、事前の聞き取り調査をして“こういう聞き方をする とどういうふうに受け取られるか”を検証してからでないとダメ。
  8. 8. Turning smartphones horizontal is not a great option スマホを横向きにしてもらうというのは期待薄! Tomoko Yoshida • これまで、マトリクスなどを含む調査票の時は、スマホを横にして回答するように誘導 するのが良い方法とされてきたが、それは現実的ではないという結論に落ち着いてい る。 (頼んだって回答者はそんなことしてくれないというのが現実) • 頼んだって、回答者はスマホを横長にして見るなんてことはしてくれない。 • スマホを横長に持つのに抵抗がない人たちは、ごく一部、ゲーマーの若い子たちくら い。
  9. 9. Making studies Mobile First can change the results Mobile ファーストへの移行はリサーチ結果が変わることも意味する Tomoko Yoshida • PCで回答するのを嫌う(モバイルなら良い)人が、一定量存在するという事実を考えると、 モバイルファーストを推し進めることは、次のように、結果を変える可能性があるということにな る。 • 回答者が、PCとモバイルとで好きな方を選べる ➡回答者の幅が広がる ➡回答者の偏りが減る(“PCならやらない”という人が弾かれない) ➡調査結果が変わってくる • Edith de Leeuwは、カンファレンスの基調講演で、モバイル化がもたらす二つの変化を次 のように話した。 1. 望まない変化:デバイスが変わる(PC vs mobile)ことで生じる回答のゆがみ。 2. 望ましい変化:回答者の幅が広がる➡回答“者”のゆがみが減る。
  10. 10. Are there mode effects when using a mix of Mobile and PC? Mobile & PC のミックスにしたらどうなる?(訳者注:mode effectsは、日本語で はデバイスバイアスくらいが近いかと思うのでそうしておきます。) Tomoko Yoshida • モバイルを十分に考慮に入れない設計をすれば、デバイスバイアスは避けられない。 • 例えば、モバイルだとOAの回答が減る • 例えば、マルチアンサーのマトリクス設問への回答を、“モバイルでitem-by- item(既述)” vs “PCで従来型のマトリクス”で比較すると、モバイルでの item-by-itemの方が回答数が多くでる傾向
  11. 11. Tomoko Yoshida So, does that mean grids are ok? If well designed? ということは、賢く設計していれば、マトリクスOK! ということ? • そんなに簡単なことではないゾ。賢く設計すればマトリクスだってスマホ回答に耐えられる。 だが、問題は、スマホにしてもPCにしても、マトリクス設問は回答者が嫌がる設問形 式で、調査の途中棄権や、協力率低下に影響しているといることに変わりはないという ことだ。 モバイルであろうとPCであろうと、マトリクスは最小限にとどめ、マトリクスが避けら れないのなら、回答者にやさしいマトリクスになるように工夫をしなくてはいけないということ だ!
  12. 12. Reduce scale points 評価尺度の選択肢を減らせ Tomoko Yoshida • Sue Yorkをはじめとした何人かのプレゼンターは、Mobileファーストの重要性を説 き、そのためには、スケール(評価尺度)の質問を減らして、単純な回答選択肢 にすることを説いていた。 • 一方、この点に関するGfKのRandall Thomas & Frances Barlasによるケー ス発表は素晴らしかった。評価尺度の回答選択肢を減らして(訳者注:5段階を3 段階にするなど)みたところ、スマホでも見やすいにもかかわらず、PCと同様の回答 傾向が得られ、なおかつ (標準偏差などにみる)回答のばらつきは、より担保さ れていたということだ。 • 結果を受け、ThomasとBarlasが推奨する尺度評価法は、3段階(ポジ、ニュー トラル、ネガ)もしくは、(ニュートラルを除外した)2段階。
  13. 13. Anchored Scales are more consistent 評価尺度はきちんとanchor(錨で止める)した方が回答に一貫性が出る Tomoko Yoshida • Thomas & Barlasによると、評価尺度は、両極のみでなく、各尺度をきちっと刻んだ方が、モバ イルとPCの間でデータに一貫性が得られた。 • 訳者注:anchor とは錨で止めること。訳者はそれを解釈的に訳しました。更に、図で補足すると、以下の三種類 のうち、〇で囲んだやり方が、モバイルとPCとの間のデータの一貫性を保たれる傾向にあった(デバイスによる数字 のブレが少なかった)ということです。 どちらとも いえない 全く XXない あまり XXない まあ XXだ とても XXだ 全く XXない とても XXだ 全く XXない とても XXだ
  14. 14. Perhaps standardize on unipolar and anchored scales ということで、単極表現と尺度刻みをデフォルトとするのが良いだろう Tomoko Yoshida • 評価尺度の表現として、双極型(訳者例:『好き』⇔『嫌い』や『賛成』⇔『反対』)と、単極型(訳者 例:『おいしい』⇔『おいしくない』や『同意する』⇔『同意しない』など)がある。 • Thomas & Barlasによると、USAでは、双極型(bipolar)の方が、単極型(unipolar)よりも良 いパフォーマンスを示した。(訳者注:ここでいう良いパフォーマンス“perform better”は、文脈からす ると、モバイルとPCとの間の数値のブレが少ないということだと思います) • だが、彼らが合わせて指摘していたことは、(英語はそうだとしても)必ずしもすべての言語で、双極 型で的確表現があるとは限らないということ。 • というわけで、最終的には、 『評価尺度設問では、単極型の表現をつかって、尺度をひとつひとつ刻む』のがおススメ。
  15. 15. Are researchers training people to use PCs? リサーチャーは、普通の人たちにPC操作習得の訓練でもするつもりかねw? Tomoko Yoshida • Survey Monkeysなどの調べによると、アクセスパネルとアクセスパネル『以外』とで、回答のモバイル 率が次のように違っていた。 • アクセスパネル『以外』のサンプルを対象にした場合: (全回答者の)50%がモバイル • アクセスパネルを対象にした場合: 同20-30%がモバイル • これをどう読む? おそらく。。。パネル登録者の人たちは、過去にモバイルで回答しようとして、あまり にやりにくかったので、モバイルでの回答を諦めてしまったり、(PCを開くのがめんどくさければ)回答 すること自体をやめてしまったり、さらにさらに・・・モバイル一辺倒(?)の人たちは、パネル登録自 体をやめたり、パネルから抜けたりし始めているのではないか? • これらを考えると、モバイルファーストへの発想の転換、アプローチシフトは急務だと思われる。
  16. 16. Commercial researchers are doing a bad job at being Mobile First MRの輩は(社会調査などと比べて)Mobile Firstへの対応が遅れている Tomoko Yoshida • Sue York は、Research Nowによる次の表を示して、過去3年のモバイルへの取り組みの結果を示した。 ここ3年で進歩はないというのが読み取れるだろう。 1/3がモバイル回答が『不可能』だということだ! Mobile Incompatible (赤):モバイル未対応 Mobile Possible(オレンジ):モバイル『可能』 Mobile Friendly (薄緑):モバイルで『回答しやすい』 Mobile Optimized (濃緑):モバイル『最適化』
  17. 17. If it doesn’t work on mobile, don’t do it モバイル回答不可なものはやるべきではない! Tomoko Yoshida • 調査票によってはPCでないと無理なものもある(たとえば巨大マトリクスがあるとか、それ以外でも PCならではの回答者とのインタラクションをとりたいとか)という意見を持つ人もいる。 • だが、現実問題として、『モバイルで『しか』回答しない/したくない』という人を除外するということは、 リサーチそのものに関する多大なる妥協を意味すること、また、その傾向がこれからますます増える 傾向にあるということを十分に認識すべきである。 • PCオンリーの調査票を組んでいるなら、『モバイルでも回答できるように調査票をリバイスする』か、あ るいは、『とてつもなく偏ったサンプルからしかデータを得られないことを承知して調査に臨む』か、ふた つにひとつということになるだろう。
  18. 18. Sensors still not ready for the major league センサーはまだ開発途上 Tomoko Yoshida • カンファレンスでは、メディア接触のモニター、音楽視聴行動の音声によるキャプチャ、GPSを用いた旅行日記など、 センサー&アプリ使用に関連した興味深いプレゼンテーションがあった。 • 同時に、このようなセンサー活用のリサーチには、まだまだ課題が残されていることも明らかになった。 • たとえば、メディア接触状況を取り込むには、アプリのダウンロードが必要。ダウンロードを促す仕掛けやを考えなくて はいけない。謝礼も、ダウンロードの負担を考慮しなくてはいけないだろう。 • GPSによる位置情報を伴う旅行日記のパイロットスタディについての発表は、おそらくモバイルの強さと課題を最も 雄弁に語った題材といえるだろう。 1. 【GOOD!】従来型の紙ベースの旅行日記と比べ、訪問先での行動や移動距離、ルートなどについて、格段に豊富 で、しかも正確な情報が集まった 2. 【BAD!】すべての移動や行動をアプリがカバーできたわけではない。例えば、スマホのバッテリーが残20%くら いになると、アプリが自動的に終了。そうするとその時の行動情報がごっそり抜ける。情報量が増えるというこ とが逆に落とし穴になってしまう現実。
  19. 19. Sensors still not ready for the major league センサー関連はまだ開発途上 Tomoko Yoshida センサーについて、現時点でわきまえておくべきこと • すべてのスマホユーザーが協力してくれるわけではない。 ただ、代表性にこだわらず、限ら れたサンプルでリッチな情報をとりたいというときには有効。 • これまでの紙ベースのデータとの連結がほぼ不可能。 過去との「つながり」よりも「今、リッ チな情報をとる方ことが重要」との判断にいきつくまでは、時間がかかりそうだ。 • システム自体が日々進歩&変化している。このこと自体は良いのだが、それに対応しなく てはならないむずかしさ。システムの進化は往々にして過去との連続性に関する痛みを伴 う。 • パッシブデータの取得についてのインフォームドコンセントが、これまで以上に困難となる。
  20. 20. Data Privacy and Informed Consent – problems ahead プライバシーとインフォームドコンセントの問題 Tomoko Yoshida • そもそもMRはインフォームドコンセントに基づいてなされているものだが、Barbara Felderer&Annelies Blomのペーパーは、この点に関するモバイルのむずかしさを指摘 した。 ドイツのリサーチで・・・・・・ 1. 住所や郵便番号などを含む今いる場所の位置情報の入力を求めたところ、90% 以上がそれに応じた 2. さらに、その人たち(位置情報提供を快諾、住所や郵便番号の入力に応じたチ 人たち)にGPSで自動的に位置情報を取得することへのパーミッションを求めた ところ、1/3がそれを拒否 • この結果は、 以下を語る。 1. GPSによる位置情報の取得には、パーミッションが必ず必要である 2. だが、パーミッションはそう簡単に得られるものではない
  21. 21. まとめ Tomoko Yoshida 1. 『偏りのない回答者を集めたい』 AND 『PCvsモバイルのデバイスバイアスを防ぎたい』 のならば、調査票デザインでモバイル最適化が必要。 2. リサーチプラットフォーム自体はモバイル最適化が可能なものが増えてきている。遅れて いるのは、むしろリサーチャー側のモバイル最適化だ。 3. 『これをクリックすれば自動的にモバイル最適化される』ような魔法のボタンなどはない。 モバイル最適化にはリサーチャー側の努力が必要。例えば、『質問文/質問項目は、少 ない字数で簡単明瞭に』『評価尺度のポイント数を減らす』『回答選択肢は少なく& 少ない字数で』など。 4. PCvsモバイルのデバイスバイアスをどこまで避けるかは調査票次第。賢い設計をすれば バイアスは最小限に抑えられるし、思慮のない設計をすればバイアスは避けられない。 5. マトリクスはモバイルのみではなく、むしろリサーチ全体の問題。 6. マトリクスを避けられないのなら、『単極型表現』で『尺度をひとつひとつ刻む』方法が良 いだろう。 7. 新規質問作成にあたり、事前聴取が必要なことは言うまでもない。
  • YukieKaneko

    Aug. 7, 2017
  • NorikoKishida

    Aug. 7, 2017
  • ats_suzuki

    Aug. 5, 2017

2017年7月、リスボン(ポルトガル)で開催されたESRA(European Survey Research Association) カンファレンスに出席したRay Poynter氏が、そこで触れたモバイルリサーチ新事情を、ご自身の見解とともにブログで紹介していました。 貴重な情報なので、日本語にしてみようと思いました。 ご興味があればお読みください。

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