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JMRX 3月勉強会 2011. 3. 22


「次世代マーケティングリサーチ」をめぐる話


                Speaker: 萩 原 雅 之
  トランスコスモス株式会社エグゼクティブリサーチャー
       マクロミル ネットリサーチ総合研究所所長
            masashi.hagihara@gmail.com
どんなコンテクスト(文脈)に置かれているか

       渋谷・紀伊國屋書店        渋谷・ジュンク堂書店




                                     2
+




Amazon.co.jp
 2011.3.21
                   3
4
伝えたかったこと



• マーケティングリサーチの定義に拡張が必要であること


• マーケティングリサーチと広告が表裏の関係であること


• マーケティングリサーチにもイノベーションが可能であること




                                 5
KEY CHARTS
(7月の勉強会資料より)




               6
リサーチパートナーとしての消費者
 次世代       Social Platform x Marketing Research
マーケティング     – MROCs
 リサーチ       – WE-Research

 (NGMR)
          消費者の行動・意図がログになる
           Mega Data x Marketing Research
            – Beheiviour Tracking/Observation
            – Search/Buzz Monitoring


          認知・認識のための先端テクノロジー
           Cutting Edge Technology x Marketing Research
            – Neuroscience
            – Image/Video Recognition
            – RFID
                                            Source: 萩原作成   7
広告とマーケティングリサーチ



            消費者に伝える = 広告
           コミュニケーション・デザイン


  企 業                           消費者

         消費者を知る = マーケティングリサーチ
           マーケティング・インテリジェンス




                                      8
広告とマーケティングリサーチの類似点


                     広告         マーケティングリサーチ



   Web以前            伝統的広告         伝統的リサーチ
  Offline-Paid   (テレビ・新聞・雑誌)    (訪問面接・郵送・電話)

                     +              +
   Web1.0         インターネット広告      インターネットリサーチ
  Online-Paid    (バナー・リスティング)   (パネル・レアサンプル)

                     +              +
   Web2.0        ソーシャルメディア対応       次世代
 Owned/Earned     自社メディア対応      マーケティングリサーチ

                                        Source: 萩原作成   9
新しいマーケティングリサーチが必要となった背景


      • 消費者の変化 (グランズウェル)
        – 必要なものを企業ではなくお互いから調達するようになった


背 景   • 消費者観の変化 (行動経済学、ポストモダン)
        – 消費者は合理的ではない、言葉と行動は一致しない


      • 企業競争戦略の変化 (嶋口充輝氏)
        – 戦争型競争(市場シェア)から恋愛型競争(顧客内シェア)へ




                                 Source: 萩原作成   10
Traditional       New Gen

集める(回答)データ      集まる(傾聴)データ
 answering          listening

 集団のデータ           個人のデータ
  sampling            n=1

 スポットデータ          パネルデータ
   ad hoc            panel

 過去のデータ         リアルタイムデータ
 past / stock   realtime / stream

 意識のデータ           行動のデータ
  thought          behavior

 要素のデータ           関係のデータ
    node              link
                                    11
「消費者行動変化」の視点から




                 12
明日の広告 -変化した消費者とコミュニケーションする方法 (2008)

          第1章 消費者へのラブレターの渡し方
          第2章 広告はこんなにモテなくなった
          第3章 変化した消費者を待ち伏せる7つの方法
          第4章 消費者をもっともっとよく見る
              * その人のことをきちんと知ろうと目を凝らし、耳をすます
              * 消費者本位という視点
              * 「伝えてもらいたがっている人」のことをリアルに想像する
              * 初動で徹底的に消費者を分析すること
              * F1M1なんていう消費者はいない
          第5章 とことん消費者本位に考える
          第6章 クリエイティブの重要性
          第7章 すべては消費者のために

                                              13
• 君が人を好きになった時に取るべき最善の方法は、その人のことを知ろうと目

 を凝らし、耳をすますことだ。そうすると、君はその人が自分の思っていたよりも

 単純ではないことに気づく。極端なことを言えば、君はその人のことを実は何も

 知っていなかったのを思い知る。

• そこに至って、普段は軽く受け流していた言動でも、きちんと意味を考えざるを

 得なくなる。この人の本当に言いたいことはなんだろう? この人はなんでこん

 な考えかたをするんだろう? ってね。

                          ー 金城一紀 『映画編』



                                         14
Source: 電通   15
電通モデル


AISAS model (2004)




SIPS model (2011)




   Source: 電通
                     16
Source: 電通   17
18
米フォレスター社モデル

The Traditional Marketing Funnel




Comlexity Lies at the Center
of the Marketing Funnel
(2007)




                                   19
米マッキンゼー社モデル


Then: The Funnel Metaphor




Now: The Consumer Decision Journey, CDJ model (2009)




                                                       20
「イノベーション論」の視点から




                  21
イノベーション=周縁技術   湯川鶴章「次世代マーケティングプラットフォーム」より




                                            22
イノベーション=破壊的技術




                23
Hype Cycle / Hype Curve   (ハイプ曲線)
                Inflated Expectations
EXPECTATIONS




                                                        Productivity
                                        Enlightenment




                Trigger         Disillusionment

                                                            TIME
                                                                       24
25
26
質 疑 / ディスカッション




                 27
本書を読むと、「では、既存の調査会社(とくに伝統的といわれる調査会社)はどうすればいいのか?」というこ
とを考えさせられます。

   だが、本書でとりあげてきた次世代型のリサーチは、伝統的な調査会社ではなく、ネット企業や他業
   種で生まれてくるものがほとんどである。マーケティングリサーチ業界が数十年続けてきたルールや
   習慣にこだわればこだわるほど、他業種が提供するマーケティングインテリジェンスに顧客が流れ、
   ビジネス機会が縮小する懸念があるのは事実だ。(「Chapter5」p.183)

という状況なので。方法は、いくつかあると思います。

1. 所詮これらは辺境なんだから、と何もしない。(わりと多いんですよね、これ・・・)
2. 自前で、新たなシステムやサービスを構築する。(業界上位にある数社でないと資金的に難しいかも・・・)
3. すでにあるシステムを借りて、サービスを提供する。(ネット調査のシステムやパネルを持っていない調査会
社が、ネットリサーチ会社に外注するのと同じ形ですね・・・)

たとえば、ネットリサーチがシェアを増すときに、既存のリサーチ会社が対応した方法は、主にこれらの3つだっ
たように思います。しかし、これから求められるのは、第4の道であるような気がします。それは、「さまざまな会
社が提供するリサーチサービスの特徴をしっかりと理解し、クライアントの求める課題にあわせて、適切なサービ
スを選ぶ、あるいは組み合わせて提案できる」ことではないかと思っています。言い換えれば、「リサーチのデザ
イン」となるでしょうか。
                                マーケティングリサーチの寺子屋 2011.3.4
                                                           28

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