2017年3月 8日 (水)

政策課題の内閣府調査でも

マーケティングリサーチでインターネット調査が占める割合はかなり高く、2016年7月に日本マーケティング・リサーチ協会が発表した「第41回経営業務実態調査」によると、2015年度のアドホック調査の45.9%がインターネット調査となっています。

ただし、2012年度でも44.5%を占めていましたので、もう4、5年前からインターネット調査市場は成熟期に入っています。

〇JMRA「第41回経営業務実態調査」

http://www.jmra-net.or.jp/trend/investigation/index.html

当社が行っているインターネット調査の約7割は民間企業から委託を受けた、マーケティングリサーチです。

そして、残りの2割が大学の先生方からの学術調査で、1割が官公庁向け調査という感じです。

先日も内閣府消費者委員会様に「電力・ガス小売自由化に関する消費者調査」をご利用いただきました。

こちらは人口構成に合わせた4万人から1次調査を回収し、そのうちの電力会社や料金プランを変更済または変更手続中と答えた方を2次調査の対象者に抽出して、約1,600人から詳細な行動や意識を確認したものです。

限られた予算と短い期間で、4万人もの多くの国民から意見を聞けるのもインターネット調査だからできることだと思います。

こちらの調査結果は3月に開催された「公共料金等専門調査会」の審議に活用されて、内閣府のサイトでも公開されています。

この様な国の重要な政策課題の検討にも、インターネット調査が使われています。

私がインターネット調査を始めた1998年には全く想像も付かないことでした。。

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〇内閣府の調査レポート

http://www.cao.go.jp/consumer/kabusoshiki/kokyoryokin/doc/028_170302_shiryou2.pdf

調査名:電力小売自由化ならびに都市ガス小売自由化に関する消費者調査

● 調査対象: (1次調査)全国20-60代の男女40,000人(2次調査)1次調査で電力会社や料金プランを変更済または変更手続中と回答した回 答者のうちの1,600人

● 調査実施時期:平成29年1月~2月(インターネット調査)

● 調査実施会社:マイボイスコム株式会社

〇第28回 公共料金等専門調査会

http://www.cao.go.jp/consumer/kabusoshiki/kokyoryokin/senmon/028/shiryou/index.html

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2016年12月 5日 (月)

健康に良い成分に関するアンケート調査

健康は誰にとっても関心のあることですよね。

そして、健康のために健康食品やサプリメントを摂取する人も増えているようです。

そのため、一般の生活者が「健康に良い成分」についてどの様に考えているのか、当社の自主企画で1万人調査を行いました。

健康のために摂取している成分がある人は5割強もおられます。そして、摂取成分の上位5項目は「ビタミンC」「乳酸菌」「カルシウム」「ビタミンB」「たんぱく質」となっていました。

摂取成分に期待する効果は「健康維持」「免疫力・抵抗力向上」「体調不良の改善、病気の改善・悪化防止」「疲労回復」等が上位です。

そして健康のために摂取している飲食物は「牛乳、乳製品」「野菜、きのこ類」「大豆加工品」「魚介類、水産加工品、海藻類」「果物類」「卵」「精肉類、食肉加工品」が上位にあがっていました。

自分の健康を考える時に、他の人が何をどう考えて、どういう成分を摂取しているという情報は参考になると思います。

そして「一般の生活者がこう考えてこういう行動をしている」という客観的な情報が、他の生活者の消費行動に大きな影響を与えることから、この様なアンケート結果がCMや広告にも多く使われています。

この1万人調査は弊社の自主企画です。それは経費的にもインターネット調査だからできることです。

1万人調査を郵送調査でやったら、20万人位に調査票を発送することが必要で、それだけでも3千万円くらいかかります。

うちの様な中小企業が自社の費用でやるなんてとっても不可能な金額です。

この様な生活者に関する調査情報が、沢山世の中に発信できるのもインターネット調査ができたからですね。

◇健康に良い成分に関する調査(第2回)

【調査対象】「MyVoice」のアンケートモニター
【調査方法】インターネット調査(ネットリサーチ)
【調査時期】2016年09月01日~09月05日     【回答者数】11,488名
【属性情報】32項目
【調査機関】マイボイスコム株式会社

 http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=21814

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〇アンケートデータベース(MyEL)

 http://myel.myvoice.jp/


      

2016年10月 6日 (木)

「乳酸菌飲料を毎日飲む人」のデータマイニング分析

 富士通さんが当社が提供する「アンケートデータベース(MyEL)」で作成した、アンケート・データマイニングの「オムニサーチ」を使ったマイニング分析の1例を紹介します。

こちらは「乳酸菌飲料調査」で、「ほとんど毎日乳酸菌飲料を飲んでいる」と答えた1,380人が、それ以外の食関連で回答の相関が高い設問項目を並べたものです。

プラスの相関はオレンジ色で、マイナスの相関は黄緑色で表記をされています。

これを見ると、「ほとんど毎日乳酸菌飲料を飲んでいる方は」、、、

  ↓ ↓ ↓ ↓

1)からだのためにいいと思って、「乳飲料・乳酸菌飲料」を習慣的に摂取している。

2)「特定保健用食品(トクホ)」で、直近1年間で「乳飲料・乳酸菌飲料」を購入した。

3)毎日、乳製品:牛乳・乳飲料、乳酸菌飲料、チーズ、バター、ヨーグルト、アイスクリームなどの乳製品を食べている。

 といった乳製品関連の関連性が高く現れます。これは当然の関連性だと言えるでしょう。

 しかし、乳製品関連以外との回答との関連性を見ると、、、

  ↓ ↓ ↓ ↓

1)お腹の調子や、便通改善のために特定保健用食品を選んでいる。

2)殆ど毎日「市販のお惣菜(お店で売られている、そのまま食べられるおかず・副食物)を買っている。

3)週に2~3回、和菓子を購入している。

4)間食をする時に「脂っこくないもの」を意識して選んでいる。

5)自宅で和食のおかずを食べる時に、材料の産地を気にしている。

6)明治を独自性のある乳業メーカーだと思っている。

7)ほとんど毎日「ガム」を食べている。

8)「森永牛乳プリン」をよく食べている。

9)キャンディを購入する時に「添加物」を重視して選んでいる。

10)「プリスクネオ ストロベリーミント」を買っている。

 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

とこんな風に、乳製品や乳酸品以外の生活者の購買や、消費行動の特性を発見することができます。

これは「乳酸菌飲料」ではなく、特定の商品ブランドでもできますので、簡単に、自動的に自社商品利用者のペルソナも作れるのではないでしょうか。

「オムニサーチ」のデータマイニングの結果は、考えるヒントでしかありませんが、新しいマーケティングを考える材料になるかもしれませんね。

サービスの詳細は下記の富士通さんのサイトをご覧ください。

〇富士通 アンケートマイニングサービス 「オムニサーチ」

http://www.fujitsu.com/jp/services/application-services/information-management/web-integration/strategy/omunisearch/

 

あなたが選んだ「ほとんど毎日」と相関があるものは・・・
乳飲料・乳酸菌飲料 
【からだにいい食事・食べ物(第2回)】Q5.(全員)あなたが、からだのためにいいと思って、習慣的に摂取している飲み物は、下記のどの分類にあてはまりますか。(複数回答可)
0.298692
乳飲料・乳酸菌飲料 
【「特定保健用食品」の利用(第4回)】Q2.「特定保健用食品(トクホ)」で、あなたが直近1年間に購入したことのある商品をすべて選択してください(複数回答可)
0.212179
毎日 
【乳製品メーカーのイメージ(第3回)】Q1.あなたは日ごろ、乳製品をどの程度食べて(飲んで)いますか ※乳製品:牛乳・乳飲料、乳酸菌飲料、チーズ、バター、ヨーグルト、アイスクリームなど
0.194223
乳飲料・乳酸菌入り飲料 
【朝食(第7回)】Q2.(Q1で1~4にお答えの、朝食を食べる方) あなたは普段、朝食に何を食べますか。(複数回答可)
0.182823
ほとんど毎日 
【ヨーグルト(第7回)】Q1.あなたはヨーグルトをどれくらい食べていますか。(飲むタイプのヨーグルトは除きます)
0.169512
乳飲料・乳酸菌飲料 
【「特定保健用食品」の利用(第4回)】Q5.(Q3で「1.効用を意識して選ぶ」とお答えの方) 効用を意識して購入したことがある「特定保健用食品(トクホ)」の種類をすべて選択してください。(複数回答可)
0.162940
体の免疫力増強 
【ヨーグルト(第7回)】Q5.(Q2で1~7にお答えの、ヨーグルトを食べる方) あなたがヨーグルトを摂取する理由をお聞かせください。(複数回答可)
0.158716
トクホ(特定保健用食品)であること 
【乳製品メーカーのイメージ(第3回)】Q2.乳製品を購入する際にあなたが重視するのはどんなことですか。(複数回答可)
0.157772
食べ物に対する知識 
【秋の味覚(第4回)】Q4.(全員)あなたが秋の味覚を味わうときに重視することは何ですか。(複数回答可)
0.146690
飲むヨーグルト 
【ヨーグルト(第7回)】Q2.(全員)あなたがよく食べる市販のヨーグルトは、次のうちどのタイプですか。(複数回答可)
0.144380
ほとんど毎日 
【豆腐(第2回)】Q1.(全員)あなたはどのくらいの頻度で豆腐を食べますか。
0.140782
特定保健用食品(トクホ)を選ぶ 
【からだにいい食事・食べ物(第2回)】Q3.(Q2で1~2にお答えの、気を付けている方) からだにいい食べ物・飲み物をとるにあたり、どのようなことに気をつけていますか。(複数回答可)
0.134827
ほとんど毎日 
【お惣菜(第5回)】Q3.(全員)あなたは、Q1の1~10のような、市販のお惣菜(お店で売られている、そのまま食べられるおかず・副食物)をどのくらいの頻度で購入しますか。お弁当やおにぎり・麺類などの主食以外についてお聞かせください。
0.134738
お腹の調子を整える、便通改善 
【「特定保健用食品」の利用(第4回)】Q4.(Q3で「1.効用を意識して選ぶ」とお答えの方) 効用を意識して購入したことがある「特定保健用食品(トクホ)」の効用をすべて選択してください。(複数回答可)
0.134453
脂っぽくない 
【間食(第4回)】Q6.(間食をする方) あなたが、間食で食べる・飲むものを選ぶとき、どのようなことを重視しますか(複数回答可)
0.134160
常に気を付けている 
【からだにいい食事・食べ物(第2回)】Q2.(全員)あなたは、からだにいい食べ物・飲み物をとるよう、気を付けている方ですか。
0.133703
材料の産地 
【和食】Q6.(Q3で1~15にお答えの、和食を食べる方) あなたは、自宅で和食のおかずを食べるにあたり、どのような点を重視しますか。(複数回答可)
0.132579
明治 
【乳製品メーカーのイメージ(第3回)】Q4.以下のメーカーの中で、「独自性がある」と思うのはどれですか。(複数回答可)
0.132557
お腹の調子を整える、便通改善 
【「特定保健用食品」の利用(第4回)】Q8.(全員)あなたは、「特定保健用食品(トクホ)」の中で、どのような効用があるものを利用してみたいと思いますか。(複数回答可)
0.131737
ヨーグルト 
【「特定保健用食品」の利用(第4回)】Q5.(Q3で「1.効用を意識して選ぶ」とお答えの方) 効用を意識して購入したことがある「特定保健用食品(トクホ)」の種類をすべて選択してください。(複数回答可)
0.131020
週2~3回 
【和菓子(第2回)】Q5.(全員)あなたは和菓子をどのくらいの頻度で購入しますか。
0.130110
ほとんど毎日 
【ガム(第3回)】Q1.あなたは、ガムをどのくらいの頻度で食べますか
0.128589
効能・効果 
【乳製品メーカーのイメージ(第3回)】Q2.乳製品を購入する際にあなたが重視するのはどんなことですか。(複数回答可)
0.128516
森永牛乳プリン〔森永乳業〕 
【プリン(第2回)】Q5.(Q1で1~6にお答えの、プリンを食べる方) あなたが直近1年以内に食べた市販のプリンをお聞かせください。※飲食店で食べたものや、ケーキ店のプリンは除きます(複数回答可)
0.128502
添加物 
【キャンディ(第4回)】Q5.(Q1で1~4にお答えの、キャンディを食べる方) キャンディを購入するとき、どのような点を重視して商品を選んでいますか(複数回答可)
0.128425
フリスク ネオ ストロベリーミント 
【タブレット菓子(第4回)】Q1.次のようなタブレット菓子(錠剤のような粒状のお菓子)で、あなたが直近1年間に食べたものをお選びください。(複数回答可)
0.128218
よく買う 
【プレミアム食品・飲料】Q1.あなたは、通常の価格よりやや高めの、プレミアム食品・飲料(お菓子含む)を購入することがありますか。
0.127629
非常に関心がある 
【大豆食品(第4回)】Q1.あなたは大豆食品にどの程度関心がありますか
0.127302
スーパー 
【ガム(第3回)】Q5.(Q1で1~7にお答えの、ガムを食べる方)あなたはガムをどこで購入しますか。(複数回答可)
0.127191
効能・効果 
【ヨーグルト(第7回)】Q6.(Q2で1~6にお答えの、市販のヨーグルトを食べる方) あなたが市販のヨーグルトを購入する場合、重視するものは何ですか。(複数回答可)
0.126556
乳飲料・乳酸菌飲料 
【パン(第3回)】Q4.(パンを食べる方) あなたが、パンと一緒に飲むものをお聞かせください。(スープ・汁物は除く)(複数回答可)
0.125053
食事の後 
【ガム(第3回)】Q4.(Q1で1~7にお答えの、ガムを食べる方)あなたがガムを食べるのはどのような場面ですか。(複数回答可)
0.124172
詳しく知っている 
【食品表示】Q5.(全員)あなたは、「特定保健用食品(トクホ)」をご存じですか。
0.123442
その他 
【キャンディ(第4回)】Q4.(Q1で1~4にお答えの、キャンディを食べる方) キャンディ(飴)のメーカーで、あなたが好きなメーカーをお聞かせください(複数回答可)
0.122297
意識している 
【大豆食品(第4回)】Q5.あなたは、普段の食事に、大豆食品を意識して取り入れている方ですか
0.122255
毎日 
【食と家族のコミュニケーション(第2回)】Q1.あなたが、同居のご家族と一緒の時間に「朝食」を食べるのはどのくらいの頻度ですか。家族全員がそろわなくても、2人以上そろう場合についてお聞かせください。 ※一人暮らしの方は「家族と同居していない」を選んでください。
0.121393
健康によさそう 
【乳製品メーカーのイメージ(第3回)】Q2.乳製品を購入する際にあなたが重視するのはどんなことですか。(複数回答可)
0.121193
みそ 
【塩・塩分】Q7.あなたが現在購入または利用している、市販の減塩商品をお聞かせください。(複数回答可)
0.121128
胃腸の調子を整えるため 
【ヨーグルト(第7回)】Q5.(Q2で1~7にお答えの、ヨーグルトを食べる方) あなたがヨーグルトを摂取する理由をお聞かせください。(複数回答可)
0.121025
健康への配慮 
【昼食(第4回)】Q6.(Q1で1~15にお答えの、昼食を食べる方) あなたが平日の昼食のメニューについて、重視することは何ですか。(複数回答可)
0.120841
ほぼ毎日 
【つけもの(第2回)】Q3.あなたは普段どれくらいの頻度でつけものを食べますか。自宅以外もあわせた頻度をお聞かせください。
0.120552
週に3~4回 
【料理の素(第4回)】Q4.(Q2で1~11にお答えの、料理の素を利用する方) あなたは、料理の素を、どのくらいの頻度で利用していますか。
0.120208
スパイス 
【使い切り・小分けタイプの商品】Q6.(Q3で13にお答えの、小分け・使い切りサイズの「調味料」を利用する方) あなたがご自宅用に利用している、小分け・使い切りの「調味料」について、お聞かせください。※お弁当用も含みます。(複数回答可)
0.120096
ほとんど毎日 
【ヨーグルト(第6回)】Q1.あなたはヨーグルトをどれくらい食べていますか(飲むタイプのヨーグルトは除きます)
0.120003
ほぼ毎日・1日2回以上 
【果物(第2回)】Q5.(Q3で1~11にお答えの、果物を摂取する方) あなたは、果物を、どのくらいの頻度で食べますか。
0.118560
健康への配慮 
【朝食(第7回)】Q5.(Q1で1~4にお答えの、朝食を食べる方) あなたが朝食のメニューを決める際、重視することは何ですか。(複数回答可)
0.118271
メーカー、商品ブランド 
【チョコレート菓子(第2回)】Q6.(Q1で1~7にお答えの、市販のチョコレート菓子を食べる方) あなたが市販のチョコレート菓子を購入するとき、どのような点を重視して選びますか。(複数回答可)
0.118105
朝・昼食や前日のメニューとバランスがとれている 
【食事のメニューの決め方(第2回)】Q8.(Q6で1~6にお答えの、夕食を作る方) あなたが夕食のメニューを決める際に重視していることはどのようなことですか。(複数回答可)
0.117797
〔エスビー食品〕ピアット(ドリア、雑炊、ビビンバ、リゾットなど)  0.117460

 

2016年9月26日 (月)

アンケート・データマイニング「オムニサーチ」

マイボイスコムでは、1998年7月から毎月、食、飲料、住、家電、流通、通信、金融、季節催事等の自主調査を実施して来ました。

この自主調査は、回収数が1万人超と大規模で、多ジャンルの調査データが約2,500テーマも蓄積しれており、これらの大規模な生活者データを「アンケートデータベース(MyEL)」として、皆様にご提供しています。

この度、富士通様、富士通ソフトウェアテクノロジー様との業務提携で、「アンケートデータベース(MyEL)」の多様な調査データを、データマイニングできるサービスが始まりました。

アンケート・データマイニングのサービス名は「オムニサーチ」で、富士通様のデジタルマーケティングサービスの1つとして提供されます。

POSデータ分析では、「缶ビール」と「紙おむつ」の併売行動が見つかり、それらの関連性が店づくりに活用されています。

アンケートデータには、POSデータの実態データにはない、生活者の「なぜ」、「なに」、「どの様に」というインサイトの利用や重視点、利用シーンなどの情報が含まれています。

これらの生活者インサイトデータも含めたデータマイニングツールは、これまでになかった新しいサービスになると思います。

「オムニサーチ」のサービス詳細は、下記の富士通様のサイトをご覧ください。

〇富士通 アンケートマイニングサービス 「オムニサーチ」

http://www.fujitsu.com/jp/services/application-services/information-management/web-integration/strategy/omunisearch/

 

2016年7月26日 (火)

リオデジャネイロオリンピック調査

7月上旬に「リオデジャネイロオリンピックの1万人調査」をやりました。

関心ある人は40%で、ロンドンオリンピック56%、北京オリンピック56%、アテネオリンピック73%と比べてかなり低いようです。

どうして関心が低いのでしょうね?

南米だと距離感があるのでしょうか?

世界中のテロや、ロシアの組織的ドーピングなども微妙に影響しているのでしょうか?

4年に1度の世界的なスポーツと平和の祭典を素直に楽しめる世の中でありたいですね。

1.リオデジャネイロオリンピックの関心度
〔(全員)あなたは「リオデジャネイロオリンピック」にどの程度関心がありますか。〕

リオデジャネイロオリンピック

リオデジャネイロオリンピック関心層(「非常に関心がある」「やや関心がある」の合計)、非関心層(「あまり関心がない」「全く関心がない」の合計)が各4割です。2012年のロンドンオリンピックと比べ、関心層の比率が低くなっています。
性別による差はあまり大きくありません。年代別にみると、10代と50代以上では関心層が各5割弱で、他の年代よりやや高くなっています。男性20代、女性20・30代では非関心層が各5割強~6割弱で、他の性年代に比べ関心度が低いことがうかがえます。

〇リオデジャネイロオリンピックの1万人調査
http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=21616 

2016年5月24日 (火)

「テキストマイニング(TextVoice)」の説明動画

色々な調査手法がありますが、最近で最もインパクトがあったのが「インターネット調査」であったと思います。

しかし、インターネット調査は定量分析が中心であり、調査の設計にもとづいて回収されたデータからの整理や理解になります。

そして、インターネット調査の後で、グループインタビューやデプスインタビューで定性分析を行うクライアント様も沢山おられます。

マーケティングの施策には、定量で構造的に市場を把握することと、定性で新たな気付きを得ること、この2つが必要なのだと思います。

インターネット調査でもリッチなテキストが沢山回収できますし、ソーシャル上の書き込みや、企業サイトへの問合せでも、お客様のご意見を沢山集めることができます。

そして、数年前には定性情報から新しい発見や真実を見つけたいというニーズが増えて、「定性重視」という流れありました。

しかし、最近はまた定量分析に戻って来たようにも感じています。

それは、定量では分からない貴重な情報があるのは分かっていて、そこに期待をしたのですが、適切にその中身を理解できるツールがなかったので、諦めて定量に戻って来た。ということではないかと思います。

従来の「テキストマイニング・ツール」は、単語のカウントと、2つの言葉の係り受けの関係から、テキスト全体の意味を理解しようとするものが主でした。

言葉の繋がりを示す蜘蛛の巣の様な図で見て、その背景も含めて分析者が内容を解釈する。

しかし、このアプローチでは分析者の主観的な解釈が強く、意見の内容が構造的に見えてこないため、社内関係者のベクトル合わせができないという意見をたくさん聞いています。

「お客様のフリーアンサーが貴重なことは分かっているし、そこに重要なヒントが隠されていることも分かっています。しかし、沢山の生の意見を集めても、その内容を構造的に分析できないと実際には活用できないので、もうFAを取るのは止めました。」というご意見を伺ったこともあります。

そこに挑戦するために開発したのが、「テキストマイニング(TextVoice)」です。

「TextVoice」はインターネット調査等で回収した、大量のテキストデータを、CSVファイルを読込ませるだけで、辞書も作らずに、最大6つの言葉の組合せまで自動で分類できます。

すると5W2Hの多くが入るので、1つの文章として意味の理解がし易くなります。

「テキストマイニング(TextVoice)」の操作を5分で説明する動画を作りました。

大量のテキストデータを効果的に分析したいとお考えでしたら、このムービーをご覧ください。

〇「テキストマイニング(TextVoice)」の説明動画(5分)

https://www.textvoice.jp/info/images/movie20160506.mp4

https://www.textvoice.jp/info/

2016年5月 6日 (金)

ビッグデータ活用展2016

マイボイスコムでは独自の「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」を提供していますが、
5/11~13に東京ビッグサイトで開催される「ビッグデータ活用展」に出展します。

〇テキストマイニング・ツール(TextVoice)
 http://www.textvoice.jp/info/
簡単なテキストマイニングのデモもできますので、ご興味があれば、是非、お立ち寄りください。
小間番号は(東27-37) です。

【2016 ビッグデータ活用展】 http://www.data-m.jp/
※こちらで無料招待券が申し込めます。

(展示会の様子もご紹介します)

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2016年4月 5日 (火)

聞き耳・2016年タレントイメージ調査

マイボイスコム と読売広告社でライフスタイルによる生活者分類を行い、77,000人のオリジナルパネル(キキミミパネル33-Voice)を構築して、調査・分析サービスを提供しています。

本パネルを対象に、タレントに関するイメージ調査(2016年)を2016年2月に実施致しました。3月にニュースリリースをしたのでお知らせします。

好きな男性タレント、女性タレントを見ると確かにそうだなあ、という方が並んでいます。

そして、キキミミパネルの「聞き耳」と言われている方が好感度を持っている人が、今後ブレークする可能性の高い方です。

NHKの朝ドラで活躍したディーン・フジオカさんや、菅田将暉さん、高畑裕太さんなどが、聞き耳さん達が注目しているタレントです。

そして、聞き耳の方が自由回答で書いたタレントには、男性では町田啓太、浦井健治、間宮祥太郎、上遠野太洸、女性では桜井日奈子、清野菜名、唐田えりか、浜辺美波、アーティストではアレキサンドロスらの名前があがっており、今後の活躍が期待されます。

「キキミミパネル(33-Voice)」は、慶應大学商学部の清水聰教授の「聞き耳・死神研究」をベースに、清水先生と読売広告社、マイボイスコムの3社で構築運用をしているものです。

こちらは消費財ブランドだけでなく、タレントについても、ブランドの将来診断ができるのが面白いところです。興味があれば下記ご覧ください。

〇タレントイメージ調査のニュースリリース
 http://www.myvoice.co.jp/news/pdf/33release160329.pdf
〇キキミミパネル(33-Voice)」
 http://www.myvoice.co.jp/menu/33-voice.html

◆好きな男性タレントは、ジャニーズグループの躍進が目立つ結果。
20-60代の男女全体で好きな男性タレントを聞いたところ、嵐やSMAP、TOKIOなど、ジャニーズ事務所所属グループのランク上昇も目立つ結果となった。
一昨年首位の阿部寛が昨年首位のマツコ・デラックスを再び抜いて首位へ。

男性ランキング2016

◆好きな女性タレント、3位には結婚を発表した北川景子がランクイン。
◆有村架純が前回29位から4位にジャンプアップ。

好きな女性タレントでは、綾瀬はるか、新垣結衣が昨年と同様、トップ2にランクインし、人気の強さを見せた。3位には先日結婚を発表した北川景子がランクイン。
昨年29位だった有村架純が4位にジャンプアップ、他にも竹内結子、桐谷美玲などが上位へ躍進。

女性ランキング2016

◆聞き耳層が選ぶ!「今後ブレイクすると思うタレント」

高感度な生活者=「聞き耳層」が支持する次世代タレント首位は、ディーン・フジオカ。
「聞き耳層」=この人たちに好かれるとヒット&ロングセラーにつながる可能性が高い、感度の高い生活者。
彼らが注目する次世代のタレントは、今後のブレイクと、その後の長い活躍も期待できる。聞き耳層が
支持する次世代タレントの特長は、「話題性」とともに、「信頼」「個性」「親しみやすさ」をも備えている点。
 
聞き耳ブレイク

◆こんな人にも注目!聞き耳層が選ぶ「ブレイク候補」
じわじわブレイク中?
聞き耳層が注目している、その他・次世代タレントはこの人たち。

トップ10入りした次世代タレント以外にも、“聞き耳層”が今注目しているタレントの自由回答には、
話題のタレントや個性派タレントの名前が挙がった。
男性では町田啓太、浦井健治、間宮祥太郎、上遠野太洸、女性では桜井日奈子、清野菜名、唐田えりか、浜辺美波、アーティストではアレキサンドロスらの名前が。今後の活躍が期待される。

聞き耳ブレイク候補

2016年1月22日 (金)

テキストマイニング事例(コンビニ調理品の不満)

マイボイスコムでは「コンビニ調理品」についての調査を継続して実施しており、今回で6回目になります。今回は11,032名の方から回答を得ることができました。
調査内容は、コンビニ調理品(からあげや肉まん、おでん、ソフトクリーム等の店内で調理した食品)について、購入頻度、購入したもの、購入シーン、購入重視点等について聞かせていただきました。
また、「コンビニ調理品への不満」を自由回答で聞いて、約4,600件のコメントが集まりました。

今回はこの「コンビニ調理品への不満」に関する大量のテキストデータを、弊社独自のテキストマイニング・ツール(TextVoice)で分析しました。分析結果の概要を本日リリースしましたのでご紹介します。

【本リリースの電子ファイルは下記にあります】
https://www.textvoice.jp/info/pdf/textvoice_news20160122.pdf

■分析データと分析手法

【データ】
・マイボイスコムの「アンケートデータベース(MyEL;ミエル)」
 「コンビニ調理品の利用に関するアンケート調査(第6回)」
 「コンビニ調理品についての不満」(自由回答)
・自由回答のテキスト数:約4,600件
・調査時期:2015年12月 

 調査概要:http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=20905

【分析手法】
・「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」を使ったテキスト分析※

(※TextVoiceでは、CSVファイルのテキストデータを入力するだけで、辞書の事前準備もなしで、以下の4つの分析結果が自動で出力します。) 

 1)サマライズ      :最大6つの言葉のつながりで内容を分類
 2)フォーカス      :強い言葉のつながりで、注目ポイントを抽出
 3)パースペクティブ  :テキストの背後に隠れた意味を見つけ出すマッピング
 4)セグメント      :各チェーンの魅力や、属性ごとの関心点を抽出する属性分析

■「価格が高い」「添加物の多さ」「時間帯による品揃え」
まず、回答者全員の意見の大要を知るために、<サマライズ>を見ます。
●サマライズ
・どんな内容があるのか、最大6つのピース(言葉)の組合せで分類し、内容理解。
・該当する、もともとの原文の件数を数えて、ボリューム把握。原文の確認も可能。

■全体的には「価格が高い」「添加物が多い」「時間帯によって品揃えが悪い」ことが、よく感じられていることがわかりました。
また、種類を増やしてほしいという要望のほか、おでんを販売している容器の蓋や、ほこりの混入について、心配している人が多いことも確認できました。

図1.サマライズ 出現量上位10位まで抜粋

■「おでんのほこり」「混雑時の注文」「材料、産地」が気にかかる
注目すべき「少数意見」を見つける、<フォーカス>機能からは、3つの注目ポイントが示唆されました。

「おでんのほこり」「混雑時の注文しづらさ」「材料、産地の表示」について、強い懸念を持つ生活者がいることが推察されます。

これらへの対応が、顧客満足を生み出す梃子になると思われます。
 

図2.フォーカス

■「価格が高い」「添加物の多さ」「時間帯による品揃え」
生活者の声から、隠れた意識の構造を見出すために、<パースペクティブ>分析を行いました。
●パースペクティブ
・抽出された内容の間の「距離」を計算し、言葉の地図を描くことで、テキストデータに隠れた意識の構造を明らかにする分析。

 お互いが近いか遠いかの位置関係のみから、図の上下左右に関係なく解釈する。

■パースペクティブを見ると、大きく6つの不満に分類できると判断しました。

左端には、「価格の高さ」への不満が独立してひとつの極を作り、右上に行くほど、健康や安全性への関心が集まっていることがわかります。また、下側には、種類や量、時間帯により品揃えが悪いことが集まり、コンビニらしい、便利さを求めていることがわかります。右下~その上にかけては、調理品がちゃんと温かいことや、美味しさへの言及が見られ、購入した後、実際に食べた感想など、購買後の評価が垣間見えます。

図3.パースペクティブ

■女性と男性で不満のポイントは違う?
次に、性別や年齢、購入頻度などの利用者の属性ごとの特徴を見るため、<セグメント>分析を見ることにしました。セグメント分析では、その属性の人が、他の属性の人に比べて言いやすい傾向のある内容を自動で抽出します。※数値は2以上が重要さの目安

●女性は「添加物や塩分、カロリーが気になる」
女性の特徴としては、「食品添加物の多さ」を気にする傾向があるようです。また、「塩分やカロリー」「材料、産地、表示」についても女性の持ちやすい不満のようです。その他、「出来上がってから時間がたっていること」「肉まんや中華まんなどが温かいこと」等、 女性はいくつも不満を感じていることが伺えます。 

図4.女性

●男性は「値段が高い」の一点のみ
男性の不満の特徴は、「値段が高い」が上がりました。女性に比べると、男性に特徴的な不満は非常に少なく、「価格訴求」が男性にとってわかりやすいポイントだと思われます。
※女性に比べて男性の特徴が少ないのは、コンビニ調理品以外の様々なデータ分析にも共通して見られる傾向です。 

図5 男性

●女性をさらに年代まで追うと・・・
女性については、さらに20代~50代まで、10歳ごとに特徴を追いました。
■女性20代は「衛生面」、女性30代は「いつも食べたいときに限って品切れ」、女性40代は「肉まん・中華まんが温かいこと」、女性50代は「全体的に味付けが濃い」等の不満があることがわかります。

図6 女性20代
図7 女性30代
図8 女性40代
 
図9 女性50代

●ほとんど毎日購入する人の不満は・・・
購入頻度ごとに見ることもできます。
■ほとんど毎日購入する人は、「種類をもっと増やしてほしい」という不満が特徴的です。
また、週に3~4回購入する人は「店舗ごとの違い」や「時間帯によっては販売してないものがあること」「塩分やカロリー」についても不満のようです。
月に1回程度購入する人については、「全体的な味付けの濃さ」「長く待たされることがあること」「時間帯によっては品揃えが悪いこと」が、足が遠のく要因であることが伺えます。 

図10 ほとんど毎日
図11 週に3~4回
図12 月に1回程度

このように、ターゲットセグメントに特有の不満を捕まえられます。

■TextVoiceを使ってテキストマイニングをすると、お客様の声をより身近に感じられるようになります。
以上のように、コンビニ調理品についての約4,600人から寄せられた不満の声を分析することができました。ニーズ、ウォンツ、ディマンドがますます見えづらい時代、仮説を立てたり、予測をすること自体が困難となっています。
そんなとき、素直にお客様の声自体に向き合ってみることが賢明ではないでしょうか?

TextVoiceは今までにない、使いやすさと分かりやすさを兼ね備えた、全く新しいテキストマイニング・ツールです。簡単な操作で、事前に辞書を準備することもなく、大量のテキストデータの構造を発言の意味で分析することができます。

ご興味があれば、下記サイトをご覧ください。

マイボイスコムでは、インターネット調査で集めた大量の純粋早期のコメントを、「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」で分析することで、生活者理解を深めることをお勧めしています。

〇テキストマイニング・ツール(TextVoice)

 https://www.textvoice.jp/info/

2015年11月 5日 (木)

ファーストフードチェーンの好きな理由(テキストマイニング事例)

マイボイスコムでは、独自に開発した「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」のサービスを提供しています。このテキストマイニング・ツールで、大手ファストフード・チェーンのロイヤルカスタマーが感じているチェーンブランドの魅力を分析した結果をリリースしました。      

【分析データ】 マイボイスコムの「アンケートデータベース(MyEL)」の 「ファストフードの利用に関するアンケート調査(第7回)」から 「最も好きなファストフード店が最も好きな理由」(自由回答) ・回答者数:5500件強のテキストデータ、調査時期:2015年9月 

調査概要:http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=20607

今回はこの5500名の声をただ読み込むのではなく、「テキストマイニング・ツール(TextVoice)」を使ったテキストマイニングを行い、 各チェーンごとに感じられている「良さや魅力を」を抽出しました。

〇「野菜の多さ」「価格の安さ」が求められている

回答者全員の意見を見るためにまずは<サマライズ>を見ました。 サマライズはどんな内容があるのか、最大6つのピース(言葉)の組合せで分類し、内容理解を進めるとともに、該当するもともとの原文の件数を数えて、ボリュームを把握する機能です。

すると、「野菜が多くとれること」、「価格が安いこと」がファストフード店を選ぶ際に、 多くの人が挙げるポイントになっていることがわかりました。

また、「フライドチキンが好き(好みである?)」「手軽に利用できる場所」「安心できるこだわりのある食材」といった点も、多くの人にわかりやすいアピールポイントであることが伺えます。(参照:図1サマライズ 出現量上位10位まで抜粋)  

図1サマライズ

〇「慣れている、なじみがある、親しみがある」が梃子になる?

注目すべき「少数意見」を見つける<フォーカス>機能からは、3つの注目ポイントが示唆されました。

「慣れている、なじみ、親しみがあること」「たまに無性に食べたくなること」「手作り感、丁寧に作っている感じ」が感じられること。これらはそのチェーンと顧客との強いつながりのキーとなり、クチコミなどの起点、梃子になる話題なのかもしれません。(参照:図2フォーカス)

図2フォーカス

 

■モスバーガー、マクドナルド、ケンタッキー・・・なぜ選んでる?

次に、各チェーンが選ばれている特徴をつかむために<セグメント>分析を見ることにしました。

セグメント分析では、ファストフード店全体の中で、特にそのチェーンに特徴的な意見を、少し潜在意識にさかのぼって抽出することができます。5500人中、最も好きとの声が一番多かったのはモスバーガー、次いでマクドナルド、ケンタッキーフライドチキン、と続きます。 今回の調査では、上記の3ブランドに加え、ミスター・ドーナツ、サブウェイ、フレッシュネスバーガーが最も好きという方を対象として分析しました。

●モスバーガーは「食材の安心感、こだわり」 モスバーガーに最も特徴的なのは「食材の安心感、こだわり」でした。その他にも「オリジナルで(が)おいしい」「少し値段は高いが本格的」「手作り、丁寧」など、食材以外にも、商品のオリジナリティや作り方の丁寧さなどが感じられており、それが価格が少し高くても支持される要因のようです。

図3モスバーガー

 

●マクドナルドは「価格の安さ」と「慣れ、なじみ、親しみやすさ」 マクドナルドは、「価格の安さ」が一番の特徴となりました。また、利用し慣れている、なじみがあるといった、以前から利用していたことで感じる親しみ、自宅近くにあるといった身近な存在であることが消費者を引き付けているようです。

図4マクドナルド

 

●ケンタッキーは、まねのできない「フライドチキンの美味しさ」 ケンタッキーについては、もちろんフライドチキンが大好き、という人の存在が大きいですが、自分では作れない、オリジナルのおいしさや、たまに無性に食べたくなる、というポイントが評価されているようです。

図5ケンタッキー

 

●サブウェイは「野菜でヘルシー」 「野菜が多くとれる」「ヘルシーにこだわり」「他店と比べてヘルシー」と、野菜でヘルシーなファストフードという特徴がはっきりとしているほかに、いろいろな種類が選べるというよさも感じられているようです。

図6サブウェイ

 

●フレッシュネスバーガーは「落ち着いた雰囲気」 「落ち着いた雰囲気」といった、他のチェーンでは見られない雰囲気要素、品質、手作り感、丁寧な感じ、が支持要素になっているようです。  

図7フレッシュネス

 

TextVoiceは、言葉のつながりに情報を集約し、 人が読み込むのとは少し違う、気づきにくい、潜在的な意味を 読み解く手がかりを提供する、全く新しい考え方のテキストマイニング・ツールです。

マイボイスコムでは、インターネット調査で比較的多めの自由回答を回収し、それをTextVoiceでテキストマイニングをする調査をお勧めしています。

外食チェーンによって、そのカスタマークライアントが支持をしている理由は異なります。それを調査設計した選択肢での調査票では、個々のチェーンの特異的なことや、気付きにくい潜在的な魅力までをカバーすることはできません。

それを可能にするのが、自由回答で純粋想起のテキストデータを回収し、それらを辞書の作成もしないで、構造的な分析結果の出るTextVoiceで分析することです。

マイボイスコムは「インターネット調査でのFA回収」×「TextVoiceでのテキストマイニング」を、新しいインサイト発見の手法としてお勧めします。

〇「インターネット調査」×「TextVoice」

  https://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

〇オンライン・テキストマイニングツール(TextVoice)

    https://www.textvoice.jp/info/

 

2015年9月29日 (火)

世論調査の代表性の呪縛

先日、埼玉大学社会調査研究センターが主催の「第5回世論・選挙調査研究大会」という研究会があり、その中で
「インターネット調査の課題と可能性」というテーマがあるのが気になって聴講して来ました。

まずは報道機関の取組みの発表でしたが、読売新聞社の方が「電話に出ない人は調査を偏らせるか」、朝日新聞
社の方が「ネット調査による選挙予測の可能性について」、毎日新聞の方は「ソーシャル世論の傾向、ツイッター
分析を基に」という発表をしてくれました。

これらの大新聞社が世論調査や選挙予測調査のために、インターネット調査や、ツイッター分析の研究をしていると
いうこと自体が驚きでした。

世論調査や選挙予測調査では「代表性」と「手続きの正しさ」が最も重視される分野ですから、インターネット調査や
ソーシャル分析は対極にあるもので、インターネットやSNSでやるべき対象ではないと思っていました。

しかし、携帯限定者(固定電話を持たない人)が10%を超えて、知らない電話番号の着信には出ない人が増える
中でRDDの信頼性が急速に低下しているのだそうです。

米国の携帯限定者は45%で、RDDの回収率は9%という酷い状況で、日本でもRDDや、訪問調査、郵送調査
の回収率が年々悪くなる中で、これまではタブーとも思われていた「インターネット調査」や「SNS分析」も排除せ
ずに検討せざるを得なくなっているとの印象を受けました。

米国の大統領選挙で、ブッシュとゴアの投票結果を1番正しく予測できたのは、ハリス・インタラクティブ社がインタ
ーネット調査で実施した結果で、理論的な補正を正しく行えば世論調査や選挙調査でもインターネット調査が使え
るという風潮が米国で起きているとも聞きました。

治安やセキュティ、個人情報に関する意識や、電話環境の変化等で社会調査の環境も変わって来ているということ
でしょうが、報道機関の方々から「何とか改善しなくてはいけないが、代表性の呪縛から逃れられないので、、、」と
いう発言が印象的でした。

自分もインターネットで世論調査や選挙調査を安易にやるべきではないと考えますが、インターネット調査以外には
改善の方法が見当たらないのかもしれませんね。

2015年9月 1日 (火)

インターネット調査×テキストマイニング

学習院マネジメント・スクールの監修で、2011年11月に『買い物客はそのキーワードで手を伸ばす』という書籍が出ています。

そして、こちらには以下のような記述がありました。

=============================

「価値創造型プロモーションの開発プロセスで用いるのは『ウェブ・モチベーション・リサーチ』と名づけた手法である。ウェブ・モチベーション・リサーチでは、インターネット調査会社を利用して多くの消費者を対象としてアンケート調査を行う。また、結果の解析にはテキストマイニングのソフトを用いて分析の省力化を図る・・・」 ※1
「そこで必要となるのが、テキストデータの縮約だ。縮約とは、膨大なテキストを各質問の内容によってグループ化し、どういった意見が出てきたのかを見やすくまとめる・・・」 ※2
「・・・テキストマイニングの最大の利点は、手間を大幅に省くことができるということだ。」 ※3


【引用文献】「買い物客はそのキーワードで手を伸ばす」 学習院マネジメント・スクール 監修 上田隆穂/兼子良久/星野浩美/守口剛 編著  ※ダイヤモンド社 Amazon kindle版 位置No.843(※1)、No.1031(※2)、No.1071(※3)

=============================

最近、当社では新しい「テキストマイニング(TextVoice)」のASPサービスを開発して、5月からお客様にご紹介しています。

お蔭様でお客様の評判はとても良く、まだ発売して4か月ですが、食品会社、飲料会社、日用品会社、調査会社、コンサル会社等が導入していただけました。

そして、インターネット調査で自由記述(FAデータ)を大量に回収して、それをTextVoiceで構造的に解析したい。というご要望も多く、数社のクライアント様の案件で調査を実施ししましたが、とても面白い結果が得られたと喜んでいただけました。

上記の書籍で学習院大学の上田先生が『ウェブ・モチベーション・リサーチ』を提唱しておられますが、インターネット調査で大量のテキストデータを回収して、それをテキストマイニングにかけて分析する。というのは有効なアプローチだと思います。

お客様からご依頼をいただく調査では、インターネット調査で定量分析を行い、その前後でグルイン等での定性分析を行うケースが沢山あります。

もちろんグルイン等の情報を深化する定性調査も必要ですが、調査の目的によっては1,000人、2,000人といった沢山の生活者から、純粋想起のテキストデータを回収し、それをテキストマイニングする方が効果的なケースもありそうです。

「TextVoice」はテキストデータの構造分析が得意なので、「インターネット調査」×「TextVoiceでのテキストマイニング」をお勧めいたします。

興味があれば下記ページをご覧ください。

〇インターネット調査×「テキストマイニング(TextVoice)」
  https://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

2015年5月 1日 (金)

新しい「オンライン・テキストマイニング」できました!

新しい「オンライン・テキストマイニング」の分析ツールができました。

従来のテキストマイニングは、単語のカウントと、2つの単語の係り受けのカウントとマッピングでしたが、この「オンライン・テキストマイニング(TextVoice)」では、大量のテキストデータを、最大6つの言葉の組合せまで分類できるのが最大の特徴です。

6つの言葉の組合せには、5W1Hの多くが含まれるため、発言の背景や、利用シーンまで解釈がしやすくなります。

また、このオンラインサービスは、分析サイトにテキストデータのCSVファイルを読み込むだけで、以下の4つの分析結果が自動的に出てきます。

アンケートの自由記述データや、コールセンターのお客様のご意見・ご要望、SNSに発信された発言データ等の構造的な内容理解に役立つとご好評をいただいています。

新しいテキストマイニングにご興味があれば、下記の説明資料とサイトをご参照ください。

TextVoiceが皆様の顧客理解のお役に立てば嬉しいです!

〇「オンライン・テキストマイニング(TextVoice)」

https://www.textvoice.jp/info/

http://www.myvoice.co.jp/menu/text-voice.html

 

アウトプット1:発言集(6つの言葉の組合せに分類)

 

アウトプット2:発言量×結束度(影響力のある発言の確認)

 

アウトプット3:発言構造(発言の関連性の確認)

 

アウトプット4:セグメント(属性との関連性)

 

2015年3月16日 (月)

タレントイメージ調査2015

マイボイスコムと読売広告社は共同で、独自のライフスタイルによる生活者分類を行い、84,000人のオリジナルパネル(「キキミミパネル」 33-Voice)を構築して、独自の調査・分析サービスを提供しています。

このキキミミパネルを対象に、タレントに関する自主調査を2015年2月に実施して、調査結果のニュースリリースを行いましたのでご紹介します。

今回の結果で驚いたのは「マツコデラックスさん」が大幅に躍進して、ずっと男性タレントのトップを続けていた不動の「阿部寛さん」を抜いてトップに立ったことです。

マツコさんの人気って本当に凄いんですね!、本人は「私は男性タレントなんかじゃないわよ!」ってお怒りかもしれませんが・・・

  調査概要
  −調査方法:  マイボイスコム・キキミミパネルを利用したインターネット調査
  −調査対象:  全国20~60代の男女
  −総回収数:  3,264サンプル
   ※日本の性年代別・人口構成比に合わせ、さらにウェートバック集計
  −実査期間:   2015年2月20日~2月24日

【好きな男性タレント】

マツコデラックスが、好きな男性タレントの首位に躍進! また圏外からトップ5入りした錦織 圭を始め、上位の顔ぶれに変動。

20-60代の男女全体で好きな男性タレントを聞いたところ、マツコデラックスが昨年の6位から首位へ。 また錦織圭、西島秀俊、大泉洋、池上彰が、トップ10入りするなど、人気上位の顔ぶれが変化。

【好きな女性タレント】

女性部門では、綾瀬はるか・新垣結衣・天海祐希が不動のトップ3を死守。また、杏・米倉涼子・桐谷美鈴らが大きくランクアップ。

好きな女性タレントでは、綾瀬はるか、新垣結衣、天海祐希は昨年と同様、トップ3にランクインし、人気の強さを見せた。また、杏、米倉涼子、桐谷美鈴、能年玲奈、中島みゆきらは、昨年と比べ10位以上の大幅ランクアップとなった。

〇共同調査のニュースリリース

http://prtimes.jp/a/?f=d7815-20150311-6718.pdf

2014年12月25日 (木)

テキストマイニング事例「エナジードリンク」

マイボイスコムで提供している次世代型のテキストマイニングの「テキストボイス(Text-Voice)」を用いて、自主調査で実施した「エナジードリンクに関する自由回答」を分析しました。

これまでのテキストマイニングは単語の出現頻度と、2つの単語の係り受けの出現頻度とマッピングから利用シーンやその背景や理由を推測するものでした。しかし、「テキストボイス」では文章を最大で6つの言葉の組合せまで分類できますので、1つの文章として内容を理解しやすく、客観的な解釈がしやすいのが特徴です。

「エナジードリンクはどんな時に飲みたくなるか」に関する、約2,700件の自由回答をテキストマイニングした分析事例を紹介します。

【エナジードリンクの調査】 http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=19303

【テキストボイスの概要】 http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html                                

◆エナジードリンクに求められているのは、「疲れからの回復感」と「元気」
今回の約2,700件のテキストデータを解析したところ、エナジードリンクを飲みたい理由としては、「疲れが少しとれて回復」する、「なんとなく元気が出る気がする」が多く挙がりました。(図表1)
また、仕事で元気になりたいとき、気分転換、すっきりしたいときなどのシーンで飲みたくなるようです。
【図表1 発言集計】

 ◆「たまに無性に飲みたくなる」「美味しいからたまに飲む」といったライトなファンが存在。

さらに分析を進めたところ、エナジードリンクを飲みたくなる背景には様々なパターンがあることがわかりました。(図表2) 疲れた時、元気になりたいとき、眠気を覚ましたいとき、気合を入れたいとき、手軽にエナジーチャージできる飲料として捉えられていることがわかります。

また、たまに無性に飲みたくなる、たまに美味しいから飲みたくなるといったライトなファン層の意見も見られ、効能というよりも、エナジードリンク自体の独特な魅力、世界観をつくりあげていくことも、重要であることが伺えます。

【図表2 発言構造】

図表2

 

◆年齢が高くなると機能性を求め、若年層ほど味や炭酸や、飲み物としての美味しさを求める

年齢ごとの傾向を分析してみると次のような傾向が見られました。

【年齢が高くなると】 ・運動の時の補給 ・のどの渇きをいやす ・体によさそう 【年齢が若いほど】 ・元気が出そう ・すっきりできそう ・仕事で頑張るときに手頃 ・美味しいから飲む ・炭酸の味が好き 年齢層が高いと機能や効能を求め、若くなるほどエナジードリンク自体の味や刺激を楽しむ傾向が強まることがわかります。(図表3)

【図表3 年齢別の分析結果】

 

この様に、生活者自身の言葉を「テキストボイス」で分析することで、生活者の気持ちの現状を整理することや、今後進むべき方向を探る手掛かりにすることができます。

既に30社ほどのお客様にテキストボイスの分析サービスを提供していますが、これまでのテキストマイニングと比べて、テキストボイスは生活者の大量の定性情報を、定量化、構造化するのに優れていると好評をいただいています。

今までは「分析の受託サービス」を提供してきましたが、現在、テキストボイスのASPサービスを開発しており、2月ごろには皆様にご提供できる予定です。

大量のテキストデータ(定性情報)の分析手法でお困りの方、現在のテキストマイニングツールでは、客観的な分析ができず社内コンセンサスが作りにくいとお悩みの方、次世代型テキストマイニングの「テキストボイス」にご期待ください。

ご興味があればデモ説明にお伺いします。お気軽に担当者までご連絡ください。

〇次世代型テキストマイニング 「テキストボイス(Text-Voice)」

http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

 

2014年12月 3日 (水)

日記調査のご紹介

単発のアドホック調査では日々の変化や、日々の正確なデータの回収や、思い出しでは見つけられない希少な気付きや不満、アイディアの発見を目的とした「日記調査」の依頼が増えてきました。

「日記調査」とは、同じモニターに、1週間、1ヶ月、数ヶ月の一定期間、商品使用の感想や、行動記録等を日記形式で回答いただく調査です。

毎日の回答をお願いする場合もあれば、週末や休日のみ回答をお願いする場合など、目的に応じて回答日時や期間を設定することができます。 また、選択肢や自由記述だけでなく、関連する「写真」をアップしていただくことで、より詳細な生活者情報を取得することもできます。

最近の実績では、日常の買い物で気づいたことを答えてもらうことや、ある商品カテゴリーの広告で目についたことを答えてもらうことや、週末の土日の夕食の写真を毎回アップしていただいて、その料理を作った理由をお聞かせいただくような調査を行いました。

購買の実態ベースのデータは、POSデータやパネルデータで詳細に提供されていますが、生活者が何にどの様な関心を持ったり、不便さを感じたり、気付きを感じているのか。

そんな「気持ち」や「理由」を継続的に追いかけてみたい時には、「日記調査」は有効な手段です。

こんな調査方法もインターネット調査があり、協力してくれるモニターがいるから実現できる調査だと思います。

〇「日記調査」のサービス http://www.myvoice.co.jp/menu/diary.html

日記調査(Diary-Research)の進め方

日記調査は、以下のような流れで実施します。

調査画面イメージ

回答する日のボタンを押すと、その日のアンケート画面に進みます。

〇インターネット調査のマイボイスコム  http://www.myvoice.co.jp/

2014年11月19日 (水)

写真(画像)調査のご紹介

以前から実施している「写真調査」のシステムを改良しました。

「写真調査」は、モニターの皆様に、お願いした写真画像をアップロードしてもらい、そのコメントなども記入していただく手法です。

これまでに週末の食卓や、自宅のパソコン環境、自宅でお気に入りの場所、商品などの写真をいただいて、なぜその料理になったのか、なぜその場所や商品がお気に入りなのかを詳しく書いてもらい、写真の画像情報と、選択回答と、コメントで分析を行っています。

また、グループインタビューに参加の方の条件確認で、この写真調査を利用したこともあります。

モニター自身が「ファッションセンスが良い」と答えているよりも、日常の服装の写真をアップしてもらい、何に拘っているのか書いてもらったもので判断する方が、各段とクライアントの条件に合った方を選ぶことができるようです。

また、当社のキキミミパネルや高感度パネルの皆様に、最近お気に入りの写真をいただいて、その理由をコメントいただくなんていうのも面白そうですね。

「写真調査」は使い方によっては、色々な場面で役立つと思いますよ。

写真調査でこんなことできないか、ということがあればお気軽にご相談ください。

〇写真調査(Photo-Voice) https://www.myvoice.co.jp/menu/photo-voice.html

1.写真のアップロード画面

アンケート画面での写真のアップロード画面は下記の様になっています。回答者がアップロードした写真の画像を確認してから送信できるので、誤った画像の取得を防止することができます。

2.調査票設問への写真の反映

アップロードした写真を調査票に反映して、その写真を見ながら設問に答えてもらうこともできます。

〇写真調査(Photo-Voice) https://www.myvoice.co.jp/menu/photo-voice.html

〇キキミミ調査(33-Voice) https://www.myvoice.co.jp/menu/33-voice.html

〇高感度調査(Hi-Voice)  http://www.myvoice.co.jp/menu/hi-voice.html

〇インターネット調査の マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

2014年10月10日 (金)

MyEL集計事例(缶チューハイのブランドスイッチ分析)

「アンケートデータベース(MyEL)」のオンライン集計サービスで、2テーマのマッチング分析ができることを紹介しました。

これまではコンビニの利用頻度別の、消費財の利用頻度や利用シーン等ののクロスセクションの分析事例でしたが、今回は時系列のマッチング分析をご紹介します。

こちらは2012年と、2013年に行った「缶チューハイの飲用調査」の結果を、マッチング分析で集計し、ブランドスイッチの実態を出してみたものです。

同じ缶チューハイのブランドですが、1年間での流入と、流出、継続利用の実態は大きく異なることが分かります。

トップブランドの「キリンチューハイ氷結」は継続利用者が41%で、2番目の「サントリーほろよい」も42%ですが、サントリー-196℃は36%、カロリ。は24%、アサヒビールのすらっとは30%となっています。

この結果から「キリンチューハイ氷結」と、「サントリーほろよい」のロイヤリティが高いことが伺えます。

この様な時系列データでのマッチング分析で、ブランドスィッチの実態を把握することもできます。

MyEL集計サービスを、皆様のマーケティングの情報源としてご活用ください。

〇オンライン集計サービス: http://myel.myvoice.jp/user_data/option_menu.php

         図表1.2012年と2013年の缶チューハイの主飲用ブランド

         図表2.2012年と2013年での、缶チューハイ主飲用ブランドの変化

         図表3.缶チューハイ主飲用ブランドの流入、流出、継続利用の構成比

MyEL集計【分析事例集】 http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/ol_service_case.pdf

アンケートデータベース(MyEL) http://myel.myvoice.jp/

MyELアンケート調査一覧 http://myel.myvoice.jp/products/list_time.php

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貴方も「アンケートモニター」に参加しませんか→  http://www.myvoice.co.jp/voice/

2014年9月24日 (水)

MyEL集計事例(コンビニ利用頻度別の消費財利用)

「アンケートデータベース(MyEL)」のオンライン集計サービスでは、1テーマの調査データを自由に属性や設問で限定集計をしたり、クロス集計をしたりできるだけではありません。

ちょっと面白い機能としては、2つの調査テーマのデータを、モニターIDで自動的にマッチングをして、両方の調査に答えている人のデータで分析をすることもできます。

当社では「2テーマ・マッチング分析」と呼んでいますが、MyEL集計サービス上で「モノ」×「モノ」、「モノ」×「コト」、「コト」×「コト」などで自由に2つの調査データを組合わせた分析が簡単にできます。

下記の図1~図4は、「コンビニ調査」で取ったコンビニ店舗での購買頻度のデータと、「発泡酒調査」、「缶コーヒー調査」、「カップめん調査」、「アイスクリーム調査」で取ったそれぞれの利用頻度のデータを組合わせたものです。

1年以内の実施期間であれば、2テーマともに回答しているN数は約1,500~2,000件あるので、結構、ブレイクした分析まで追いかけることもできます。

今回は「コンビニ利用頻度」と、色々な消費財の利用頻度をマッチング分析してみましたが、多くの商品でコンビニの利用頻度が多い人ほど、その商品の利用頻度も多いという傾向が見られました。

これはおそらくコンビニは自己消費が多いからなのでしょう。それでも商品によっては、全然、傾向が異なるので、実際のマッチングデータで検証してみると面白い結果が入手できると思います。

この様な調査結果を、コンビニ様への売り場提案等に使ってみるというのも有効ではないか、そんなことを思いながら分析結果を眺めていました。

2テーママッチング分析の参考になれば幸いです。

〇オンライン集計サービス: http://myel.myvoice.jp/user_data/option_menu.php

           図1.コンビニ利用頻度別の「発泡酒飲用頻度」の分析結果

           図2.コンビニ利用頻度別の「缶コーヒー飲用頻度」の分析結果

           図3.コンビニ利用頻度別の「カップめん利用頻度」の分析結果

           図4.コンビニ利用頻度別の「冬にアイスクリームを食べる頻度」の分析結果

MyEL集計分析事例 http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/ol_service_case.pdf

アンケートデータベース(MyEL) http://myel.myvoice.jp/

MyELアンケート調査一覧: http://myel.myvoice.jp/products/list_time.php

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2014年9月18日 (木)

MyEL集計の事例(母の日のプレゼント)

「アンケートデータベース(MyEL)」では商品やサービスの購買や消費だけでなく、季節の催事やライフスタイル関連の「コト」の調査データも沢山やっています。

こちらは当社が毎年やっている「母の日に関する調査」で、「母の日にプレゼントなどを行ったかどうか?」という質問の結果を、2008年の第5回から2014年の第11回までを比較したものです。

母の日にプレゼントなどを行った比率は、2008年の55%から2014年には49%へと6ポイントほど低下しているんですね。毎年同じテーマの調査を、同じ設問で聞いているので、この様な生活行動の変化も分かります。

また、オンライン集計で「母の日のプレゼント」を性別、年齢、居住地域で集計し分析してみると、男性よりも女性、特に20~40代の女性の比率が高く、北海道や四国、九州、中国で高いことも分かります。

男性よりも女性で、30代がトップというのは何となく理解できますが、「母の日のプレゼント」で結構地域差があるというのが意外でした。

「何故、母の日に地域差があるのか・・・」そんな気づきの中から、流通企業に亭あbンできる、新しい事業やマーケティング、企画提案のヒントが見つかるかもしれませんね。

MyELのオンライン集計を使って、色々な季節の催事データを分析してみては如何でしょうか。

〇オンライン集計サービス http://myel.myvoice.jp/user_data/option_menu.php

MyEL集計分析事例 http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/ol_service_case.pdf

季節の催事調査: http://myel.myvoice.jp/products/list_category.php?category_id=1120

アンケートデータベース(MyEL) http://myel.myvoice.jp/

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貴方も「アンケートモニター」に参加しませんか→  http://www.myvoice.co.jp/voice/

2014年9月 5日 (金)

MyEL集計の事例(好きなおにぎりの具:地域別)

「アンケートデータベース(MyEL)」のオンライン集計サービスで、「好きなおにぎりの具」の調査結果を地域別に分類してみました。

全体では男女とも、1位が鮭、2位たらこ、3位辛子明太子、4位ツナマヨネーズ、5位梅、6位かつお(おかか)となっています。

これを地域別にオンライン集計をして比較してみたら、北海道では「いくら」、北陸では「梅」、近畿では「昆布」、九州では「辛子明太子」の比率が高く、順位も全国と同じでないことが分かりました。

企画提案を行う際にGTだけではなく、この様な地域別や、性別、年代別、未既婚、世帯形態、同居人数、子供の人数、職業、世帯年収、個人年収、などの属性で分析をして、事業や提案のターゲットに合わせた調査結果を提示できれば、より説得性のある提案になるのではないでしょうか。

〇オンライン集計サービス http://myel.myvoice.jp/user_data/option_menu.php

MyEL集計分析事例 http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/ol_service_case.pdf

アンケートデータベース(MyEL) http://myel.myvoice.jp/

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インターネット調査のご紹介    http://www.myvoice.co.jp/

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2014年8月 1日 (金)

「なぜ?(理由)」のわかるアンケートデータベース

「アンケートデータベース(MyEL)」の「オンライン集計サービス」が完成して2ヶ月が経ちました。

この間で、色々な企業の皆様に「オンライン集計サービス」のデモを見てもらったのですが、お客様からは以下の3点が面白とご評価をいただきました。

1.「理由」のわかるデータが良い

MyELには1テーマの設問が8~10問あり、商品やサービスの購買の事実だけでなく、選択の重視点や、利用シーン、満足度、利用意向等の『理由の分かるデータ』が付いているのが良い。

2.「コト」のデータが豊富で便利

MyELには季節の催事や、ライフスタイル等の『コト』のデータが沢山あるのが便利で、流通への提案に使える。

3.「モノ」と「コト」を組合わせた情報探索

約2,000テーマの調査データは、回答者のモニターIDで紐付けることができます。そのため、「モノ」と「コト」のデータを組合わせると面白い情報探索ができそうで面白い。

どんな属性の方が、どこで、何を、幾らで、いくつ買い、その方はどんなメディアに接しているのか?

そして、何を買っている人は、他にはどんな商品を併売しているのか?

この併売行動とメディア接触の情報は、POSデータやパネル調査データで、しっかり見えるようになっていているので、MyELはお安く簡易なデータが見れるというレベルでしかありません。

でも、マーケティングの施策を考える時には、どんな人(デモグラ+価値観や考え方)が、なぜ(選択重視点、期待、利用目的、利用シーン)その商品を選んでくれたのか、もしくは離れてしまったのか、という『理由』をしっかり把握することも重要です。

そんな『生活者のなぜ(理由)が導き出せるアンケートデータベースとして、「オンライン集計サービス」をお勧めします。

〇MyEL「オンライン集計サービス」

http://myel.myvoice.jp/user_data/option_menu.php

 

2014年6月17日 (火)

MyEL オンライン集計サービス始めました!

マイボイスコムでは、1998年7月から毎月実施してきた1万人超の大規模なアンケート調査のデータ、約2,000テーマを蓄積した「アンケートデータベース(MyEL:ミエル)」を提供しています。

そして、飲料、食品、日用品、住宅、流通、金融、通信、季節催事等の分野で、消費財やサービスに関する1万人調査を、毎月18テーマ、年間で216件の自主調査を実施して、毎月データベースを更新しています。

〇アンケートデータベース(MyEL) http://myel.myvoice.jp/

MyELは3万人を超える多くのマーケティング関係者にご活用いただいておりますが、お客様から自社の仮説やターゲットに合わせて自分で集計・分析したい。というご要望を沢山いただいておりました。

そのため、これまでの調査結果の閲覧や、集計表、レポート、ローデータ等の販売に加えて、お手元のパソコンで、自由に集計・分析のできる「オンライン集計サービス」の提供を始めました。

また、単体の調査データだけでなく、2テーマの調査データをモニターIDで紐づけることで、「モノ」と「モノ」、「モノ」と「コト」、「コト」と「コト」の調査データを自由に組合わせた分析ができるため、非常に面白い分析ができるようになりました。(これ実際にやってみるととても面白いです・・・)

また、集計サービスの機能を体験していただくために【デモ画面】もご用意しましたので、ご興味のある方は実際のデータで操作をしてみてください。

当社が創業以来192ヵ月間(16年間)、1ヶ月も休まず収集してきた延べ2,000万人の「アンケート・ビッグデータ」が、皆様のマーケティングや、企画提案のお役に立てれば嬉しいです。

【オンライン集計サービス】   http://myel.myvoice.jp/user_data/option_menu.php

【集計サービスのデモ画面】  https://myel.myvoice.jp/products/total.php?mode=demo

【操作手順マニュアル】     https://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/option_manual.pdf

個別の説明やデモも承ります。どうぞ、お気軽にお問い合わせください。

────< MyELオンライン集計サービスの特徴 >──────────────

「アンケートデータベース(MyEL)」・オンライン集計サービスには、以下の様な特徴があります。

1)オンライン集計機能

オンライン上で、単純集計、クロス集計、限定集計、ウェイトバック集計、ができますので、自社の仮説やターゲット、企画提案に合せた集計・分析が、お手元のパソコンで簡単にすることができます。

2)多ジャンルで大規模なアンケートデータの活用

1998年7月から毎月実施してきた、飲料、食品、日用品、住宅、流通、金融、情報通信、季節の催事等の「約2,000テーマ×1万人超」の多ジャンルのアンケートデータが自由にご利用いただけます。

3)豊富な属性項目

アンケートの設問項目に、性別、年代、性年代、居住地域、未既婚、世帯形態、同居家族の人数、子供の人数、職業、個人年収、世帯年収の11項目の個人属性を加えた調査データで集計・分析できます。

4)データマッチング分析 (2テーマ結合データでの分析)

回答データは回答者のモニターIDで紐付けることができるため、例えば、発泡酒×缶コーヒー、発泡酒×夕食、発泡酒×夏休み、発泡酒×コンビニ利用の様な、モノ×モノ、モノ×コトの組合せで生活者の購買と消費の行動を詳細に分析することもできます。アイディア抽出や企画提案等にお役立て下さい。

5)時系列分析でのブランドスイッチの検証

主要な消費財やサービスは毎年同じ項目で調査を実施しているため、1年前の同テーマの調査データを組合せることで、購買行動の変化や、ブランドスィッチの実態も分析できます。

また、個人属性だけでなく、商品選択の重視点や、選択理由、利用シーン別に分析して、どんなセグメント層がどれだけブランドスイッチをしたのか、その理由や要因まで推測できます。

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2014年5月14日 (水)

テキストマイニングで見えた「洗濯の工夫」

マイボイスコムでは、これまでとは全く異なる新しいテキストマイニングの「テキストボイス(Text-Voice)」のサービスを提供しています。

インターネット調査は有益なコメント(自由記述でのご意見)を大量に集めることができ、テキストマイニングとの相乗効果が高いので、この2つを組み合わせた有益なサービスを構築したいと考えています。

今回は分析事例を増やすため「テキストボイス(Text-Voice)」で、弊社の自主調査で実施した「衣料用洗剤に関するアンケート調査(第4回)」の自由回答を分析しました。

「洗濯の際に工夫していること」に関する、約3,000件の自由回答を分析した結果をリリースしましたので、その1部を紹介します。

弊社では大量の自由回答を「テキストボイス(Text-Voice)」で構造的に分析することが、生活者のインサイトや潜在ニーズの探索に有望だと考えております。今後も積極的にテキスト分析の事例を情報発信して行きます。


【自主調査の結果】 http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=18507

◆落ちにくい食事の汚れには、食器用洗剤
「テキストボイス(Text-Voice)」では文章を最大で6つの言葉の組合せで分類することができます。

今回の約3,000件の自由回答をText-Voiceで解析したところ、最もよく見られる洗濯の工夫のパターンは、 「ひどい汚れには、部分用洗剤を塗って手洗いしたあとに洗濯機にかける」洗い方であることがわかりました。 特に、「ウタマロ石けん」が具体的な洗剤として上がりました。ウタマロ石鹸の注目度が高いことが分かります。【図表1】

 続いて上位に挙がったのは「酸素系の漂白剤を使う」、「靴下は事前に予備洗いする」などです。食器用洗剤を使って汚れを落とすとの回答も見られ、食事でついた汚れに困って、対処しているシーンも浮かび上がりました。
【図表1 発言集計】 ※発言量=出現の量上位項目のみ抜粋

◆洗濯の工夫の全体像は?
洗濯の工夫の全体像を見るために、関連深いものは近くに配置されるよう、自由回答を視覚的なマップにしました。大きく分けて、下記の5つの工夫が見られます。


(1)部分用洗剤の利用やつけ置き洗い (2)漂白剤などで、除菌や消臭をする (3)頑固な汚れには部分用の洗剤や、食器用洗剤の使用、事前の手洗いなどで積極的に対処 (4)色柄物と白い物を分けて洗濯 (5)すすぎをしっかり行い、洗濯が終わればすぐに干すなど、汚れを落とした後の気遣い、以上の5つの行動や意識が、洗濯についての工夫の大きな背景構造となっていることが分かりました。【図表2】


また、この図からは、生活者の悩みや、まだまだ現状の洗濯に満足しておらず、工夫の余地があることを推察することもできます。生活者へのより一層の提案が求められていることがうかがえます。

◆今後成長しそうなのは、「ワイシャツ、シャツのえり、そで汚れに効く洗剤」

 Text-Voiceでは、市場の将来を占う独自の指標、「結束度」を開発しました。 「結束度」は発言の「主張の強さ」を測ることで、今後、世の中=市場でどのような「価値」が成長する可能性が高いのか、その兆しを検出する技術です。

今回その兆しを感じさせたのは「ワイシャツ、シャツのえり、そで汚れに効く洗剤」でした。

この主張の強さは他の主張の強さを上回っており、「ワイシャツ、シャツのえり、そで汚れに効く洗剤」を強く意識している生活者セグメントがあることがわかります。主張の強いこの考え方・意識のありようが、他者に浸透し、受け入れられ、共感を集めていく可能性があることを今回の分析結果から読み取ることができます。

今後はこのような考え方を意識しながら、生活者を理解し、アプローチしていく必要があると考えられます。

〇ニュースリリース(洗濯の際に工夫していることのテキストマイニング)

http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000117.000007815.html

〇「テキストボイス(Text-Voice)」のサービス概要

http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

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2014年2月 7日 (金)

Whyが導けるテキストマイニング

マイボイスコムでは、新しいテキストマイニング技術を用いて「テキストボイス(Text-Voice)」サービスを提供しています。

リサーチの世界では自由に発言された自由記述の中から、新たなニーズや行動を見つけようという動きが強まり、定性調査が増える傾向にあります。

そして、ネットリサーチや、ソーシャルメディアの普及などによって、大量の自由記述のテキストデータも入手しやすくなりました。

しかし、大量のテキストデータに宝があることは分っていても、従来のテキストマイニングでは、単語の出現頻度や、2単語の係り受けの頻度、それぞれの関係のマッピングしかできません。

そして、最後は解析者の主観的な解釈が必要なため、客観的な理解が難しいという課題がありました。

それらの課題を解決できるのが、「テキストボイス(Text-Voice)」だと考えています。

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5W1Hは均等でなく、なぜのwhyがいちばん重要なのか。

たとえば頭痛がするといわれても、それはいつからですかと
すぐ答えられますが、なぜですかはなかなか返答に苦しみます。


朝から痛くなりました、後頭部が痛いです、ズキズキ痛みます・・・。
いつ、どこが、どのように等は簡単ですが、なぜ痛いかは患者には
わかりません。ましてや医者は人ごとです。だから、すぐに鎮痛剤を

だしましょう、となりますが、それが医学として正解でしょうか。
頭痛のせいは前夜の飲みすぎが原因かもしれません。

では、なぜ、昨夜、飲み過ぎたのか。夫婦喧嘩があったのか。
そのケンカの原因は何か・・・。こうして突きつめていけるだけ行くと
実のところの正解は鎮痛剤の投与でなく、夫婦和解をすすめるか
離縁を進めるか、薬物でなく精神技術かもしれません。

このような分析がいま求められています。新製品がほしいというから、
新しい名前をつけるのでなく隠れているニーズを探ることではないでしょうか。
こうしたためには、消費者により詳細な心情吐露を願うことが必要だと考えます。

頭が痛い → 鎮痛剤  ではなく、
頭が痛い → これが原因なのでは → ではこうしましょう。

こんなサイクルに転換したいのです。

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「なぜ」を突詰めて考えることのできるリサーチ、それを、心理学と統計学による採集装置で実現するのがゴールのイメージです。

「テキストボイス(Text-Voice)」を、生活者の「なぜ」がお届けできるサービスに発展させたいと思います。ご期待下さい!

〇テキストボイス    http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html