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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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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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。

==========

「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

 

2013年12月28日 (土)

マクロミル社の米国ファンド売却

今年は12月に入って、リサーチ業界にとってとても大きなニュースがバタバタと入って来ました。

その1つは電通リサーチと綜研が2011年に合併してできた電通マーケティングインサイト社が、マクロミル社の子会社になるという発表があったことです。

40年以上の歴史と伝統のある、技術力でも定評のあったあの旧電通リサーチがマクロミルの子会社になるだけでもリサーチ業界にとっては驚くほど大きなニュースでした。

 

そして、次はその電通マーケティングインサイトを傘下に収めたマクロミル社が、米国の投資ファンドのベインキャピタルに100%売却されるというニュースが12月11日にありました。売却額は513億円という巨額なものでした。

これによってマクロミル社は上場が廃止されて、筆頭株主のヤフーには110億円が入るのだそうです。

ヤフーはもともとインテージと合弁で作ったインテージインタラクティブ社でネットリサーチに参入していましたが、その後、インフォプラントとインタースコープの2社を買収してヤフーバリューインサイトを作り、マクロミル社との合併で同社の筆頭株主になっていました。

それが今回の米国投資ファンドへの全株売却で、ネットリサーチ業界から離れることになります。

ネットリサーチ業界再編の主役はヤフーなんだなあ、やはりネットリサーチも「リサーチ業界」よりも「ネット業界」の力の方が大きいのだなあと事ある毎に実感してきましたが、今回の株式売却でネットリサーチ業界から離れることになるようです。

でも、マクロミル社は米国系投資ファンドが100%の株式を持つので、またその後にどこかの企業に株式は売却されます。1部にはその最終的な売却先の候補は、カンターグループか、イプソス、ニールセンが有力という報道もあり、外資系リサーチ会社の傘下に入るのかもしれません。

 

マクロミルはとても組織が大きく、営業力も強くて、ネットリサーチ市場では価格決定力もあるほど強い存在です。

その巨大なネットリサーチ会社がどの様になるのか、それは、日本のネットリサーチ業界だけでなく、リサーチ業界、マーケティング業界にとって凄く大きな影響のあることなので、日本のマーケティング市場と、そして、同じリサーチ業界で働く同社社員にとって良い形になることを祈りながら、今後の動きを見守りたいと思います。

 

〇マクロミル社の米国ファンド売却の関連記事

http://byus.me/facts/286/questions/821

http://toyokeizai.net/articles/-/26995

2013年12月 3日 (火)

JMRAカンファレンス2013

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11月29日(金)に開催されたJMRAのアニュアルカンファレンスに参加して来ました。

このカンファレンスには2005年の第1回から毎年参加していますが、今年の参加者は約800名とこれまでで1番多い参加者であったと聞きました。

そして、これまでは9割くらいは調査会社の関係者でしたが、今年は全体の4割近くが調査会社以外の参加者になり、少しオープンな雰囲気になったようにも感じられました。

今年も色々な発表を聞いて、夜の懇親会でも色々な方と話をして、とても勉強になりましたし、この2年ほどでリサーチ環境が大きく変化したことを実感しました。

その1つがフェイスブック等の発展によって、クライアント様自身が直接ユーザーの声を聞くことができるオンラインコミュニティ環境を作ることが容易になり、ユーザードリブンの共創マーケティングが大きく進んでいるという点です。

先進事例として、ベネッセさんや、良品計画さん、サッポロビールさんの事例の紹介もありましたが、これもインターネットとインターネット調査の発展によって生れた新しい動きだと思います。

そして、これらの動向を後押しするように、「今までの調査会社は代表性に拘り過ぎていた」、「もっとコア顧客の声を重視すること、アクションアイディアに繋がることが大切である」、という意見も聞かれました。

この様な新しい潮流の中で、如何に有効な気付きやインサイトを提供できるのか。

リサーチ会社には、より高い次元の情報サービスが求められていることを痛感させられるカンファレンスでした。

〇JMRAアニュアルカンファレンス 

https://www.jmra-net.or.jp/conference/

2013年11月26日 (火)

マッチングデータの集計サービス

シングルソースパネルは、メディア接触データや、サイト行動データ、購買データの組合わせで色々検証ができて面白いと思います。

当社もこれとは異なりますが、1998年から毎月大規模な自主調査を行い、1万人調査のデータが1,900件も蓄積している情報資源を活用して、「アンケートデータベース(MyEL)」のマッチングデータのオンライン集計サービスを始めることにしました。

これまでにも自主調査の2テーマのデータを組合わせて分析すると、意外な事実を見つけることができて面白いと感じていました。

例えば、タバコの喫煙者は缶コーヒーのヘビーユーザーが多くブランドの拘りも強いとか、スターバックスとスターバックスブランドのチルドコーヒーにはブランド拡張性があるとか、料理を自分でする人ほど幸せ感が強い、などの発見ができています。(下記参照)

〇「たばこの利用調査」×「缶コーヒーの嗜好調査」

http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case4.pdf

〇「コーヒーチェーン調査」×「チルドコーヒー調査」

http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case7.pdf

〇「料理の調査」×「幸福度の調査」

http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case1.pdf

この商品とこの商品には関連がありそうだ、この商品とこの売場には何か関連がないだろうか、この売場に季節催事の良い提案ができないか、そんな「物」と「物」、「物」と「事」、「事」と「事」の組合せで自由に集計分析と情報探索のできるイメージです。

例えば、発泡酒のブランドマネジャーや、発泡酒の広告提案を行うプランナーが、

発泡酒×ノンアルビール、発泡酒×缶コーヒー、発泡酒×カレー、発泡酒×スマホ、発泡酒×コンビニ、発泡酒×通販、発泡酒×夕食、発泡酒×クリスマス、発泡酒×夏休み・・・

という調査データを組合わせて、仮説検証や、情報探索ができれば、皆様のアイディア抽出や、企画提案のお役に立てるのではないでしょうか。

「アンケートデータベース(MyEL)」の会員は約3万人おられますが、調査をやってみたら自分でMyELのデータを集計したい、2~3テーマのマッチングデータで集計してみたい、というニーズが強いことが分りましたので、「MyEL集計サービス」を開発することを決めました。

来年3月には完成する予定ですので、楽しみにしていて下さい。

〇アンケートデータベース(MyEL) 

http://myel.myvoice.jp/

〇MyELデータのマッチング分析事例 

http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php

 

2013年10月25日 (金)

シングルソースパネルの出現

インテージさんの「インテージフォーラム2013」に参加して来ました。

こちらはインテージさんのプライベートイベントで、千人近い関係者が集まる大規模なイベントになっています。インテージさんは当社にも若干の出資をいただいている関係ですが、1社でこんなに集客できるのはリサーチ業界ではインテージさんだけではないでしょうか。

今年のテーマは「循環型マーケティング」で、慶應大学の清水先生が提唱した概念を、彼らのサービス提供機能として実現しているもの、新しく開発しているサービスの紹介が中心でした。

私も幾つかの発表を聞きましたが、特に、i-SSPというシングルソースパネルを使ったデータ提供が面白い、というか凄い取組だと思いました。

これまでも提供していた5万人の購買データ(SCIパネル)に、メディア・広告接触データ(17,000件のPC、4,000件のモバイル、3,000件のTVの行動データ)を付けて、情報接触と購買行動の関連性をタイムラインで可視化できるというものです。

従来のTVCMの評価は数百世帯の視聴率データが中心で、どの程度の人がそのCMを見たのか、どの位のリーチしたかで判断していたと思いますが、i-SSPでは、どのTVCMを見て、PCやモバイルでどの様な情報に接触した人が、実際にはどの様な商品をどの程度購入したのかまで分ります。

そして、TVCMとPCサイトのバナー広告のどちらを見た方が、どの程度、商品購買に結び付いたのかも分るので、TVとPCとモバイルの広告投資の適正化にも役立つのだといいます。

数年前までは全く考えも付かないような多様なデータがシングルソースになって入手できる、これもインターネットと、インターネット調査の進歩によって実現できたことです。

この新しい技術を凄いなあと思いつつ、リサーチの世界がどんどん複雑になってきて、何をどう使って、どう判断するのかという、人間の分析力が追いつくかがちょっと心配な気もしました。

ビッグデータアナリストが、益々必要な時代になるのかもしれませんね。

インテージフォーラム2013 http://www.intage.co.jp/forum/

 

2013年10月15日 (火)

インターネット調査のサービス対応

自分は1998年から16年もインターネット調査に取組んでいるのですが、最近、インターネット調査は本当にリサーチ市場を前進させたのだろうか?と思う時があります。

シンクタンクで15年間リサーチを経験してからこの事業を立ち上げた経験から、リサーチで1番重要なのは、しっかりした品質のデータを集めることと、課題解決のための調査設計力、分析力、提案力だと思ってやってきました。

しかし、お客様にとってサービスやデータの品質は見えにくいため、パネルの規模や、早さ、安さ、システムの利便性等の「リサーチインフラ」が市場競争の中心になっています。

そして、職人的な技術に拘っていた従来型のリサーチ会社の多くは縮小・撤退し、リサーチ会社の技術力は低下して、お客様のリサーチ会社に対する満足度や、意思決定寄与度もこの10年で大幅に低下※してしまいました。 (※日本マーケティング協会の「日本のマーケティングリサーチの現状」より)

結局はリサーチを使うお客様も、リサーチを提供するリサーチ会社も、あまりハッピーでなくなってきたように思えてなりません。 

私はスタッフの専門性とデーターの品質がリサーチの肝だという考えに変わりはありません。そして、それらが提供できる市場環境を作ることが、結局はお客様とリサーチ会社の双方にとって有益なのだと思っています。

しかし、現在のインターネット調査の取引条件では、技術者をしっかり育成して、リサーチ課題をお客様とよく話し合い、相談をして、考えながら業務を進めるだけの時間や費用は全くなくなっています。

このあたりに現状のジレンマを感じているのですが、やはり弊社は弊社がリサーチの肝だと思い続けてきた、スタッフの専門性と、データの品質、そして、独自サービスの開発、に拘ってやって行きたいと考えています。

インターネット調査の市場競争はとっても熾烈で厳しいですが、リサーチ経験者としての信念を持って頑張りますので、これからもマイボイスコムをよろしくお願いいたします。

http://www.myvoice.co.jp/

2013年9月30日 (月)

タレントに関するキキミミ調査

【同性から好かれているタレントは、男性では阿部寛、明石家さんま、イチロー。 女性では、天海祐希、綾瀬はるか、菅野美穂】

マイボイスコムでは読売広告社と共同で、独自のライフスタイルによる生活者分類を行い、53,000人のオリジナルパネル(キキミミパネル 33-Voice)を構築して、キキミミ分析サービスを提供しています。本パネルを対象に、アニメ・タレントに関する自主調査を2013年5月に実施いたしました。今回はその結果として、最新タレントランキングの調査結果をご報告いたします。

<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:  3098サンプル
実査期間:  2013年5月10日 ~ 2013年5月15日

 
「同性から好かれているタレント」、男性では阿部寛、明石家さんま、イチロー。
女性では、天海祐希、綾瀬はるか、菅野美穂。
また、“この人たちに好かれるとヒットにつながる”=聞き耳層の支持をみると、
同性から人気の男性タレントは、役所広司、高倉健、石塚英彦、笑福亭鶴瓶、伊東四朗、
女性では安室奈美恵、松雪泰子、山口智子、吉瀬美智子、観月ありさ。

調査結果の総括

1. 同性に好かれる男性タレント、全体のTOP3は阿部寛、明石家さんま、イチロー

 また、とくに聞き耳層での支持が高いのは、役所広司、高倉健、石塚英彦。
 調査対象者の男性全体で好きな男性タレントを集計したところ、上位は阿部寛、明石家さんま、イチロー、  福山雅治、ビートたけしといった面々が上がった。 また、聞き耳層男性に絞ったランキングをみると、人気上位のタレントは総合とほとんど差が見られないが、その  中でも、役所広司、高倉健、石塚英彦、笑福亭鶴瓶、伊東四朗といったタレントは聞き耳層の上位にランキ ングされた。

2. 同性に好かれる女性タレント、全体のTOP3は天海祐希、綾瀬はるか、菅野美穂

また、とくに聞き耳層での支持が高いのは、安室奈美恵、松雪泰子、山口智子。
 調査対象者の女性全体で好きな女性タレントを集計したところ、上位は天海祐希、綾瀬はるか、菅野美穂、  深津絵里、篠原涼子といった面々が上がった。
 また、聞き耳層女性に絞ったランキングをみると、男性のランキングと同様、人気上位のタレントは総合と  ほとんど差が見られないが、その中でも、安室奈美恵、松雪泰子、山口智子、吉瀬美智子、観月ありさと  いったタレントは聞き耳層の上位にランキングされた。

3. 人気タレントのとくに印象に残っている出演作。 阿部寛は「テルマエ・ロマエ」、天海祐希は「BOSS」のイメージが強い
 阿部寛「テルマエ・ロマエ」、明石家さんま「ホンマでっか!?TV」、天海祐希「BOSS」、綾瀬はるか「ホタルノヒカリ」など、人気テレビ番組や映画が上位に入る一方、イチロー「佐藤製薬 ユンケル」、菅野美穂「サントリー  角ハイボール」など、シリーズCMの印象が強いケースも。

4. これからブレイク? 聞き耳層が注目している次世代タレントはこの人たち
 聞き耳層が“今、注目しているタレント”の自由回答を見てみると、男性では賀来賢人、滝口幸弘、ムロツヨシ、山崎育三郎、女性では井之上史織、黒木華、保坂朱乃、宮崎奈穂子といった面々で、今後の活躍が期待される。

◎詳細な調査データは下記のリンクからご覧ください。

【調査結果のリリース詳細PDF】

http://www.myvoice.co.jp/news/pdf/33voice_talent4.pdf

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聞き耳死神®分析サービスでは生活者を分類して、タイプごとの商品の買われ方を分析しています。従来の指標(市場シェア、POSデータなど)では判別できない「ブランドの力(パワー)」やその構造などを把握分析することができます。

聞き耳層=情報感度の高い、先端的保守層で、この層に支持されるとロングセラーにつながる可能性が高い!

キキミミセグメント

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  キキミミ分析サービス http://www.myvoice.co.jp/menu/33-voice.html

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2013年9月 2日 (月)

インターネット調査の料金改定

マイボイスコムでは9月1日からインターネット調査の料金を3年半ぶりに改訂しました。

回収や集計業務を中心に価格を引き下げて、よりご利用しやすくなりました。ただし、回収データの品質を重視することから48時間での回収を行い、ご契約の110%の回収数を確保して、論理チェックやデータクリーニングも基本料金内でしっかり対応いたします。

これからも、皆様にご満足いただけるリサーチサービスを、リーズナブルな価格で提供するために頑張って行きたいと思います。

〇インターネット調査の新料金

 http://www.myvoice.co.jp/service/price.html

2013年8月20日 (火)

テキストマイニングで見えた家庭での食事の決め方

マイボイスコムで提供している、これまでとは全く異なる新しい「テキストマイニングサービス(TextVoice)」を用いて、自主調査で実施した「食事のメニューの決め方に関するアンケート調査」の自由回答を分析しました。


「食事のメニューの決め方」に関する、約5,800件の自由回答(テキストデータ)を分析した結果をニュースリリースしましたのでお知らせします。

「テキストマイニングサービス(Text-Voice)」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。そのためテキストデータの客観的な解釈が容易で、純粋早期の発言から生活者ニーズの構造的な理解をすることができます。

こちらの「食事メニューの決め方」は分析事例の1つですが、大量の自由回答からこの様な構造分析ができることが、皆様のマーケティングのお役に立てば幸いです。

【自主調査の結果】 http://www.myvoice.co.jp/biz/surveys/16404/index.html
【Text-Voice概要】 http://www.myvoice.co.jp/menu/txt-voice.html

◆食事のメニューの決め方で最も多いのは「家庭にある食材の組合せで作る」
「テキストマイニングサービス(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5,800件の自由回答をText-Voiceで解析したところ、最もよく見られる食事の決め方のパターンは、「家庭にある食材の組合せで作る」決め方であることがわかりました。(図表1)
続いて上位に挙がった決め方は「自分や家族の食べたいものを作る」、「メニューに足りないものをスーパーに買いに行く」などとなり、消費者の意思決定パターンの頻度傾向が明確にわかる結果となりました。

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【図表1 発言集計】 ※発言量上位項目のみ抜粋

 

◆メニュー決定の背景にある、見逃せない4つの要因
生活者のメニュー決定の背景を理解するため、Text-Voiceでさらに分析を進めたところ、次のような4つの要因で整理することができることが分かりました。(図表2)

 (1)チラシやスーパーで特売品を見て、そのときのひらめきで決める決め方。
 (2)簡単にできて、しかも自分や家族が食べたいものを、テレビなどの情報を参考に決める。
 (3)家にあるもの、冷蔵庫の残り物をアレンジ、組合せを工夫して作る。
 (4)同じメニューや食材が続かないこと、栄養のバランスなどを考えて決めるパターン。

 生活者の食事の決め方は、概ね以上の4つのパターンの中で位置づけられることがわかりました。
 この中で生活者の意思決定に影響するメディアに着目すると、(1)のチラシやスーパー店頭での情報、(2)のテレビから得られる情報が重要であることがわかります。

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【図表2 発言構造】

 

 

 

 

◆今後注目するべきは「主菜を肉と魚、交互になるようにしている」セグメントの成長動向
当社のテキストマイニング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「主菜を肉と魚、交互になるようにしている」という食事の決め方でした。(図表3)


 この主張の強さは他の主張の強さを上回っており、「主菜を肉と魚、交互になるようにしている」こと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。

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【図表3 発言×結束度】

 

 

 

 

 

これらの他にも、性別、年齢、自分で夕食を作る頻度などの生活者個々人の属性によっても、重視している決め方が違うことが今回の分析結果から明らかにすることができました。

マイボイスコムでは、「テキストマイニングサービス(Text-Voice)」を用いて、アンケートやSNSなどの文章データの分析から、新しい発見を今後も発信し続けます。

新たなテキストマイニングの技術にご期待下さい。

 

〇ニュースリリース 「テキストマイニングで見えてきた家庭での食事の決め方」

http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000007815.html

2013年8月 5日 (月)

アニメキャラクター調査(キキミミ調査)

マイボイスコムでは読売広告社と共同で独自のライフスタイルによる生活者分類を行い、54,000人のオリジナルパネル(キキミミパネル)を構築して、キキミミ分析サービスを提供しています。

こちらのキキミミパネルを対象に、アニメ・タレント調査を実施しましたので紹介します。

「この人たちに好かれるとヒットに繋がる」というのが聞き耳層の特徴なのですが、聞き耳が好きなアニメキャラクターは誰だと思いますか?

聞き耳層の好きなキャラクターのトップは「矢吹丈」で、2位は「ルパン三世」、3位は「アルプスの少女ハイジ」でした。
イメージ別ランキングでは「星一徹」「沖田十三」「目玉おやじ」といった個性派・脇役の“頼りになるオヤジ”キャラクターが上位になりました。
さらに、聞き耳の好きなアニメキャラクターとイメージの近いタレントを重ねたところ、「矢吹丈」&「石川五エ門」 ≒ 「本田圭佑」 3人のイメージがほぼ同じになっています。

聞き耳層が好きなアニメのキャラクターランキングは下記の通りです。ご興味があれば下記のリリースをご覧下さい。

 1  矢吹丈 「あしたのジョー」
 2  ルパン三世 「ルパン三世」
 3  ハイジ 「アルプスの少女ハイジ」
 4  孫悟空 「DRAGON BALL」
 4  則巻アラレ 「Dr.スランプアラレちゃん」
 6  ドラえもん 「ドラえもん」
 7  鮎原こずえ 「アタック NO.1」
 8  江戸川コナン(工藤新一) 「名探偵コナン」
 9  上杉達也 「タッチ」
10  ラム 「うる星やつら」
11  一休 「一休さん」
11  フグ田サザエ 「サザエさん」
13  さくらももこ 「ちびまる子ちゃん」
14  Q太郎 「オバケのQ太郎」
15  浅倉南 「タッチ」
16  星飛雄馬 「巨人の星」
16  ケンシロウ 「北斗の拳」
18  キャンディス・ホワイト・アードレー 「キャンディ・キャンデイ」
18  加賀美あつ子 「ひみつのアッコちゃん」
18  古代進 「宇宙戦艦ヤマト」 ※30位まで下記のサイトにあります。

〇アニメ・タレントに関する自主調査 (リサーチ結果報告)

http://www.myvoice.co.jp/news/pdf/33voice_talent3.pdf

2013年7月 8日 (月)

日本発のマーケティング

K3300042_3 慶應義塾大学 商学部の清水聰教授が新しい書籍を出されました。

書籍の名前は「日本発のマーケティング」(千倉書房)です。

清水先生はかねてより、「米国で研究されたマーケティング理論を検証するのではなく、自ら理論を切り開いて新しい概念を日本から提示し、発信していきたい」と仰っておられましたが、この本にはその様な想いが詰っていて、本当に新しくて独創的な概念が沢山提示されていました。

こちらの書籍の章立ては下記の通りです。

第1章 日本の消費者をめぐる最近の動向

第2章 包括的意思決定プロセスの変化

第3章 ブログの効果測定

第4章 コミットメントの研究

第5章 発信する消費者の態度形成メカニズム

第6章 コミュニケーション型生活者の登場

第7章 「そら耳」の研究

第8章 「目利き」の研究

第9章 情報発信時代のブランド評価(キキミミパネルの設定)

第10章 新しい意思決定プロセス(循環型コミュニケーションモデル)

当社も清水先生には親しくしていただき、色々とご指導もいただいていますが「キキミミパネルの構築」や、「聞き耳・そら耳研究」、「目利き研究」などで、清水先生が考えられた構想を、当社のネットリサーチパネルで検証するなどのお手伝いをしてきました。

それらの検証結果も書籍の1部に活用されていますが、その他にも沢山の企業や団体とのコワークを通じて、とても多様で実務的な研究をされてきたことに改めて感心いたしました。

また、はじめにでの挨拶で「キキミミパネル作成に関してはマイボイスコム株式会社のお世話になった。特に高井和久社長には私の稚拙なアイディアを具現化するにあたり、多大なご協力をいただいた。安定した調査が可能になり、検証ができるようになったのは高井社長のお陰である。」という過分な謝辞までいただき恐縮をしている次第です。

実際にデータ検証でお手伝いしたのはM君ですが、当社が微力ながらもデータ検証等で協力をさせていただいたことが、清水先生の研究に、そして、日本の消費者行動研究の前進に、ほんの少しでもお役に立てたようで大変嬉しく思います。

こちらは、これからのマーケティングを考える上で、とても貴重な示唆が沢山盛り込まれている素晴らしい書籍です。

是非、マーケティングの関係者には購読されることをお勧めします。

 

〇キキミミ調査サービス(ご参考)

http://www.myvoice.co.jp/menu/33-voice.html

〇アカデミック調査(大学調査)の実績

http://www.myvoice.co.jp/academic/index.html

 

2013年6月 3日 (月)

「マイボイスパネル」 110万人

ネットリサーチ会社にとって、調査パネルはとても重要な経営資源になります。そして、このパネルの品質と規模がサービス対応に大きく影響します。

現在、各社から公表されているパネル数で1番大きいのは、楽天リサーチさんの231万人だと思います。その他に、クロスマーケティング166万人、Yahoo!リサーチモニター146万人、インテージネットモニター137万人、マクロミルモニター114万人、あたりがネットリサーチの大規模パネルになります。

そして、当社の「マイボイスパネル」も登録者がやっと110万人まで増えました。当社はインテージさんと同様に、自社パネルとGMOリサーチパネル(約15社のパネルで構築)を、メールアドレス、性別、生年月日、居住地の7桁郵便番号の4項目で重複確認をして構築しています。

楽天さんやYahoo!さんの様に、ネット上で凄い集客力のあるポータルサイトを保有するネットビジネス会社には、パネルの規模ではどうしても敵わないのが実情です。

その代わり、もともとリサーチをやって来たという立場から、リサーチのノウハウや、パネル管理の常識に拘って、パネルの品質では負けないように色々と工夫をしながらやっています。

当社では、モニターの登録時に、電話番号、郵便番号、住所、氏名や登録属性の矛盾を1件、1件毎に確認し、登録希望者の約20~30%は事前に削除して、半年に1度の登録データの見直しもお願いしています。

そして、お客様の調査は1年以内の回答経験者から抽出していますが、標準回収時間の48時間で、42%ほどの回収率が期待できるパネル環境を維持しています。

また、ネットリサーチ会社の中には1日に平均で4件の調査依頼をしているところもあると聞いています。年間にすると800件もの調査依頼で、これだと回答慣れや、回答による学習効果、こう答えればポイントが増やせるというような回答者のプロ化で、回答データに歪みが生じる恐れがあります。

当社パネルの平均回答頻度は、予備調査と本調査、自主調査を加えても年間で17回でしかありません。そして、パネルの規模と調査件数のバランスを重視したパネル運営が必要なのではないかと考えています。

当社はパネルの規模では適いませんが、パネルと回収データの品質と、リサーチャーの技術対応力に拘ってやって行きます。

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▼「マイボイスパネル(110万人)」のモニタープロファイル
 http://www.myvoice.co.jp/service/monitor.html

▼モニター回収率の検証調査(48時間で42%の回収率)
 http://www.myvoice.co.jp/feature/quality.pdf

▼モニター及びデータ品質管理の詳細
 http://www.myvoice.co.jp/service/quality.html

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2013年5月19日 (日)

フットサル大会

P1040036_3P1040046_3ンターネット調査の仕事は提案書や調査票を考えたり、データを分析してレポートを作ったりするため、リサーチャーはオフィスでパソコンに向かっている時間の長い仕事です。

そして、営業の人がみんな外に出てしまうと、オフィスは図書館のように静まりかえってカタカタカタとキーボードの音だけするような時もあります。

以前の郵送調査や訪問調査では、実査でバタバタ動き回る仕事もありましたが、インターネット調査では実査の合理化が進んだため、よりオフィスでパソコンに向かい合う時間が増えたようにも感じられます。

また、リサーチャーには、外を走り回るより、自分で考えながら何かを作りたいという人が多く、知的好奇心は強いのですが、普段は物静かで穏やかな人が多くおられます。

でも職場を離れると、普段の職場の静かなイメージとはかなり違う雰囲気になる人も沢山います。

当社では昨年からフットサルチームができましたが、年に数回の大会には男性社員の半数以上が参加しています。そして、沢山の社員が応援に来て、反省会の飲み会はいつも大いに盛り上がっています。

オフィスではパソコンを前に静かにコツコツと働き、オフでは太陽の下で走り回り、ビールを飲んで盛り上がる。当社はそんな感じの会社です。

2013年4月25日 (木)

モニターの回答頻度

ネットリサーチについて、極端な多頻度回答がデータ品質の低下を招いているのではないかという指摘があります。

多頻度回答は、回答者の回答慣れや、回答による学習効果、そして、回答者のゲーム化やプロ化(おそらくこの調査はこう答えてもらいのだろうからこう答えよう。この予備調査にこう答えれば本調査が来るからこう答えよう等)などが懸念されています。

そして、実際にあるネットリサーチのモニター登録をすると、毎日のように5、6件の調査依頼が届くのを経験しています。それも殆どはスクリーニングのための予備調査で、2ポイント、3ポイントといった低い謝礼での調査です。

自分が実際にそのネットリサーチ会社の関係者から聞いたり、業界関係者から聞いた話によると、ある大手のネットリサーチ会社は1日に4件、別なネットリサーチ会社は2件ほどの調査を、アクティブモニターに依頼しているそうです。

これを年間の営業日数で計算すると年間で約800件、約400件という依頼件数になります。回収率を少し低めの30%としても、年間の回答頻度はA社が240回、B社が120回と推計されます。この2社の両方にパネル登録していたら年間に360回もアンケートに回答しているという計算です。

多頻度回答は避けるというのが以前のリサーチ業界の常識だったと思います。しかし、ネットリサーチの世界になってこの多頻度回答防止という考えは全く欠如してしまっているようです。

多頻度回答がどの程度の影響があり、回答傾向にどれだけ影響するのかは分かりませんが、私はやはりあまりにも過度な回答頻度のパネルは、回答データの品質面でやはり問題があるのではないかと思います。

そして、当社はパネルの規模と、調査の件数のバランスを取ることで、できるだけ多頻度回答は避けていく考えでいます。

2012年度の実績で当社のモニターの回答頻度を計算したところ、回答頻度の頻度は17回/年でした。これには、予備調査、本調査、自主調査を含んだすべてのアンケートの回答総数です。

当社は「しっかりしたデータをお客様にお届けする」ため、これからもモニターの回答頻度が過多にならないように注意していきたいと思います。

〇マイボイスコムのモニター品質管理

http://www.myvoice.co.jp/service/quality.html

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2013年4月11日 (木)

幸福感調査を実施しました

一般生活者を対象にした「幸福感」に関する自主調査を実施しましたので、今回はその結果をご紹介させていただきます。

◎調査概要
【調査方法】インターネット調査(ネットリサーチ)  
【調査時期】2013年1月25日~1月30日
【回収数】全国1,457名 男女12-79歳(性年代10歳刻みごとに100件前後を回収)
【調査項目】
 ●現在の「幸福感」
 ●幸せを感じるために重要なこと
 ●現在満足していること
 ●5年後の「幸福感」
 ●生活におけるゆとり(時間的/経済的/精神的)
 ●健康状態
 ●人間関係の良好度合い(家族/友人知人/職場の上司・同僚・部下/地域)
 ●夢中になれる趣味や目標、生きがい
 ●不安を感じること
 ●生活の中で幸せを感じた・ラッキーだと感じたエピソード(自由回答)

【調査結果の概要】
 ●幸福感の平均値は10点満点で6.14点
 ●幸福感の平均値が高いのは「女性」や「高年代層」。「男性20代」で最も低い。
 ●「精神的なゆとり」と「家族関係」が、幸福感への影響が大きい。
 ●「家族との関係」、「友人との関係」が良くない人では、幸福感の平均が4点前後と低い。 

■「幸福感の平均値は10点満点で6.14点」
現在の幸福感を0~10点で回答してもらうと、平均は6.14点、5年後は6.03点。幸せを感じるために重要なことは「家族関係」「身体的健康」「経済的な余裕」「精神的健康」「収入の安定」などが上位でした。
実際に満足しているのも「家族関係」がトップで、「自由な時間」「身体的健康」「友人関係」などが続きます。重視点との差が大きいのは、「経済的な余裕」「収入の安定」などの経済面や、「精神的健康」「身体的健康」などでした。

■「幸福感の平均値が高いのは女性や高年代層。男性20代が最も低い」
女性の方が、幸せだと感じる人が多い。女性や高年代層で幸福感の平均値が高い。女性70代では平均7点を超える。男性20代が最も低い結果です。幸せだと感じる人は、既婚者の方が未婚者より多く、世帯形態の中では、夫婦のみ世帯が最も幸福感の平均値が高くなっています。

■「精神的なゆとり、家族関係は、幸福感への影響が大」
経済的なゆとり、精神的なゆとりがある人では、平均値が7点を超え、幸福感が高い傾向。家族との関係、友人との関係がよくないという人では、平均値が4点前後と低い。精神的なゆとりや家族関係では、プラス(ある、または良好)の人と、マイナス(ない、またはよくない)の人で幸福感の平均の差が大きく、幸福感への影響が大きいことがうかがえます。

はやり幸福を感じるには、家族や友人との関係が大切なんですね。

また、男性より女性が幸福で、特に20代の男性が1番幸福感が低いというのは考えさせられます。社会に出たけど世の中は不況で、仕事は厳しく、精神的にも経済的にもまだ余裕がないということでしょうか。

調査結果はこちらでご覧いただけますので、興味があれば見て下さい。

http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/release130410.pdf

○マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

2013年3月28日 (木)

CTCビッグデータセミナー2013

3月4日と11日に、当社の出身母体である伊藤忠テクノソリューションズ(CTC)が主催する「ビッグデータセミナー2013」で、「マーケティング分野での新たなテキストマイニング活用法」というテーマで発表させていただきました。

〇 CTCビッグデータセミナー2013  http://spider.ctc-g.co.jp/web/fm/mkt/2012175g

こちらはCTCさんのビッグデータビジネスへの取組みと、データマイニングに取組んでいる企業と当社からの説明での構成でした。

当社には新しいテキストマイニング技術である「テキストボイス(Text-Voice)」の説明をして欲しいというリクエストでしたので、自主調査で集めた「牛乳が飲みたくなるメニューは?」という約7,000件のテキストデータを、従来のテキストマイニングツールと、「テキストボイス(Text-Voice)」の両方で分析した比較事例を紹介いたしました。

分析のアウトプットは明らかに「テキストボイス(Text-Voice)」の方が深く、お客様の思考や、要望、利用シーン等が構造的に解釈しやすいことがお示しできたのではないかと思います。

コールセンターに集まったお客様のご意見や、ソーシャルメディアに発信された発言といった、大量のテキストデータを分析するところで「テキストボイス(Text-Voice)」の新しい技術が役立てば嬉しいですね。

また、「アンケートデータベース(MyEL)」に蓄積されている、1万件×約1,700テーマの大規模な調査データを、モニターIDで組合わせて分析することで、新しい気付きや発見があることを、「缶コーヒーの飲用調査」×「喫煙調査」と、「料理調査」×「幸せ感調査」の2つの事例で紹介させていただきました。

最近始めたサービスですが結構面白い結果が得られることが分かってきたので、これから力を入れてみようと思います。「アンケート・データマイニングサービス」って面白いと思いませんか。

ビッグデータのセミナーで何を話せば良いか分かりませんでしたが、事後の調査で高いご評価をいただくことができました。

当日のプレゼンに使った資料をお届けしますので、興味があれば見て下さい。

説明なしだと分かりにくい資料だとは思いますが、皆様にとっても何らかの参考になれば幸いです。

▼ CTCビッグデータセミナーのプレゼン資料
 http://www.myvoice.co.jp/news/pdf/bigdata2013.pdf

 http://www.myvoice.co.jp/

2013年2月26日 (火)

メディア利用に関する1万人調査

あまり自由に使えるメディア調査のデータがないとお客様からお聞きしたので、当社の自主調査の企画で「メディア利用に関する1万人調査」を実施しました。

設問項目は下記の32項目で、テレビやラジオ、新聞、雑誌、インターネットの各メディアの利用実態について調べたものです。

調査概要は下記のページで公表していて、当社の「アンケートデータベース(MyEL)」からローデータや、集計結果、グラフレポートも安価でお求めいただけます。

また、これらの各メディアの調査データと、「アンケートデータベース(MyEL)」のブランドやライフスタイル関連の調査を組合わせた「マッチングデータ」をお作りすることもできます。

例えば「缶コーヒー」の飲用やブランド選定に関する調査データと、こちらのメディア調査のデータを組合わせると、「缶コーヒー」のブランド選定とメディア利用の関係を見るのに役立つと思います。

自社の商品カテゴリーのブランドとメディアの関連をざくっと見てみたい時などに、こちらのメディア調査のデータをご活用下さい!

〇メディア(テレビ、ラジオ、新聞、雑誌)の利用実態に関する1万人調査

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

【調査対象】 マイボイスコム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】 2012年11月08日~11月30日     【回答者数】10,875名
【設問数 】  32問

(回答者の属性)
性別 男性 女性 合計 年代 10代 20代 30代 40代 50代 60代 70代 合計
度数 5,367 5,508 10,875 度数 930 1,956 1,979 1,992 2,008 1,630 380 10,875
49% 51% 100% 9% 18% 18% 18% 19% 15% 4% 100%

【設問項目】 
Q1 見ているテレビ放送
Q2 〔テレビ視聴者〕見ているテレビ放送(地上波、BS、CSなど)
Q3 〔テレビ視聴者〕よく見るテレビ番組の種類
Q4 〔テレビ視聴者〕テレビ番組を録画して見る割合
Q5 〔テレビ視聴者〕テレビ視聴頻度
Q6 〔テレビ視聴者〕平日にテレビをリアルタイムで見る時間(1日あたり平均)
Q7 〔テレビ視聴者〕平日にテレビをリアルタイムで見る時間帯
Q8 〔テレビ視聴者〕平日にテレビをリアルタイムで見る時間帯
Q9 〔テレビ視聴者〕休日にテレビをリアルタイムで見る時間(1日あたり平均)
Q10 〔テレビ視聴者〕休日にテレビをリアルタイムで見る時間帯
Q11 〔テレビ視聴者〕休日にテレビをリアルタイムで見る時間帯
Q12 よく聴くラジオ放送<平日/休日>
Q13 ラジオ番組を聴く方法
Q14 〔ラジオ聴取者〕ラジオ放送をリアルタイムで聴く時間帯<平日/休日>
Q15 普段読む新聞
Q16 新聞を読む時間帯<平日/休日>
Q17 有料で購読している電子新聞
Q18 普段読む雑誌のジャンル
Q19 〔雑誌閲読者〕1ヶ月あたりに読む雑誌の数
Q20 インターネット利用場所
Q21 インターネット利用時間
Q22 よく見るサイト
Q23 所有している情報端末

また、2つの調査テーマのマッチングデータの分析事例は、こちらをご覧下さい。

http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php 

http://www.myvoice.co.jp/

 

2013年1月25日 (金)

モニター・プロファイルのご案内

今回はお客様にお送りした『モニター・プロファイル資料』のご案内メールの1部をご紹介します。
ちょっと営業モードの内容で恐縮ですが、ネットリサーチの参考情報としてお役に立てば幸いです。

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〇「モニター・プロファイル資料」のご案内 /マイボイスコム(株)

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2013年1月現在の当社の総モニター数は441,000人で、32項目の個人属性の登録があります。
主な登録属性は下記の通りで、今回、以前からご要望の多かった、子供の末子年齢、業種分類、職場での役職、個人年収の4項目を追加しました。

(モニター登録属性 32項目)
性別、年齢、居住地域、結婚有無、同居家族、子供人数、末子年齢、家族の世帯形態、自宅の種類、学歴、職業分類、業種分類、職種分類、職場の役職、勤務先の都道府県、勤務先の従業員数、個人年収、世帯年収、主利用のコンビニ、主利用のクレジットカード、主利用の銀行、主契約の生命保険、主利用の自家用車、主利用の携帯電話、主な閲読新聞、平日のテレビ視聴時間、平日のネット利用時間、ネット利用場所、ネット接続環境 等

◆最新「モニタープロファイル資料」はこちらからダウンロードできます。
 http://www.myvoice.co.jp/service/img/profile.pdf
◆リサーチモニターの説明ページ
 http://www.myvoice.co.jp/service/monitor.html

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〇BtoB関連の属性項目を強化しました!
当社のモニター属性にはBtoB関連の項目が多く、「従業員数が1,000人以上の大企業に勤務する営業職の従事者に調査をしたい。」「情報システム業務に従事する会社員のマネジャー職の方から新サービスのニーズを聞きたい。」といったご要望に数多くお応えしています。

今回は組織戦略が専門の大学教授のお客様にアドバイスをいただき、役職を加え、職業分類も37業種まで細分化して、BtoB関連の調査によりきめ細かく対応できるように改善しました。

〇社会調査関連の属性項目も強化しました!
最近は大学や官公庁から「社会調査」のご依頼が増えて来ました。
通常は性別や年齢、居住地等で対象者を抽出することが多いですが、世帯所得に加えて個人所得も必要、子供の人数に加えて末子年齢も必要というご要望にお応えしました。

〇モニター回収率の検証データもご覧下さい!
マイボイスコムでは質の高いデータを提供することがリサーチ会社の使命との考えから、パネル管理とデータ管理に最大限の注意を払っています。

そして、登録情報の確認で約20%は削除し、短時間回答や多頻度回答の防止、データクリーニングの徹底などに努めています。その結果、1年以内の回答経験者では、40%を超える回収率が確保できます。

(回収率の検証結果) http://www.myvoice.co.jp/feature/quality1211.pdf
(データ品質管理)   http://www.myvoice.co.jp/service/quality.html

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以上がお客様にお送りしたメールマガジンの1部です。

お客様(主に大学の先生方)のご要望に応じて、BtoBの調査にも対応できるように勤務先の業種を詳細にしたり、役職や個人所得も登録情報でサンプリングできるようにしました。

また、ネットリサーチの世界になってからはあまり「回収率」が表示されなくなっていますが、やはり回収データの品質を考える時には、どういう対象者からどんな「回収率」で集めた情報であるかは大切な指標だと思いますので、そちらの情報もお知らせした内容です。

弊社ではこの様なメールマガジンを月に1回、自主調査の結果とともにお送りしています。

もしご興味があれば、こちらからご登録ください。

〇メールマガジンの登録 https://www.myvoice.co.jp/mail/

 

http://www.myvoice.co.jp/

2013年1月17日 (木)

世界一安いインターネット調査は?

海外リサーチパネル会社の役員が来社されました。

その時に「日本のインターネット調査は世界一安いと聞くのですが本当ですか?」と聞いてみると、「私も色々と調べてみましたが、日本が1番安くて、東南アジア諸国よりもかなり安いですよ。」という返答でした。

そして、「特に日本は謝礼が他の国に比べて極端に安いんですよね。これも日本のインターネット調査の安さの1つの要因だと思います。」という説明も受けました。

日本のモニターに対する謝礼はどう考えても安すぎます。

予備調査は2~3円、本調査でも1問あたり1~2円、30問の調査で30~60円というのが日本のネットリサーチ業界の標準的な謝礼です。(当社は予備調査が5~10円、本調査は1問2円、30問で60円にしています)

モニターの方は謝礼のためだけに答えてくれる訳ではありませんが、あまりに低い謝礼に違和感を感じて退会すしている人も多いのではないでしょうか。

そして、それがモニターの広がりに繋がらず、回答データの質にも影響して、クライアントさんの満足の低下や、意思決定の寄与度の低下の1つの原因になっているのだと思います。

また、この数年、インターネット調査業界では、モニターの退会数の増加が課題になっていますが、このことも極端な謝礼の低さや、謝礼に見合わない付加の高い調査が起因しているのかもしれません。

インターネット調査の回答謝礼は、今の2倍にして、30問で120円、40問で160円、50問で200円くらいにすべきではないでしょうか。提供価格をあと15%ほど上げられれば、この謝礼を払うことができます。

そして、クライアントの多くも、世界一安い価格よりも、しっかりした品質のリサーチサービスを1番望んでいると思います。

しかし、プライスリーダーになっている大手のインターネット調査会社が、現在の極端に低い謝礼水準を作り、そして、今も継続している中で、当社だけ15%もの値上げをすることができないのが悔しいところです。

極端に低く設定さててしまった謝礼水準が、日本のインターネット調査の品質向上の大きな壁になっているように感じてなりません。

何とか質的改善に向かって業界全体が変わって行ければ良いのですが・・・

 

〇当社のインターネット調査の料金テーブル(ご参考) 

http://www.myvoice.co.jp/service/price.html

http://www.myvoice.co.jp/

 

2012年12月28日 (金)

2012年の漢字とヒット番付調査

日本はまだ不況が続き、社会の閉塞感に悩まされていますが、皆さんにとって2012年はどんな1年でしたか?

マイボイスコムでは2010年から毎年12月に「ヒット番付調査」を実施しています。この中で2012年を漢字1文字に表してもらったところ、1位は「忍」で、次いで「苦」、「耐」、「忙」、「楽」という結果になりました。

2011年の調査では「災」「震」「絆」「悲」等が上位でしたが、昨年に比べると「楽」「新」「幸」「穏」等のポジティブな意味合いの漢字も上位にあがって来ています。そして、今年が「良い年だった」という意見も、2011年の44%から53%に上昇して、2010年の水準まで戻りました。

まだ厳しい状況に変わりはありませんが、やっと日本人の気持ちも大震災の影響から抜け出してきているのかもしれません。来年こそは良い年になるように、皆で頑張って行きましょうね!

「2012年ヒット番付調査」では、今年の漢字印象の質問以外にも、以下の様な項目があります。何れも自由記述(FA)で聞いた回答を、当社のリサーチャーがカウントしたものです。サイトには性別や年齢階層別にも集計した結果がありますので、参考になさって下さい。

〇2012年ヒット番付調査

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=17317

 

1)2012年で最も印象に残った出来事

  1位:ロンドンオリンピック

  2位:衆議院解散・選挙

  3位:韓国・中国との領土問題

  4位:野田政権・民主党政権の崩壊

  5位:政治の迷走、混乱

2)2012年に最も流行したと思う言葉

  1位:ワイルドだぜぇ

  2位:〇〇だぜぇ

  3位:ワイルド

  4位:近いうちに

  5位:iPS細胞

3)2012年で最も印象に残った著名人

  1位:スギちゃん

  2位:野田佳彦(首相)

  3位:橋下徹

  4位:吉田沙保里(レスリング)

  5位:石原慎太郎

4)2012年に最もヒットしたと思う商品・サービス

  1位:スマートフォン    6位:東京スカイツリー

  2位:iPhone5       7位:マルちゃん生麺

  3位:iPhone        8位:iPad

  4位:塩麹          9位:タブレット端末

  5位:LINE         10位:お掃除ロボット

5)2013年にヒットすると思う商品・サービス

  1位:スマートフォン    6位:Windows8

  2位:タブレット端末    7位:電子書籍

  3位:Wii U         8位:LTE

  4位:電気自動車      9位:iPad mini

  5位:太陽光発電     10位:iPad

 

如何でしょうか。皆さんの感覚とは合っていますか?

2010年と2011年の調査結果もありますので、興味がありましたらご覧ください。

〇2011年ヒット番付調査

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=16117

〇2010年ヒット番付調査

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=14917

 

今年もお世話になりました。

それでは、皆さん、良い新年をお迎え下さい。

〇マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

 

2012年12月24日 (月)

コンビニエンスストアのレジ横購買調査

マイボイスコムの「アンケートデータベース(MyE)」は1テーマが1万件超の大規模データですので、2テーマの両方に回答した人でも約2,000~3000件のデータを抽出することができます。

今回は、慶應義塾大学商学部の清水ゼミの学生が、演習の一貫で「コンビニエンスストアでの商品購入について」(調査期間:2009 年10 月)と、「レジ横の商品について」(調査期間:2010 年06 月)をマッチングさせた2,247 件のデータを使って分析した事例を紹介します。

コンビニエンスストアのレジ横にある商品を思わず衝動的に買ってしまった経験は誰しもあることだと思います。この衝動的に買ってしまうレジ横購買行動が生活地域の特性によって異なるのではないか、という仮説にもとづいて検証し、その地域特性に応じた販売戦略を考えるというものです。

そして、分析の結果として地域ごとに購買されやすい商品とその衝動パターンには差があることが明らかになり、検証結果をもとに新規提案まで出してくれました。地域によって衝動買いの特性に違いがあり、レジ横の使い方も異なるという事実は面白いですね。

優秀な学生さんが自由な雰囲気の中で、好きなデータを使って考えると、面白いアイディア生まれるものものですね。とても感心しました。

大学3年生の4人の方が分析した結果ですが、皆さんも是非、読んでみてください。

【分析実施者】 慶應義塾大学 商学部 清水聰ゼミ: 安仲様・斎藤様・佐久間様・成田様

【分析レポート】 http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case8.pdf

【MyEL分析事例】 http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php

 

PS;マイボイスコムでは大学の先生方の学術調査も沢山お手伝いしています。大学のゼミの演習などへのデータ提供はできるだけ協力したいと考えていますので、ご関心のある方はご連絡下さい。

〇マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

〇大学調査の実績 http://www.myvoice.co.jp/academic/index.html

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

 

 

2012年12月23日 (日)

スターバックスコーヒーのブランド拡張調査

当社が作成しているアンケートデータベース(MyE)は1万件超の大規模データですので、2テーマに回答した人のデータでも、約2,000~3000件のデータを抽出して分析することができます。

今回は、慶應義塾大学商学部の清水ゼミの学生が、演習の一貫でMyELの「コーヒーチェーン店の利用調査(第2回)」と「チルドコーヒーの引用調査(第4回)」のマッチングデータを使って「ブランド拡張からみるスターバックス×チルドコーヒー」について分析した事例を紹介します。

こちらは、コーヒーチェーンの「スターバックス」が、スターバックスブランドの「チルドコーヒー」を販売したことに注目して、そのブランド拡張について分析をして、ブランド拡張の成功度や今後の可能性について検証し、今後のプロモーションについての新規提案まで考えてくれました。

まだ大学3年のゼミ生の演習成果ですが、とても面白い分析結果でしたのでご紹介いたします。優秀な学生さんが自由な雰囲気の中で、好きなデータを使って考えると、良いアウトプットができるのですね。

レポートを読ませていただいてとても感心しました。

皆さんも、学生さんの力作を読んでみてください。

 

【分析実施者】 慶應義塾大学 商学部 清水聰ゼミ: 小島様・鈴木様・野上様・山崎様  

【分析レポート】 http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case7.pdf

【MyEL分析事例】 http://myel.myvoice.jp/user_data/case2.php

〇大学調査の紹介 http://www.myvoice.co.jp/academic/index.html

〇マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

 

プロフィール

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Takai kazuhisa

伊藤忠系シンクタンクの社内ベンチャーで、1999年にネットリサーチ会社のマイボイスコムを立ち上げて社長をやっています。会社を作ることより続けること、良い会社を目指して経営することの難しさ日々感じながら奮闘している毎日です。夜は神田や神保町あたりの居酒屋に出没し、休日は自然散策やアウトドアを楽しんでいます!