ネットリサーチ会社 Feed

2018年10月 5日 (金)

テキストマイニング×BIツールの連携

TextVoiceがBIツールYellowfinとの連携サービスを開始しました

マイボイスコムはインターネット調査が中心のリサーチ事業や、アンケートデータベース事業(MyEL:ミエル)等で、生活者の声を企業へ、社会へ届けて参りました。 2015年からは、ユーザー目線で開発したテキストマイニングTextVoiceのASPでの提供を開始し、多くの企業様のテキストデータ分析を提供しています。
 
この度、BIツールのYellowfinとの協業で、API連携版をリリースします。TextVoiceでのテキスト分析の結果が、Yellowfinで自由に可視化でき、より動的に分かりやすくなりました。また、データ連携機能により、テキストデータを売上データなど、他のデータと関連付けた分析も可能になります。さらに、分析結果の共有機能も充実しており、今まで以上にテキストデータの有効活用につながるサービスになっています。

<主な機能>
◆意味でまとめた意味ランキングを自動で作成
TextVoiceの特徴である、辞書の自動作成機能により、意味で類義語をまとめたランキングを自動で作成します。これにより、単語の出現回数だけでなく、どんな意味を持った単語群がどの程度出ているかも視覚的に把握しやすくなります。
 
<意味でまとめたワードクラウド>

 

◆TextVoiceの標準的な4つのアウトプットの表示
 サマライズ、フォーカス、パースペクティブ、セグメントの結果も確認できます。


<サマライズ>
テキストデータを、最大6つのピース(≒単語)の組合せで分類したもの
<フォーカス>
結束度の高い、要注目の意見を抽出。結束度とは:ピースのつながり(結束)の強さを測ったもの。
結束度の高い意見は、しっかりとまとまった強い主張であると解釈する。
<パースペクティブ>
テキストに潜在する大きなパターンを読み解くためのマッピング。
近くに配置された内容は、背景に共通の動機、意味があると解釈し、どのような共通要因があるのか考察する。遠くに配置された内容は対立する軸、意味が隠れていると解釈する。
<セグメント>
属性と強くつながる内容を抽出

◆様々な他のデータとの関連性が分析できます
 売上のデータなどの他データと関連付けた分析ができます。例えば、キャンペーン実施時のコメントと、売り上げの関係などを可視化することが可能になります。

◆任意に絞り込んだ結果の表示もできます
 性別や年代、地域など、データに紐づいた属性に絞り込んだ結果が確認できます。


◆コラボレーション機能により、関係者への通達や意見交換が容易にできます
 「分析されたデータは、社内で共有されてこそ価値がある」という考えから、多彩なコラボレーション機能を搭載しております。こちらの機能を活用することで、関係者との共有が簡単にでき、データの有効活用につながります。
また、通知があった際にポップアップ通知もできます。

<共有>チャット感覚で共有


<ポップアップ>見てほしい個所をポップアップ

<コラボレーション>タイムライン機能により、作業内容やコメントを時系列でリアルタイムに表示

【お問い合わせ先】
<TextVoiceについてはこちら>
■マイボイスコム株式会社
企画営業グループ第3チーム
栗田 TEL:03-5217-1911
daisuke.kurita@myvoice.co.jp

<Yellowfinについてはこちら>
■Yellowfin Japan 株式会社
Business Development Manager
峯岸 TEL:03-6667-0282
yu.minegishi@yellowfin.bi

【会社概要】
マイボイスコム株式会社
■代表者 :代表取締役社長 高井和久
■設立 : 1999年7月1日
■所在地 :東京都千代田区神田錦町3-17-11 榮葉ビル
■HP:https://www.myvoice.co.jp/

Yellowfin Japan 株式会社
■代表者:CEO Glen Rabie ( グレン・ラビー )
■設立 :2014年10月31日
■所在地 :東京都中央区日本橋小網町11-8 
■HP:https://yellowfin.co.jp
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2018年3月 1日 (木)

インターネット調査×テキストマイニング

この数年でマーケティングの関係者で、「定性調査(質的分析)」への注目が高まってきているように思われます。

調査設計が前提の定量調査では見えないニーズや気付きを、非定型の定性情報から探して行く必要があると考えておられる方が増えているのかもしれません。

また、インターネット調査の自由記述(FA)でも、サイトのお問合せからでも、ソーシャルメディアでも大量の定性情報が取れやすくなったことも影響しているのだと思います。

そして、学習院大学の上田隆穂教授が中心で纏められた「買い物客はそのキーワードで手を伸ばす」という書籍でも、以下の様な「インターネット調査」と「テキストマイニング」を組み合せたアプローチの有効性が紹介されています。

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「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)

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そして、当社にもインターネット調査で、大量の意見や要望、不満、イメージ等の自由記述を回収して、それを弊社の「テキストマイニング(TextVoice)」で分析して欲しい。というご依頼が増えてきています。

「〇〇について日頃不便だと感じていることを・・・」とか、「✕✕でこんな機能があればいいなと思うことを・・・」とか、「△△のブランドでぱっと思いつく印象を・・・」という設問で取った、大量の純粋想起情報には、確かにサプライヤーサイドでは気付かない、意外で、貴重なダイヤの様な情報が含まれているのかもしれませんね。

そんな、リサーチニーズに対応するために、マイボイスコムでは以下の様な簡易なパッケージを用意しています。

ご興味がありましたらサイトからお気軽にお問合せ下さい。

〇インターネット調査×テキストマイニングの『定性分析調査』
 業務範囲: 回収、集計(単純、クロス)、テキストマイニング
 設問数 : 10問(FAが1問)
 回収数 : 2,000件(約1,500件のテキストを分析)
 概算費用: 60万円 (税別)

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

2018年2月 1日 (木)

Consultancy & Story teller

11月に開催された日本マーケティング・リサーチ協会(JMRA)のアニュアルカンファレンスで、米国リサーチ業界のオピニオンリーダーであるレイ・ポインター氏が「サーベイ市場は確実に減少し続ける。そして、リサーチ会社は「Consultancy や Story teller」で勝負をするか、モバイル、オートメーション、ビッグデータ、AI、アドバンスト・アナリティクス等の「New Research」で勝負をするかの選択が迫られている。」との講演をされました。

これまでのリサーチの世界にいると「サーベイ」が主業務であり、その市場の中でどう差別化を図るのか、どうお客様の役に立つサービスが提供できるのかを考えて実践する競争でした。

インターネット調査も10年前までは新しい技術サービスとして、市場に支持をされて成長もしてきましたが、それも「サーベイ」の範疇での技術革新でありました。

でもそのリサーチ市場の中心であった「サーベイ」は確実に減少し続けるので、「Consultancy や Story teller」で勝負をするか、「New Research」で勝負をするかの選択が迫られている。という提言は、納得性もあり、印象的で、私の頭の中にずっと残って考えさせられました。

当社が目指すのは「Consultancy & Story teller」の出来るリサーチ会社であります。

そして、「Consultancy & Story teller」を実現するために、アドバンスト・アナリティクスであり、オートメーションでもある「テキストマイニング(TextVoice)」と、ビッグデータやAIに役立つ「アンケートデータベース(MyEL)」で、「New Research」で固定収益ビジネスを作るためにもがいているところです。

沢山の従来型のリサーチ会社が衰退し、実質的に無くなっている中で、インテージさんがりっぱな会社に成長しているのは何故でしょう。

それは、パネル事業という安定した固定収益ビジネスを成功させて、その収益基盤をもとにアドホック調査のサービスも充実させて、新しいビジネス開発にも投資ができたからではないでしょうか。

従来型リサーチ会社は、リサーチ価格の大幅な低下と、インターネット調査の外部コストが重くて「New Research」を開発するだけの余裕がない会社が多い様に思われます。

そして、インターネット調査会社の多くは、リサーチのインフラ環境(パネルやシステム)の提供を主軸にしたサービスを展開しています。

弊社は、苦しくても何とか「New Research」の固定収益ビジネスを成功させて、しっかり人の技術とサービスで、お客様に役に立ち喜ばれる「Consultancy & Story teller」型のリサーチ会社にして行きたいと考えています。

なかなか難しいテーマですがベストを尽くして参りますので、これからもよろしくお願いします。

〇テキストマイニング(TextVoice)

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

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

〇アンケートデータベース(MyEL)

https://myel.myvoice.jp/

〇リサーチサービス

https://www.myvoice.co.jp/

2017年12月25日 (月)

インターネット調査 品質ガイドライン

日本マーケティング・リサーチ協会のインターネット調査品質委員会から「インターネット調査品質ガイドライン」が発表されました。

1.調査協力者を大切にする。2.調査協力しやすい調査票を設計する。3.時代に応じたインターネット調査を実施する。という構成で、アニュアルカンファレンスで委員長の星野崇宏先生(慶応大学経済学部教授)から説明を聞いた時も、とても良くまとまっているガイドラインだと思いました。

そして、内容の1つ1つはとても当たり前のことなのですが、厳しい市場競争の中で忘れがちなことを、もう1度原点に返って考える必要がある、とリサーチ業界に警笛を鳴らしてくれいる様にも感じました。

調査協力者を大切にする。なんて基本中の基本だと思うのですが、お客様との関係でモニターの皆様に過度な負担をかけてしまうこともあります。

今の謝礼水準の低さや、設問の多さや、巨大なマトリクスの利用など、インターネット調査に係るすべての関係者が問題を直視して、見直さないといけないギリギリのとこに来ているのだと思います。

当社はこちらのガイドラインを全社員に配布して、「何かあればこのこのガイドラインに立ち戻って考えよう」と社員に呼びかけました。

なかなか自社だけで変えられないことが多いのが辛いところですが、当社はこのガイドラインを極力順守して、より良いインターネット調査の提供に努めたいと思います。

下記のサイトで「インターネット調査品質ガイドライン」がダウンロードできます。

インターネット調査にご関心のある方は、是非とも目を通されることをお勧めします。

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インターネット調査品質ガイドライン

時代とともに変えていくべきこと、守るべきこと

1.調査協力者を大切にする
① 調査協力者あってのインターネット調査であることを理解する
② 調査協力者のプライバシーに配慮する
③ 回答負荷を意識した謝礼の支払いを心がける

2.調査協力しやすい調査票を設計する
 (調査ボリュームの軽減)
① 回答所要時間は10分以内を推奨
② 巨大マトリクスは使わない
③ マトリクス形式や自由回答を多用しない
④ スクリーニング調査では抽出に使わない質問を控える

3.時代に応じたインターネット調査を実施する
 (回答デバイスに配慮した調査設計)
① マルチデバイスで回答できるようにする
② 回答環境に配慮する
③ デバイス環境に対応したコミュニケーション
④ 無駄を省いたシンプル設計
⑤ まずは自分で回答してみる

おわりに

• アンケート調査が紙からPCを前提としたインターネット調査へと移行したとき、メソドロジーは変わったが、調査票の本質は変わっていない。かえって紙面の制約がなくなったことで、質問数やマトリクス設問が増え、調査票の肥大化が進んでいった。

• しかし今、PCからスマートフォンへという時代になり、肥大化してしまった調査票をいかにコンパクトにしていくかという難題が突きつけられている。

• JMRAインターネット調査品質委員会では、この難題を克服しない限り、日本のインターネット調査、ひいては日本のマーケティング・リサーチの未来はないと危機感を募らせている。日本のインターネット調査を持続可能なものとしていくためには、あらゆる調査関係者の理解が必要である。

• インターネットを取り巻く環境は、時々刻々と変化している。インターネット調査の運用の仕方も、この環境の変化を意識しながらも、時代が変化しても守るべきことは流されずに守りつつ、時代とともに変えるべきことは恐れずに変えていかねばならない。そして、新たなインターネット調査を取り巻く課題が出現したときには、速やかにこのガイドラインも見直すべきであろう。

〇インターネット調査品質ガイドライン
 時代とともに変えていくべきこと、守るべきこと

http://www.jmra-net.or.jp/Portals/0/rule/guideline/%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%8D%E3%83%83%E3%83%88%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3_web.pdf

〇マルチデバイス時代におけるインターネット調査の在り方

http://www.jmra-net.or.jp/Portals/0/conference/past/%E3%80%90B2%E3%80%91JMRA%E8%AA%BF%E6%9F%BB%E5%93%81%E8%B3%AA%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%B3.pdf

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 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。

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「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)

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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)

 

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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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。

───────────────────────────────────────────

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。

==========

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 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/

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18日 (火)

テキストマイニング・サービス(Text-Voice)

アンケートの自由記述などのテキストデータは、生活者の生の声として重視されてきました。そして、ネットリサーチは自由記述のデータが取りやすく、リッチなテキストデータを集めるのに適した調査手法です。

しかし、自由記述は<自由に書かれた文章>であるため、定型的な分析に馴染まず、分析者が読み込み、分類するなどの大変な作業が必要でした。

また、いわゆる「テキストマイニング」ソフトは、文章を単語や2単語の組合せで自動で分解するものの、その2単語の組合せを<解釈>して有用な知見を得るには、かなりのノウハウが要求されます。

そして、お客様からは分析者の主観でどうにでも解釈できるので、分析者の考え方を裏づける情報として利用されることが多いとも聞いています。

これらの課題を解決するため、マイボイスコムでは、テキスト分析で独自の技術を持つ組織活性化研究所と業務提携をして、新たな「テキストマイニング・サービス(Text-Voice)」を始めます。

「テキストマイニング・サービス(Text-Voice)」の特長は・・

 1)最大6つの文章の組合せで分類するため客観的な解釈ができる

 2)発言の頻度だけではなく、発言の重要性や影響度も見ることができる

 3)性別や年齢等の基本属性と関連性の強い発言も抽出できる

 4)文章全体でどの様な発言があるのか、グループ化して整理できる

になります。

下記は、当社の自主調査で実施した「牛乳に関するアンケート調査(第5回)」で回収した「牛乳を飲みたくなるメニュー」の約7,000件のテキストデータを、当社の「テキストマイニング・サービス(Text-Voice)」で分析した結果(発言集計)です。

2単語の組合せと係り受けでなく、6つの言葉の組合せで、発言量(頻度)も発言の重要度も出るので、これまでのテキストマイニングのアウトプットと比べて、客観的な解釈がしやすいと思いませんか?

重要度 発言量   ターム1   ターム2   ターム3   ターム4   ターム5   ターム6

1.99    910     コーヒー  紅茶   入れて     混ぜて   飲む   牛乳
1.32    617     牛乳    好き    カフェオレ   飲む     必ず   多い
1.41    538     甘い    菓子    アンパン   食べる
1.41    447     牛乳    単独    飲まない   混ぜて   飲む
1.34    438     リラックス  飲みたくなる  飲む   便秘
1.37    217     朝食     一緒    サラダ    朝の    バナナ  習慣
1.24    156     クッキー  ケーキ   クリーム  ホットケーキ
1.90    143     風呂    のどが   渇いた
1.10    108     洋食    パサパサ  おやつ   餃子    クッキー
1.29    104     昼食    食後     習慣    飲む
1.12     96     寝る前   お酒     お茶    必ず    牛乳
1.70     89      パサパサ  フレークコーン
1.19     87     カフェオレ  インスタントコーヒー  全般   グラタン

1.11     85     主食     パン    ごはん    混ぜて
1.18     79     ホットケーキ  洋風トース ごはん  作る    ヨーグルト 

この他に、発言構造や属性での分類などの「分析結果のサンプル」もダウンロードできますので、ご興味があれば下記のページをご覧下さい。

〇テキストマイニング・サービス(Text-Voice)

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

マイボイスコムでは、ネットリサーチで回収したテキストデータや、クライアントが保有している大量のテキストデータなどを有効に分析するサービスを提供いたします。

 

〇マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

 

2012年11月 8日 (木)

ネットマイル社がインターネット調査を譲渡

ネットマイルさんがネットリサーチから撤退し、ネットリサーチ事業をミクシィに譲渡することが決まったとの発表がありました。

事業譲渡は2013年1月を予定していて、ネットマイルさんがリサーチシステム「ネットマイルリサーチ」を新設分割し、ミクシィさんが新設会社の全株式を取得するのだそうです。

同社は2001年からネット上の共通ポイントプログラムの「ネットマイル」を使ったプロモーション事業を始めて、2005年からネットリサーチ事業(ネットマイルリサーチ)にも取組んでおられましたが、これからはポイントのプロモーション事業に特化していくということなのでしょうか。

当社もプロモーション系のアンケートのお引合があると、リサーチ会社の当社ではできないため、ネットマイルさんにご紹介したりしていました。

何度かお取引もあり、顔見知りの方もいましたので、若干寂しい思いもするニュースでした。

〇ネットマイル社、ネットリサーチ事業をミクシィに譲渡

http://biz.netmile.co.jp/news/press_2012/press_release121102.html

2012年10月 1日 (月)

ご飯とみそ汁のアンケート調査(地域別分析)

マイボイスコムが1998年7月から毎月実施している「自主アンケート」は、この9月で170ヶ月目になりました。そして、「アンケートデータベース(MyEL)」には、この14年間で1万人超のアンケートデータを、1,700テーマも蓄積しています。

お客様からは、多様なジャンルの調査が沢山あって便利とか、古い調査結果も参考になる、1万件超の「ビックデータ」なので、かなり細かいセグメント分析ができたり、2テーマの回答データを結合した分析が面白いなどという評価をいただいています。

これらMyELのデータの使い方を少しでもご理解いただくため、いくつか分析事例を作ってみました。

今回は「ご飯」と「みそ汁」の調査データを、都道府県別にクロス分析した事例を紹介します。

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「ご飯のおとも、即席みそ汁の地域別セグメント分析」のご紹介
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今回の分析に用いたデータは「ご飯のおとも調査(2011.4)」と、「即席みそ汁調査(2011.10)」です。それぞれ12,298人と、11,709人の回答数があります。それらを都道府県別にクロス集計を行って地域の傾向を見てみました。

「1週間あたりで自宅でご飯(白米)を食べる頻度」は全国では10.2回でしたが、頻度の多い県は東北と九州に多く、1番多いのは福島県の13.6回で、2番目が宮崎県の13.2回で、1番少ないのは高知県の8.1回でした。

そして、好きな「ご飯のおとも」は、東日本が「納豆」で、西日本では「明太子・たらこ」になっていました。

また、みそ汁を飲む平均の頻度は週に3.3回でしたが、東北、北関東、北陸では飲む頻度が多く、1番多いのは岩手県の4.7回、2番は山形県の4.5回で、1番少ない県は和歌山県の2.3回でした。

好きなみそ汁の具は、全国では「わかめ」が1番でしたが、北海道、東北、関東の「わかめ」に対して、中部は「ねぎ」という傾向も出ています。

「ご飯」や「みそ汁」といった日本食の基本でも、地域や県によってかなり異なるようですが、それらを調査データで検証してみるというのも面白いですね。

「ご飯とみそ汁の地域別の分析事例」は、下記のページでご覧いただけます。

〇クロス分析事例「ご飯のおともと、味噌汁の具の地域別分析」
http://myel.myvoice.jp/user_data/pdf/case_05.pdf

ご飯のおとも
〔(自宅でご飯を食べる方)あなたが自宅でご飯を食べるとき、「ご飯のおとも」として、ご飯と一緒にどのようなものを食べますか(複数回答可)〕

ご飯のおとも

https://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=15315


即席味噌汁の好きな具
〔(即席味噌汁を飲む方)即席味噌汁の具について、あなたが好きなものをお聞かせください(複数回答可)〕

即席みそ汁

http://myel.myvoice.jp/products/detail.php?product_id=15903

   

調査結果を47の都道府県レベルで検証できるのは、MyELデータが1万人超と大規模だからだといえるでしょう。

ローデータは、CSV形式でも、当社の無料の集計ツールが使える形式でも3万円(税別)でお求めいただけます。興味のあるテーマがあれば、下記のMyELサイトからご利用下さい。

 

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

〇アンケートデータベース(MyEL)のデータ販売
http://myel.myvoice.jp/user_data/rate_table.php

〇当社の無料集計ツール「SpeedCROSS」のダウンロード
http://myel.myvoice.jp/user_data/speedcross_dl.php

〇マイボイスコム http://www.myvoice.co.jp/

2012年7月 7日 (土)

パネルの基本属性の乖離

当社のパネルは約36万人で、回収率は24時間で32%、48時間で37%、72時間で40%です。しかし、1年に1度も回答をしていない非アクティブモニターも2~3割おられるため、最大回収数は約10万人となっています。

〇回収率検証調査の結果

http://www.myvoice.co.jp/feature/quality.pdf

10万人の回収力があれば、一般的な調査には十分に対応できます。

しかし、かなり出現率の低い対象者の調査や、回答者属性を絞った調査、そして、フレッシュサンプルでの継続調査の場合は、自社パネルで対応できないケースも出てしまいます。

その場合は、クライアントの了解をいただいて、他社のパネルサプライを使っていて、資本提携先のインテージさんとは詳細なパネル検証をして、回答データに問題がないと双方で確認しています。

そして、今回もっと大きなパネルも使えるようにするため、2社のネットリサーチ会社にパネル検証をお願いしました。全く同じ属性の対象者に、同じタイミングで、同じ設問を聞く調査データの比較です。

その結果、A社のパネルはほとんど当社と同じ回答傾向になりましたが、B社のパネルは「買い物の意識や行動」の回答が、何故か1、2割高めに出てしまいます。

その原因を探って行くと、性別、年齢との基本属性が登録と回答で15%も乖離していることが分りました。

男性の回答が女性であったり、20代の回答が30代だったりする比率が15%もあるのですから、回答傾向が1、2割ずれても仕方がないことでしょう。

今のネットリサーチ市場ではこんなこともおきています。始めてのネットリサーチ会社を使う場合は、調査票に性別と年齢の設問を入れて確認することをお勧めします。

 

(補足)パネルは基本属性のズレが全くないことはありません。間違って別な家族が答えたり、セキュリティのため年齢を1、2歳ずらしている人もいるようです。当社も4%、A社も5%の乖離がありました。

 

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!