調査手法 Feed

2018年3月29日 (木)

ネット調査×テキストマイニング×BIツール

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TextVoice × Tableau のワークショップに参加させていただきました。

これまでは、インターネット調査で大量のFAを取得して、それを弊社の「テキストマイニング(TextVoice)」にかけると面白い結果が得られる。

こんな『定性分析調査』もありなのではないかと感じていましたし、最近はその様なご依頼も増えてサービスも提供しています。

しかし、今回BIツールのTableauさんとワークショップを開催して、そこに集まった約40人の分析者が2時間で作った分析結果を見て、BIツールを使うメリットを実感することができました。

定性分析のニーズが高まっているのは、大量のテキストデータが集めやすくなったことと、調査設計されていない自由な意見やコメントから、新たな発見や気づきをすることの有益性の認識が広まったからだと思います。

しかし、定性データは分析が難しく、従来の単語のカウントと、2つの単語の係り受けのテキストマイニングでは、分析者の主観での推測が多く、組織のベクトル合わせが難しいという欠点がありました。

弊社の「テキストマイニング(TextVoice)」は、テキストデータのファイルを読込ませるだけで、AIが分析用辞書を自動で作り、最大6つの意味を持った言葉の組合せまで分類するので「操作が簡単で分かり易い」というご評価をいただいています。

しかし、分析や可視化の表現に自由度がないことと、分析結果を情報共有することができない、という点を改善できないかというご指摘も受けていました。

今回、ワークショップ参加者の発表を見たら、色々な発想で定量データと定性データを組み合せた分析ができるということと、それらの分析データを動的に動かしながら考えて、何かの気づきがあったら、それを分かり易く可視化できることが分かりました。

これからは様々なデータを社員が広く共有し、必要な人が必要なデータを自分でいじりながら考えて、その気付きで各自がアクションをして行く時代になるのかもしれません。

集計データやレポートではなく、自由にデータがいじれる環境が共有されているから、皆さん勝手に触って、勝手に考えて、勝手に気づいて行動に移して下さい。という様なイメージです。

そして、データの1部は、お客様の意見要望や、営業報告のコメントや、SNSの発信データといった「テキストデータ」であることが想像できます。

そんなBIツールでの分析ニーズに、お手軽なオプション料金で、テキストマイニングが提供できれば、お役に立てると思うので、BIツール✖テキストマイニング(TextVoice)のソリューションを開発して、皆様にお届けしたいと思います。

そんなに時間がかからずにできると思うので、ご関心のある方は下記フォームからお問合せ下さい。

〇「テキストマイニング(TextVoice)」お問合せフォーム

https://www.textvoice.jp/contact/

〇BIツールでのテキストデータ分析イメージ

https://public.tableau.com/profile/tetsu.yamanaka#!/vizhome/TextVoice_FastFood/sheet0?publish=yes

 

 

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21日 (水)

Tableauさんと共同セミナー

BIツールのTableauさんと共同セミナーを開きます。

テキストマイニング(TextVoice)×Tableauで、定性データを自由に分析し、可視化表現し、共有化することが体験できます。

インターネット調査で沢山のFA(自由回答)を回収して、それをTextVoiceで定性データを数値化して、Tableauで自由な表現で可視化し、場合によっては他のデータとの組合せでも分析して、その結果を全社で自由に触れる動的環境として共有化ができます。

また、それはサイトの「お問合せ」に集まるお客様の意見・要望やクレーム、コンタクトセンターに集まるお客様の意見・要望、クレームでも同じように、分析、可視化、共有化ができるので、CRM対応としても有効に活用できるソリューションになると思います。

今回が第1回の共同セミナーですが、こちらは継続的に企画をして行く予定です。

ご興味があれば下記のTableauさんのサイトをご覧下さい。

Logo

〇Tableauを使ったアンケートデータ分析ワークショップ実践編
アンケートデータの自由回答などの定性的なデータは、数値データと異なり、これまで分析が難しいとされてきました。この度共催するマイボイスコムは、独自のテキストマイニングツールを開発し、定性的なデータの分析を簡単にし、Tableauでの可視化も可能にしました。

また、マイボイスコムでは豊富なアンケートデータを保有しております。今回のワークショップでは、このアンケートデータを用い、定量・定性データをTableauで分析し、隠されたインサイトを発見するプロセスを皆様に体験して頂きます。

開催日時 2018 年 3 月 22 日 (木) 13:00-18:30 (12:45- 受付)

対象 マーケティング部門、お客様相談室、 顧客分析担当など、テキストデータの分析に携わる方々
https://www.tableau.com/…/events/MyVoice-Workshop-2018-03-22

2018年1月 1日 (月)

お陰様で20周年の新年を迎えました

お陰様でマイボイスコムは「設立20周年」の新年を迎えることができました。
当社は1999年7月にCRC総合研究所(現:伊藤忠テクノソリューションズ(CTC))の社内ベンチャーで設立しましたが、その頃のインターネット人口はまだ1,500万人ほどで、少し前まで「20代おたく男性の道具」と言われていた頃でした。

そのためリサーチ業界でもインターネット調査は邪道な調査手法だと言われて、「garbage in garbage out (ゴミを入れてもゴミしか出ない)」等と強烈に批判もされました。

2002年にはインタースコープの平石社長と、インタースコープの大谷社長が呼びかけ人になってくれて、インターネット調査の品質向上を目指そうという主旨で「インターネットリサーチ研究会」が発足しました。

〇インターネットリサーチ研究会

https://internet.watch.impress.co.jp/www/article/2002/0213/ires.htm

その当時は、日本マーケティング・リサーチ協会(JMRA)に行っても「インターネット調査は邪道な調査だ」という批判が強いため、それならインターネット調査のベンチャー同士で協力して良いサービスにして行こうという研究会でした。

そして、この光景は印象的でしたが、200人近いマーケティングの関係者が集まった研究会のイベントで平石さんが司会を務めていたら、ある統計数理研究所の先生が突然立ち上がり「インターネット調査の統計的な根拠を示しなさい。それができないならこの様な調査手法は即刻止めなさい!」と大声で主張されました。

そのイベントの後で、平石さん、大谷さんと私の3人で、「自分達も社会に役立つ良いサービスを作ろうと頑張っているのに、あんな言い方はひど過ぎるよなあ」と言いながら、赤ワインを3本空けたのを覚えています。

それが今ではインターネット調査が、アドホック調査の49.7%※を占めるまで普及をしていて隔世の感があります。(※JMRA「第42回経営業務実態調査」)

インターネット調査がなければ、マーケティングリサーチも成り立たない状況にありますので、「インターネット調査品質ガイドライン」をしっかり順守して、このサービスを継続していくことが私達リサーチ会社に課せられた使命なのだと思います。

マイボイスコムは、これからもインターネット調査を中心に、データとサービスの品質を重視した、信頼性の高いリサーチの提供に努めて参ります。

20年目のマイボイスコムにご期待ください。

今年もよろしくお願いいたします。

マイボイスコム株式会社 http://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

2017年11月21日 (火)

大学研究とインターネット調査

ネット調査が生まれて20年近くが経ち、マーケティングリサーチだけでなく、社会調査や、学術調査の分野でも沢山ご利用いただくようになりました。

弊社も1998年から20年近くネット調査に取組んでいますが、設立当初からデータの品質と、専門リサーチャーの一貫対応を基本にしてきたため、大学の先生方からのご依頼がかなり多いのが特徴です。

最近では売上の20%以上が大学の先生方の学術調査のお手伝いだったりしています。

大学の先生方はネット調査に「速さと安さ」ではなく、「できるだけしっかりしたデータを回収する」ことに1番の関心があるため、当社サービスとの相性が良いのだと思われます。

消費者行動研究学会でも、日本マーケティング学会でも、先生方の研究発表でもかなりの比率でネット調査が使われるようになりました。

そして、7、8年前までは調査手法がネット調査だと、「それで代表性は問題ないのか?」という質問が必ずの様にありましたが、最近ではそれもあまり聞かれなくなりました。

ネット調査が正しくなったという訳ではなく、社会調査手法はどれも偏りがあり、訪問調査や郵送調査の環境が悪化する中で、ネット調査でないと生活者の意識や行動のデータが集めにくくなり、ネット調査のデータであることを前提に解釈するという考え方が広まってきたのかもしれれません。

「データの質を高めるということに尽きるかと思います。モニターの管理や回収率の向上、いい加減な回答の抑止など、特効薬はありませんが、母集団を代表する正確なデータを私は必要としております。」

こちらは当社のCS調査で、ある大学教授からいただいたご意見です。

この様なご要望にどう応えていくのかが、リサーチ会社の責務なのだと感じています。

〇「アカデミック調査」の説明ページ

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

(ご利用大学)

秋田大学、岩手県立大学、大阪大学、お茶の水女子大学、学習院大学、国際基督教大学、京都大学、慶應義塾大学、玉川大学、東京大学、東京工業大学、東京都市大学、東京農工大学、東京理科大学、福島県立医科大学、法政大学、宮城大学、明治学院大学、明治大学、共栄大学、東北大学、横浜国立大学、東洋大学、立教大学、名古屋市立大学、早稲田大学、奈良女子大学、 政策研究大学院大学、日本女子大学、福岡大学  等

(大学の先生向けの広告)

広告のプレビュー

〇ディスプレイ広告(「大学の調査を徹底サポート!」)

https://adwords-displayads.googleusercontent.com/da/b/dabAdPreview?hl=ja_JP&ad=204531016735&ocid=1374779214&showMulPreview=true&showVariations=true&s=46&sig=ACiVB_wfKjWwhPKXeMUUp-viG64oeuD5gg

2017年8月30日 (水)

アドバンスト・アナリティクス社と提携

世界的に普及している「IBM SPSS」製品を提供しているアドバンスト・アナリティクス社と、「テキストマイニング(TextVoice)」の販売に関して業務提携をしました。

定評あるSPSS製品で定量分析を行い、TextVoiceでアンケート調査やCRMの定性分析をすることで、より良い分析環境が提供できると嬉しく思います。

インターネット調査でも沢山のテキストが取れますし、定量分析と定性分析の両方からアプローチすることで見えてくる事実やニーズも多いと思うので、SPSS×TextVoice の組合せに期待したいと思います。

〇アドバンスト・アナリティクス社のニュースリリース(2017.8.29)

https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000027702.html

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AI搭載のクラウド型テキスト分析ツール「TextVoice」の取扱開始

~テキストデータをインポートするだけ、AI搭載でだれでも簡単に分析が可能~

アドバンスト・アナリティクス株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役:多田慶太、代表執行役社長:畠慎一郎、以下「アドバンスト・アナリティクス」)は、マイボイスコム株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役:高井和久、以下「マイボイスコム」)と協業し、2017年8月29日より、テキストデータから、誰でも、手軽に、素早く、重要な内容やインサイトを得ることが可能なAI搭載のクラウド型テキスト分析ツール「TextVoice」の取扱い開始致します。開始に合わせてマイボイスコム社のMyELデータプレゼントのキャンペーンも同時に実施します。

大量のデータが日々、生み出される現代。ビジネスにおけるデータ活用の重要度は増すばかりです。データの種類においても、従来型の顧客データや購買データなどの定量データに加えて、ソーシャルメディアや口コミなどのテキストデータをはじめとする定性データが日々増加する時代となりました。

アドバンスト・アナリティクスでは、従来から定量データについては、世界的に普及している「IBM SPSS」製品を提供し、多くのお客様がデータから輝きのある知見を発見していらっしゃいます。それに加えて、テキストデータからのデータ分析を支援するため、マイボイスコム社のテキスト分析ツール「TextVoice」の提供を本日より開始いたします。

マイボイス社の「TextVoice」は、さまざまなテキストデータを簡単に、そしてわかりやすく関連性を表示、分析者のだれもがインサイトを得ることが可能になるクラウド型の分析ツールです。AIを搭載した同ソフトウェアは、従来ユーザー自身が構築する必要のあった辞書もAIによって自動に構築。テキスト分析をより身近にするツールと言えるでしょう。

従来の定量データと定性データを組み合わせることにより、「いつ」、「だれが」、「何を」、「どのように」、そして「なぜ」購入したかなど、さらに深くデータを理解することが可能になります。

マイボイスコム社のTextVoiceについて

アンケートの自由回答、インターネット調査や、サイト上での問合せ、SNS発信情報等、様々なテキストデータが取得できる環境になり、定性データから新たな発見をしたいというニーズが増えています。TextVoice(テキストボイス)は、そのお客様のニーズに応えるべく、マイボイスコムが独自のアルゴリズムで開発した言葉のつながりから、意味を推測し、インサイトを読み解くことを促進する、全く新しいテキストマイニング・ツールです。簡単操作で一定の基準のもとに、分析結果を提供します。テキストを効率的に活用することに特化した、誰でもその日から使えるASPツールです。

TextVoiceの特徴と効果>

簡単な操作性と、わかりやすいアウトプット

・ボタン1つで、4つの分析が完成。内容の把握から属性ごとの特徴まで、簡単な操作で、

わかりやすく見える化。情報の共有、意思疎通、議論をスムーズに促進します。

最大6つの言葉の組合せで、文を自動で分類

・独自の統計解析アルゴリズムで、最大6つの言葉のつながりまで自動抽出。

従来の「2語の係り受け」では見えなかった、もう一歩先が見えてきます。

「辞書」を自動で作成

・独自の「意味辞書」により、データから言葉を自動分類し、辞書を提案。

ゼロから辞書を作る必要がありません。

注目すべき「少数」意見を見つける、独自の指標「結束度」

・単語や係り受けの数を数え、多いものをカウントすることが、「テキストマイニング」

なのではありません。

TextVoiceは独自の指標「結束度」を開発し、言葉と言葉つながりの強さを測ることで、

注目すべき「少数」意見を見つけ出します。

 TextVoice利用権のご提供料金(税別)>

1人利用のID : 初期費用20万円+月額10万円(半年単位でのご契約) ~

<アドバンスト・アナリティクス株式会社について>

アドバンスト・アナリティクス株式会社は、より多くの方がデータ分析に触れ、そしてデータ分析による輝きのある知見を享受する社会がくることを目標に、IBM SPSS製品をはじめとするアナリティクスソフトウェアの販売やデータ分析サービス、教育サービスを提供しています。

アドバンスト・アナリティクス株式会社

https://adv-analytics.com/

〇テキストマイニング(TextVoice)

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

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

2017年8月10日 (木)

テキストマイニング(TextVoice)

最近はマーケティング関係者の関心が「定量分析」から「定性分析」に少しづつシフトして来ている様です。

それは生活者の価値観や購買行動が複雑化していることと、大量のテキストデータが取りやすくなったことが背景にあると思われます。

インターネット調査の「自由記述(OA)設問」や、コンタクトセンターや企業サイトの「問合せフォーム」、各種SNSへの書き込み等、沢山のテキストデータが取れるようになり、この様な生活者情報から新たな潜在ニーズや気付きを発見したいという動きが強まっています。

当社でも定性分析のニーズに対応するため、全く新しいアルゴリズムでテキストデータを解析する「テキストマイニング(TextVoice)」を開発して、2年前からお客様への提案を始めました。

従来のテキストマイニングは、同義語辞書を整備するのが大変で、分析も単語のカウントと、2つの言葉の係り受けの関係から、大量のテキストデータの意味を理解しようとするもので、準備が大変であることと、単語と単語の繋がりを表した蜘蛛の巣のような図を見ながら解析者が背景を解釈することが必要でした。

そのため、

 「従来のテキストマイニング」=「操作が難しく」×「解釈も主観的になり」×「組織のベクトル合わせが難しい」

というイメージがユーザーに強く浸透している様に思われます。

しかし、「テキストマイニング(TextVoice)」は、同義語辞書はパソコンが自動で作成し、最大6つの言葉の組合せまで自動分類でき、少数でも影響度の大きな意見の抽出や、発言内容全体の俯瞰図の作成、属性や回答データでのセグメント分析もボタン1つでできます。

そのため、

 「テキストマイニング(TextVoice)」=「操作が簡単で」×「内容が分かりやすい」

というご評価いただけるようになり、大手食品メーカー様、大手飲料メーカー様、大手住宅設備メーカー、大手ゲームメーカー様、大手コンビニエンス会社様、情報システム会社様、某自治体様等にご導入いただきました。

この様な「テキストマイニング(TextVoice)」にご関心があれば、2週間の無料お試しIDも発行していていますので、下記サイトのお問合せからお気軽にご連絡下さい。

〇「テキストマイニング(TextVoice)」

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

また、操作イメージをご覧になれる3分動画もありますので、ご興味がありましたらこちらもご参照願います。

〇「テキストマイニング(TextVoice)」の操作イメージ(1分動画)

https://www.textvoice.jp/info/images/shortMV2.mp4

「テキストマイニング(TextVoice)」が、皆様の生活者理解や、新たなニースの発見や気づきのお役に立てば幸いです。

 

 

2017年7月 5日 (水)

「画像振分け調査(ABテスト)」をリリースしました

マイボイスコムでは、「画像振分け調査」を開発して先日リリースしました。

商品の画像などを複数提示して、それを直感的にA、B、2つのグループに分けてもらうことで、統計的に商品を分類するものです。

この様な調査にご関心があれば、下記のリサーチメニューをご覧ください。

【画像振分け調査メニュー】

http://www.myvoice.co.jp/menu/abtest.html

画像振分け調査とは

商品の画像などを複数枚提示して直感的に振り分けてもらい、その理由を取得することで、生活者が各商品をどのように認識しているのかを把握します。
画像をグループ分けする時の基準は人それぞれなので、様々な分類パターンとなりますが、統計処理により、まとまった分類が把握できます。

何となく「似ている」、何となく「違う」といった生活者の捉え方の違いを、「画像振分け調査」で構造的に分類することで、商品政策等にご利用いただけます。

画像振分け調査の特徴

  1. 提示した画像を直感で2グループに分けてもらうだけです。
  2. 画像は何点でも対応することができます。
  3. ドラッグ&ドロップで簡単に振分けができます。
  4. 分けた理由を自由回答で取得し、TextVoiceで分析も可能です。
  5. 通常の選択肢設問を加えることも可能です。

画像振分け「操作の流れ」

画像振分け操作

商品等の画像を複数枚提示して、直感的に「グループ1」と「グループ2」の2つのグループに、ドラッグ&ドロップで分類してもらいます。

STEP1

画像振分け操作

被験者の画像振分け作業が終了すると、各画像が以下の様に2つのグループに区分けされます。

STEP2

振分け理由の取得

Q2 【グループ1】はあなたにとって、どんなグループですか。グループを分類した時の基準や視点を入力してください。

STEP3

アウトプットイメージ(標準形)

各回答者が振分けした様々な分類パターンを、統計処理することで、以下の様なまとまった分類に整理することができます。
これによって、何となく似ている、違うという生活者の認識を、構造的に把握できます。

アウトプットイメージ(標準形)

 

【画像振分け調査メニュー】

http://www.myvoice.co.jp/menu/abtest.html

2017年5月26日 (金)

テキストマイニング(TextVoice)を出展

Kimg03135月10日~13日に東京ビッグサイトで開催された「ビッグデータ活用展」に、当社の「テキストマイニング(TextVoice)」を出展しました。

インターネット調査では豊富ななテキストデータ(FAデータ)が回収できます。

また、ホームページのお問合せにも業態によっては毎週数千件のお客様からの意見や要望が集まる、というのもお客様からお聞きしました。

そして、各種SNSにも沢山のテキストが毎日発信されています。

テキストデータには「私はこう思う。もっとこうして欲しい。こんなことに困っている。こんな商品を望んでいる。」といった純粋想起の情報が、背景やシーン、理由などとともに書かれており、新たな発見や、気づき、潜在ニーズが沢山含まれています。

ここを有効なマーケティング情報にするのに、より簡単で使いやすいテキストマイニングが必要なのだと考えています。

当社の「テキストマイニング(TextVoice)」は、テキストデータのファイルを読込ませるだけで、分析用の辞書も自動で作り、最大6つの言葉の組合せに分類し、少数でも重要な発言の発見や、発言全体の俯瞰、そして、セグメント分析も簡単にできます。

操作が簡単で、結果が分かりやすいのが特徴です。

これを展示会に来ていた技術記者の方が「これは面白い技術ですね。」と言って、マイナビニュースの記事を書いてくれました。

こちら流石にプロで良く書けていて、テキストマイニングの理解にも繋がると思うので紹介させていただきます。

ぜひマイナビニュースのサイトで読んでみて下さい。

=====(以下、2017年5月25日のマイナビニュースより転記)=====

何気ないコトバに秘められた価値を発掘!

テキストマイニングを身近にするツール - マイボイスコムの「TextVoice」

[2017/05/25]

全世界で、それこそ秒単位でつぶやかれる情報。書籍や衣料品等、さまざまな品物が手に入るショッピングサイトでの購買データ。鉄道系ICカードを使用した際に蓄積される乗車記録……。近年、日々蓄積されていくさまざまな情報、いわゆる「ビッグデータ」を有効活用しようとデータマイニング手法が登場している。「Japan IT Week春」でもビッグデータに対して多様なアプローチを試みるサービスやソリューションが出展されていたが、今回ピックアップしたのは、インターネットでのアンケート調査などでお馴染みのマイボイスコムが出展していた「TextVoice」だ。

この「TextVoice」は、例えば「もう少し味付けが薄いほうが好みです」や「ボリューム的にさびしい気がしますが、価格に見合っていると思います」といった自由回答によるテキストデータを驚くほど手軽に分析が行えるASPサービスなのだ。先ほど、「驚くほど手軽」と称した理由は、「TextVoice」にログインして分析したいテキストデータが蓄積されたCSVファイルを指定し、あとは実行ボタンをクリックするだけ。たったこれだけのアクションで任意の情報を、誰でも使うことができるのは特筆すべきだろう。

手軽でありながら、この「TextVoice」は4つの視点での分析結果を得ることができることも本サービスの特徴と言えよう。文章のなかにどのような言葉が登場したか、その出現量や結びつきの強い語句をピースとして最大6個表示してくれる「サマライズ」、結束度の高い注目すべき意見を抽出することが容易な「フォーカス」、グリッド上に配置された語句の位置関係から潜在する大きなパターンを読み解く「パースペクティブ」、性別や年齢といった属性と強く繋がりを持つ内容を抽出する「セグメント」、以上の分析がわずか数分で行えてしまうのだ。ちなみに、用意したCSVデータに約3,000件のレコードが記録されていた場合、2分程度で分析が完了するという。また、1回の分析で最大15MB未満のデータ(おおむね10万件程度)まで分析可能とのこと。

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〇マイナビニュース(2017年5月25日)

http://news.mynavi.jp/articles/2017/05/25/itweek2017myvoicecom/

〇テキストマイニング(TextVoice)

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

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

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
 

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。

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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)

 

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

======【モニター登録のお願い】=======

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 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

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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/

 

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!