ＭｙＥＬマイニング
慶應大学の清水ゼミに参加させていただいた後で、清水先生とコーヒーを飲みながら話をさせていただきました。
先生は「うちのゼミはえぐいけど（大変だけど）楽しいと言われているのですよ。」、「他のマーケティングのゼミでは、安定や待遇を求めて金融に行く学生も多いけど、うちのゼミは殆どがマーケティングに関わる仕事を選んでくれます。ゼミでマーケティングの楽しさを分かってくれたのが嬉しいのですよね。」と話してくれました。
清水先生は消費者行動研究の第一人者の研究者ですが、研究だけでなく学生想いのよい教育者なのだなあといつも思います。
その時に、ＭｙＥＬのマッチングデータが面白いデータだというお話をいただいたので、「ＭｙＥＬマイニング」構想についてご意見を伺いしました。
先生もそれは面白いと評価してくれて、クロスセクションよりも時系列のマッチング分析の方が企業にとって価値ありかもしれませんね。とのアドバイスをいただきました。
去年と今年、２年前と昨年という比較で、同じテーマで同じ設問での回答を比較することで、どんな人がどんな購買行動やブランド選定に変化があったのかを見て、今度はその人達の背景をクロスセクション分析で見ることによってその原因を考えるという流れです。
そして、「何なら私の方で時系列分析を行って、秋の学会で発表してもいいですよ。何かやってみましょうか。」というご提案もいただきました。
ＭｙＥＬはまだ個別テーマの調査結果の閲覧と、ローデータや、集計表、レポートの販売が収益源ですが、これを自分で好きなデータを自由に集計できたり、２テーマの結合データを自由に作って探索的に色々な分析ができたた面白いかもしれません。
カテゴリーも異なる様々なデータを組合わせてでも、２千件近いデータがあるというのは、まだ世の中にないサービスですから、挑戦する価値があるかもしれません。
そろそろ真面目に、「ＭｙＥＬマイニング」の検討を始めます。
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