Takai Voice

３つめの訴求できそうな特徴が、時系列でのマッチング分析です。

試しにいくつかの商品テーマでやってみましたが、これはなかなか面白いデータを出すことができるみたいです。

以前、慶應の清水先生とこのＭｙＥＬのデータマッチングの話をしていた時にも、先生から「高井さん、それはクロスセクション分析より、時系列分析の方がメーカーの人は喜ぶかもしれないよ。」とアドバイスを受けましたが、ＳＧの皆さんが出してくれたヒアリングメモを読んで確かにそういうニーズがあるように思えてきました。

１年前、２年前、３年前の購買行動と比較できるデータはなく、ＭｙＥＬの同テーマの過去データを組合わせた分析は意外に有効なのかもしれません。

例えば「ノンアルコールビール」の２０１２年のデータと、２０１４年のデータを組合わせると、両方の回答者が約１，６００人ほど出てきます。

そして、２年前に「ノンアルコールビール」を全く飲んでいなかった方の１６％が飲むようになり、２年前に１番メジャーだった「キリン・フリー」の主飲用者のかなりの方が、この２年間で「サントリー・オールフリー」にブランドスイッチしていることが分かりました。

私はそこまでしか見ていませんが、ではこの「キリン・フリー」から「サントリー・オールフリー」にブランドスィッチした人の基本属性の特徴はどうか、商品の重視点や利用シーンに特徴がないか、それらを詳細に見ればキリンさんにとっての戦略視点が見えてくるかもしれません。

もちろん「ＭｙＥＬ集計サービス」のデータだけで対応策の結論は出すことはできません。

そこで仮説が出てくれば、個別調査のご提案をさせていただき、個別案件に繋げていくのが会社としての狙いです。

ＭｙＥＬ集計サービスは、最初の気づき、仮説だしには役立つと思います。

（つづく）