サクサク読めて、アプリ限定の機能も多数！
トップへ戻る
デスク環境を整える
www.macromill.com
ブランディング施策の投資対効果検証に特化した初のMMMサービス 「Brand Dynamics Modeling」の提供を開始 株式会社マクロミル（本社：東京都港区、代表執行役社長 CEO：佐々木徹 以下、当社）は、マーケティング施策における短期的な売上向上施策から、長期的なブランディング施策の効果を同列に定量化して捉えるMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）サービス「Brand Dynamics Modeling」の提供を開始しました。 当サービスでは、ブランドに対する顧客の認知や想起、購入意向などの意識データ（以下、ブランディング指標）を当社のマーケティングリサーチ事業の強みを活かして取得・活用し、各施策の中長期的な効果を可視化します。データ取得から意思決定までを一気通貫で支援する、ブランディング施策の投資対効果検証に特化した初のMMMサービスです。 ■従来のMMMにおける課題
カテゴリーエントリーポイントとは、ブランド想起に関わる概念。 ブランド想起は、「このカテゴリーを聞いて思い浮かぶブランドは？」といった「カテゴリー」を呼び水にしてブランド名称を問うことが一般的である。ならば、「カテゴリー」は何をきっかけに想起されるのだろうか。この問いに答えるのが「カテゴリーエントリーポイント」である。 カテゴリーエントリーポイントでは、カテゴリーを想起するきっかけとして、そのカテゴリーが使用されたり、飲食されたりする「状況」や「目的」を捉える。 例えば、炭酸飲料のカテゴリーでは、「朝食時」、「夏の暑い日の午後」、「リフレッシュしたい時」などがカテゴリーエントリーポイントとして考えられる。
この度、弊社の一部のパソコンがマルウェア「Emotet（エモテット）」に感染し、弊社従業員を装った不審なメールが複数の方へ送信されていることを確認いたしました。 お客様ならびに関係者の皆様に多大なるご迷惑とご心配をおかけしておりますことを深くお詫び申し上げます。 不審メールの簡単な見分け方として、送信者の氏名表示とメールアドレスが異なっているかを確認することが挙げられます。 弊社グループで使用しているメールアドレスは「*****@macromill.com」、「*****@m-promo.jp」、「*****@macromillcarenet.jp」、「*****@centan.jp」などですが、弊社からこのドメイン以外のメールが届いた際には、不審メールである可能性があります。 また、不審メールには、パスワード付きZIP形式などのファイルが添付されているケースや、メール本文にURLが記載さ
アーリーアダプターとはイノベーター理論に含まれるマーケティング用語で、企業のマーケティング担当者は知っておきたい単語です。今回はアーリーアダプターとは何か、アーリーアダプタ―の獲得方法や事例について解説いたします。 アーリーアダプターとは？ アーリーアダプターとは、イノベーター理論※1における5つのグループの1つ。その中でも市場全体の13.5％を構成しており、流行に敏感で、自ら情報収集を行い判断する層のことです。 新しい商品やサービスなどを早期に受け入れ、他の人々に評価を広めるため消費者に大きな影響を与えます。この層に商品やサービスを受け入れてもらえないと、普及せず売り上げが伸び悩む原因になります。 ※1 1962年にアメリカ・スタンフォード大学の社会学者 エベレット・Ｍ・ロジャース教授（Everett M. Rogers）によって提唱された。 イノベーター理論とは イノベーター理論では、
決定木分析は「予測」や「判別」、「分類」を目的として使われるデータマイニング手法です。顧客情報やアンケート結果などについて、“従属変数”に影響する“説明変数”を見つけ、樹木状のモデルを作成する分析方法となります。
「その施策は“本当に”効果があったのか？」に答えたい 「このキャンペーンを実施した効果で売上が上がりました！」という報告は、マーケターなら誰でも一度は行ったことがあるだろう。効果が数字に表れてくることはマーケター冥利に尽きる瞬間である。しかし、疑い深い上司から「キャンペーンをやらなくても、このお客さまは買っていたんじゃないの？追い銭になっていたのでは？」と指摘されると、途端に不安になってしまったこともあるのではないだろうか。 最近ではこうした事態を防ぐためA/Bテストを行い、その結果（効果の差分）をもって効果があったか否かを判断することも増えてきた。A/Bテストは極めて説得力の高い効果測定手法であるが※1 、例えば図1のように全体では効果がないように見えても、男女別で集計してみると男性にだけは効果があり、女性には逆という場合もある。相殺されて全体では効果がないように見えているだけかもしれな
アンケート調査の回答データそのもの（ローデータ）を確認しても、それは1と0、もしくは数字の羅列でしかありません。ローデータだけを見ても全体感をつかむことは難しいのです。 アンケート調査の結果から、全体の傾向を知るための最初のステップが「集計」です。これは、数字の羅列を可視化することに他なりません。「集計」を行うことで初めて、全体に対してどれくらいの人達が「はい」と回答しているのか等の比率＝パーセンテージ（％）が分かるようになるのです。 単純集計（Grand Total：GT）とは 単純集計は、集計の一番の基本です。全体感を把握するための第一歩であり、シンプル（＝単純）であるからこそ分かりやすく、重要な分析ステップです。 単純集計とは、1つ1つの質問ごとに、どれくらいの人がその質問に答えたのか（n数）と、その質問に答えた人達の回答比率（％）や平均値などを求めることをいいます。アンケートデータ
初めて集計をされる方のために、集計の基本をコラムで分かりやすく解説しています。順番に読み進めていくことで、集計の種類・方法から集計後のデータ加工のコツ、得られたデータをより深く読み込む際のポイントなど、集計の基礎知識を身につけることができます。
「集まるデータ」の活用が企業のマーケティングを進化させる データからマーケティングのインサイトを得て実際の施策に役立てることはマーケターにとって必須の業務であるが、マーケティングリサーチに代表される「集めるデータ」だけでなく、企業内に存在している業務データやIoTデータなどの「集まるデータ」の活用はより重要度を増してきている。しかし「集まるデータ」は分析やマーケティング目的に収集されておらず、多くの場合でビッグデータとなるため、目的をもって主体的に収集する「集めるデータ」に比べると取り扱いが難しい。だいぶ安くなってきたとはいえデータは保管しておくだけでもコストがかかるので、そのまま何もせずに「お荷物」にしてしまうのか、分析してマーケティングに活用して「お宝」にするのか、その取り組みの差が企業のマーケティング活動の明暗を分けることになる。 「集まるデータ」と「集めるデータ」の特徴は表の通りで
潜在クラス分析は、個人の様々な特徴の違いから、統計情報に基づきセグメント（クラス）を決定する手法です。また、連続変数だけでなく、カテゴリカル変数も含めて解析することができます。従来の手法によるセグメンテーションと比べ、より煩雑で膨大なデータを機械的に分類することができる手法とも言えます。 分析に用いる変数の自由度が高い 選択肢で聴取したSAデータだけでなく、MAやLAなど様々な回答形式のデータを用いることが可能です。さらに、それぞれの変数を混ぜて分析することも可能です。 統計的基準で最適なセグメント数が決まる 事前の仮説が曖昧であっても、統計的基準（BICなど）によって最適なセグメント数を推奨してくれます。 回答者毎の各セグメントへの所属確率が算出される 回答者の所属セグメントは一つに決まるのではなく、各クラスへの「所属確率」として求められます。「一人十色」を前提とした分析となっています。
1. ロジックを科学的に検証 多くのマーケティング担当者は「自社の商品が売れていない」「他社の商品が売れている」などの場合に、その原因をロジックとして整理し、それをツリーなどの形状にまとめあげたことがあるはずです。（モノが売れる仕組みは通常それほど単純なものではないため、時にそのようなロジックはさまざまな要因を含んだ複雑なものになってしまうことがあります。） しかし、そのようにして組み立てたロジックは1つの仮説に過ぎません。企業の意思決定を促すには、組み立てた仮説を客観的なデータをもとに検証する必要があります。従来の分析では「AならばBである」というシンプルなロジックを検証することは可能でしたが、さらに複雑な要因を持ったロジック、例えば「Aの原因としてBとCの2つがある。BはさらにDとEに影響し、CはFとGに影響する。さらにFとGがCより影響を与えられる度合いには男女間で差がある」といった
集計の基本（2） 自由記述（FA）の集計 自由記述（FA：Free Answer）とは アンケート調査における自由記述には、「言葉」で答えてもらうものと「数値」で答えてもらうものがあります。 アンケート調査における「数値」の自由記述にはどういったものがあるでしょうか。例えば、年齢についての質問や、1カ月あたりの食費についての質問等がイメージしやすいでしょう。 こういった質問は、回答を選択肢にしておいて選ばせる方がいいのではないかと考える方もいるかもしれません。確かに選択肢化できるのであれば、そのほうが集計自体はしやすくなります。しかし、事前にどのくらいの範囲で選択肢を設定するのが適切なのか分からない場合や、そもそも数値自体を選択肢に落とし込みにくい質問もあります。また、あえて「数値」で見せたい結果もあるでしょう。 例えば、このような質問をしたい場合は、直接数値を聞く方が望ましいと言えます。
価格戦略に必要とされること ここでは、価格戦略の策定に有用な調査法を紹介します。 価格は単に商品の価値はどのくらいか、どのくらいの売上をもたらすか、利益はどのくらいか、というものを表す数字ではありません。広告や店舗の雰囲気等と同様に、価格が生活者の間に商品のイメージを創出し、生活者に満足を与えるという役割を持っています。 例えば高級ブランドのバッグが3,000円で売られていたとしたら、恐らくそのバッグはニセモノではないかと疑われ、「買いたい」と思う人は非常に少ないと思われます。これは“価格が商品の品質を表す”と、生活者にとらえられているという側面を持っているからです。（価格の品質バロメータ仮説［Levitt, 1954他］による） 価格設定の問題では、価格を下げれば販売量が増えるという単調な関係を想定するのではなく、商品のイメージやコンセプトとのコンテクストも考えることが要求されます。この
進学する際、現在勤めている会社は「そのまま勤めながら進学する」78％ 大学・大学院に進学したいと思った理由は「現在の仕事に関してより専門知識を身につけるため」51％ 社会人の進学にあたっての不安は 「学費の負担」が73％でトップ 次いで「学校に行く時間を確保できるかどうか」が53％ 「大学全入時代」が本年度にも到来すると言われています。また、定員割れの４年制私立大学が４割に達っする一方で、大学や大学院は社会人入学制度を拡充し、社会人に対する門戸も拡大しつつあります。 インターネット調査会社の株式会社マクロミル（本社：東京都港区、社長：辻本秀幸）は、全国20～59才の社会人（会社員・公務員に限る）で5年以内に国内の大学もしくは大学院に進学を考えている人を対象に、「社会人の大学・大学院進学に関する調査」を実施いたしました。 調査対象は、全国20～59才の会社員・公務員のうち、5年以内に大学もし
2018年2月、裁量労働制に関する厚生労働省の不適切な調査データが明らかになった。この問題は、調査や統計の品質をいかに維持するかという視点から見れば示唆に富む内容を含んでいる。なぜこのようなことが起こったのか、何が問題だったのか、調査の設計、実査、集計、報告というプロセスに沿って考察してみたい。 裁量労働制をめぐる厚生労働省調査の問題点 1. 予告無しの訪問で正確に回答できたのか 問題となった「労働時間等総合実態調査」は全国11,575事業所を対象に2015年に実施、全国の労働基準監督官が事業所を訪問して聞き取りが行われた。 監督業務に付随した業務で、労基法違反であれば是正勧告も行なわれる。予告なしに訪問するので労務管理資料などの準備はできず、あいまいな回答しかできない事業所も多かったのではないか。本来ならば単独の実態調査として企画し、対象事業所には事前に調査依頼をした上でデータをあらかじ
ニューロ指標を活用した共感度測定サービスが、「フリスク」ブランドの新商品キャンペーン動画のクリエイティブ最適化を支援 株式会社マクロミル（本社：東京都港区、代表執行役 グローバルCEO：スコット・アーンスト 以下、当社）と株式会社センタン（本社：東京都千代田区 代表取締役社長 田中尊信 以下、センタン社）は、共同で提供する、ニューロ指標を活用した共感度測定サービスが、ペルフェッティ・ヴァン・メレ社が制作した、「フリスク」ブランドの新商品『フリスク クリーンブレス』動画広告のクリエイティブを最適化するための指標データとして採用されたことを発表します。 本サービスは、センタン社が特許を持つ「共感度測定」を活用し、脳波データから、相関を解析し、“皆と同じ気持になる「共感力」”を測定する新しい分析手法で、CMや動画のクリエイティブ評価を科学的に測定できることが特徴です。 近年、マーケティングのデジ
多変量解析と聞くと、数学への苦手意識から引いてしまう方もいるかもしれませんが、マーケティングにおいて多変量解析を使う場合は、数式の展開や計算の実行は必要ないと言っても過言ではありません。 数学的な理解よりも、「多変量解析で何ができるのか」「どのような分析目的の場合にどの手法が適切なのか」「分析結果のデータをどう解釈するか」といったことが、より重要であると言えます。 また、有用な情報を導くためには分析データの予備解析が非常に重要で、この部分に時間も一番とられます。 そして多変量解析をした結果から、マーケティングに役立つ情報を導くことができるかどうかが最大のポイントです。 多変量解析の基礎知識 「多変量解析」とは、複数の変数に関するデータをもとに、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称です。データが集まった後、いきなり多変量解析にはかけるのではなく、前段階としてまずは「一変量解析」
前回は、広告におけるテレビ×デジタルの統合効果について、基本の3つの効果を提示した。 一つ目は、「統合リーチ、つまりテレビでは獲れない（特に若年層）へのリーチをデジタルが補完する効果」 二つ目は、「テレビCMでは過少と過多に２極分化するフリークエンシー分布を、デジタルが補正することで認知効率を高める効果」 三つ目は、「テレビCMとデジタル広告がオーバーラップするところでの態度変容効果に注目して、購入意向のリフトを目指す効果」 である。 ただ、現状テレビをデジタルが補完するという関係は、消費者のメディア接触時間のデジタルデバイスシフトがより進むことで、変わってくるだろうと思う。多くの場合、「テレビCMで認知されて、ネットで刈り取る」という発想でいる今の考え方は、逆転するかもしれない。つまり、「デジタルでの訴求で素地をつくっておいて、テレビCMで刈り取る」という発想の転換が必要となる時期が来る
小学生の子供がいる親の９割が、子供の安全に「不安を感じる」と回答 安全対策 親は「子供自身に注意事項を教える」、学校側は「防犯ブザーを持たせる」がトップ 「行政・学校・地域社会・保護者」四者一体となっての子供の安全対策が望まれる 株式会社マクロミル（本社：東京都港区、社長：福羽泰紀）は、小学生の子供がいる全国の保護者(20歳以上男女)を対象に、「子供の安全に関する調査」を実施いたしました。 調査手法はインターネットリサーチ。調査期間2005年12月14日（水）～12月15日（木）、有効回答数は1038名から得られました。
ブランディング広告でのテレビ×デジタルの3つの考え方 消費者のメディア接触時間が大きく変化していることは、周知のことだ。デジタルネイティブ世代もどんどん成長し、主要なマーティング対象になりつつある。 筆者の周辺でも、小学生の子供がほとんどテレビを見ないでYouTubeばかり見ているという話を聞く。実際データで見ても若年層のテレビの到達効率は高齢層とは比較にならないほど悪い。テレビのCPM（Cost Per Mille:広告を1,000回表示させるためのコスト）が安いのは圧倒的にテレビ視聴している高齢層によるもので、全体では400円強といったところだが、ターゲットをティーンや20代に絞ると10倍～20倍になってしまう。 人口の多い高齢層の視聴率が高く、人口の少ない若年層の視聴率が低いことで起きているテレビメディアの到達の偏りは、世帯視聴率だけではマーケティングデータにはならない最大の理由であ
取り扱っている・利用している動画広告媒体はYouTubeが1位、Facebook、LINE、Twitterが追随 動画広告のKPI、最重視されているのは”視聴回数”と”視聴者数” 動画広告の効果、影響が大きいのは”動画の内容” “配信先の質” 株式会社マクロミル（本社：東京都港区、代表執行役グローバルCEO：スコット・アーンスト、以下「マクロミル」）と、株式会社デジタルインファクト（本社：東京都文京区、代表取締役：野下智之、以下「デジタルインファクト」）は共同で、動画広告市場の動向に関する業界アンケート調査を実施し、このほど、その結果をまとめました。 動画広告市場は2016年に842億円、2022年には2,918億円に達すると予測されており(※1）、デジタル広告市場の成長セクターとしてデジタル広告業界において大きな注目を集めています。（※1：サイバーエージェント／デジタルインファクト調べ）
Project report03 業界初、デジタルマーケティング ソリューション。徹底的にこだわった 自社開発で国内外に展開 more 社内外の活動、取り組みによる エンジニアのスキル向上 マクロミルのビジネスをリードし、新しい価値を生み出し続けられるように、社内での開発ツールの導入やR&D活動や社外での活動、勉強会を通じてエンジニアの技術スキルを向上させる環境があります。 more エンジニアとしての仕事に 打ち込める環境 リモートワークやリフレッシュルームなどエンジニアが、より開発に打ち込めるための環境や制度があります。またビジネスサイドとのコミュニケーションが活発なこともマクロミルのエンジニアの特徴です。 more
マーケターがマーケティング・リサーチを正しく活用すれば、マーケティングを成功に導くための貴重な情報が得られます。調査は一見簡単そうに見えますが、そこにはいろいろな落とし穴が潜んでいます。調査のオリエンテーションに始まり調査結果の解釈と意思決定にいたるまで、マーケターは各段階に隠れた落とし穴にはまらないように注意しなければなりません。今回の連載ではマーケティング活動を成功に導くために、マーケティングの活動領域別に調査を活用するヒントを提案していきたいと思います。 今回は生活者を理解するためのリサーチについて述べようと思います。ターゲット市場に関して十分な理解があればよいのですが、前例のない市場ではそうもいきません。そういう場合は未開の大地を探検するのにも似た手探りの旅が必要になります。次にマーケット・セグメンテーションのためのガイドを示し、最後に「市場を分ける」ことに何の意味があるかについて
～「スマホファースト」を意識したUI・UX設計により「視認性・操作性」が向上、質の高いアンケート調査を実現～ 株式会社マクロミル（本社：東京都港区、代表執行役 グローバルCEO：スコット・アーンスト 以下、当社）は、当社が開発・提供するWeb アンケートシステム「AIRs」[1]の機能を拡充し、スマートデバイスに特化したオリジナルのアンケート画面（以下、新アンケート画面）を新たに開発しました。 これにより、当社でオンラインアンケートを実施する企業は、既存のPC 用アンケート画面の他、スマートフォン・タブレット端末などにも最適化された新アンケート画面を選択することが可能となります。 また、この新アンケート画面を利用する調査では、当社の有する国内最大規模となる約120 万人のマクロミルアンケートモニタ会員の「視認性・操作性」の向上が見込まれ、より質の高いアンケート調査を実現します。 ※新アンケ
クラスター分析とは クラスター分析とは、異なるものが混ざりあっている集団の中から互いに似たものを集めて集落（クラスター）を作り、対象を分類するという方法の総称です。 「対象」というのは人間とは限らず、企業や商品や地域や、そして時には質問項目を分類する場合もあることに注意してください。このクラスター分析を用いると、標準化された手続に従って対象の分類ができるため、マーケティングリサーチにおいてはポジショニング確認を目的としたブランドの分類や、イメージワードの分類、生活者のセグメンテーションなどに用いられます。 調査データに対してクラスター分析を実行することで、メーカーサイドの視点に立ったブランドの分類や、デモグラフィック要因による生活者の分類とは異なった「生活者サイドの視点に立った分類」を発見できます。 2種類のクラスター分析 クラスター分析には、大きく分けると階層クラスター分析、非階層クラス
デプスインタビューとは、定性調査の手法の1つで、対象者とモデレーターが“1対1”でインタビューする調査手法である。1つのテーマについて1対1でじっくり話を聴くことが出来るので「対象者の人となりを深く理解しやすい」、「大勢の他人の前では話し難いことも聴くことができる」、「複雑で込み入ったことを詳しく聴ける」という特徴がある。1人あたり1～1.5時間、10～20人を対象に実施されることが多い。 英語表記はDepth Interview。略称はDI（でぃーあい）。 リサーチの基礎がわかる！ 消費者理解や商品開発、効果測定などに役立つ 「マーケティングリサーチ」の教科書とも言える無料お役立ち資料を用意しました。
「意見を聞くマーケティング」から「行動を把握するマーケティング」へ、そしてさらに「行動データと意識データを統合するマーケティング」へ 初回は「データドリブンなマーケティングとは何か」を、デジタルデータをデジタルテクノロジーを介して得られる画期性として、①リアルタイム性、②センサーデータなどの非構造化データの取り込み、③仮説検証だけでなく文脈発見型へ という3つの視点を提示しました。 そうしたことはビッグデータを定義する3つのV、つまりVolume（量）、Velocity（速さ）、Variety（多様）の要素がもたらしています。 さて、今回はこうした環境によって、マーケティング活動そのものとも言える消費者インサイトをあぶりだすプロセスがどう変わりつつあるかを考えてみたいと思います。 インターネット以前は、消費者調査の基本は「意見を聞くマーケティング」でした。アンケートによる定量調査やグループ
コレスポンデンス分析（コレポン、対応分析）とは、自社と競合他社など複数ブランドのポジションの違いを可視化する分析手法です。 コレスポンデンス分析の考え方 コレスポンデンス分析は、数量化3類と数理的には同じ手法です。 コレスポンデンス分析の基本の考え方は、行列（分割表）において、行項目と列項目の相関が最大になるように、行と列のカテゴリにスコアを与えることです。この場合の行列は、データシート、クロス集計表など、第1行（表頭）と第1列（表側）に注目する項目があり、他の部分にこの項目に対応するデータがあるものであれば何でもかまいません。相関が最大になるように並べ替えるということは、クロスセルにあるデータを見ながら、近い項目が隣り合うように並べ替えるということです。 0と1の2値データで説明します。下左図のような行列があったとします。ここで、項目AとBは、対象者でも集計単位（性・年代など）でも質問項
マーケターがマーケティング・リサーチを正しく活用すれば、マーケティングを成功に導くための貴重な情報が得られます。調査は一見簡単そうに見えますが、そこにはいろいろな落とし穴が潜んでいます。調査のオリエンテーションに始まり調査結果の解釈と意思決定にいたるまで、マーケターは各段階に隠れた落とし穴にはまらないように注意しなければなりません。今回の連載ではマーケティング活動を成功に導くために、マーケティングの活動領域別に調査を活用するヒントを提案していきたいと思います。 第2回 調査手法選択のポイント 今回はマーケターが調査手法を選択するポイントについてお話しします。調査にオールマイティの手法はありませんので、マーケティング課題に応じて適切な手法を選ぶのは当然です。今回は調査にはそもそもどのような手法があるのかを俯瞰しようと思います。あわせて対象者条件の設定とサンプル数の計画について参考意見を述べま
次のページ
このページを最初にブックマークしてみませんか？
『【法人向け】アンケート調査・マーケティングリサーチなら『マクロミル』マクロミル』の新着エントリーを見る
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
