2014年12月、第47回衆議院議員選挙 (衆院選) が行われました。
Yahoo! が検索データから選挙予測を実施
選挙の事前予想では、昔は有権者への電話調査や該当でのインタビューが中心でした。しかし、最近ではネットの予想調査も目にするようになっています。
投稿日 2015/01/03
2014年12月、第47回衆議院議員選挙 (衆院選) が行われました。
選挙の事前予想では、昔は有権者への電話調査や該当でのインタビューが中心でした。しかし、最近ではネットの予想調査も目にするようになっています。
全ての調査は正しいし、全ての調査は見誤る可能性があるという話
2014年12月、第47回衆議院議員選挙 (衆院選) が行われました。
選挙の事前予想では、昔は有権者への電話調査や該当でのインタビューが中心でした。しかし、最近ではネットの予想調査も目にするようになっています。
投稿日 2014/11/30
インターネット広告代理店のアイレップが、動画広告の効果検証サービスをリリースしました (2014年11月14日 ベータ版) 。
特徴は、動画広告を見てその後の検索行動に、広告が影響したかを測定できることです。
参考：アイレップ、動画広告の新しい効果検証方法の β 版を開発、提供開始へ －動画広告接触ユーザーの検索行動における変化を観測－｜株式会社アイレップ (リリース PDF)
アイレップの提供するサービスの分析手法は、同じユーザーが動画広告を見る前と後で検索ワードがどう変わったかを比較します。同一ユーザーにおけるプレポスト方式です。
アイレップが動画広告の検索行動への効果検証調査を提供開始
インターネット広告代理店のアイレップが、動画広告の効果検証サービスをリリースしました (2014年11月14日 ベータ版) 。
動画広告の検索広告への効果検証
特徴は、動画広告を見てその後の検索行動に、広告が影響したかを測定できることです。
参考：アイレップ、動画広告の新しい効果検証方法の β 版を開発、提供開始へ －動画広告接触ユーザーの検索行動における変化を観測－｜株式会社アイレップ (リリース PDF)
アイレップの調査手法
アイレップの提供するサービスの分析手法は、同じユーザーが動画広告を見る前と後で検索ワードがどう変わったかを比較します。同一ユーザーにおけるプレポスト方式です。
投稿日 2014/11/09
今回は、マーケティングリサーチについてです。
エントリー内容です。
そのリサーチクエスチョンはアクショナブルか
今回は、マーケティングリサーチについてです。
エントリー内容です。
- マーケティングとマーケティングリサーチの関係
- リサーチをしてアクションにつながるか
- 上位目的を理解する
投稿日 2014/10/11
スイッチ・メディア・ラボが、テレビ視聴分析サービス ｢SMART (スマート) ｣ の正式サービスを開始しました (2014年10月6日) 。
テレビ視聴率の調査およびデータ提供です。
調査の特徴や提供サービス内容を見ると、すでに同じ視聴率サービスを展開しているビデオリサーチのできないこと (と言うよりやっていないこと) を突いているという印象です。
具体的には、以下の3つです。
テレビ視聴分析サービス SMART の所感と課題
スイッチ・メディア・ラボが、テレビ視聴分析サービス ｢SMART (スマート) ｣ の正式サービスを開始しました (2014年10月6日) 。
テレビ視聴率の調査およびデータ提供です。
テレビ視聴分析サービス SMART とは
調査の特徴や提供サービス内容を見ると、すでに同じ視聴率サービスを展開しているビデオリサーチのできないこと (と言うよりやっていないこと) を突いているという印象です。
具体的には、以下の3つです。
投稿日 2014/10/05
フェイスブックがおもしろい取り組みを進めています。
参考：Facebook 、買収した Atlas 広告プラットフォームを再ローンチ―マルチデバイス、オフラインのセールスもモニタ - TechCrunch (2014年9月30日)
オンラインでのユーザーを計測するためには、これまでは Cookie を使う手法が一般的でした。ユーザーに対して Cookie をブラウザごとに配布し、広告が配信された数、クリック数、A という広告に接触した人に B という広告を出す (リマーケティング) などに使われます。
ただし、Cookie には課題もあります。例えば、以下です。
Cookie 問題を解決する Facebook のマルチデバイス広告測定
フェイスブックがおもしろい取り組みを進めています。
参考：Facebook 、買収した Atlas 広告プラットフォームを再ローンチ―マルチデバイス、オフラインのセールスもモニタ - TechCrunch (2014年9月30日)
Cookie 問題
オンラインでのユーザーを計測するためには、これまでは Cookie を使う手法が一般的でした。ユーザーに対して Cookie をブラウザごとに配布し、広告が配信された数、クリック数、A という広告に接触した人に B という広告を出す (リマーケティング) などに使われます。
ただし、Cookie には課題もあります。例えば、以下です。
投稿日 2014/09/27
調査会社のマクロミルが、AccessMill (アクセスミル) を正式リリースしました (2014年9月24日) 。
参考：AccessMill [アクセスミル]｜マクロミル
アクセスミルは、ネット広告によるデジタルマーケティング施策の効果を調査するツールです。
特徴は2つです。
広告接触者やページ訪問者にアンケートをかけ広告効果が測定できます。例えば、広告された商品やサービスについて以下のような態度変容です。
AccessMill (マクロミルのオンライン広告効果測定サービス) が正式リリース (2014年9月) 。広告接触者と非接触者の同質性を考える
調査会社のマクロミルが、AccessMill (アクセスミル) を正式リリースしました (2014年9月24日) 。
参考：AccessMill [アクセスミル]｜マクロミル
AccessMill とは
アクセスミルは、ネット広告によるデジタルマーケティング施策の効果を調査するツールです。
特徴は2つです。
- Cookie 情報をもとに、マクロミルの調査パネル対象者が広告に接触したかどうかを判別
- 広告接触者に対してアンケートをかけたり、広告接触者や広告ランディングページ訪問者の特徴を知ることができる
広告接触者やページ訪問者にアンケートをかけ広告効果が測定できます。例えば、広告された商品やサービスについて以下のような態度変容です。
投稿日 2014/09/14
グーグルのアンケートサービスである Google Opinion Rewards が日本でもローンチされました (2014年9月11日) 。
Google Opinion Rewards Now Available in Italy and Japan! | Google Consumer Surveys (Google+)
日本でのサービス名は ｢Google アンケート モニター｣ です。
すでにローンチされているのは、アメリカ、イギリス、カナダ、オーストラリアの英語圏の国です。非英語圏ではドイツとオランダに続き、日本はイタリアと同じタイミングでのリリースです。
Google Opinion Rewards (Google アンケートモニター) とは、グーグルが提供するマーケティングリサーチのサービスです。
Google アンケートモニターの特徴は以下です (2014年9月現在) 。
Google アンケートモニターが普及するための2つのポイント
グーグルのアンケートサービスである Google Opinion Rewards が日本でもローンチされました (2014年9月11日) 。
Google Opinion Rewards Now Available in Italy and Japan! | Google Consumer Surveys (Google+)
日本でのサービス名は ｢Google アンケート モニター｣ です。
すでにローンチされているのは、アメリカ、イギリス、カナダ、オーストラリアの英語圏の国です。非英語圏ではドイツとオランダに続き、日本はイタリアと同じタイミングでのリリースです。
Google アンケートモニターとは
Google Opinion Rewards (Google アンケートモニター) とは、グーグルが提供するマーケティングリサーチのサービスです。
Google アンケートモニターの特徴は以下です (2014年9月現在) 。
投稿日 2014/09/07
今回は、調査やリサーチについてです。適切な比較をするためのリサーチ設計について書いています。
設計の考え方は3つあります。
この3つについて、解説します。
Apples to Apples な比較をするために、3つのリサーチ設計の考え方
今回は、調査やリサーチについてです。適切な比較をするためのリサーチ設計について書いています。
設計の考え方は3つあります。
- 同一対象者への Pre / Post
- 別対象者への Pre / Post
- 別対象者への Control / Test グループ分け
この3つについて、解説します。
投稿日 2014/08/02
日本経済新聞に、ライフネット生命保険会長兼 CEO である出口治明氏の寄稿記事がありました (2014年7月26日) 。
参考：スマホ普及で契約数は激減？ネット生保の想定外｜日本経済新聞
以下は記事から引用です。
お客さま自身が変わったのではなく、アンケートのバイアス
日本経済新聞に、ライフネット生命保険会長兼 CEO である出口治明氏の寄稿記事がありました (2014年7月26日) 。
参考：スマホ普及で契約数は激減？ネット生保の想定外｜日本経済新聞
セールスパーソンと相談せず、自分で保険は選ぶ人が減少？
以下は記事から引用です。
6年間経営をやってきて骨身にしみたことは ｢世の中は何が起こるか分からない。変化に対応するのが経営の神髄｣ というごく当たり前の事実だった。
開業時に当社のウェブサイトに来てくださったお客さまにアンケートを取ったところ、6割を超えるお客さまが ｢セールスパーソンと相談しなくても自分で保険は選べる｣ と答えてくださった。僕は意を強くして、この割合が7割、8割と上がっていくに違いないと信じていた。
ところが、昨秋のアンケートでは、その比率が2割以上低下していたのである。このようなお客さまの変化 (保守化) は、何故生じたのだろうか。
投稿日 2014/06/22
マーケティングリサーチについてです。リサーチャーとして大切にしたい心構えを書いています。
エントリー内容です。
マーケティングリサーチで大切にしたい、｢答えを出すのは自分｣ という心構え
マーケティングリサーチについてです。リサーチャーとして大切にしたい心構えを書いています。
エントリー内容です。
- マーケティングリサーチでの2つの調査
- インタビュー対象者に ｢答え｣ を求めない
- ｢答え｣ を出すのはあくまで自分
投稿日 2014/06/14
広告ビジネス次の10年 という本に、近未来予測 (第七章) がいくつか書かれています。
広告の近未来予測の1つは、ネット広告の効果指標に ｢認知｣ や ｢態度変容｣ が加わることでした。以下は本書からの引用です。
ネット広告の効果指標の近未来 (2014年現在)
広告ビジネス次の10年 という本に、近未来予測 (第七章) がいくつか書かれています。
態度変容がネット広告効果の指標になる
広告の近未来予測の1つは、ネット広告の効果指標に ｢認知｣ や ｢態度変容｣ が加わることでした。以下は本書からの引用です。
動画広告の普及にともない ｢認知｣ ｢態度変容｣ といった指標がネット広告の効果指標として浸透していくことだ。ウェブ上で直接購入を促すことだけがゴールではない商品を扱う広告主が、広告の認知、ブランドの認知、そして購入意向などの態度変容効果に着目して、動画広告を本格的に活用していく。
投稿日 2014/03/16
今の仕事での役割は ｢マーケティングリサーチマネージャー｣ です。
マーケティングリサーチというのは、マーケティングとは切っても切り離せないものです。リサーチが求められるのは、マーケティングの課題を解決し、マーケティング目的を達成するための一助になることだからです。
マーケティングの目的があり、そのためのマーケティングの課題があります。
例えば、目的と課題は次のようになります。
リサーチは良い結果を出すことではなく、真実を知ることが目的
今の仕事での役割は ｢マーケティングリサーチマネージャー｣ です。
マーケティングリサーチとマーケティング
マーケティングリサーチというのは、マーケティングとは切っても切り離せないものです。リサーチが求められるのは、マーケティングの課題を解決し、マーケティング目的を達成するための一助になることだからです。
マーケティングの目的があり、そのためのマーケティングの課題があります。
例えば、目的と課題は次のようになります。
投稿日 2013/12/22
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Harvard Business Review に、P&G が全社的にどのようにデータを活用しているかが紹介されていました。
参考：How P&G Presents Data to Decision-Makers - Harvard Business Review
記事のポイントは、
記事の中で印象深かったのが、以下でした。
P&G の事例から考える、マーケティングリサーチャーとしての自分の役割
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Harvard Business Review に、P&G が全社的にどのようにデータを活用しているかが紹介されていました。
参考：How P&G Presents Data to Decision-Makers - Harvard Business Review
What だけではなく Why と How までいけるか
記事のポイントは、
- グローバルで統一されたデータの閲覧システム ｢Decision Cockpit｣ を共有している
- P&G 社内からはどこからでもアクセスができるようになっている
- データから ｢今の状況｣ をより早くつかみ、意思決定と次のアクションを決めることに集中している
記事の中で印象深かったのが、以下でした。
投稿日 2013/09/22
「統計学が最強の学問である」を読んで
「統計学が最強の学問である」に書かれていたことで、その通りと思ったものがあります。
何かを分析する際に必要なデータを集める場合、全数調査とサンプリング調査の2つがあります。
全数調査とは字のごとく、全てのデータを集めて集計/分析をするケースです。イメージとしては、20代の日本人男性の睡眠時間を調べるために、20代男性全員に睡眠時間を聞くというもの。人数にしておそらくは700万人くらいの規模かと思いますが、一人残らず睡眠時間をヒアリングするのが全数調査。サンプリング調査とは、700万人にいちいち聞いていられないということで、20代男性の700人に聞いておけばいいんじゃないか、という感じ。
サンプリング調査で注意すべきは、この700人をどうやって選んだかです。仕事で忙しいような人ばかりでは睡眠時間が短い人が多そうなので、その結果は全数調査と比べて睡眠時間は短いという結果が出てしまうでしょう。これでは意味のあるデータにはなりません。そうならないために、700人が日本の20代男性全員を反映しているような均質な集団にする。
よくサンプリング調査の例えで使われるのは料理の味見です。料理の塩加減を知る正確な方法はその料理を全部食べてしまうことです。これが全数調査のイメージ。サンプリング調査とは、作った料理を全部食べずにちょっとだけ味見をして塩加減を確認すること。味見で注意すべきは、その前にちゃんとかき混ぜてからだと思いますが、これがさっきの「700人が日本の20代男性全員を反映しているような均質な集団にする」という作業です。
もちろん、全数調査のほうがサンプリング調査よりもデータ精度は高いです。全員に聞くので、誤差が発生しようもない。ただし、往々にして全数調査は現実的な手段ではありません。料理の味を確認するのに全部食べることはあり得ないように。だから大事なのは、サンプリング調査によってどの程度精度が低下するのか。判断や意思決定に影響しないような精度の向上はもはや意味がないのです。そのために費やす時間やコストは無駄です。
データ分析で重要だと思うのは、集計/分析は目的のための「手段」であること。分析結果を活かして何をするのか、どんな価値を得られるかの目的によって、手段は異なります。
「統計学が最強の学問である」という本で繰り返し述べられていたのは、そのデータや分析結果から得られたことが意味のある結果なのかを自分で判断できること、それが統計学の考え方では重要であると。
データ分析をするとは、何か知りたいことがあるといことです。真に知りたい値に対して、その結果はどこまで正しいのか。つまり、誤差はどの程度なのか。その誤差を考慮に入れたうえでも意味のある結果なのかということです。
誤差を見る上で大切なのは2つ。誤差の大きさと、その誤差の発生確率。後者はp値と呼ばれ、実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまデータのような差が生じる確率です。通常はp値は5%以下であれば、「この結果は偶然得られたとは考えにくい」と判断します。
最後に、もう1つ。大切にしたいと思っている指摘があったので引用しておきます。
※関連記事
書評「会社を変える分析の力 」：データ分析をする時の4つの自問自答
書評：意思決定のための「分析の技術」
書評：「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本
データ分析だけだとまだ五合目くらい
ビッグデータ時代と呼ばれる考え方に逆行するが、私は誰からデータ分析の相談を受けても「まず正しい判断に必要な最小十分のデータを扱うこと」を推奨している。
何かを分析する際に必要なデータを集める場合、全数調査とサンプリング調査の2つがあります。
全数調査とは字のごとく、全てのデータを集めて集計/分析をするケースです。イメージとしては、20代の日本人男性の睡眠時間を調べるために、20代男性全員に睡眠時間を聞くというもの。人数にしておそらくは700万人くらいの規模かと思いますが、一人残らず睡眠時間をヒアリングするのが全数調査。サンプリング調査とは、700万人にいちいち聞いていられないということで、20代男性の700人に聞いておけばいいんじゃないか、という感じ。
サンプリング調査で注意すべきは、この700人をどうやって選んだかです。仕事で忙しいような人ばかりでは睡眠時間が短い人が多そうなので、その結果は全数調査と比べて睡眠時間は短いという結果が出てしまうでしょう。これでは意味のあるデータにはなりません。そうならないために、700人が日本の20代男性全員を反映しているような均質な集団にする。
よくサンプリング調査の例えで使われるのは料理の味見です。料理の塩加減を知る正確な方法はその料理を全部食べてしまうことです。これが全数調査のイメージ。サンプリング調査とは、作った料理を全部食べずにちょっとだけ味見をして塩加減を確認すること。味見で注意すべきは、その前にちゃんとかき混ぜてからだと思いますが、これがさっきの「700人が日本の20代男性全員を反映しているような均質な集団にする」という作業です。
もちろん、全数調査のほうがサンプリング調査よりもデータ精度は高いです。全員に聞くので、誤差が発生しようもない。ただし、往々にして全数調査は現実的な手段ではありません。料理の味を確認するのに全部食べることはあり得ないように。だから大事なのは、サンプリング調査によってどの程度精度が低下するのか。判断や意思決定に影響しないような精度の向上はもはや意味がないのです。そのために費やす時間やコストは無駄です。
データ分析で重要だと思うのは、集計/分析は目的のための「手段」であること。分析結果を活かして何をするのか、どんな価値を得られるかの目的によって、手段は異なります。「統計学が最強の学問である」という本で繰り返し述べられていたのは、そのデータや分析結果から得られたことが意味のある結果なのかを自分で判断できること、それが統計学の考え方では重要であると。
データ分析をするとは、何か知りたいことがあるといことです。真に知りたい値に対して、その結果はどこまで正しいのか。つまり、誤差はどの程度なのか。その誤差を考慮に入れたうえでも意味のある結果なのかということです。
誤差を見る上で大切なのは2つ。誤差の大きさと、その誤差の発生確率。後者はp値と呼ばれ、実際には何の差もないのに誤差や偶然によってたまたまデータのような差が生じる確率です。通常はp値は5%以下であれば、「この結果は偶然得られたとは考えにくい」と判断します。
最後に、もう1つ。大切にしたいと思っている指摘があったので引用しておきます。
データ分析においては重要なのは、「果たしてその解析はかけたコスト以上の利益を自社にもたらすような判断につながるのだろうか？」という視点だ。
※関連記事
書評「会社を変える分析の力 」：データ分析をする時の4つの自問自答
書評：意思決定のための「分析の技術」
書評：「それ、根拠あるの?」と言わせない データ・統計分析ができる本
データ分析だけだとまだ五合目くらい
投稿日 2013/07/13
Yahoo!のビッグデータ参院選予測から考える「未来予測と選択の余地のジレンマ」
「ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える」という本に、ビッグデータがもたらす3つのパラダイムシフトが提示されています。
3つ目の因果関係ではなく相関関係が重要は、本書で最もインパクトがある論点でした。ちなみに「相関関係がある」というのは、AとBという2つが同時に起こることで、「因果関係がある」というのは、Aが原因でBが起こることです。
ビッグデータにおいては因果関係よりも、何と何に相関関係があるかさえわかればよく、その組み合わせを見つけることが重要であるという考え方。これまではAとBというわかりやすい相関しかわからなかったのが、大量データをまわすことで、AとTという一見何の関係もない2つに相関があることを発見できるかどうか。なぜAとTにどういう因果関係があるかは気にしないというもの。
■ビッグデータによる未来予測と選択の余地
ビッグデータの活用例として予測があります。大量のデータがあり、数式モデル等も導入することで、データから未来がわかる。一方で、本書で興味深かったのは以下の指摘。
これを実感したのが、Yahoo! JAPANが発表していた、Y!の検索データからの参院選予測でした。ビッグデータが導き出した参議院選挙の議席予測
検索データと、昨年末の衆院選の知見からモデルをつくり、データから選挙結果予測をすること自体は価値のあるものだと思います。
従来の選挙結果予測は、電話調査(RDD)による聞き取りであったり、投票後の出口調査からが主な方法でした。それを、ネットでの検索数から高い相関で出せるようになった。Y!が予測に使ったモデルは異なる2種類があり獲得議席数の予測に若干ぶれはあるものの、データから言える結論は変わらず、おそらくこの予測通りの結果になるのでしょう。
一方で、分析結果がこのタイミングで出ることは選挙にとってよいことなのか、もっと言うと日本の将来(少なくともあと3年はこの規模の選挙はないので)にとって有益なのかは考えてしまいます。
すでに勝負が決まったかのような情報が流れると、「投票してもしなくても変わらない」という意識が出てしまうのではと思います。自民支持者、自民ではない党を支持/投票しようと思っている人にとっても。特に浮動票と呼ばれる特定支持がない層。浮動票をどれだけ確保できるかは自公以外は結果に響く気がしますが、その層の投票率が下がってしまいかねない。
先月の東京都議選の結果は、自民が大勝したのと共産党の議席が増えて野党第一党になりました。投票率が下がったのは主に浮動票で、その分、組織票が強い党が票を集めた。同じ構図が今回の参院選でも起こるのではないかなと。
先に引用した「ビッグデータ予測が完璧で、アルゴリズムが我々の未来を寸分違わずはっきりと見通せるなら、我々の行動にもはや選択の余地など存在しないことにならないか」という指摘が当てはまります。
ヤフーの検索データからの選挙予測は、ビッグデータがもたらすとされるパラダイム・シフトの1つである「因果関係よりも相関関係」の例でもあります。検索と投票に高い相関があり、それを使うことで選挙結果が予測できる。
これまで活用していなかったデータから未来が予測できることは有意義だと思う一方で、「ビッグデータ予測が完璧で、アルゴリズムが我々の未来を寸分違わずはっきりと見通せるなら、我々の行動にもはや選択の余地など存在しないことにならないか」という問題意識は持っておきたいです。
※関連記事
因果関係よりも相関関係：ビッグデータがもたらすパラダイムシフト｜思考の整理日記
- 限りなく全てのデータを扱う。n=全数
- 量さえあれば精度は重要ではない
- 因果関係ではなく相関関係が重要になる
3つ目の因果関係ではなく相関関係が重要は、本書で最もインパクトがある論点でした。ちなみに「相関関係がある」というのは、AとBという2つが同時に起こることで、「因果関係がある」というのは、Aが原因でBが起こることです。
ビッグデータにおいては因果関係よりも、何と何に相関関係があるかさえわかればよく、その組み合わせを見つけることが重要であるという考え方。これまではAとBというわかりやすい相関しかわからなかったのが、大量データをまわすことで、AとTという一見何の関係もない2つに相関があることを発見できるかどうか。なぜAとTにどういう因果関係があるかは気にしないというもの。
■ビッグデータによる未来予測と選択の余地
ビッグデータの活用例として予測があります。大量のデータがあり、数式モデル等も導入することで、データから未来がわかる。一方で、本書で興味深かったのは以下の指摘。
ビッグデータ予測が完璧で、アルゴリズムが我々の未来を寸分違わずはっきりと見通せるなら、我々の行動にもはや選択の余地など存在しないことにならないか。完璧な予測が可能なら、人間の意志は否定され、自由に人生を生きることもできない。皮肉なことだが、我々に選択の余地がないとなれば、何ら責任を問われることもない。
検索データと、昨年末の衆院選の知見からモデルをつくり、データから選挙結果予測をすること自体は価値のあるものだと思います。
従来の選挙結果予測は、電話調査(RDD)による聞き取りであったり、投票後の出口調査からが主な方法でした。それを、ネットでの検索数から高い相関で出せるようになった。Y!が予測に使ったモデルは異なる2種類があり獲得議席数の予測に若干ぶれはあるものの、データから言える結論は変わらず、おそらくこの予測通りの結果になるのでしょう。
一方で、分析結果がこのタイミングで出ることは選挙にとってよいことなのか、もっと言うと日本の将来(少なくともあと3年はこの規模の選挙はないので)にとって有益なのかは考えてしまいます。
すでに勝負が決まったかのような情報が流れると、「投票してもしなくても変わらない」という意識が出てしまうのではと思います。自民支持者、自民ではない党を支持/投票しようと思っている人にとっても。特に浮動票と呼ばれる特定支持がない層。浮動票をどれだけ確保できるかは自公以外は結果に響く気がしますが、その層の投票率が下がってしまいかねない。
先月の東京都議選の結果は、自民が大勝したのと共産党の議席が増えて野党第一党になりました。投票率が下がったのは主に浮動票で、その分、組織票が強い党が票を集めた。同じ構図が今回の参院選でも起こるのではないかなと。
先に引用した「ビッグデータ予測が完璧で、アルゴリズムが我々の未来を寸分違わずはっきりと見通せるなら、我々の行動にもはや選択の余地など存在しないことにならないか」という指摘が当てはまります。
ヤフーの検索データからの選挙予測は、ビッグデータがもたらすとされるパラダイム・シフトの1つである「因果関係よりも相関関係」の例でもあります。検索と投票に高い相関があり、それを使うことで選挙結果が予測できる。
これまで活用していなかったデータから未来が予測できることは有意義だと思う一方で、「ビッグデータ予測が完璧で、アルゴリズムが我々の未来を寸分違わずはっきりと見通せるなら、我々の行動にもはや選択の余地など存在しないことにならないか」という問題意識は持っておきたいです。
※関連記事
因果関係よりも相関関係：ビッグデータがもたらすパラダイムシフト｜思考の整理日記
投稿日 2013/02/01
朝日新聞が、テレビの録画再生を含めた視聴率の実態を報じました（2013年1月31日付）。昨日の新聞の1面と、3面の解説記事で取り扱われています。
「ドラマは録画」くっきり 再生率が視聴率上回る例も｜朝日新聞
記事の出だしから引用です。
いくつかの録画再生率は下図の通りです。
確かにドラマ「ラッキーセブンスペシャル」の1/3放送分については、放送中に見たリアルタイムでの視聴率：12.6％、録画再生率：13.5％と、録画での視聴率が放送中のそれを上回ったようです。なお、今回の録画視聴率の定義は「録画した番組を放送の7日後までに再生した人の割合」とのことです。
出所：Yahoo！ニュース
■ 驚いたのは朝日新聞の1面に掲載されたこと
この記事を見た時にまず驚いたのは、視聴率のデータ自体よりも、今回のニュースがそもそも報じられたことでした。なぜ朝日はこのニュースを配信したのでしょうか？その意図や裏が非常に気になりました。
その前に少し前置きを書いておきます。
「録画での視聴率を含めない放送中のリアルタイム視聴率だけでは不十分」というのは、業界では昔からある不満です。自分の TV の視聴を考えてみても、録画して後から見るというタイムシフト視聴は当たり前のようにやっています。これが正確に反映されていない今の視聴率では実態が捉えられていないわけです。
背景には、ビデオリサーチが公表している600世帯での視聴率が絶対的な意味を持っていることがあります。
600世帯での視聴率はTV番組の人気のバロメーターに使われ、TVCM の広告費を出すためにも使用されています。テレビ視聴の指標として唯一無二の存在です。「通貨」とも呼ばれるほどです。
しかし、通貨である視聴率には録画再生率が含まれないために、録画視聴率はわかりません。つまり通貨として広く使われているが、価値が正しく付いていない（実態を捉えきれていない）のです。
なお、朝日記事の視聴率は通常の視聴率とは異なるものを使っています。「通常の」というのはビデオリサーチの関東600世帯からなるピープルメーター（PM）という機械を使った調査結果から出る数字です。
朝日の記事で「公表数値が視聴実態と離れつつあることが浮き彫りに」とある公表数値というのが通貨として使われているこの視聴率のことです。一方、同記事にある録画再生率はそれとは全く別の200世帯での調査結果です。両者は単純には比較できないです。
ここまでが前置きです。
今回の朝日の記事について、なぜ驚いたかの理由は、
ビデオリサーチや電通はこのニュース配信にGOを出したとは思えません。朝日のニュース配信には何か強い意図を感じます。
■ なぜ朝日は録画再生率ニュースを流したのか？
なぜ朝日はこのニュースを配信したのでしょうか？その裏にはどんな意図があるのかをいくつか考えられることを書いておきます。
１．TV 番組の人気度を正しく認知してもらうため：人気度とは正確には視聴世帯率の高さ。通常の視聴率では放送中に視聴するリアルタイム視聴だけだが、録画をして後からの視聴も含めるとこんなに高い、というメッセージ。
２．TV 全体で言われる視聴率低下の原因を伝えるため：リアルタイム視聴だけ見ると低下傾向にあるが、録画も含めるとそんなことはない、という反論。
３．現在の「通貨である視聴率」への不満を表している：上記のように、通貨とも呼ばれるにもかかわらず正しく視聴実態を捉えているとは言えない視聴率。別データを具体的に提示することで、事実を反映していない不満を伝えたかった
４．視聴率を新しくするべきとの主張：３の不満への先として、より正しい視聴率を出してほしい意思表示。記事の最後のほうに書かれているのが「米国ではすでに録画も含む視聴率が公表されている。（中略） 実態を正確に測ろうとの試みもあるほどだ」。さらにリサーチ評論家の藤平芳紀氏のコメントが続く。以下は記事から引用。
■「通貨」視聴率のそもそもの問題点
民放では、番組の途中や番組と番組の間に CM が放送されます。現状では、A という番組の視聴率をもってして、番組 A の中で流れたCMの視聴率を出しています。
しかし、本来は番組視聴率と CM 視聴率は分けるべきなのです。もっと言うと、CM は数本が連続して流れるのでそれぞれの CM に対して視聴率を出すのが望ましいです。
ここで問題になるのが、番組の視聴率 = CMの視聴率なのか？という点です。多くの人は CM に入れば他のチャンネルに切り替えたり、席を外したりします（中座）。この状況では番組ほど CM は見られません。
録画での再生になると、CM スキップはもっと起こるはずです。リモコン1つで CM を飛ばせ、早送りをすれば CM は見られません。リアルタイム視聴での視聴率以上に録画視聴率においては CM の視聴率を正しく測れていないことになります。
以上から、個人的に思う視聴率の問題は以下です。
Kindle版はこちら
朝日新聞はなぜ「録画再生率が視聴率上回る例」を一面で報じたのか？
朝日新聞が、テレビの録画再生を含めた視聴率の実態を報じました（2013年1月31日付）。昨日の新聞の1面と、3面の解説記事で取り扱われています。
「ドラマは録画」くっきり 再生率が視聴率上回る例も｜朝日新聞
記事の出だしから引用です。
テレビの録画再生を含めた視聴率の実態が、朝日新聞が入手した調査結果で初めて分かった。視聴率は放送時間中に見られた数値しか公表されていないが、視聴実態をより反映した録画を含めた数値をみると、人気ドラマの中には録画再生が放送中を上回る例もあった。
テレビ放送が始まって２月１日で６０年、視聴率調査が始まってから半世紀以上がたつが、公表数値が視聴実態と離れつつあることが浮き彫りになった。
いくつかの録画再生率は下図の通りです。
確かにドラマ「ラッキーセブンスペシャル」の1/3放送分については、放送中に見たリアルタイムでの視聴率：12.6％、録画再生率：13.5％と、録画での視聴率が放送中のそれを上回ったようです。なお、今回の録画視聴率の定義は「録画した番組を放送の7日後までに再生した人の割合」とのことです。
出所：Yahoo！ニュース
■ 驚いたのは朝日新聞の1面に掲載されたこと
この記事を見た時にまず驚いたのは、視聴率のデータ自体よりも、今回のニュースがそもそも報じられたことでした。なぜ朝日はこのニュースを配信したのでしょうか？その意図や裏が非常に気になりました。
その前に少し前置きを書いておきます。
「録画での視聴率を含めない放送中のリアルタイム視聴率だけでは不十分」というのは、業界では昔からある不満です。自分の TV の視聴を考えてみても、録画して後から見るというタイムシフト視聴は当たり前のようにやっています。これが正確に反映されていない今の視聴率では実態が捉えられていないわけです。
背景には、ビデオリサーチが公表している600世帯での視聴率が絶対的な意味を持っていることがあります。
600世帯での視聴率はTV番組の人気のバロメーターに使われ、TVCM の広告費を出すためにも使用されています。テレビ視聴の指標として唯一無二の存在です。「通貨」とも呼ばれるほどです。
しかし、通貨である視聴率には録画再生率が含まれないために、録画視聴率はわかりません。つまり通貨として広く使われているが、価値が正しく付いていない（実態を捉えきれていない）のです。
なお、朝日記事の視聴率は通常の視聴率とは異なるものを使っています。「通常の」というのはビデオリサーチの関東600世帯からなるピープルメーター（PM）という機械を使った調査結果から出る数字です。
朝日の記事で「公表数値が視聴実態と離れつつあることが浮き彫りに」とある公表数値というのが通貨として使われているこの視聴率のことです。一方、同記事にある録画再生率はそれとは全く別の200世帯での調査結果です。両者は単純には比較できないです。
ここまでが前置きです。
今回の朝日の記事について、なぜ驚いたかの理由は、
- 朝日新聞は朝刊の1面と3面に掲載した。国会も始まり、国内外でのニュースも色々ある中、かなりの力の入れようである
- これまで表に出てこなかった「録画再生率」を公然と出してきた
- その録画再生率は「通貨である視聴率」にはなかった指標。記事では単純に比べられないとしているが、通貨視聴率の絶対性を崩しかねない。視聴率が複数あるダブルスタンダードは、業界的にかなりタブーのはず（通貨は1つ）
- データソースはビデオリサーチと書かれているが、そもそもビデオリサーチやバックにいる電通はこのニュース内容を事前認知はしていたのか。記事掲載は許容されていたのか
ビデオリサーチや電通はこのニュース配信にGOを出したとは思えません。朝日のニュース配信には何か強い意図を感じます。
■ なぜ朝日は録画再生率ニュースを流したのか？
なぜ朝日はこのニュースを配信したのでしょうか？その裏にはどんな意図があるのかをいくつか考えられることを書いておきます。
１．TV 番組の人気度を正しく認知してもらうため：人気度とは正確には視聴世帯率の高さ。通常の視聴率では放送中に視聴するリアルタイム視聴だけだが、録画をして後からの視聴も含めるとこんなに高い、というメッセージ。
２．TV 全体で言われる視聴率低下の原因を伝えるため：リアルタイム視聴だけ見ると低下傾向にあるが、録画も含めるとそんなことはない、という反論。
３．現在の「通貨である視聴率」への不満を表している：上記のように、通貨とも呼ばれるにもかかわらず正しく視聴実態を捉えているとは言えない視聴率。別データを具体的に提示することで、事実を反映していない不満を伝えたかった
４．視聴率を新しくするべきとの主張：３の不満への先として、より正しい視聴率を出してほしい意思表示。記事の最後のほうに書かれているのが「米国ではすでに録画も含む視聴率が公表されている。（中略） 実態を正確に測ろうとの試みもあるほどだ」。さらにリサーチ評論家の藤平芳紀氏のコメントが続く。以下は記事から引用。
技術の発展で視聴形態は劇的に変化し、自宅以外のあらゆる場所でテレビは見られている。メディアのあり方に大きな影響を与える基礎データなのだから、録画も含めて実態を正しく反映させた調査結果が世に出されるべきだ
■「通貨」視聴率のそもそもの問題点
民放では、番組の途中や番組と番組の間に CM が放送されます。現状では、A という番組の視聴率をもってして、番組 A の中で流れたCMの視聴率を出しています。
しかし、本来は番組視聴率と CM 視聴率は分けるべきなのです。もっと言うと、CM は数本が連続して流れるのでそれぞれの CM に対して視聴率を出すのが望ましいです。
ここで問題になるのが、番組の視聴率 = CMの視聴率なのか？という点です。多くの人は CM に入れば他のチャンネルに切り替えたり、席を外したりします（中座）。この状況では番組ほど CM は見られません。
録画での再生になると、CM スキップはもっと起こるはずです。リモコン1つで CM を飛ばせ、早送りをすれば CM は見られません。リアルタイム視聴での視聴率以上に録画視聴率においては CM の視聴率を正しく測れていないことになります。
以上から、個人的に思う視聴率の問題は以下です。
- 「TV 番組視聴率 = CM 視聴率」が成り立たないのが実情。よって、TV 番組視聴率と CM 視聴率は本来は分けるべきだが、現状は1つの視聴率が使われている。これでは CM 視聴率が正しく測られていない
- 民放のビジネスは CM から得られる広告費で成り立っている。にもかかわらず、その広告費を出すための CM 視聴率が正しくないという構造。広告費算出に使われている GRP には CM 視聴率を用いるべき
- 視聴率に録画再生率を含めたとしても、依然として CM 視聴率が実態を正しく捉えていない現状は変わらない
藤平 芳紀
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投稿日 2012/12/01
日本のマーケティングリサーチを変える「黒船」を考える
今週、JMRX勉強会の「次世代マーケティングリサーチ討論会」に参加してきました。
討論会の見どころは、マーケティングリサーチ（MR）の世界を30年ものあいだ牽引してきたRay Poynter（レイ・ポインター）氏と、トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長で書籍「次世代マーケティングリサーチ」の著者でもある萩原雅之氏との対談でした。
この討論会のサブタイトルは「黒船到来、日本のマーケティングリサーチはどう変わる？」。討論会の中で萩原氏が日本のMRの歴史を紹介し、リサーチ業界では10年おきにイノベーションが起きており、今また新たなイノベーションが起こりつつあると言われたように、MRがどう変わっていくかは関心の高いテーマです。
■日本のマーケティングリサーチを変える「黒船」とは何か？
だから討論会に出席してあらためて考えさせられたのは、日本のMRに変革を迫る「黒船」とは何か、ということ。
黒船という言葉は、当時のアメリカが260年鎖国が続いた日本に開国を迫り将軍と武士を中心とした江戸の社会を根本的に変えた「外部要因」を指すと理解しています。
MRの世界でも大きな変化が起こりつつある/起こっていると感じますが、何が変化を引き起こしているのかという論点です。討論会も踏まえ考えてみた日本のMRを変える要因は以下の通り。
■異業種参入の意味
この中からか黒船を1つ選ぶとすると、異業種の参入が最も大きな変化を引き起こす要因になると思っています。
例えばクックパッド。クックパッドには膨大なレシピ情報があり、そこには消費者がどんな食材を使い、どんな調理方法をしているのか、季節ごとの具材や食卓へのニーズ、使っている食器具など、あらゆる料理関連のデータが蓄積されています。
これらのデータを活用することで、マーケティングに利用できるだけではなく、プロモーションにも活かせる。実際に食品会社ではリサーチ会社ではなくクックパッドのデータを使うようになったと聞くこともあります。
それは従来のリサーチ会社にはないデータ、できないデータ活用、わかることの広さ・深さがクライアントのマーケティング課題ニーズをとらえたのだと思います。異業種の参入の影響は今はまだ表面化していないかもしれませんが、水面下では大きな変化を起こしていると感じます。
クライアントからすると、やりたいことは自分たちのマーケティング課題の解決であって、そのための手段は何でもよい。これまではリサーチならリサーチ会社、広告/プロモーションなら広告会社（広告代理店）と、わりとわかりやすい選択肢だったのが、異業種の参入でクライアントにとってはリサーチ＝リサーチ会社に依頼、という構図は過去のものになっていくはず。より高い価値を提供するところに頼むのは当然です。MR会社もそれに対抗し生き残っていくためには変わらざるを得ないのではないでしょうか。
異業種のリサーチ業界参入で思うのは、本業は別にあって、リサーチはあくまで本業からの副産物を使った事業であるということ。
クックパッドならレシピサイトの会員課金/広告のビジネスモデルが収益の基盤になっている上に、レシピ情報から蓄積されるユーザーの料理に関するあらゆるデータを副次的に使うことでマーケティングリサーチ/プロモーションという新たなビジネスにもしているところが、既存のリサーチ会社にとっては脅威だと感じます。
リサーチ会社が本業でやっていても得られないデータが、異業種はメインビジネスの結果として自然と集まってきているデータ。アマゾンや楽天の購買情報、CCCのTポイントで統合されたユーザーデータ、SNSのソーシャルグラフや詳細な属性情報、口コミサイトの商品利用データ、等々。結果、従来MR会社にはない提供価値/サービスがあり、差別化要因になっています。
■マーケティングリサーチ会社の価値
MR会社の価値、存在意義は何か。これまではクライアントに変わって/一緒になってリサーチを活用したクライアントのマーケティング課題解決を図るものでした。課題解決がクライアント自身でできるならばリサーチ会社は不要になるはずで、MR会社に仕事が来るということはそこにMR会社の存在意義があった。しかし、MR会社ではないプレイヤーが同じような、あるいはMR提供価値を超えるような価値を与えてくれるとなると、MRの存在意義は薄れていってしまいます。
もう1つの流れとして、リサーチ業界に頼まなくてもDIYリサーチを使えばクライアントは自分たちでリサーチができてしまうこともあります。自分たちでやってしまうほうが早いし安いとなると、これもMR会社の価値はなくなっていく。
MR会社にしかできない価値は何か。MR手法の開発、データ収集、調査企画提案、調査コントロール、データハンドリング/分析、リサーチからのインサイト抽出、報告書の作成、クライアントとのコミュニケーション（時にはクライアント内の異なる部署の橋渡しになるなど）、外部者だからこその提言、ひいてはクライアントの課題解決。これらの価値を提供できる限りは、リサーチ会社の存在意義は引き続きあるだろうし、できなくなれば淘汰されていくのではないでしょうか。
歴史を振り返ると、江戸幕府に開国を迫ったのは黒船であった諸外国でしたが、実際に社会を変える行動を起こしたのは、坂本竜馬・西郷隆盛・大久保利通などの「日本人」でした。黒船という外部圧力がきっかけとなったものの、変化を起こしたのは内部から。
これは黒船到来としている日本のマーケティングリサーチにおいても同じことだと思います。異業種参入などの外部要因はあくまでトリガーであり、そこから実際にマーケティングリサーチを変えていくのはリサーチ会社であるし、そうあるべき。逆にそれができるところがこの先もクライアントに価値が提供できるんだと思います。
※参考情報
次世代マーケティングリサーチ討論会 ～黒船到来、日本のマーケティングリサーチはどう変わる？～
「これまでのマーケティングリサーチは使えなくなる」 レイ・ポインター氏が示すリサーチの将来像とは？｜MarkeZine（マーケジン）
No Surveys in Twenty Years?｜The Future Place Blog
No Surveys in 18 years!｜Vision Critical
従来型サーベイは消えるのか －『No Surveys in 18 years!』より－｜マーケターのメモ帳
民間の個人情報売買解禁へ 政府、新事業創出を後押し｜日本経済新聞
討論会の見どころは、マーケティングリサーチ（MR）の世界を30年ものあいだ牽引してきたRay Poynter（レイ・ポインター）氏と、トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長で書籍「次世代マーケティングリサーチ」の著者でもある萩原雅之氏との対談でした。
この討論会のサブタイトルは「黒船到来、日本のマーケティングリサーチはどう変わる？」。討論会の中で萩原氏が日本のMRの歴史を紹介し、リサーチ業界では10年おきにイノベーションが起きており、今また新たなイノベーションが起こりつつあると言われたように、MRがどう変わっていくかは関心の高いテーマです。
■日本のマーケティングリサーチを変える「黒船」とは何か？
だから討論会に出席してあらためて考えさせられたのは、日本のMRに変革を迫る「黒船」とは何か、ということ。
黒船という言葉は、当時のアメリカが260年鎖国が続いた日本に開国を迫り将軍と武士を中心とした江戸の社会を根本的に変えた「外部要因」を指すと理解しています。
MRの世界でも大きな変化が起こりつつある/起こっていると感じますが、何が変化を引き起こしているのかという論点です。討論会も踏まえ考えてみた日本のMRを変える要因は以下の通り。
- 海外の新しいMR手法：MROCsなどの新しいリサーチ手法が日本に入ってきて日本のMR業界を変える。今回の討論会を聞いて感じたのは日本のMROCｓは海外に比べ普及していない/事例が少ない印象でしたが、果たして今後は変えるのか
- クライアントの変化：マーケティングリサーチとは一言で言えばクライアントのマーケティングの課題解決のため。よって、クライアントのマーケが変わればMRも変わる。マーケの考え方やリサーチ予算の縮小、あるいはROIをこれまで以上に求められれば、MRも変わっていかざるを得ない
- テクノロジーの進化：脳波や脳内の血液変化を使ったニューロサイエンスや表情認識などの調査対象者本人ですら自覚できないようなことも技術進歩でわかるようになる。Webアクセスログなどのこれまでは収集できなかったビッグデータ、ハドゥープやクラウドの普及。こうしたテクノロジーの進化でMRに活用できるデータ領域が増える。また、技術進歩によりコストが下がりビジネスで使用できるようになったことも大きい
- メディア/ネット環境の多様化：スマホやタブレットの普及、SNSやブログ・口コミサイトなど多様な環境をMRに活用することで、新しいリサーチ手法が登場する。これまでのネット調査はPCが前提だったが、モバイルを使うことでよりリアルなデータ、クイックな調査ができるようになる。ソーシャルメディアを活用したリサーチは今後のトレンドの1つに
- 消費者の変化：メディア/ネット環境の多様化により消費者の情報発信、消費者同士のコミュニケーションが変化してきている。MRでは消費者中心/消費者理解の考え方が主要なものになってきており、消費者の変化がMRの変える
- 政府・国：先日、日経が報じた「民間の個人情報売買解禁へ 政府、新事業創出を後押し」。これまでは個人情報保護の対応がMRに制約を与えてきたが（住民台帳がつかえなくなったりなど）、異なるデータをユーザーIDで紐づけてシングルソース化し、統合データをプレイヤー間でやりとりができるようになると、リサーチデータの価値も変わる
- 異業種の参入：クックパッド、TポイントのCCC、豊富なソーシャルグラフや属性データを持つSNS。これらがリサーチ業界に参集することは既存のMR会社にとっては脅威。またGoogle Consumer Surveyなどの異業種からのDIY型リサーチも価格破壊を起こす可能性も
■異業種参入の意味
この中からか黒船を1つ選ぶとすると、異業種の参入が最も大きな変化を引き起こす要因になると思っています。
例えばクックパッド。クックパッドには膨大なレシピ情報があり、そこには消費者がどんな食材を使い、どんな調理方法をしているのか、季節ごとの具材や食卓へのニーズ、使っている食器具など、あらゆる料理関連のデータが蓄積されています。
これらのデータを活用することで、マーケティングに利用できるだけではなく、プロモーションにも活かせる。実際に食品会社ではリサーチ会社ではなくクックパッドのデータを使うようになったと聞くこともあります。
それは従来のリサーチ会社にはないデータ、できないデータ活用、わかることの広さ・深さがクライアントのマーケティング課題ニーズをとらえたのだと思います。異業種の参入の影響は今はまだ表面化していないかもしれませんが、水面下では大きな変化を起こしていると感じます。
クライアントからすると、やりたいことは自分たちのマーケティング課題の解決であって、そのための手段は何でもよい。これまではリサーチならリサーチ会社、広告/プロモーションなら広告会社（広告代理店）と、わりとわかりやすい選択肢だったのが、異業種の参入でクライアントにとってはリサーチ＝リサーチ会社に依頼、という構図は過去のものになっていくはず。より高い価値を提供するところに頼むのは当然です。MR会社もそれに対抗し生き残っていくためには変わらざるを得ないのではないでしょうか。
異業種のリサーチ業界参入で思うのは、本業は別にあって、リサーチはあくまで本業からの副産物を使った事業であるということ。
クックパッドならレシピサイトの会員課金/広告のビジネスモデルが収益の基盤になっている上に、レシピ情報から蓄積されるユーザーの料理に関するあらゆるデータを副次的に使うことでマーケティングリサーチ/プロモーションという新たなビジネスにもしているところが、既存のリサーチ会社にとっては脅威だと感じます。
リサーチ会社が本業でやっていても得られないデータが、異業種はメインビジネスの結果として自然と集まってきているデータ。アマゾンや楽天の購買情報、CCCのTポイントで統合されたユーザーデータ、SNSのソーシャルグラフや詳細な属性情報、口コミサイトの商品利用データ、等々。結果、従来MR会社にはない提供価値/サービスがあり、差別化要因になっています。
■マーケティングリサーチ会社の価値
MR会社の価値、存在意義は何か。これまではクライアントに変わって/一緒になってリサーチを活用したクライアントのマーケティング課題解決を図るものでした。課題解決がクライアント自身でできるならばリサーチ会社は不要になるはずで、MR会社に仕事が来るということはそこにMR会社の存在意義があった。しかし、MR会社ではないプレイヤーが同じような、あるいはMR提供価値を超えるような価値を与えてくれるとなると、MRの存在意義は薄れていってしまいます。
もう1つの流れとして、リサーチ業界に頼まなくてもDIYリサーチを使えばクライアントは自分たちでリサーチができてしまうこともあります。自分たちでやってしまうほうが早いし安いとなると、これもMR会社の価値はなくなっていく。
MR会社にしかできない価値は何か。MR手法の開発、データ収集、調査企画提案、調査コントロール、データハンドリング/分析、リサーチからのインサイト抽出、報告書の作成、クライアントとのコミュニケーション（時にはクライアント内の異なる部署の橋渡しになるなど）、外部者だからこその提言、ひいてはクライアントの課題解決。これらの価値を提供できる限りは、リサーチ会社の存在意義は引き続きあるだろうし、できなくなれば淘汰されていくのではないでしょうか。
歴史を振り返ると、江戸幕府に開国を迫ったのは黒船であった諸外国でしたが、実際に社会を変える行動を起こしたのは、坂本竜馬・西郷隆盛・大久保利通などの「日本人」でした。黒船という外部圧力がきっかけとなったものの、変化を起こしたのは内部から。
これは黒船到来としている日本のマーケティングリサーチにおいても同じことだと思います。異業種参入などの外部要因はあくまでトリガーであり、そこから実際にマーケティングリサーチを変えていくのはリサーチ会社であるし、そうあるべき。逆にそれができるところがこの先もクライアントに価値が提供できるんだと思います。
※参考情報
次世代マーケティングリサーチ討論会 ～黒船到来、日本のマーケティングリサーチはどう変わる？～
「これまでのマーケティングリサーチは使えなくなる」 レイ・ポインター氏が示すリサーチの将来像とは？｜MarkeZine（マーケジン）
No Surveys in Twenty Years?｜The Future Place Blog
No Surveys in 18 years!｜Vision Critical
従来型サーベイは消えるのか －『No Surveys in 18 years!』より－｜マーケターのメモ帳
民間の個人情報売買解禁へ 政府、新事業創出を後押し｜日本経済新聞
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投稿日 2012/04/01
Free Image on Pixabay
グーグルが米国時間2012年3月29日に、新しいビジネスモデルを発表しました。
Google Consumer Surveys というマーケティング調査アンケートによるマネタイズを狙うものです。さすがグーグルと思ってしまう仕組みです。
今回のエントリーは、Google Consumer Surveys の仕組みと価値、要するに何を意味するのか (So what?) 、課題を書いています。
Google Consumer Surveys の価値：グーグルの新しいビジネスモデルはネットリサーチの破壊的イノベーションとなるのか
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グーグルが米国時間2012年3月29日に、新しいビジネスモデルを発表しました。
Google Consumer Surveys というマーケティング調査アンケートによるマネタイズを狙うものです。さすがグーグルと思ってしまう仕組みです。
今回のエントリーは、Google Consumer Surveys の仕組みと価値、要するに何を意味するのか (So what?) 、課題を書いています。
投稿日 2012/02/18
以下のモデル図は、グーグルとユーザーの関係を簡単に表したものです。グーグルは、ユーザーに無料で検索・Gmail・YouTube などの様々なサービスを提供しています。
グーグルが得ているのは、膨大なユーザーデータです。それをさらなるサービスの利便性向上や、グーグルの主要事業であるネット広告事業に活かしています。
ユーザーは利便性を享受し、グーグルも集めたデータを有効活用し、収益化しているというウィンウィンが成立しています。
Screenwise panel から考える Google の本質、貪欲なまでのデータ至上主義
以下のモデル図は、グーグルとユーザーの関係を簡単に表したものです。グーグルは、ユーザーに無料で検索・Gmail・YouTube などの様々なサービスを提供しています。
グーグルが得ているのは、膨大なユーザーデータです。それをさらなるサービスの利便性向上や、グーグルの主要事業であるネット広告事業に活かしています。
ユーザーは利便性を享受し、グーグルも集めたデータを有効活用し、収益化しているというウィンウィンが成立しています。
投稿日 2011/05/15
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日本でテレビ放送が開始されたのは1953年 (昭和28年) でした。1953年2月1日に NHK が、その後の1953年8月28日に日本テレビ放送網が放送を開始しています。放送開始当初の NHK の受信契約は866件だったようです。
テレビ放送開始｜NHK
日本放送協会｜Wikipedia
日本テレビ放送網｜Wikipedia
テレビのビジネスモデルは50年前も今も基本的には変わっていません。
1953年当初から、NHK は視聴者から受信料を受け取る有料モデル、日本テレビ放送網はスポンサー企業の CM を入れる広告モデル (受信料は無料) でした。ちなみに、日本での初めてのテレビ CM は、日本テレビ放送網の放送初日に流された精工舎の時報だったとのことです。
セイコーホールディングス｜Wikipedia
スポンサー企業は50年前も今も、多くの予算を投入しテレビ CM を流しています。スポンサーにとってテレビはそれだけ広告媒体としての価値を見出しています。一つの情報を一度に大量の視聴者に届けることができるという価値です。テレビはこの点で、新聞・雑誌、ラジオ、ネットと比べても優れています。
テレビとこれからの視聴率を考えてみる
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日本でテレビ放送が開始されたのは1953年 (昭和28年) でした。1953年2月1日に NHK が、その後の1953年8月28日に日本テレビ放送網が放送を開始しています。放送開始当初の NHK の受信契約は866件だったようです。
テレビ放送開始｜NHK
日本放送協会｜Wikipedia
日本テレビ放送網｜Wikipedia
テレビのビジネスモデル
テレビのビジネスモデルは50年前も今も基本的には変わっていません。
1953年当初から、NHK は視聴者から受信料を受け取る有料モデル、日本テレビ放送網はスポンサー企業の CM を入れる広告モデル (受信料は無料) でした。ちなみに、日本での初めてのテレビ CM は、日本テレビ放送網の放送初日に流された精工舎の時報だったとのことです。
セイコーホールディングス｜Wikipedia
スポンサー企業は50年前も今も、多くの予算を投入しテレビ CM を流しています。スポンサーにとってテレビはそれだけ広告媒体としての価値を見出しています。一つの情報を一度に大量の視聴者に届けることができるという価値です。テレビはこの点で、新聞・雑誌、ラジオ、ネットと比べても優れています。