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1 反復購買 東北大学 購買後評価を含めた消費者態度遷移の分析 2010 年 2 月 13 日勝又壮太郎 ( 東京大学大学院経済学研究科 ) 購買までの誘導から 購買後の再購買促進へ購買後購買促進 なぜ購買後の分析をするのか? 長期的にわたる良好な関係 One to One Marketing (Peppersand Rogers, 1993) CRM (e.g. Reinartz, Krafft and Hoyer, 2004) LTV (e.g. Dwyer, 1997; Abe, 2009) Customer Equity (Blattberg, Thomas and Getz, 2000) 顧客間の相互作用 クチコミ eクチコミ ( 濱岡 里村, 2009) インフルエンサー ( 山本 片平, 2008) 2 反復購買を表現する態度遷移モデル AIDA (e.g. Kotler, 2000) Attention Interest Desire Action AISAS, AIDEES ( 山本 片平, 2008) S(Share) という状態を提案 どうやって構成するのか? 評価と経験 製品の評価 ={ 買いたくない, 分からない, 買いたい } 利用経験 ={ 知らない, 知っている, 買ったことがある } 経験と評価からの再構成 評価 \ 経験買ったことがある知っている知らない 買いたい Retry Desire Unknown 分からない Pending Attention Unknown 買いたくない Saturation Attention Unknown Unknown: 製品を知らない Attention: 製品を知っているが 欲しいとは思っていない Desire: 製品を知っているし 欲しいと思っている 3 4

2 経験と評価からの再構成 評価 \ 経験買ったことがある知っている知らない 買いたい Retry Desire Unknown 分からない Pending Attention Unknown 買いたくない Saturation Attention Unknown Retry: 購買経験があり 反復購買意向がある Pending: 購買経験があるが 反復購買意向は弱い Saturation: 購買経験があるが 反復購買意向は明確にない 再購買意向のない顧客 再購買意向がない顧客を追跡する意味はあるのか? 離反マネジメント (Churn Management) マイナスのクチコミ 一度は離れても 戻ってくるかも知れない 5 6 Unknown 態度遷移モデル Attention Desire Retry Pending Saturation 顧客は時点 t にいずれか一つの状態にある 多項プロビットモデルを採用 ただし 時点 t にどの状態にあっても t+1 期には全ての状態に遷移できる 忘却によって Unknown へ遷移することもあり得る 実データの解析 データ対象ブランドとカテゴリ 宣伝会議, 野村総合研究所が共催した, マーケティング分析コンテスト2008によって提供されたもの 人数 : 500 人 ブランド数 : 23 製品カテゴリー お茶, ガム, 発泡酒, 野菜飲料 の4 種類 各ブランドはどれか一つの製品カテゴリーに属している 対象ブランドとカテゴリー id ブランド カテゴリー 1 お~いお茶 お茶 2 ヘルシア緑茶 お茶 3 伊右衛門 お茶 4 黒烏龍茶 お茶 5 十六茶 お茶 6 生茶 お茶 7 爽健美茶 お茶 8 ウォーターリングキスミント ガム 9 キシリッシュ ガム 10 キシリトールガム ガム 11 クロレッツ ガム 12 プラス X ガム 13 あじわい 発泡酒 14 ドラフトワン 発泡酒 15 極旨 発泡酒 16 金麦 発泡酒 17 生搾りみがき麦 発泡酒 18 淡麗グリーンラベル 発泡酒 19 1 日分の野菜 野菜飲料 20 カゴメトマトジュース 野菜飲料 21 充実野菜 野菜飲料 22 野菜一日これ一本 ( 一杯 ) 野菜飲料 23 野菜生活野菜飲料 7 8

3 説明変数 モデルの詳細 前期の状態 : s 0ij これを入れるため 切片項を含めない 説明変数 : x ij 消費者の環境的影響 : 性別, 年齢 ( 対数 ), 既婚ダミー, 子供ダミー, 貯蓄額 (10 段階 ) 外的刺激 新聞購読量, 雑誌購読量, Web 閲覧量, TV 視聴量 消費者の個人特性 製品カテゴリーごとの利用頻度 (7 段階 ) モデル ベース状態 Unknown 状態をベースとおく 階層化 ブランドごとのパラメータは全てカテゴリーごとの上部階層をもち 全てのカテゴリーはさらに上部の階層をもつ 推定方法 McCulloch, Polson and Rossi (2000) の方法を採用 5000 回のBurn in 後の15000 回をサンプルとして収集した 9 10 x ij 消費者の 外的刺激 消費者の 環境的影響 ( 広告など ) 個人特性 B ~ j 個人差 ( 知識 関与など ) A ~ j s0ij 前期の状態 Δ c 製品カテゴリーごとの特性 パラメータ推定結果 前期の状態と次期の状態 23ブランド中 有意になったブランド数 (+) 前期 Attention 前期 Desire 前期 Retry 前期 Pending 前期 Saturation 前期 Unknown Attention Desire Retry Pending Saturation u ~ ij 状態の潜在変数 Θ 遷移の一般的性質 (-) 前期 Attention 前期 Desire 前期 Retry 前期 Pending 前期 Saturation 前期 Unknown Attention Desire Retry s 1ij 個人 i のブランド j に対する次期の状態 11 Pending Saturation

4 説明変数 パラメータ推定結果 23ブランド中 有意になったブランド数 (+) 性別 年齢 既婚 子供 貯蓄額 新聞 雑誌 Web テレビ 利用頻度 Attention Desire Retry Pending Saturation (-) 性別 年齢 既婚 子供 貯蓄額 新聞 雑誌 Web テレビ 利用頻度 Attention Desire Retry Pending Saturation 説明変数から 雑誌を読むことで Attentionti が高くなる 23ブランド中 17ブランドが有意 カテゴリーごとの利用頻度 利用頻度が高いと答えた個人は,DesireやRetryといった好意的な状態に遷移する傾向が高いが, ブランドによっては, 逆の傾向が有意で現われているものもある テレビ, 雑誌は閲覧頻度が高いほど好意的な感情を持つという傾向が見られるが,Web については, 逆の傾向が現われる場合もある テレビや雑誌では,Webと比較するとブランドに対して批判的な情報が発信されることが少ないことが要因かとが要因か 新聞の購読頻度は状態遷移への影響がほとんどない 14 遷移確率行列の計算 多項プロビットモデルの確率計算 モンテカルロ法による確率計算 ( 簡単 ) 遷移確率行列の計算 前期の状態を調整して遷移確率行列を計算する 式に組み込まれているs 0ij を変えることで計算できる 個人 iのブランドjに対する遷移確率行列 IT ij ( モンテカルロシミュレーション回数 H 回 ) ブランドごと遷移確率行列 カテゴリーごと遷移確率行列 15 16

5 ブランドごとの遷移確率行列ガム : ブランド A とブランド B 80.00% 定常分布ガム : ブランド A とブランド B 70.00% 60.00% 50.00% ブランド A ブランド B 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 00% 0.00% Unknown Attention Desire Retry Pending Saturation ガム : ブランド A とブランド B カテゴリーごと遷移確率行列 BT 遷移確率行列を見ると ブランド B は 憶えてもらえない Unknown に遷移する確率が高い ただし Retry Retry 率や Saturation Retry 率はブランド Aよりも高い 定常分布を見ると Retry, Pending, Saturation 状態にある確率はあまり変わらない 最大の差は Unknown と Attention ブランドBはブランドAと比較すると知名度が低い ブランド Bは とにかく覚えてもらうことが重要 反復利用傾向は ブランドAと比較して大きく劣っているわけではない 19 20

6 定常分布 結論 70.00% 00% 60.00% 50.00% 40.00% 00% 30.00% 20.00% 10.00% 00% 0.00% お茶ガム 発泡酒 野菜飲料 Unknown Attention Desire Retry Pending Saturation 顧客の態度は 経験 と 評価 の二つの次元から把握しなければならない ブランドに対する態度だけでなく 遷移構造を知ることが重要 遷移構造 ( 遷移確率行列 ) が分かれば より詳細な分析が可能になる Saturationの顧客も 購買意欲は回復する 再購買意向が一時的に低下している顧客とも関係性を継続していくことが重要 本研究の対象が低額の消費財だったためか? 21 22

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目次 目次 2 調査概要 3 調査サマリー 4 歩きスマホ は危ないと思うか? / 歩きスマホ をしたことがあるか? 5 歩きスマホ をしてしまう理由は? 6 歩きスマホ をしている人に対して危ないと感じたことはあるか? 7 歩きスマホ が危ないと感じたのはどのようなシーンか? 8 歩きスマホ によ やめましょう 歩きスマホ に関する調査 2017 年 3 月 8 日一般社団法人電気通信事業者協会 (TCA) 目次 目次 2 調査概要 3 調査サマリー 4 歩きスマホ は危ないと思うか? / 歩きスマホ をしたことがあるか? 5 歩きスマホ をしてしまう理由は? 6 歩きスマホ をしている人に対して危ないと感じたことはあるか? 7 歩きスマホ が危ないと感じたのはどのようなシーンか? 8 歩きスマホ

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