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えりかかむら
5 years ago
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1 クチコミプロモーションの効果の規定要因研究 ( 抜粋 ) 慶應大学商学部教授濱岡豊氏

2 はじめに日本におけるバズマーケティングの分野で先駆的なソリューションプロバイダーであるイーライフはバズマーケティングが米国でもまだ黎明期にある 1999 年に会社を設立日本市場に適したバズマーケティングのモデルを創り上げてきましたイーライフではバズマーケティングに関連し顧客企業にソリューションを提供するだけでなくなぜ消費者がクチコミ活動を行うのかクチコミはどのような消費者が積極的に行うのかなどの調査研究も行っており理論を含む根幹部分からバズマーケティングの理解促進に取り組んでいます 2007 年 12 月にはクチコミリーダー女性と一般女性の比較調査を実施しました今回は buzz リーダーのアクティブコンシューマー度オピニオンリーダー度など前回とは別の角度からクチコミリーダーを分析をするためクチコミの研究において第一人者である慶應義塾大学商学部濱岡豊教授に研究を依頼し客観的立場から buzz リーダーと一般ネットユーザーにどのような相違点があるかを分析していただきましたこの資料は同教授による論文クチコミプロモーションの効果の規定要因についてイーライフで抜粋したものです詳細は同教授のホームページを参照して下さい ( 濱岡豊氏プロフィール慶應大学商学部教授専門はマーケティングサイエンス 1987 年東北大学工学部応用物理学科卒業 1989 年東京大学大学院工学系研究科原子力工学専攻修士課程修了野村総合研究所勤務を経て 1995 年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了 [ 博士 ( 学術 )] 1996 年慶應大学商学部専任講師 1998 年助教授を経て2005 年より現職主要著訳書 : デジタル放送産業の未来東洋経済新報社( 分担執筆 ) ネットワークビジネスの研究日経 BP( 同 ) クチコミはこうしてつくられる日本経済新聞社( 翻訳 ) 消費者間の相互作用についての研究クチコミ eクチコミを中心に ( 共著 ) 慶應義塾大学出版会

3 調査概要と調査対象者データ調査概要 buzzlife に登録しているクチコミリーダー (buzz リーダー /12,269 名 ) と一般ネットユーザー (450 名 ) との間に消費についての情報源クチコミをする相手機会クチコミする製品の特徴消費行動などにおける意識アクティブコンシューマー度などクチコミに関して様々な指標をたて約 40 問の質問を設計両者に同じ質問を投げかけそれぞれの回答にどのような差異特徴があるのかを調査分析尚両者を比較するにあたり傾向スコアによる補正をかけ一般ネットユーザー 450 名と傾向スコアによって割り当てられた buzz リーダー 450 名について比較を実施調査対象データ buzzリーダー一般ネットユー回答者を除く回答者回答者 ( 傾向スコザーアによるマッチング補正後 ) サンプル数 ( 人 ) 82,774 12, 年齢 ( 才 ) 職業 (%) 会社員会社経営会社役員専門職 ( 医師弁護士会計士など ) 公務員教職自営業学生専業主婦主夫パートアルバイト無職その他既婚 (%) 子供あり (%) 応募プロジェクト数参加プロジェクト数投稿メッセージ数 buzz リーダー 12,269 名 buzzlife への登録者のうち女性で過去 1 年間にクチコミプロモーションに参加経験がある者 46,269 名に対して回答依頼のメールを発送 12,269 名が回答した ( 回答率 =26.5%) 一般のネットユーザー 450 名クロスメディア ( 株 ) のインターネットパネルを利用才代の女性に対して回答依頼のメールを送信回答が各 150 となるように回収したこのパネル全体での地域年齢の分布をみると日本全体の分布と大きな差はない傾向スコアによる補正 ( マッチング ) 左の表にみられるように回答者の職業や既婚率などが異なっているこのまま比較すると回答率は平均値に差があったとしてもこれらの属性の違いによるのか本質的な違いなのかがわからないこのため傾向スコア法を用いて一般のインターネットユーザー 450 名それぞれに対して buzzlife 回答者 (12,278 名 ) のなかから最も属性が類似している 450 名を割り当てた傾向スコア propensity score(rosenbaum and Rubin 1983

4 調査対象者属性未既婚職業子供の有無自由に使えるお小遣い

5 *** テレビ広告 *** 雑誌の広告 *** 新聞の広告 *** 新聞の記事 *** ラジオ番組通販のカタログ *** 看板屋外広告 *** 店員 *** メーカーのホームページ *** クチコミサイト *** 家族からのクチコミ *** 消費者によるブログ * 消費者によるメーリングリストメールマガジン *** どこからも情報は入手しない回答率消費についての情報源 buzzリーダーは情報検索に積極的テレビ広告から消費者によるメーリングリストメールマガジンまですべての情報源について buzz リーダーの方が回答率が高くなっている一方どこからも情報を入手しないはネットユーザーの方が高くなっている buzz リーダーは情報探索に積極的であることがわかる一般ネットユーザー buzz リーダー ( 補正後 ) 60.0% 57.6% 57.8% 68.0% 62.9% 63.3% 40.0% 20.0% 0.0% 49.8% 48.4% 42.4% 43.3% 39.8% 39.6% 38.4% 27.6% 31.3% 30.2% 13.1% 12.7% 48.0% 45.3% 27.3% 18.2% 15.8% 10.4% 5.6% 6.9% 3.1% 2.9% 4.7% 7.1% 48.9% 40.9% 39.6% 39.1% 34.2% 34.7% 22.9% 23.6% 21.8% 20.4% 17.3% 18.7% 15.8% 14.0% 12.0% 9.3% 11.8% 8.7% 3.3% 0.7% 2.0% 4.0% 4.9% 3.3% 0.7% 注 1) サンプル数一般ネットユーザー 450 buzz リーダー 450 名注 2) * がついている項目は統計的に差があることを意味する ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意

6 回答率 *** 会社で直接話す学校で直接話す *** 自宅で直接話す *** 友人の家で直接話す注 1) サンプル数一般ネットユーザー 450 buzz リーダー 450 名注 2) * がついている項目は統計的に差があることを意味する ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意 *** 屋外で直接話す ***Blog に書き込む ***SNS(mixi Gree など ) に書き込む *** コミュニティサイトなどの掲示板に書き込む自分の HP に書き込む *** 電話で話す *** 携帯電話で話す *** メールを送るその他 *** 自分が関心あるものを普段話題にしないクチコミの相手機会 Buzz リーダーは相手と対面したリアルの場でのクチコミが特に活発ほとんどの項目において buzz リーダーの方が回答率が高くなっているその中でもとりわけ自宅で直接友人の家で直接会社で直接などリアルでの場でのクチコミが高くなっている一般ネットユーザー buzz リーダー ( 補正後 ) 60.0% 60.2% 40.0% 20.0% 0.0% 42.0% 33.1% 5.1% 3.3% 44.2% 49.1% 31.6% 37.3% 24.7% 19.3% 18.4% 10.9% 7.8% 15.3% 4.2% 3.8% 4.0% 27.6% 14.9% 35.3% 18.4% 45.8% 28.7% 12.4% 3.6% 2.7% 2.7%

*** 新しい製品サービス *** 自分の知っている企業の製品サービス *** 自分の好きな企業や製品サービス *** 自分の嫌いな企業や製品サービス *** 広告などでみた製品サービス *** 自分が使ってみて気に入った製品サービス *** 自分が使ってみて気に入らなかった製品サービス *** 有名人が使っている製品サービス *** 自分の周囲の人が使っている製品サービス

7 *** 新しい製品サービス *** 自分の知っている企業の製品サービス *** 自分の好きな企業や製品サービス *** 自分の嫌いな企業や製品サービス *** 広告などでみた製品サービス *** 自分が使ってみて気に入った製品サービス *** 自分が使ってみて気に入らなかった製品サービス *** 有名人が使っている製品サービス *** 自分の周囲の人が使っている製品サービス *** 自分の周囲の人から評判をきいた製品サービスその他 *** 話題にしない回答率クチコミする製品の特徴 buzz リーダーは一般ネットユーザーよりもどんな商品でも積極的にクチコミする特に回答率が高かったのは自分が使ってみて気に入った製品サービス使ってみてよいと思ったものを伝えるという buzz リーダーの本質と重なっているまたネガティブなクチコミも行っているが自分が使ってみて気に入らなかった製品サービスの回答率はいずれも自分が使ってみて気に入った製品サービスの半分程度となっている他に回答率が高かったのは新しい製品サービス自分の好きな企業や製品サービスの回答率は高くなっている一般ネットユーザー buzz リーダー ( 補正後 ) 80.0% 75.1% 60.0% 61.3% 60.9% 64.7% 40.0% 20.0% 50.0% 33.3% 42.0% 18.4% 11.1% 45.8% 36.2% 42.7% 29.3% 22.9% 12.2% 40.0% 29.8% 49.3% 36.7% 11.3% 0.0% 2.9% 3.1% 1.3% 注 1) サンプル数一般ネットユーザー 450 buzz リーダー 450 名注 2) * がついている項目は統計的に差があることを意味する ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意

8 *** 製品サービスについてよく知っているほうだ *** お店やレストランなど消費についてよく知っているほうだ *** 新製品や新しいお店の情報に敏感だ *** 新製品やお店ができたら人よりも早く試してみるほうだ *** 友人の数は多い方だ *** 学校や勤め先などではいろんなサークル仲間人々とつきあっている *** 学校や勤め先以外のいろんなサークル仲間人々とつきあっている *** 友人や近所の人と消費やお買い物についてよく話をするほうだ *** 友人や近所の人に消費やお買い物の情報を教えるほうだ *** 友人や近所の人から消費やお買い物についての情報を求められるほうだ *** 消費やお買い物について人に教えたりインターネットに書き込んで自分の意見を表明したい *** 消費やお買い物について人に伝えたりインターネットに投稿して自分の評価を高めたい *** 自分の意見を他の消費者に伝えてあげて自分のいうとおりにしてくれればうれしい *** 自分の意見を製品やお店の関係者に伝えてよりよいものにしてくれればうれしい *** 製品の感想や情報を話したり聞いたりすることは楽しい *** 製品の感想や情報をインターネット上で伝えたり読んだりすることは楽しい平均値 (5 段階尺度 ) 消費全般についての意識 buzzリーダーは社会の役に立ちたいという気持ちが強い一般ネットユーザーに比べてすべてのポイントにおいて buzz リーダーの方が高いが特に社会の役に立ちたいクチコミを楽しんでやっているというポイントが高い 5.00 一般ネットユーザー buzz リーダー ( 補正後 ) 注 1) サンプル数一般ネットユーザー 450 buzz リーダー 450 名注 2) * がついている項目は統計的に差があることを意味する ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意

9 *** 製品の感想や情報をインターネット上で伝えたり読んだりすることは楽しい *** 困っている人をみると助けたい自分に何か出来ないかな? と思う *** 自分の知っていることや情報を伝えてあげて喜ばれるとうれしい *** インターネットにメッセージを投稿してポイントを獲得している *** プレゼントや金銭的収入が得られないとメッセージ投稿などはしない *** インターネット上でアフィリエイト収入を得ている *** 既存の製品を ( 手を加えたりカスタマイズするなど ) 工夫して使うほうだ *** 既存の製品サービスの新しい使い方を見つけることがある *** これまでにない新しい製品サービスをつくることがある *** 自分の工夫やアイディアについて積極的に人に教えたり意見を求める *** 自分のアイディアを企業に提案したことがある *** 自分の工夫やアイディアが友人知人に広がったことがある *** 自分のアイディアが企業に採用されたことがある平均値 (5 段階尺度 ) インターネットでのコミュニケーションの動機 buzzリーダーは金銭的報酬より精神的報酬を望んでいる buzz リーダーは自分の情報などで他者に喜んでもらえることを望んでいる一方わずかではあるが一般ネットユーザーの方が buzz リーダーよりアフィリエートが目的でコミュニケーションを取っている 5.00 一般ネットユーザー buzz リーダー ( 補正後 ) 注 1) サンプル数一般ネットユーザー 450 buzz リーダー 450 名注 2) * がついている項目は統計的に差があることを意味する ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意

10 *** 既存の製品を ( 手を加えたりカスタマイズするなど ) 工夫して使うほうだ *** 既存の製品サービスの新しい使い方を見つけることがある *** これまでにない新しい製品サービスをつくることがある *** 自分の工夫やアイディアについて積極的に人に教えたり意見を求める *** 自分のアイディアを企業に提案したことがある *** 自分の工夫やアイディアが友人知人に広がったことがある *** 自分のアイディアが企業に採用されたことがある平均値 (5 段階尺度 ) アクティブコンシューマー度 buzz リーダーはアクティブコンシューマー度が高いアクティブコンシューマとは既存の製品サービスを修正する新しい製品サービスをつくる新しい用途を発見するといった創造的消費を行い他者とコミュニケートする能動的な消費者のことであるが buzz リーダーはすべての点においてアクティブコンシューマー度が高いこれによりクチコミを発信するだけでなくより創造的な消費を行っているといえる 4.00 一般ネットユーザー buzz リーダー ( 補正後 ) 注 1) サンプル数一般ネットユーザー 450 buzz リーダー 450 名注 2) * がついている項目は統計的に差があることを意味する ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意

11 なぜ人に対して情報や影響を与えるのか? buzz リーダーと一般ネットユーザーという 2 つの母集団を前提とした構造分析モデルを適用 1f とあるのは 1 と固定したパラメータ ***:1% 水準で有意 **:5% 水準で有意 *:10% 水準で有意 AGFI=0.873, RMSEA=0.058, AIC=221.9, CAIC= ,χ 2(df=443)= buzz リーダーと一般ネットユーザーの 2 母集団で推定した等値制約が成立している場合には係数は一つのみ示した等値制約が棄却されたパスについては buzz リーダーの係数 / 一般ネットユーザーの係数のように示した

12 構造方程式モデルの結果からの考察楽しさ自己効力感以外の因子構造は共通している図表の四角は観測変数つまりアンケート項目への回答である構造方程式モデルは直接観測できない概念 ( 楕円 ) をアンケート項目によって間接的に測定する手法であるつまり楽しさという概念は直接観測できないので V74 製品の感想や情報を話したり聞いたりすることは楽しい V75 製品の感想や情報をインターネット上で伝えたり読んだりすることは楽しいへの回答から推定しようというのである Buzz リーダーについてはこの 2 項目で楽しさが測定できたが一般ネットユーザーについては楽しさと自己効力感との相関が高くなり図にあるように楽しさから自己効力感の測定項目 V73 自分の意見を製品やお店の関係者に伝えてよりよいものにしてくれればうれしいへのパスが必要となったつまり一般ユーザーについてはクチコミすることの楽しさと相手に影響を与えるからクチコミするという自己効力感が混在していることになるオピニオンリーダー度の規定要因は楽しさアイデンティティ知識社会関係資本 buzz リーダーと一般ネットユーザーを比べると buzz リーダーは楽しさ社会関係資本の影響が強く一般ネットユーザーについては自己効力感の影響が強いつまり buzz リーダーは楽しさや相手との関係の強さによって一方一般ネットユーザーはアイデンティティの確立のために情報や影響を与えているといえる経済的報酬を求める者のオピニオンリーダー度は低い経済的報酬知識については係数は有意であり等値制約が成立している経済的報酬の係数は負であるから経済的報酬を求める者ほどオピニオンリーダー度は低いことになるこれらについては等値制約が成立しているので buzz リーダー一般ネットユーザーでオピニオンリーダー度に対して同等の影響を与えていることになる他者の支援については有意とならなかったつまり他者を助けるという利他的な動機ではなく楽しさ自己効力感といった自己のベネフィットに基づいて情報を提供しているようである

13 分析のまとめ平均値の比較情報探索クチコミの伝達消費についての意識アクティブコンシューマー度など全般的に buzz リーダーの方が積極的であるなぜ人に情報や影響を与えるのか? 楽しさ自己効力感を除いて buzz リーダー一般ネットユーザーで因子構造はほぼ共通しているつまり平均値は異なるが因子間の関係は共通しているといえる buzz リーダー一般ネットユーザーに共通する要因と異なる要因 buzz リーダー一般ネットユーザーで同じように影響する要因両者ともアイデンティティ知識他者の支援が有意で経済的報酬は有意ではない形で影響している要因となっている buzz リーダー一般ネットユーザーで影響が異なる要因 buzz リーダーの方が : 楽しさ社会関係資本の係数が大きいため影響が大きいが自己効力感においては一般ネットユーザーの方が係数は大きいつまり影響が大きいといえる詳細は慶應義塾大学商学部濱岡豊氏のホームページを参照 :

クチコミ発信と消費に関する調査

2012 年 6 月 21 日株式会社ジャストシステム 1 クチコミ発信と消費に関する調査調査期間 : 2012 年 6 月 15 日 ( ) 6 月 16 日 ( 土 ) 調査対象 : Fastask( ファストアスク ) のモニタのうち 20 代 40 代の性有効回答数 : 992 調査方法は株式会社ジャストシステムのセルフ型ネットリサーチ Fastask( ファストアスク ) でのアンケート調査