山形大学_マーケティング分析コンテスト作品pptx

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1 携帯電話のキャリア選択における 広告の効果分析と広告出稿戦略略の提案 山形 大学 人 文学部 ４年年 比嘉愛七 ３年年秋葉葉拓拓哉

2 目次 はじめに 研究背景携帯キャリア産業のライフスタイル各通信会社の特徴市場シェア - 新規参 入としての格安キャリア - CM 広告の特徴リサーチクエスチョン 分析結果分析 1-1 分析 1-2 分析 2-1 分析 2-2 分析 2-3 広告の効果ソフトバンクのCMの効果他社 CMが与える影響 心理理的距離離の影響消費者属性によるCMの効果 先 行行研究 分析の枠組み精緻化 見見込みモデル関与と解釈レベル分析の全体構造 データ概要データ概要変数の作成法 1 二項ロジット順序ロジット変数の作成法 2 被説明変数 説明変数 インプリケーションとまとめインプリケーション 1 インプリケーション 2 インプリケーション 3 まとめ今後の課題参考 文献 2

3 携帯キャリア産業のライフサイクル 携帯電話の普及率率率 携帯電話の年度別人口普及率 ( 総務省調査 ) 携帯電話の普及率率率は 100% を上回っており 携帯電話が経済に与える影響は 非常に 大きいと考えられる 特にこの数年年の上昇理理由は シニア層への携帯電話の普及の加速化 2 台持ちによる契約数の上乗せ 未成年年者への普及率率率上昇が挙げられる 20 0 平成 1 年度末 平成 6 年度末 平成 11 年度末 平成 16 年度末 平成 21 年度末 平成 26 年度末 近年年は停滞傾向にあり 携帯通信業界の競争は激化している プロダクト ライフサイクル (Dean1950) に基づき 製品の売上と利利益の変遷を 導 入期 成 長期 成熟期 衰退期の 4 つに分類できる 携帯電話の普及率率率の上昇は停滞傾向にあり 成熟期から衰退期に移 行行し始めていると考えられる 衰退期は値引き競争が頻繁に 行行われ 売上も利利益も減少する時期であり 投資を抑えて効率率率性を 高めながら 既存顧客を維持することが 重要な課題である 野村総合研究所経営 用語の基礎知識識より word/marketing/product.html 3

4 携帯キャリア産業のライフサイクル 携帯電話料料 金金引き下げ 昨年年 2015 年年安倍晋三 首相の家庭に占める通信費の割合が 高まっているという指摘から 総務省省で 携帯電話の料料 金金その他の提供条件に関するタスクフォース という会議が 行行われた 議題の中 心は 大 手携帯電話会社 3 社の利利 用料料 金金の低減 携帯電話料料 金金の値下げ 実質 0 円の段階的な廃 止 仮想移動体通信業社 (MVNO) の成 長促進 これら 3 つの政策が現在総務省省によって推し進められている 仮想移動体通信業社 (MVNO) とは 大 手携帯電話キャリア (MNO) 1 以外の携帯電話キャリアのことを 言い 携帯電話回線などの無線通信基盤を他の通信事業者から借り受け 独 自のサービスを加えて提供する企業である 1 docomo や au Softbank などのキャリアをいう 図は総務省省 平成 27 年度第 4 四半期 (3 月末 ) の電気通信サービスの契約数及びシェアについて content/ pdf MVNOサービスの契約 比率率率の推移 年年々上昇! MVNO 契約 比率率率 SIMカード契約 比率率率 4

5 各キャリアの特徴 料料 金金体系の 一例例 7GB までのかけ放題なしのプランの場合 7GB のプランがない場合は近いプランで比較 大手 キャ リア 格安スマホ データ通信量量 7GB プラン 7GB プラン 7GB プラン 7GB プラン 10GB プラン 10GB プラン 12GB プラン 基本料料 ( 通話料料 ) インターネット接続料料 データ通信量量 合計 802 円 324 円 6,156 円 7,282 円 1,008 円 324 円 6,156 円 7,488 円 1,008 円 324 円 6,156 円 7,488 円 10 分 300 回 / 月まで無料料 6,458 円 6,458 円 3,196 円 3,196 円 3,520 円 3,520 円 3,672 円 3,672 円 5

6 市場シェア - 新規参 入としての格安キャリア - 事業者別シェアの推移 ( 個社別 ) 単純合算 格安キャリアの新規参 入 MNO MVNO 別の純増減数の推移 2015 年 6 月に格安キャリア > 大手キャリア 減少 イー アクセスは 2014 年年 6 月 1 日付けてヴィルコムを吸収合併し 同年年 7 月 1 日付けてヷイモハ イルに社名変更更 その後 ソフトハ ンクモハ イルは2015 年年 4 月1 日付けてゾフトハ ンク BB ソフトハ ンクテレコム及ひヷイモバイルと合併し 同年年 7 月1 日付けてゾフトハ ンクに社名変更更 図は総務省省 平成 27 年年度度第 4 四半期 (3 月末) の電気通信サービスの契約数及びシェアについて content/ pdf 携帯キャリア市場は未だに4 社 (y!mobile 含む ) による寡占状態が継続しているが 2015 年年 6 月から格安キャリアの躍進が際 立立っている 6

7 CM広告の特徴 ４社全てのCMがシリーズ広告 面 白さ 新奇性 というユーモアに富んだCMを展開 シリーズ広告が広告好意 購 入意図に役 立立つ 古川ら1995 こと また ユーモアを 知覚するほど広告への注 目度度評価 有 用性評価が 高くなる 李李 津娥1996 ことからも４ 社のCMに注 目すべきであると考えた 2016年年10 月後期 銘柄別CM好感度度TOP10 CM総合研究所のCM好感度度ランキングより 大 手キャリア４社が上位独占しており 携帯キャリア業界の広告への注 目度度が 高いと考えられる CMが消費者の購 入意向や実態に影響しているのか 7

8 リサーチクエスチョン 携帯キャリア市場は 4 社 (y!mobile 含む ) による寡占状態だが 格安キャリアが勢いが急速に増し 競争が激化している 既存の 大 手キャリアは格安キャリアと差別化しシェアを維持する必要がある (1) 現段階で各社差別化された広告ができているのか? (2) ソフトバンクの場合 y!mobile を 2014 年年に吸収したがカニバライゼーションは起こっていないのか? 1 1 各キャリアの広告が意向や態度度変化に与える影響は? 1 2 ソフトバンクのCMはどのような効果があるのか? 2 1 他社 CMが 自社 CMにどのような影響をあたえるのか? 2 2 心理理的距離離 ( 関与 ) により他社 CMの影響は異異なるのか? 2 3 消費者属性 ( 年年代別 ) により他社 CMの影響は異異なるか? ブランド拡張や 同 一グループ企業で類似サービスを提供した場合の問題点として消費者の混乱や失望を招くことがあることや親ブランドと共 食いしてしまうことがある (keller) 8

9 精緻化 見見込みモデル 説得的コミュニケーション CM 接触 情報探索索 情報処理理する動機情報処理理する能 力力 NO 周辺的情報から処理理する YES 中 心的態度度変容 周辺的態度度変容 態度度変容あり 態度度変容なし 態度度変容あり 態度度変容なし 精緻化 見見込みモデルとは 情報刺刺激 (CM) に接した消費者がどのようなルートを辿って態度度を変容させるかという問題に答えようとした包括的理理論論モデルである 高関与消費者 : 情報処理理する動機があり 情報処理理能 力力がある消費者を情報探索索を 行行う 高関与の消費者と捉える低関与消費者 : 高関与消費者以外の消費者と捉える インターネット検索索あり ( 高関与消費者 ) なし( 低関与消費者 ) 9

10 関与と解釈レベル 高 解釈レベル 関与 低 解釈レベルとは 対象と 心理理的距離離の差異異が選択に影響を及ぼすという理理論論である 具体的複雑 非構造的副次的 How どうそれを 行行うのかどうやってそれを使うのか製品の使いやすさ結果の実現可能性 抽象的単純構造的本質的 Why なぜそれを 行行うのかなんのためにそれを使うのか製品の機能結果の望ましさ Trope and Liberman (2003) の Table 1 ( 阿部周造. 解釈レベル理理論論と消費者 行行動研究 ( 特集消費者 行行動研究のフロンティア ) より ) 遠い 近い 抽象的に捉える 具体的に捉える 対象 対象 今回は 心理理的距離離を関与として考える その差異異による意向や実態への影響を分析する 低関与 高関与 抽象的に捉える 具体的に捉える 対象 対象 10

11 分析の全体構造 分析 1-1 各キャリアの広告が意向や態度度変化に与える影響は? 目的 CMの有効性を調べる 仮説 好感度度 オンエア作品数に 比例例して意向や実態が影響を受けている 結果 ソフトバンクのみ 自社 CMが消費者意向や実態に正の影響を与えている 分析 1-1 より 分析 1-2 ソフトバンクのCMはどのような効果があるのか? 目的 ソフトバンクのみ意向や実態に正の影響を与える理理由を調べる 仮説 ソフトバンクのCMは消費者の態度度に対して正の影響を与える 分析 2-1 他社 CM が 自社 CM にどのような影響をあたえるのか? 目的 仮説 結果 競争関係にある他社の CM が与える影響を調べる 他社 CM は 自社 CM に負の影響を与える 分析 1-1 では softbank の意向に対し Y!mobile の CM が負の影響を与えるが分析 2 では Y!mobile の CM は正の影響をを与えている 分析 2-2 心理理的距離離 ( 関与 ) により他社 CM の影響は異異なるのか? この差異異は消費者が CM の正しく識識別をできていないことを表しているのではないか? 分析 2-1 & 先 行行研究より 目的 心理理的距離離の違いによるCMの影響を調べる 仮説 低関与消費者は抽象的にCMを捉えるため混同し 他社 CMが正の影響を与える 分析 2-3 消費者属性 ( 年年代別 ) により他社 CMの影響は異異なるのか? 目的 消費者属性 ( 年年代別 ) の違いによるCMの影響を調べる 仮説 消費者属性によって使 用できる情報種類が異異なるため CMの影響も異異なる 11

12 データ概要 使 用データ 12

13 目的変数の作成法 二項ロジット (3) 意向の実態への変化の割合 =3 月の実態 3 月の意向 3 月の実態 5: ぜひ契約したい 4: やや契約したい 3: どちらとも 言えない 2: あまり契約したくない 1: 契約したくない 5: 良良い 4: やや良良い 3 月の意向 3: どちらとも 言えない 2: あまり良良くない 1: 良良くない 目的変数の定義 意向から実態への繋がり 方の強さを評価 1 以上の変化 = プラスの変化 or 変化なし 1 未満の変化 = マイナスの変化 y i = 1 プラスの変化 or 変化なし 0 マイナスの変化 プラスの変化 マイナスの変化という 二値データを 目的変数として 用いるため 二項ロジットモデルを利利 用する (1) 購 入意向 (2) 購 入実態 目的変数の定義 3 月の意向 3 月の実態順否定的 5: 良良い 5: ぜひ契約したい 1 序ロ 4: やや良良い 4: やや契約したい 2 ジ y 3: どちらとも 言えない 3: どちらとも 言えない i = 3 ット 4 2: あまり良良くない 2: あまり契約したくない 5 好意的 1: 良良くない 1: 契約したくない 段階的に順序付けられたデータを 目的変数として 用いるため順序ロジットモデルを利利 用する 13

14 二項ロジットモデル 二項ロジットモデル y " は直接観測できない潜在変数 y " に対応するものとする y " が 1 になる確率 P i = E Y i = 1 X i = exp β 0 + βx i + ε i 1 と 0 の確率率率の 比 ( オッズ 比 ) の対数をとる ln P i 1 P i = β 0 + β i X i + ε i i : 消費者 y " : 潜在変数 X " : 説明変数のベクトル β 3 :k 番 目の説明変数の係数ベクトル : 誤差項 ε " 14

15 順序ロジットモデル 順序ロジットモデル 消費者の購買意向 購買実態に順序関係を仮定する その場合 y " は直接観測できない連続な潜在変数 y " と対応しているものとする y i = β k X ik + ε i i : 消費者 y " : 潜在変数 X " : 説明変数のベクトル β 3 :k 番 目の説明変数の係数ベクトル ϵ i : 誤差項 ( 誤差項の累累積分布関数にはロジスティック分布を仮定 ) 閾値メカニズム y " とy " は閾値 τ A によって以下のように関係づけられる この対応関係を閾値メカニズムと呼ぶ y i =1 y i < τ 1 y i = j τ i y i i=2,3,4 y i =5 y i > τ 5 分析 2 で使 用 15

16 変数の作成法 2 ー説明変数ー テレビ CM(X TV ) 個 人毎の 総視聴回数が個 人毎の CM 視聴回数に影響を与えるため 多重共線性を防ぐため消費者毎の視聴回数を総視聴回数で割る 個 人毎の 各社の CM 視聴回数 総視聴回数 = 説明変数 (X LM ) X LMN : Y NPQRSTU3 総視聴回数のうちsoftbankのCMを視聴した割合 X LMT : Y T` 総視聴回数のうちauのCMを視聴した割合 X LMc : Y cpdpep 総視聴回数のうちdocomoのCMを視聴した割合 X LMj : Y keps"lm 総視聴回数のうちY! mobileのcmを視聴した割合 5つ ( ソフトバンク光, お家割, ギガ学割, 企業,googleplay) に分類し ソフトバンクCM(X TVv ) ソフトバンクのCMを配布データのカテゴリー別に それぞれを個 人毎に (X LM s X LMN ) X z{n で調整する また 分析 2 では交互作 用を分析するため3 分類に簡略略化している X LMN ソフトバンク光 : Y NPQRSTU3 ソフトバンク光 X LMN お家割 : Y NPQRSTU3 お家割 X LMN ギガ学割 : Y NPQRSTU3 ギガ学割 X LMN 企業 : Y NPQRSTU3 企業 X LMN googleplay : Y NPQRSTU3 googleplay X LMN 企業 CM : Y NPQRSTU3 企業 CM 企業 X LMN 割引 CM : Y NPQRSTU3 ソフトバンク光割引 CM お家割 +ギガ学割 分析 1-2 X LMN 関連 CM : Y NPQRSTU3 関連 CM ソフトバンク光 +googleplay 16

17 分析 1-1 分析 1-1: 各キャリアの広告が意向や態度度変化に与える影響は? 二項ロジット Y " = β + β LM X LM + β 雑誌 X 雑誌 + β 新聞 X 新聞 + ε " softbank au docomo ymobile estimation se estimation se estimation se estimation se 定数項 *** *** *** *** TVcm ** ** 雑誌 NA NA NA NA 新聞 ** 対数尤度 ***:0.01, **: 0.05, *: 0.1( 以下同様 ) Softbank の意向と実態の変化の割合に対して TVcm が正の影響を Y!mobile の意向と実態の変化の割合に対して TVcm が負の影響を与えている 考察 1 他社の CM の短期効果が 見見られないが ソフトバンクの CM は正の効果がある 他社とは異異なる有効な広告を 行行っているのではないか? Y!mobile では負の効果があり これは常識識に反する結果である Y!mobile は 2015 年年にソフトバンクと合併した関連会社であるため 通常の分析結果と異異なる結果が出たのではないか? 17

18 分析 1-2 分析 1-2: ソフトバンクの CM はどのような効果があるのか? 順序ロジット Y i = β + β " 割引 X " 割引 + β " 関連 X " 関連 + β " 企業 X " 企業 + β " 関連 企業 X " 関連 X " 企業 + β " 割引 企業 X " 割引 X " 企業 + β " 割引 関連 X " 割引 X " 関連 + β " 割引 関連 企業 X " 割引 X " 関連 X " 企業 意向 実態 Value se Value se 閾値ーー 割引 CM *** ** 関連 CM 企業 CM *** ** 割引 CM: 関連 CM *** 割引 CM: 企業 CM 関連 CM: 企業 CM ** 割引 CM: 関連 CM: 企業 CM 対数尤度度 短期的に 見見た場合 ソフトバンクの意向と実態それぞれに割引 CM が正の影響を発揮する 逆に企業 CM は負の影響を与える 関連 CM と同時に割引 CM がある場合正の影響を与える 考察 2 短期的な効果を得るには割引 CM が効果的なのではないか? 関連 CM においては単独ではなく割引 CM と併せて実施すると効果が期待されるのではないか? 短期的には抽象度度の 高い企業 CM は負の影響を及ぼす可能性があるのでは? 18

19 分析 2-1 二項ロジット 分析 2-1: 他社 CM が 自社 CM にどのような影響をあたえるのか? softbank docomo au ymobile value se value se value se value se 定数項 *** softbankcm docomocm aucm ymobilecm * AGE INCOM SEX 対数尤度 考察 3 Y " = β +β " LM X " LM + β " 年年齢 X " 年年齢 + β " 収 入 X " 収 入 +β " 性別 X " 性別 CM のシェアで分析しているため 定数項が 自社 CM の影響を反映している ソフトバンクの意向と変化の割合に対して Y!mobile の CM が正の影響を与えている Docomo と au において 自社 CM が正の影響を与えているが Softbank と Y!mobile では 見見られない ソフトバンクは 自社 CM の効果はないが 関連会社である Y!mobile は正の影響を与える Keller の議論論によれば 自社内で同 一グループ企業で類似サービスを提供した場合の問題点として親ブランドと共 食いしてしまうことがあると指摘しているが正の影響を与えている これは製品への関与が影響を与えているのではないか? 解釈レベル理理論論によれば 心理理的な距離離が遠い場合 それらの内容は抽象的に理理解される そのため 類似した CM での混同が起きているのではないか? 分析 1 では softbank の意向に対し Y!mobile の CM が負の影響を与えるが分析 3 では Y!mobile の CM は正の影響をを与えている この差異異は消費者が CM の正しく識識別をできていないことを表しているのではないか? 19

20 分析 2-2 二項ロジット 分析 2-2: 心理理的距離離 ( 関与 ) により他社 CM の影響は異異なるのか? Y "ˆ = β + β " LM X " LM + β " 年年齢 X " 年年齢 + β " 収 入 X " 収 入 +β " 性別 X " 性別 +β " LM X " LM + ε " softbank 高関与消費者 softbank 低関与消費者 Estimate Std. Estimate Std. 定数項 * docomocm aucm ymobilecm AGE INCOM SEX ソフトバンク光 CM お家割 CM ギガ学割 CM 企業 CM * googleplaycm * 対数尤度度 p:participation( 高関与消費者 低関与消費者 ) 心理理的距離離 ( 関与 ) は CM のカニバリゼーションに影響は与えなかった 高関与消費者では意向と実態の変化の割合に対し企業 CM は負の影響を与え Googleplay( 関連 CM) は正の影響を与える 短期的に 見見た場合低関与消費者においては CM の効果はなかった 考察 4 高関与消費者は解釈レベルによると 具体的に捉えるため企業 CM などの抽象的な CM よりも googleplay( 関連 CM) などの具体的な CM が効果的なのではないか? 低関与消費者は意図から実態に CM により変化させることが困難である 20

21 softbank の 分析 2-3 二項ロジット Estima Estima Estima Estima Estima Estima Estima Estima Std. Std. Std. Std. Std. Std. Std. Std. te te te te te te te te 定数項 * * docomocm aucm * * ymobilecm * * 雑誌 * 新聞 * INCOM SEX * 対数尤度度 分析 2-3: 消費者属性 ( 年年代別 ) により他社 CM の影響は異異なるのか? Y "Š = β + β " LM X "z{ + β " 雑誌 X " 雑誌 + β " 新聞 X " 新聞 + β " 収 入 X " 収 入 +β " 性別 X " 性別 +ε " a:age(20-24,25-29,30-34,35-39,40-44,45-49,50-54) Y!mobile の CM が 歳 歳の意向と実態の変化の割合において正の影響を与えている au の CM が 歳において正の影響を与えている 考察 5 通常他社 CM は 自社 CM に対し負の影響を与えると考えられるが 30 から 40 代においては正の影響を与えている 20 代 50 代では正の影響は 見見られない 30 から 40 代は CM を正しく識識別できていないのではないか? 21

22 インプリケーション 1 考他社のCMは短期効果が 見見られないが ソフトバンクのCMは正の効果がある 察 1 Y!mobileのCMは負の効果があり これは常識識に反する結果である 考察 2 短期的な効果を得るには割引 CM が効果的なのである 関連 CM は単独ではなく割引 CM と併せて実施すると効果が期待される 短期的に抽象度度の 高い企業 CM は負の影響を及ぼす可能性がある 4 社の CM を 比較したところ softbank はシリーズ広告重視が特徴的であった 短期的な CM 効果を 見見た場合 各キャリア間の競争は起こらないことがわかった Implication 短期的に顧客を増やす場合には 1 2 具体的な機能や製品の説明よりもイメージやシリーズ広告 ( 一貫性 ) が効果的である また 割引 CM 関連 CM を同時に流流していくことが効果的である 22

23 インプリケーション 2 考察 3 考察 4 ソフトバンクの Y!mobile からの正の影響は製品への関与が影響を与えている可能性がある 類似した CM での混同が起きている可能性がある 心理理的距離離 ( 関与 ) は CM のカニバリゼーションに影響は与えない 高関与消費者は具体的な内容の CM が効果的である 低関与消費者は意図から実態に CM により変化させることが困難である 心理理的距離離により カンニバリズムが発 生すると考えられたが 実際にはシナジー効果が発 生していた 4 社の CM を 比較すると Softbank と ymobile の共通点は動物キャラクター ( 犬と猫 ) を採 用している点である Implication 既存 CMと類似したCMをブランド拡張の際に 用いるとシナジー効果がある! ブランド拡張を 行行うときは連想を起こしやすいキャラクターを起 用しよう! 高関与消費者は具体的な内容が効果的かつホームページを閲覧しているので 自社 HPでわかりやすい具体的な内容を充実させよう! 23

24 インプリケーション 消費者が CM の正しく識識別をできていない可能性がある 消費者属性でみると 30 から 40 代は CM を正しく識識別できていない可能性がある 広告の識識別ができていない 30~ 40 代は結婚率率率 有 子率率率が 高く家族での乗り換えや 子供の新規契約など 大規模な契約が 見見込める 子供の有無 Implication 年代別総視聴回数 を基準値 0とする 1 2 視聴者に 30~ 40 代が多い番組に CM を流流すことで 30~ 40 代 CM の視聴回数をあげよう 30~ 40 代の育児や家事で忙しい 人も識識別が簡単にできる 他社と明確に差別化された CM にしよう! 24

25 まとめ 現状 課題 携帯キャリア市場は 4 社 (y!mobile 含む ) による寡占状態だが 格安キャリアが勢いが急速に増し 競争が激化している 既存の 大 手キャリアは格安キャリアと差別化しシェアを維持する必要がある 分析 1 1 各キャリアの広告が意向や態度度変化に与える影響は? 1 2 ソフトバンクのCMはどのような効果があるのか? 2 1 他社 CMが 自社 CMにどのような影響をあたえるのか? 2 2 心理理的距離離 ( 関与 ) により他社 CMの影響は異異なるのか? 2 3 消費者属性 ( 年年代別 ) により他社 CMの影響は異異なるか? 結果 l 競合関係にあってもシナジー効果が発 生することを考えた上で広告の内容をつくる必要がある l 消費者のライフサイクルが広告視聴に影響を及ぼすので ライフサイクルに合わせた広告の内容を考慮する必要がある 25

26 今後の課題 シリーズ広告について 今回はソフトバンクのシリーズ広告について取り上げたが au も 2015 年年の 1 月 1 日からシリーズ広告を展開していた しかしながら au は CM で優位な効果を 示していないことから 一年年未満で効果を 示すには期間が 足りていないということが考えられる そこで 今後 au の CM の効果を測定していくことで シリーズ広告をどの程度度の期間放映し続ければ効果が出るようになるのかを調べていきたい シナジーについて 今回は 犬と猫のキャラクターで混同を引き起こしシナジー効果があったと推察したが 他カテゴリーの CM でも他社 CM がもたらすシナジー効果があるのか また その効果をもたらす類似点について調べていきたい 消費者属性について 今回は年年代別の消費者属性において CM の識識別について分析を 行行ったが 他の消費者属性でも分析を 行行い 階層ベイズを 用いてターゲットをより明確にしていきたい 26

27 参考 文献 Ø 浅野晳中村 二郎郎計量量経済学 { 第 二販 } 有斐閣 Ø 阿部周造. " 解釈レベル理理論論と消費者 行行動研究 ( 特集消費者 行行動研究のフロンティア )." 流流通情報 41.4 (2009): Ø ケビン レーン ケラー. (2000). 戦略略的ブランド マネジメント. 東急 工 ジェンシー ( 恩蔵直 人 亀井明宏訳 ). Ø 田中洋消費者 行行動論論体系中央経済社 Ø 竹内淑恵, and 西尾チヅル. " テレビ広告の質的内容の短期効果と累累積効果." 消費者 行行動研究 4.1 (1996): Ø 棚橋菊夫, and 杉本徹雄. " ブランド拡張とブランド戦略略." 消費者 行行動研究 2.2 (1995): Ø 照井伸彦ウィラワン ドニ ダハナ伴正隆マーケティングの統計分析朝倉書店 Ø 照井伸彦佐藤忠彦現代マーケティング リサーチ有斐閣 Ø 古川 一郎郎, 片平秀貴 (1995), カテゴリー効果と動的効果を考慮した広告クリエイティブ効果の分析, 第 28 次吉 田記念念事業財団研究助成報告書 Ø 松下光司. " セールス プロモーションによるブランド エクイティ構築." 消費者 行行動研究 15.1_ 2 (2009): Ø 三浦俊彦. " 消費者情報処理理とマーケティング戦略略." 消費者 行行動研究 1.1 (1993): Ø 守 口剛 (2013) 消費者解釈レベルによるマーケティング コミュニケーション効果の相違に関する研究 平成 25 年年度度助成研究報告書 Ø 李李津. " 事前ブランド態度度が知覚されたユーモアの広告効果に及ぼす影響." 社会 心理理学研究 13.3 (1998): Ø Ø Ø Ø CM 総合研究所のCM 好感度度ランキング価格.comスマートフォン料料 金金プラン 比較( 総務省省 平成 27 年年度度第 4 四半期 (3 月末) の電気通信サービスの契約数及びシェアについて ( content/ pdf) 野村総合研究所経営 用語の基礎知識識より ( word/marketing/product.html) 27