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2009年11月19日 (木)
Neijens,P., Smit, E., Moorman, M.(2009) Taking up an event: Brand image transfer during the FIFA World Cup. International J. of Market Research, 51(5), 579-591.
たまたまみつけて，息抜きに読んでみた論文。多少なりとも会社での仕事の役に立つかと思ったけど，そうでもなかった。
[イントロダクション]
スポーツ・イベントに協賛することで，ブランドイメージをどの程度変化させることができるか？ そのイメージ形成過程はどのようなものか？[背景]
ブランドと他のなにか(例, スポーツ・イベント)との間に連想関係をつくると，イメージの転移が起きることが予想できる。しかし，スポーツ・イベント協賛に関する実証研究は少ない。イベント前・中・後の広告の効果についての研究は見当たらないし，スポーツ協賛についての研究は，協賛によって強化できるのは既存のブランド・イメージだけだとか(Javalgi,et al.1994J.Adv)，協賛の効果はない(Pope&Voges,1999J.Mktg.Comm)といった結果を示している。 本研究では，イメージの転移に影響する3つの要因について検討する。
- イベントとブランドのあいだの一致性の知覚(両者が同じイメージを持っている程度)。(Gwinner&Eaton,1999J.Adv; Gwinner,1997Int.Mktg.Rev; Smith,2004J.Mktg.Mng)
- 協賛の程度。(Gwinner,1997; van Reijmersdal et al.,2007Psych.Mktg.)
- イベントへの関与の強さ。(Levin et al.,2001J.CurrentIssues&Res.Adv.; Wann&Branscombe,1990J.Sports&SocialIssues; Fisher&Wakefield,1998; Madrigal,2000; Jones et al.,2004)
先行研究の多くは実験研究で，外的妥当性が限られていた。また，イベント直後のイメージのみを調べ，イメージへの持続的効果を調べなかった。本研究では実生活における長期的効果について検討する。
[データ収集]
オランダで調査。SSIのパネルからランダム抽出してオンライン調査。2006ワールドカップ直後に調査(N=1299)，3ヶ月後に同一対象者で再調査(N=638)。[指標]
- イメージ: 協賛広告主であった3ブランド(金融，通信，小売)と，同カテゴリで広告主でなかった3ブランド，計6ブランドについて聴取。イメージ項目は「スポーティ」「フットボール」「オレンジ」の3つ(オレンジはオランダのチームカラー)。項目を行，ブランドを列としたマトリクスを提示し，ブランドにあてはまる箇所をチェックさせた。(※オランダではこれをASSPAT法というらしい)
- 接触時間: ワールドカップの情報を得るのにかけた時間を，TV, ネット, 新聞, etc. について聴取。ここから2指標を作成。(1)試合接触時間(TVで試合中継を観た時間)。(2)メディア接触時間(試合中継以外の総時間)
- イベント関与: スポーツ関与尺度(Shank&Beasley,1998)から以下の8項目の7件法SD項目を選び，ワールドカップについて聴取。{関心ある-ない，価値ある-ない，魅力的である-ない，有用である-ない，必要である-ない，自分と関連する-ない，重要である-ない，関与がある-ない}。ここから1指標を作成。
- 広告評価：広告親近性尺度(Smit&Neijens,2000J.Adv.Res)から項目を選び(すべて5件法)，以下の3指標を作成：面白さ(4項目)，情報性(2項目)，魅力(2項目)。
- 背景変数：性別，年齢，教育，フットボールファンである程度(5件法)
- CFの特性：すべてのCFを録画し，以下をコード化：ブランド名，製品カテゴリ，長さ，スポーツイベントについて言及するやりかた(画像，文章，音楽，バーゲン)。
[結果]
- イメージ転移 ... 協賛ブランドは非協賛ブランドに比べ，イメージ３項目への反応率が著しく高かった。
- 接触時間の効果 ... 金融機関では，接触時間とイメージ３項目への反応率との相関が，協賛ブランドで正，非協賛ブランドで負になった (つまり，競合が協賛したせいでイメージが下がっている)。この傾向は小売・通信ではみられなかった。
- イベント関与の効果 ... 金融機関では，イベント関与とイメージ3項目への反応率との相関が，協賛ブランドで正，非協賛ブランドで負になった(この効果は接触時間の効果を統計的に除外しても残った)。この傾向は小売・通信では明確でなかった。
- 効果の持続 ... イメージ３項目への反応率を直後と3ヶ月後で比較すると，協賛ブランドではわずかに低下，非協賛ブランドではわずかに向上した。
[結論]
- ワールドカップ協賛広告によってブランドイメージが変化した
- その効果は接触時間が長いときに大きく，イベント関与が高いときに大きい
- 効果は３ヵ月後も持続している
[議論]
- イベント関与が高い人は，協賛広告への接触時間が長いだけでなく，協賛広告により注意を払いやすく，協賛広告を情報的だとみなしやすいのだろう。
- 金融機関で効果が大きかったのは，この金融機関がオランダチームのスポンサーでもあったことによるシナジー効果ではないか
- 小売と通信で接触時間・イベント関与の効果がみられなかったのは，TV CF以外にコミュニケーション・チャネルがあるからだろう (店頭とか)。
へー，こういう研究があるんですね，ふーん。という感じだが，ま，あるブランドがスポーツのスポンサーになると，その競合ブランドとそのスポーツとの連想関係が下がる，というのはちょっと面白いっすね。
それにしても，マーケティング関係の論文の書き方にはいまだに慣れない。この論文でいうと，質問紙でとった指標のところを細かく説明しているのに，結果の報告ではそのほとんどが使用されていないのである。そんなら書かなくてもよいのではなかろうか？
2009年10月28日 (水)
Grover, R., Vriens, M. (2006) Trusted Adviser: How it helps ay the foundation for insights. in Grover, R. & Vriens, M. (eds.) "The handbook of marketing research," Chapter 1.
市場調査のハンドブックの序章に当たる部分。お世話になった方がこのたび本を出すことになり，その原稿を拝見するにあたって，なにかの役に立つかも，と思って読んでみた。そういえばこのハンドブック，ひとりで全部読んでやろうと思っていたのだが，昨年5月に4章分読んだところで挫折していた。再開しようかしらん。
市場調査というもの，クライアント側の立場が強すぎても(researcher as order taker)，リサーチャー側の立場が強すぎても(researcher shooting in the dark)，どちらも相互信頼が生まれないし，従って「信頼されるアドバイザ」にもなれない，とのこと。なるほど，確かにそうですね。調査会社が信頼されるアドバイザの役回りを期待されているかどうかは，全然別の問題ですが。
著者らによれば，市場調査が必要とされるビジネス課題には意思決定と市場学習がある。前者では，まずクライアントが抱えている症状から出発し，探索的調査を通じて問題領域と選択肢を定義し，情報ニーズが確定して定量調査の設計がはじまる，という演繹的アプローチが適している。ここで肝心なのは，症状から問題領域へ，という上流プロセスからリサーチャーが関わることだ，というわけで，著者らは例題を挙げ，情報ニーズからスタートする普通のリサーチャー(order taker)の手による企画書と，症状からスタートする良いリサーチャー(演繹的)の企画書とを並べて見せる。わたくし正直申しまして，前者の企画書を読んだ段階で，おお結構いいじゃん，なあんて思っちゃいました。すみませんすみません。このあたり，「市場調査業界でxx年生きて参りました」というベテランの方々の意見を聞きたいところだ。さぞや反発があるところだろう。そもそも業界自体がorder-taker的サービスを前提としているのではないかと思うので。
いっぽう市場学習的な状況下では，重要な変数とそのあいだの関係について記述する概念枠組みを構築することがゴールになる。この場合に必要なのは帰納的アプローチで，その際のポイントは，(1)リーダー格のリサーチャーを中心にした放射状のチームをつくること(ブレインストーム型ではだめ)，(2)複数手法・複数ソースの調査を組み合わせること，(3)確率抽出ではなく有意抽出に基づくこと，etc。これは腑に落ちる話だと思った。市場理解を目的とする調査は往々にして，複数のステークホルダーがわいわいとブレインストーミングした末，結局は焦点が絞れていない調査票になっちゃったり，十分な精度を得るべく大き目の調査を企画した結果，予算がないので一発の調査で勝負することになり，本当に知りたい消費者の像には手が届かなかったり，というようになりがちだと思うので。
2009年10月21日 (水)
書いておかないと忘れちゃうので。。。最近読んだ論文。下二本は再読だけど，記録のために。
狩野紀昭，瀬良信彦，高橋文夫，辻進一(1984) 「魅力的品質と当り前品質」, 品質, 14(2) , 147-156.
狩野分析の原論文。いきなりアリストテレスからはじまるのであった。
Walden, D. ed.(1993) Kano's methods for understanding customer-defined quality. Center for Quality of Management J., 2(4).
論文というか，狩野分析についてのハンドブックのような雑誌特集。どういう雑誌なんだろうか。
狩野分析はむしろ海外のほうで知名度が高いようで，学術研究も意外に多い。日本ではあまり見かけないので，webで「狩野分析」を検索したときに俺の名前が上位に出てきたりしたら，ちょっとなんだなあ。。。と要らん心配をしてしまったほどである。ま，杞憂でしたけど。
そんなこんなでちょっと事情があって，ここんところ毎日毎日狩野分析の文献を読みあさっているのだが。。。だんだん飽きてきたぞ。困った。
2009年8月28日 (金)
Ramaswamy, V., Chatterjee, R., Cohen, S.H. (1996) Joint Segmentation on Distinct Interdependent Bases with Categorical Data. J. Marketing Research, 33(3), 337-350.
潜在クラスモデルを使ったジョイント・セグメンテーション手法を提案する論文。
マーケティング戦略を考えるために，まず市場を細分化して捉えましょう，という考え方をセグメンテーションという。市場調査でいえば，消費者をなにかの特性で分類し，それぞれのセグメントに対する戦略を立てるわけである。なにかの特性に注目してアプリオリに分類する場合もあれば(テレビの視聴者を年代・性別で区切り，20-34歳女性をF1層と呼んだりするのがそうだ)，項目群についてクラスタ分析かなんかをやって，事後的に抽出する場合もある。
事後的なセグメンテーションを行う際，使用する項目が概念的に2群に分かれている場合がある。この論文の例でいえば，銀行についての調査で，消費者に自分のファイナンシャルな目標13項目を提示して任意個選択，いま利用しているサービスを13項目のなかから任意個選択させている。両方の項目群をつかって消費者を分類したい。ポイントは，2つの項目群は概念的には異なるが，現象としては関連している，という点だ。さあ，どうすればいいか？
(A)もっとも単純なのは，26項目をつかって分類することだが，項目が2群に分かれるというせっかくの知識を生かしていないし，得られたセグメントも解釈しにくい。(B)もう少し気の利いたやり方としては，ファイナンシャル目標に基づく分類と利用サービスに基づく分類を別々に行い，二元クロス表をつくり，マス目をセグメントとする，という手がある。(C)いっぽう，著者らの提案(ジョイント・セグメンテーション)は。。。数学が苦手なのでいまいち自信がないのだが，SEMのパス図でいえば，ファイナンシャル目標13個を指標とするカテゴリカル潜在変数C1を想定し，利用サービス13個を指標とするカテゴリカル潜在変数C2を想定し，C1とC2の間に両側矢印を引いたモデル，だと思う。合ってるかな？ だったらmplusで楽に組めるモデルだ。
なお，(A)のモデルは(C)よりもパラメータ数が多い。たとえば(C)でのクラス数が3×3だったとすると，(A)では9クラスできることになるが，(C)ではC1の3クラスの所属確率が合計1, C2の3クラスの所属確率も合計1になるという制約が課せられるのに対し，(A)では9クラス分合計してはじめて1になる，つまり(A)のほうが制約が緩い...ということであろう。
また，(B)のモデルは(C)よりパラメータ数が少なく，2つの潜在クラス変数が独立ならば(C)と同じ結果になるが，独立でない場合には結果がゆがむ。あるヒトがC2のどのクラスに属するかを推定する際，C1のモデルの推定に使った情報を使えない分だけ損をする，ということであろう。
この論文は，(C)の(A)(B)に対する優位性を実データと人工データで示して見せている。筋立てが明快で，とてもわかりやすい論文であった。実は，こういう論文がすでにあることを知らずに，(C)と似たような潜在クラスモデルを作ってセグメンテーションしたことがあったのだが，(C)のアプローチが(B)よりもなぜ優れているかという点について，自分でもいまいち整理できなかった。その点で勉強になった。
なお，のちにこの論文のモデルは同定不能だという批判が出て(Walker&Damien,1999)，いやそれは誤解だよという反論も出たらしい。数理的な議論みたいだからパス。
この論文とは関係ないけれど...
セグメンテーションはマーケティング分野の基礎の基礎みたいな概念なので，大きな声ではいえないが，こんなことやっていいのかなあ，ほんまかいなあ，という違和感をいつも抱えている。戦略立案のためには消費者の類型があったら助かるぞ，というお気持ちはよくわかるが，弁別的かつ収束的かつactionableな類型が，実際の市場に都合よく実在するかどうかは別の話だ。だから，市場理解のためには適切なセグメンテーションが重要です，なんていわれると，「求めよされば与えられん」と説教されているような気がして，なんだか落ち着かないのだ。
現在の勤務先である市場調査会社に入社し，はじめてセグメンテーションという言葉を聞いたときは，はあ？ じゃあ市場に少数のクラスタが存在していて，各クラスタの中で消費者の選好構造は等質だと想定するわけですか？ そんなあほな，クレッチマーの類型論じゃあるまいし，そんな便利な構造なんて，なかなか存在しないと思いますよ，などと抵抗したものだ。さぞや面倒な新入社員であったことだろう，といまになって上司様に深く激しく同情する次第である(すみませんすみません)。
そんなわけで，セグメンテーションという発想そのものに，いまだなじめずにいるのだが，まあ，それは個人的な宿題ということにしておいて。。。
2009年8月25日 (火)
読んだものは端から記録しておくことにしよう。というわけで，仕事の都合で読んだマーケティング系の記事を2本。
クリステンセン, C.M., クック, S., ホール, T. (2006) セグメンテーションという悪弊. ダイアモンド・ハーバード・ビジネス・レビュー, 2006年6月号. (原著2005)
分析の基本単位は顧客ではなく，顧客の「ジョブ」だ(消費者はドリルじゃなくて穴がほしいんだよ，っていうときの「穴」ですね)。従来のセグメンテーション手法がうまく機能したのは，消費者の「ジョブ」が，消費者のデモグラフィックスやサイコグラフィックスとたまたま一致していた場合にすぎない。消費者の「ジョブ」にぴったり合致する「目的ブランド」を構築しましょう。ブランド拡張にあたっては，(1)同じジョブを処理する別の商品を追加するか，(2)目的ブランドは特定のジョブ専門にしておき，親ブランドと並存させるか，にしておきなさい。云々。
市場調査のテクニカルなレベルでいえば，ヒトのセグメンテーションではなく，ヒト×状況を単位にしたセグメンテーションをしなさい，ってことですかね。
ヤンケロビッチ, D., ミーア, D. (2006) セグメンテーションの再発見. ダイアモンド・ハーバード・ビジネス・レビュー, 2006年6月号. (原著2006)
セグメンテーションにおいて大事なのは，消費者の理解を深めることそのものではなく，目的合理性である。つまり，セグメンテーションは(1)自社の戦略に対応したものであり，(2)利益の発生源を特定できるものであり，(3)商品・サービスに直結する限りにおいて消費者のサイコグラフィックスを反映し，(4)現実の顧客行動を対象とし，(5)経営者が即座に理解できるくらいに単純で，(6)市場の変化を把握・予測できるものでなければならない。そのためには，重要性に応じたセグメンテーションを構築すべし。たとえば，サニタリーやスナック菓子は重要度低，高価格商品は重要度中，購入者の価値観そのものに関係する商品は重要度高。云々。
よくわかんなかったんだけど，重要性というのは誰にとっての重要性なのか。消費者が購買意思決定過程にどれだけの認知的コストをかけるか，という意味での重要性か，それともそのセグメンテーションに基づいてなされるであろう企業の意思決定の重要性か。本文中の表をみるかぎり，ごっちゃになっているような気がするんだけど。
2009年4月22日 (水)
Crompton, J.L., Duray, N.A.(1986) An Investigation of the relative efficacy of four alternative approaches to importance-performance analysis. Journal of the Academy of Marketing Science. 13(4), 69-80.
先月読んだ論文。飛行機の中で目を通し，内容のなさにうんざりし，コピーを宿のくずかごに捨ててしまった。そのせいで，ここに書くのを忘れていた。
あるサービスだか製品だかに複数の属性があるとき，横軸に各属性のパフォーマンス，縦軸に各属性の重要性をとった散布図を描くことがある。重要なのに弱い属性，つまり左上に位置する属性にリソースを注ぎましょう，という話になる。別に決まった名前があるわけではないと思うが，マーケティング系の論文ではImportance-Performance Chartと呼ばれることが多いようだ。この縦座標をどうやって求めればよいでしょうか，という論文。要するに相対的重要度の研究である。
テキサスについて28個のイメージを挙げ(「食べ物が安い」とか)，それぞれについてあてはまりと重要度を聴取した実調査データを使い，縦軸座標を次の4通りのやりかたで求めてI-P Chartを描く。(1)重要度評定の平均。(2)重要度評定の中央値。(3)「ある属性の重要度の中央値とその属性のパフォーマンスとのあいだの相関係数の絶対値の順位」と「重要度の中央値の順位」を足した値。(4)上の方法で，相関係数のかわりに順位相関係数をつかったもの。で，チャートを比べて，ちがったのちがわないの。。。というのが結論。
そもそも(3)(4)の求め方が何度読んでもよく理解できないので，偉そうなことはいえないのだが，この論文はナイよなあ。。。たった一件の実データを使ってチャートを見比べ，良く似ているナア，だけどここがちがうナア，などというのはせいぜい感想のたぐいであって，実証的議論とはいいがたい。これっていったいどういう雑誌なんだろう？ Impact Factorが1.49(2005)というから，紀要のようなものではないと思うのだが。
著者らは(1)(2)と(3)(4)をそれぞれself-statedとstatisticalと呼んでいるが，いずれにせよ主観的重要度評定に基づいた指標だ。ふつう統計的重要性といえば，調査で重要度を聴取するのではなく，各属性のパフォーマンスと全体的パフォーマンスとの関係の強さを統計的に導出することを指すと思う。で，意味を持つ問いかけは，主観的重要度と統計的重要度のどっちがいいかではなく，どういうときにどっちがいいか，であろう。
2009年1月31日 (土)
Bawa, K., & Shoemaker, R. (2004) "The Effects of Free Sample Promotions on Incremental Brand Sales." Marketing Science, 23(3), pp.345-363
製品サンプリング(無料試供品を配るプロモーション)が売上にもたらす影響についての数理モデルを提出し，大規模なフィールド実験を紹介した論文。
仕事の都合で，サンプリングについてあれこれ考える機会があったのだが，潜在客にもれなく使用経験させちゃうわけだからプラスの面もあるだろうし，でも試し買いしなくて済むわけだからマイナスの面もあるだろうし，それにタダでもらっちゃったら有り難みが薄れるのでは。。。と混乱した気分であった。モヤモヤが整理されたので，読んだ価値があった。
マーケティングのアカデミックな論文は，この論文のように無闇に複雑な数式が列挙されていることが多くて腰が引けてしまうのだが，きちんと読んでみたら，さほど込み入った話ではなかった。その点でもちょっと自信がつきました。以上がポジティブ面。
いっぽう，よくわからない点としては。。。この論文が提出しているモデルは，要するに「人々が試し買いする確率の分布と，その後に反復して買う確率の分布がわかれば，サンプリングの効果を算出できます」というものだ(なぜなら試供品受領とは無料の試し買いだから)。そりゃまあ，算出できるでしょうね？ で，サンプル受領と非受領を無作為割付した大規模実験のホーム・スキャンパネルデータの，主に非受領群のデータから(←ここがミソ) 購買確率分布を推定し，モデルに当てはめてサンプリングの効果を試算してみせる。推定の方法は勉強になったけど，そりゃまあ，数学が得意な人がやればできることだよね？
それで論文は終わりなのである。スキャンパネルから求めた売上増加を推定値と照らし合わせ，ほうらモデルの予測はこんなに当たってるよ，という方向には進まない。このモデルを使えば，サンプリングする前から効果がわかるので便利ですよ，という話なのだ。モデルをつくるだけつくっておいて，その検証にはあまり焦点を当てないのである。いいのかそれで？ そこのところがよくわからない。
当該業界におけるMarketing Scienceというのは，察するに心理学でいうJEP:GeneralとかJPSPとか，そういうクラスの雑誌であろう。おそらく，問題はこの論文ではなくて俺のほうにある。マーケティング方面での「良い論文」の基準が，俺にはよくわかっていないのだ(いや，心理学ならよくわかるというわけでもないですけれども)。
最近，仕事の資料を読むのにちょっと飽きてきて，ふと修士１年の頃の論文抄読会を思い出した。JEPに載っている論文を，なんでもいいから読んで紹介するという。。。研究者養成プログラムとしてはちょっとどうかと思うが，いまにして思えば，あれはあれでなかなか楽しかったような気もする。必要なのは他人に喋るチャンスであろう，というわけで，昼休みに同僚を無理矢理集め，上記の論文を紹介する会を開いた。自分で読まなくても最新の知識が手に入るんだよ，アリガテエと思いネエ，などと恩着せしたが，忙しい中つきあわされる方はいい迷惑であろう。ははは。ご協力ありがとうございました。
2008年5月20日 (火)
Jaccard, J., Brinberg, D., Ackerman, L.J. (1986) Assessing Attribute Importance: A Comparison of Six Methods. Jounral of Consumer Research, 12, 463-468.
データ解析というよりサーヴェイ方法論の論文。車と避妊具のそれぞれについて，それを買うときにどの属性を重要視するかを手を変え品を変えて尋ね，指標間の相関を調べた実験。個々の被験者に全ての課題をやらせているのがミソである。いやあ，学生さんもいい迷惑だよなあ。個々の課題は大変ではないにせよ，さすがに飽きるだろう。
重要度を尋ねる方法は，(1)大事な属性をOAで挙げさせる，(2)Jacobyの情報探索指標(各属性の情報に蓋をしておいて，蓋をめくる回数を数えるらしい)，(3)直接評定，(4)コンジョイント実験，(3)その属性の値が低いときと高いときについて買う確率を評定させる，(6)属性間の一対比較。それぞれの方法によって求めた属性の重要度は，ゼンゼン一致しませんでした，というのが結論。ははは。
ある事柄について尋ねるときにいろんな尋ね方があり，それらがあんまり収束しない，ということ自体は別に悲しい話ではないわけで，どの指標が購買行動をより良く予測するかとか，指標と状況なり個人特性なりにこういう相互作用があるのだとか(関与が高い人の直接評定はあてになるとか)，そういう話が大事なのだと思う。探しているのだが，なかなか見当たらない。探し方が悪いのかなあ。