MarketingShower マーケティング･リサーチ関連用語

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【ミステリーショッパー調査:mystery shopper investigation】覆面モニター調査。スタッフに分からないように一般のお客として来店し、商品、接客サービス、店舗の様子などを確認し評価・分析する手法。店舗の生の姿が捉え、客観的な意見を知ることができる。

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【クラスター分析:cluster analysis】類似したデータを数値に基づいてグループ化する手法。例えば､年齢､利用シーン､重視する性能やイメージ、希望購買価格帯など複数の要素を含めて類似の傾向の顧客をグルーピング（セグメンテーション）する時などに用いる。多変量解析の1つ。

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【相対マーケットシェア:relative market share】シェアトップ企業は２位とのシェアの比、2位以下はトップ企業とのシェアの比で示す。最大の敵と比較するという意味。BCGポートフォリオの横軸に使われる。ランチェスター第2の法則で1.3以上なら地位安泰と考えられる。

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【行動変数:behavioral variables】製品等に対する態度､行動で分類するセグメンテーションの切り口。行動変数には、購入や利用時の場面(オケージョン)、求めるベネフィット､購買経験や使用頻度､ロイヤリティの状態､関心度合いなどの態度､購買プロセス等がある。

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【ユーザーの状態:user status】購買や使用状況で分類する、セグメンテーションの行動変数の一つ。購買意図がない非ユーザー、未購買だが購買意志があり購買可能な潜在的ユーザー､初めて購買した初回ユーザー、継続購買しているレギュラーユーザー、さらに元ユーザーに分類できる。

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【使用割合:usage rate】ユーザーを利用の割合でセグメンテーションする切り口で行動変数の一つ。一般にライト･ユーザー､ミドル･ユーザー､ヘビー･ユーザーに分けられる。ヘビー･ユーザーは一般に、一つのブランドロイヤリティが高いか、徹底した低価格志向のどちらかである事が多い。

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【購買準備段階:readiness to buy 】購買までの認知から行動までのどの段階かで分類する考え方。行動変数の一つ。知っているか、興味を持っているか、情報を得て商品評価ができているか､欲求を感じ購入意図が強まっているか、具体的な購入予定しているか等のプロセスで分解できる。

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【重回帰分析:multiple regression】複数の要因が結果にどう影響しているかを知る手法。x1,x2…,xnの値でyの値が決まる時、y=a1･x1+a2･x1+・・・+an･xn+bのa1〜anとbを求める。例えば､品質項目毎の満足度の総合満足度への影響が分かる。

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【コレスポンデンス分析:correspondence analysis】クロス集計したデータの縦と横の項目で相関性の高い項目を統計処理で求め､2次元の散布図で表示する分析手法。例えば、年齢層ごとの好みの食事の調査結果を2次元マップ上で年齢層毎の好みでグルーピングされて表示される。

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【BOE分析:back-of-envelope analysis】不動産投資の最初の段階での採算分析。封筒の裏(BOE)に走り書きで済ますぐらい、スピードと効率重視で物件のＲＯＥを求め、話を勧めるかどうかを判断するのでこの名前。ＢＯＥ分析の前提条件をどう設定するかが重要になる。

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【一次データ:primary data】アンケートやインタビューのように直接入手した調査データの事。一次データを持つことで独自の情報や分析をすることができ、差別化要因になる一方、入手には時間とコストがかかる。また、企業レベルでの蓄積の仕組みから個人レベルの人脈まで必要となる。

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【二次データ:secondary data】調査とは関係ないところで既に収集されているデータの事。今はインターネット等でデータの入手は容易になっている。一方、その情報の信頼性やデータ収集の前提条件などを確認することが重要である。二次データから仮説を立て自ら検証する姿勢が重要｡

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【回帰分析:regression analysis】多数の定量データから相関関係を知る分析。つまり、データの分布に近い直線や曲線で近似して表すこと。例えば月の平均気温とビールの消費量のデータを回帰分析することで､平均気温が1度上がるとビールの消費量がどれだけ増えるかを予測できる｡

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【連鎖比率法:chain ratio method】市場規模､需要予測の算出手法で、世帯数や人口などの基本数値に絞り込む割合をかけて算出する。例えば栄養剤の消費量を対象人口ｘ摂取頻度ｘ平均摂取量で求める。頻度なども予想値なので精度向上には過去の実績値等から知見をためることが必要。

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【無作為抽出法:random sampling】市場調査で対象集団から無作為に抽出する。サンプル数は質問の内容や調査方法によって統計学的に異なる。視聴率は一千万世帯で500件程度。対象集団の偏りや調査方法で偏りが無い事が重要。電話調査はその時間に自宅で電話を取れる人が対象となる。

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【リピート客:repeat customer】繰り返し製品やサービスを利用してくれる客を増やすことは､収益性向上に繋がる。リピート受注を獲得するコストより新規受注を獲得するコストの方が一般的に高いためである。顧客との長い繋がりを持てる関係を構築し顧客のLTVの最大化を目指すべき。

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【A/Bテスト:A/B testing】WEBページを作り込む上で､デザインなどの違う複数のページを作成して、実際にWEB上でアクセス数や成約率等の違いを評価し、最もよいバージョンのページを採用する手法。定量的に違いが分かるのでデザインや内容の善し悪しの判断がつきやすい。

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【再生知名度:reproducing famous rate】「好きなファッションブランドは?」と聞かれてブランド名が浮かぶように、あるキーワードから連想でブランド名が思い出される割合。純粋想起と同じ。主要なキーワードから思い出すブランド名の最低３番目までに入ることが重要。

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【離脱率:exit rate】webページに訪れた人のうち、そのページでwebの閲覧を終えてそのサイトから離脱した人の割合。ソーシャルゲームではそのゲームを止めてしまう割合。ユーザー数のベースのビジネスモデルでは離脱率を押さえることが重要。離脱をチャーン（churn）とも呼ぶ。

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【チャーン:churn】短期間に買換をすることやそういった客の事。他社からの乗り替えキャンペーンが激しい携帯電話や無料のソーシャルゲームなどでは乗り替えや離脱が頻繁に起こりやすい。チャーンが多いと顧客獲得コストがかかることになってしまう。離脱率を下げることは重要である。

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【直帰率:bounce rate】サイトに訪問したユーザーの内、アクセスして直ぐにそのサイトを閉じたユーザーの割合。直帰率が高い場合､アクセスしたユーザーが求めていた情報が直ぐに見つからず去っていると考えられる。キーワード検索やリンクから訪問した人の期待に応えたページ作りが重要。

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【リーチ:reach】広告で情報がどれだけの人に到達できたということ。その人数。リーチを最大化するには、コミュニケーション・ターゲット全体に広める必要があるため、万人受けの一方的な伝え方になりやすい。これに対して、個々の相手に情報がどれだけ深く届けられるかはリッチネスと呼ぶ。

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【インプレッション:impression】WEB広告が表示された回数で、広告効果を測る指標の一つ。例えば､検索連動型広告で表示される広告回数を把握し、キーワードの数や関連性、予算などの検討材料にする。広告効果向上にはさらに表示された広告をクリックされる様にする事が重要。

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【コンバージョン率:conversion rate】Webサイトの訪問者のうち、購買や資料請求､会員登録などWeb画面の目的に沿った行動をした数の比率。一般的に5%程度。コンバージョン率向上にはデザインや色使い､注意を引く文言、入力しやすさなど、利用者目線での設計が重要。

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【ニューラルネットワーク:neural network】コンピューターの情報処理を能の神経回路と同じ方法で行う理論や仕組み。図形や文字､音声認識、言語理解などに応用される。SNSなどにアップされる自然言語や写真等イメージなど、ビッグデータを分析するために必要な技術の一つ。