ユーザーが新規コンテンツを選ぶ際の行動原理を経済学的に考えてみる

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

メディアミックスを考える際に、抜け落ちている視点を指摘すると、「ユーザーがどういう行動原理で新しいタイトルを選択するか？」という視点だと思う。(続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

コンテンツ産業も経済活動であるからには、供給側分析だけでなく需要側分析も必要なことは自明なはずなのだが、少なくとも現状需要側分析として行われているのは、単なる個別コンテンツのヒットの理由分析程度だ。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

しかし個別のコンテンツのヒット理由を分析することは単なるケースワーク分析に過ぎず、もっと需要理論に基づく行動分析レベルの研究をしなければ意味のないことに気づいていない。結果、数打ちゃ当たるだろうという供給側の行動に繋がっているのは実に残念だと思う。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

ここでひとつ仮説を立ててみよう。消費者があるサービス/グッズを選択するのは、消費者行動理論に基づけば、「自己に許された予算制約を前提に自己の満足度を最大にするようにグッズ/サービスのセットを購入する」というものである。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

このような条件を満足するサービス/グッズの組み合わせが一意的に決定することは、消費者行動理論が説明する通りであるが、これを時間に対して最適化することも可能だ。それは動学分析と呼ばれるものであるが、その場合、消費者の消費行動にも投資的な側面が現れてくる。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

ここで議論を単純化する為に、消費者がある新規のグッズ/サービス群（これらを仮に「コンテンツ」と定義する）を選択する際に、どのような行動原理をとるであろうか考えてみる。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

消費者は今現在自分が直面している予算制約に対し、そのコンテンツを現在選択する事で得られる満足度、そしてそのコンテンツから発生するであろう将来の満足度（これらは時間に対して割引される）の総計を比較した上で、もっとも期待満足度が高いコンテンツを選ぶ、と考えるのは自然だろう。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

そのように考えると、消費者が新たなコンテンツを選択する行動は、そのコンテンツを選ぶことで将来得られるであろう満足度をも含めた投資行動の一種であるとモデル化できる可能性がある。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

このように考える利点は、消費者に新規コンテンツを選んでもらう際に、どのようなシグナルが情報として有用であるかを、供給側に科学的に理解できる術となることにある。何故なら投資行動理論は、企業行動分析の基本中の基本なのでそのノウハウはすでに蓄積されているからである。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

また同時に新規コンテンツに対し投資を考えている投資家達に対し、科学的に裏付けされた一定の格付けを与えることが可能になることも注目に値すると思われる。（続く）

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

今僕が経済学の分野で飯を食っていたら、こんなことを考えるだろうなーというネタですが、是非とも経済学をやっていて、コンテンツ産業に興味のある方は、こういう視点からの分析に取り組んでみたらどうでしょうかと思います。以上。

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

@32hamp もちろん必要なシグナルの種類が分かれば、それをライバルに逆適応することで自らの勝利確率を高めることも可能でしょうね。その為にも、ちゃんと科学的に考えておくことは有用だと思います。

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

@shimaguniyamato この話はもうちょっとかみ砕いて分かりやすくしたいと思っているのですが、なかなか難しいですね。

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

@shimaguniyamato でも「ユーザーが新しいタイトルを選ぶのは、先々それで長期間楽しもうと思っているから」だという仮説を立てると、では「どのようにタイトルを育てるべきか」という答えが出やすいような気がしてます。

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

@K_akiya 例えばですがヒットしたタイトルだけでもよいですから、マクロ的な間接効用関数を定義してやって、各コンテンツに新ジャンルのグッズ/サービスが追加された時に総需要額がどれだけ伸びたかを算出すると、かなり裏付けのある計量分析ができると思いますよ。

Nobuyuki Kobayashi @nyaa_toraneko

@K_akiya 多分そんな感じに定量分析すると、各タイトル/ジャンルごとに、もっともコンテンツ総需要を押し上げる効果のあるレバレッジパラメタが出ると思うんですよ。それを元に今度は商品計画と投入時期を考えるみたいなね…。