マーケターコラム

生活者は“パーソナライズ”をどう期待する？- 1,550人への調査で明らかになった期待と現状 –

はじめに ■デジタル化の進展とパーソナライズの今日的位置づけ ■パーソナライズ成功事例と、生活者実感の乖離 生活者のパーソナライズコミュニケーションへの意識 ■カテゴリによって、サービス・ブランド選定時の重視点は異なる […]

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海外市場開拓のためのカラーマーケティング｜第1回：「色彩」がブランドを差別化する！ブランド要素としての“カラー資産”の活用法

1. 色彩を活用するための基本は「色の属性」 2. 色は三つの属性で構成される 3. 色彩には「機能的効果」と「感性的効果」の2つの効果がある 4. 色彩は人の気分や行動に影響を与える 5. さまざま業界での色彩の活用事 […]

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企業での生成AI活用の課題と可能性─調査データから見える「現状」と「定着」のための4つの提言─

生成AI活用はDX先進企業を中心に進展。全体浸透には教育・啓蒙が不可欠 通信・金融業を中心に生成AI活用が進展。公共部門・インフラ業でも本格化の兆し 導入目的は「守り」の生産性向上が中心。価値創出への転換はこれから Ch […]

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カルピス、三ツ矢、ウィルキンソン100年ブランドから学ぶ「強いブランド」の秘訣

アサヒ飲料社には、市場導入から100年以上愛され続けているブランドが3つも存在する。 今年2024年は、三ツ矢...

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第9回『集まるデータ』のマーケティング活用術（9）最終回 相対的重みづけ分析（RWA）を使って各説明変数の貢献度合いを明らかにする

解釈性から見た予測モデルの違い 集まるデータを分析する数多の手法の中で、重回帰分析は最もメジャーな手法だろう※1。重回帰分析は過去の結果（正解）がわかっているデータから統計モデル（重回帰式）を作るのだが、それを行う目的は […]

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第8回『集まるデータ』のマーケティング活用術（8） ブラックボックス型の予測モデルの中味を解釈して施策に使ってみよう

解釈性から見た予測モデルの違い 集まるデータなどから予測モデルを作り、例えば顧客ごとの購入確率の予測値を算出し、ターゲティング施策などに活用することは、データを使ったマーケティングの定石である。予測モデルには、古典的な線 […]

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第7回『集まるデータ』のマーケティング活用術（7） MDSで併買パターンを可視化してみよう

MDS（多次元尺度構成法）とは 複数のサンプルごとにX座標とY座標が与えられていればそれをXY平面図に表すことができ、さらに各サンプル間の距離を計算することもできる。逆に、サンプル間の距離だけが与えられていた場合、その情 […]

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不確実性な時代を読み解く。「定点観測データ」の活用

市場調査や社会調査では、個別の課題に必要なデータ収集のために設計する「アドホック調査 」だけではなく、同一手法で継続的にデータ収集する「定点観測調査 」も数多く実施されている。データをとり続けることは地味な作業でコストや […]

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第6回『集まるデータ』のマーケティング活用術（6） ベイジアンネットワークで複雑な関係性を把握してシミュレーションしよう

集まるデータを分析して購買や解約に至る要因を推定する場合、重回帰分析に代表される多くの分析手法は図1左図のように複数の説明変数Xから並列的に目的変数Yを予測・説明するモデルである。一方で図1右図のように説明変数間の複雑な […]

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第5回『集まるデータ』のマーケティング活用術（5）購買／訪問の間隔やパターンを分析してみよう

RFMをさらに進化させる訪問月パターンの集計 集まるデータの代表格であるID-POSやWebログデータにRFM分析をかけることはマーケティングの世界でよく行われる。顧客ごとにR（期間中の直近の購買・訪問日）、F（期間中の […]

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