第3回データビジネス創造コンテストデジタル時代の購買行動の解明〜Digital Innovators Grand Prix（Dig）Consumer Insight

藤田洸介さん（慶應義塾大学環境情報学部3年）石原智哉さん（慶應義塾大学総合政策学部3年）高橋克郎さん（慶應義塾大学総合政策学部3年）

発表概要

棚前行動のデータを活かし、迷う商品が多い少ない、時間が長い短いで４分割した。それぞれの迷い方から、購買率の高い商品を特徴のある商品として抽出した。それらの商品について、どのような属性の人に支持されているのか、また、その購買に至るまでの過程を検索を例にとって明らかにした。すると、棚前で迷っている人は商品を検索する際にも似たような迷いがあることが判明した。また、それぞれの属性の人が、CMをどれだけ観るのか、どんな時間帯に買い物をするのかを明らかにし、それに基づいた販売アプローチの手法を提案した。

発表概要

私たちは、企業の売上貢献に繋がる施策提案に注力した。売上構成において、業界特色を考慮すると、「1人あたりの購買金額の増加」施策を打つことが困難であり、「顧客人数の増加」施策を打つことが適切だと考えた。同時に、顧客の獲得において、新規顧客が少数派であることも加味し、「他社からのブランドスイッチ」に重点を置き、ブランドスイッチの影響要因と、その要因間の関連性について分析することにした。また一方では、シャンプー企業が、顧客の購買タームを重視し、商品投入・宣伝をする傾向があるため、購買ターム予測モデルを作成することで、適切な購買タームを有するデータのみ分析対象とした。購買タームの予測モデルにはLasso、影響要因分析に関してはLasso BNを用いた。影響要因分析では、スイッチングに多大な影響を与える要因が、「SNS投稿数」であることが結果として得られた。他の結果も考慮し、結論として売上貢献のためには、「CMにより大衆にSNSを認知させ、SNSの投稿数増加をすべく話題性やキャンペーンに注力する」ことが適切な施策であると結論づけた。
発表概要

本解析のテーマは「ビッグデータの多様性に適応したブランドスイッチング解析プロセスの提案」である。題材である"シャンプー"のような一般消費財では、発展途上国においては、地域や文化の違いによるマーケティングの難しさ、他方先進国においては成熟した競争市場として多様な消費者が存在し、ブランドスイッチングによる顧客獲得やデジタルチャネルへの対応は急務と言える。そこで、本解析で提案するプロセスでは、データ解析者以外も携わるマーケティング現場において、市場の顧客の流れやブランドスイッチングを"見える化"することに注意した。この見える化したマルコフ連鎖のブランドスイッチングは、事前に顧客と商品それぞれにマクロとミクロ双方のクラスタリングの解釈を施すことで見やすくなっており、基礎的な解析も十分にできる。ブランドスイッチングの推移部を目的変数として、他の刺激データのさらなる解釈の付与も可能となったプロセスである。
発表概要

高年代層向け商品である「セグレタ」をケーススタディ形式で分析を行うと同時に、AISAS®モデルが高年代層にも適応しているのか、特にインターネットを用いる過程である「Search」と「Share」の観点で考察を行った。セグレタは主に情報・ワイドショーが放映され時間帯に広告を集中させ、40代以降の女性の認知を獲得している。さらに、セグレタに関心がある消費者は同年代をターゲットにしている商品にも関心があることが分かった。検索データからは「地肌ケア」「育毛」といった商品へ求めるニーズをつかむことができた。その結果、主に50代後半から60代前半の女性に購買される商品となっており、他ブランドより少し値段が高くても購買されている。AISAS®モデルの考察については、シングルソースデータではなかったため無理やりつなげて検証をしてしまったが、年代ごと-しいては個人ごとで購買プロセスの適応性を考えたほうがよいのではないだろうかと提案している。
発表概要

購買モデルについて様々な研究が行われている。しかし消費者の消費行動をより正確に映し出すためには消費者毎の違いを意識する必要があり、消費者を均一な集合体として分析することが主流の今日の研究は不十分であるといえる。本研究では消費者を、購買モデルが異なることが想定される非計画購買層と計画購買層に分類し、各購買層での購買に影響を与える要因を分析した。まず消費者を上記のセグメントで分けることでより正確に購買モデルを理解できることが示された。また購買数が、計画購買層では検索数、非計画購買層ではクチコミツイート数と相関を持つことが示された。計画購買層には検索をさせることに意味があると考え、施策としてCM検索窓の導入と同時に消費者を惹きつけるキャンペーンを打ち出すことが必要だと考え、非計画購買層に対しては感情的コミットメントをあげ、口コミを増加させるとともに売り場での店頭配置、POP等の改善が必要だと考える。
発表概要

私たちは、シャンプー購入に関してのプロセスを考え、さまざまな要因がシャンプーへの興味関心に与える影響を調査した。その結果、キャンペーンを通して興味関心を高め、今まで商品を手に取らなかった人が、商品を手に取る機会が増えたことが分かった。また、実際に商品購入に至るまでにはある程度の時間を要することが分かった。さらに、キャンペーンの話題性は一時的なものであり、しばらく経つと人はSNSなどを用いてシャンプーの性能や価格などに関して検討するということが分かった。このことから、シャンプーへの興味関心を高めるには「SNSなどを活用したシャンプーの特徴を知る機会を増やす」「インパクトがあるCMを流す」「シャンプー以外（化粧品やクリスマスなどのイベント）から興味を持ってもらう」の３つが重要であると考察した。これらのことを踏まえて私たちが考えた具体案は「TwitterやLINEを活用した情報拡散」「イベントに合わせた新CM、キャッチコピー、リニューアルなどでお客の興味を高める」の２つとなった。

Digital Innovators Grand Prix (DIG) Consumer Insightは、消費者の購買行動の分析と、その分析結果から導き出される新商品・新サービスの開発アイディアや、新たなプロモーション施策などのマーケティングアイディアの創出にチャレンジするコンテストです。
各企業から提供される購買に関する一連の行動を網羅した多様なデータに触れ、最先端のマーケティングにおいて求められるデータ分析やビジネス課題の解決に、ぜひチャレンジしてください。

DIGについて

人類には熟練や博覧による「創造」がある一方で、若さとチャレンジ精神こそが成し得る「創造」もある。デジタル・ネイティブ世代は、膨大なデータを瞬時に活用して未来を創造できるという点で、どちらの術も手にした新世代だと言える。本コンテストは学生諸君がデータを広く深くDIGして新たな知の抽出や価値の創出を競う場を提供するとともに、才能の原石である自分自身をDIGする機会を提供することを目的とする。

名称	第3回データビジネス創造コンテストデジタル時代の購買行動の解明〜Digital Innovators Grand Prix (Dig) Consumer Insight〜
募集期間	2015年4月10日（金）〜2015年8月31日（月）
応募資格	高校生、高専生、大学生、大学院生（社会人経験者は除く）の方
主催	慶應義塾大学SFC研究所データビジネス創造・ラボ
ビジネスパートナー	株式会社ブレインパッド
共催	大学共同利用機関法人情報・システム研究機構統計数理研究所
協力	アクセンチュア株式会社、NTTコムオンライン・マーケティング・ソリューション株式会社 SAS Institute Japan株式会社、株式会社電通、東京海上日動火災保険株式会社、日本マイクロソフト株式会社株式会社スイッチ・メディア・ラボ、株式会社マクロミル、ヤフー株式会社
後援	経済産業省、総務省統計局、独立行政法人統計センター、国立研究開発法人科学技術振興機構、一般財団法人日本情報経済社会推進協会、一般社団法人情報処理学会情報処理教育委員会、一般社団法人日本統計学会、応用統計学会、公益社団法人日本オペレーションズ・リサーチ学会、一般社団法人データサイエンティスト協会
協賛	一般社団法人人工知能学会、電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習（IBISML）研究会

あのシャンプー、あの人が使っているのはナゼ？

「デジタル時代の購買行動の解明」

今回は、認知から購買、共有に至る消費者の購買行動（AISAS®）の各プロセスに対応する、
多様なデータを網羅的に提供します。
これらをベースに、学生がデジタル時代の消費者の新たな購買プロセスの解明に挑み、
アイディアと分析力を競います。

【AISAS®】
株式会社電通が提唱する消費行動モデル。インターネットの普及に伴い、消費者が自分で情報を入手・発信できる環境が整ったことを背景に行動を見ていくもの。商品や広告に気づき（Attention）、興味（Interest）を持ったら、情報収集（Search）、気に入ったら購入（Action）し、他の人々と情報共有（Share）する、という考え方。
※クロスイッチ　電通クロスメディアコミュニケーションWEB より引用

購買行動	データ	提供企業
Attention 認知	テレビ視聴データ（番組・CM）テレビ視聴分析クラウドシステム「SMART」に蓄積された、時間帯、番組、CM別にテレビ視聴状況が把握できるデータです。関東エリアでは、2,000世帯、個人5,000人規模という、日本最大級の視聴パネルを保有しています。今回は、テレビ視聴率データと、分析対象となるブランドや商品のCMに関するリーチ＆フリークエンシー（到達率と接触頻度）データを提供します。	株式会社スイッチ・メディア・ラボ（SMART）
Interest 関心	3Dセンサーによる店舗内の棚前行動データスーパーやドラッグストアなどの店頭に設置した3Dセンサーから、消費者の購買に至るまでの棚前行動プロセス（接触、購買等）を記録し、数値化（定量化）したデータを提供します。商品購入までの検討時間や、商品を手にしてから実際に購入した接触購買率、ブランド・ロイヤリティ、商品を選択する際の迷いなどを可視化することが可能です。	株式会社ブレインパッド
Search 検索	インターネット検索データ Yahoo! JAPANが運営するインターネット検索サービス「Yahoo!検索」における集計データです。性別、年代別、PC・スマートフォンなどのデバイス別の検索ワードのほか、特定のワードとともに検索されているワードや前後に検索されているワードのランキングなどのデータを指数化して提供します。	ヤフー株式会社（Yahoo!検索）
Action 購買	購買履歴データ「QPR」は、人口動態に基づいて設計された全国３万人の消費者モニタの購買情報を、商品のバーコード情報を元に日々蓄積しています。今回は、「購入者の属性情報」「購入日時（スキャン日時）」「購入先」「購入個数」「商品JANコード」などの情報を含むデータを提供します。	株式会社マクロミル（QPR）
Share 共有	Twitter、ブログ、掲示板等のソーシャルデータ「Crimson Hexagon ForSight™ Platform」に蓄積された、Twitter全データやブログ、掲示板などのさまざまなデータソースから、今回は分析対象となるブランドや商品名を含む投稿を提供します。日別/時間帯別の投稿数やトップリツイート数などの定量情報、主要トピックや頻出単語などのテキスト分析結果をはじめ、投稿全文を一括ダウンロードして独自に分析することも可能です。	株式会社ブレインパッド（Crimson Hexagon ForSight™ Platform）