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ついコミ マーケティング   ~ Twitter のクチコミ情報の            内容に関する研究~. 慶應義塾大学 清水聰研究会 佐久間班 安仲 健太   斉藤 友 香理 佐久間 静 香    吉尾 遥奈. AGENDA. 研究 概要. 研究 概要. Twitter で 拡がる クチコミ情報 の傾向を 情報 の中身 から 解明する. 研究 概要. Twitter で 拡がる クチコミ情報の傾向を 情報 の中身 から 解明する. 認知度 & 購買率 UP ♥. ついコミを利用した マーケティングの新たな可能性. 現状分析.

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Presentation Transcript
twitter

ついコミマーケティング  ~Twitterのクチコミ情報の           内容に関する研究~ついコミマーケティング  ~Twitterのクチコミ情報の           内容に関する研究~

慶應義塾大学 清水聰研究会

佐久間班

安仲 健太  斉藤 友香理

佐久間 静香   吉尾 遥奈

slide4
研究概要

Twitterで拡がる

クチコミ情報の傾向を

情報の中身から

解明する

slide5
研究概要

Twitterで拡がる

クチコミ情報の傾向を

情報の中身から

解明する

認知度

購買率

UP♥

ついコミを利用した

マーケティングの新たな可能性

slide7
ソーシャルメディアの台頭

従来の情報取得手段

slide8
ソーシャルメディアの台頭

近年の情報取得手段・・・ソーシャルメディア

比較サイト

匿名掲示板

SNS

クチコミ

slide9
ソーシャルメディアの台頭

比較サイト

匿名掲示板

【ソーシャルメディア人口の推計値】

SNS

(出典 インターネットメディア総合研究所

       ソーシャルメディア調査報告書2012)

slide10

ソーシャルメディアの台頭

【各メディア過去3年間の評価推移】

信頼度

重要度

ともに・・・

ソーシャルメディアの

高まりが大きい

(出典総務省情報通信白書2012)

slide11

ソーシャルメディアの台頭

比較サイト

匿名掲示板

SNS

slide12

ソーシャルメディアの台頭

比較サイト

匿名掲示板

SNS

slide13

ソーシャルメディアの台頭

信頼性

の低下

比較サイト

匿名掲示板

SNS

slide14

ソーシャルメディアの台頭

信頼性

の低下

比較サイト

匿名掲示板

SNS

slide15
SNSのクチコミの重要性

【SNS上でのクチコミが購買に与える影響】

4割以上が

影響!

(出典 電通ソーシャルメディアラボ

 ソーシャルメディアが企業ブランド・消費に与える影響調査 2011)

情報主体のWebにおいて

   「集合知」より「友人知」

            が今後重要となる!

シェリル・サンドバーグ氏

(Facebook最高執行責任者)

slide16

SNSのクチコミの重要性

SNSの定義

石井(2012)

slide17
Twitterの現状

【各SNS接触者数の推移】

【Twitterつぶやき数の推移】

(出典 トライバルメディアハウス・クロス・マーケティング

ソーシャルメディア白書2012)

(出典 BIGLOBE 国内Twitterの利用動向 2012)

多くの人がTwitterで

気軽に情報発信を行う状況に

slide18
Twitterの現状

【Twitterを利用する理由】

(出典 ネットエイジアリサーチブロガーが見た 「ツイッター」「フェイスブック」~ブロガー1,000人に聞いた利用状況と使い分け~ 

2011)

slide19
Twitterの現状

【情報接触後に利用者が取った行動内容】

Twitterには

クチコミ媒体としての

適性がある

0

購入した

 ことがある

購入を検討

 ことがある

興味を持った

 ことがある

(出典 トライバルメディアハウス・クロス・マーケティング ソーシャルメディア白書2012)

slide20

企業と消費者とクチコミ

インフルエンサー

マーケティング

企業の意図する

クチコミ

slide21

企業と消費者とクチコミ

自然発生する

クチコミ

slide22
 研究目的

Twitterで拡がる

クチコミ情報の傾向を

情報の中身から

解明する

Twitterで拡がる情報とは何か?

多くの人が

反応する情報

slide23
財の設定

【クチコミによる購買経験の有無】

(出典 マーケティング・コミュニケーションズ消費者が持つ“自分だけのメディア”~口コミを受信する消費者の実態~2008)

対象財を

食品・飲料に設定

slide25

クチコミ研究

クチコミの中でも

身近な人からの情報は、より信頼性が高い。

さらに、購買行動にも結びつきやすい。

クチコミでは、互いに類似性の高い消費者同士が、

販売促進目的の企業からの宣伝ではなく、商品を使用した経験をもとに客観的な評価情報を交換しており、

これこそが信頼性を持つとされる。金森(2009)

客観的な情報を発信する消費者の中でも、準拠集団が

発信するクチコミの影響は非常に強い。    清水(1999)

人は、専門家よりも友人・知人からの情報を3倍から4倍信頼しており、消費行動に関する決断は仲の良い人からの影響で無意識に行う。Adams(2011)

slide26

SNS研究

SNSは新時代の認知媒体として注目できる。

SNSの急速な利用者数増加に伴い、

マス広告に偏ったマーケティング戦略が見直され、

SNSは新時代の認知媒体として注目されている。

SNSの発展に伴い、SNSを通じた消費者の生の声からも

ブランド想起が構築されるようになってきており、

購買率への貢献が期待されている。   清水(2012)

ジュースおいしい★

想起

認知

購買

slide27

Twitter研究

Twitterは気軽な情報発信・

情報収集の場として有効である。

Twitterで消費者が自分の声を発信する主な理由は「気軽で簡単にいつでも発信できる」ためである。 武田(2011)

SNSの中でも、情報・知識の獲得においてTwitterは多く利用されている。           石井(2011)

SNSの文章における特徴語をみると、

Facebookでは漢字や敬語表現など公的なやり取りが多いのに対し、Twitterではひらがなや顔文字が多く使われ、

友人間での私的なやり取りがより行われやすいといえる。

         石井(2011)

slide28

情報の中身・情報量に関する研究

情報の拡がりレベルと、

情報の中身・情報量の関係性を

研究することは有効である。

情報の中身によって影響力が異なり、影響力が大きい語

ほど消費者のインサイトを反映した語である。

                  松村・山本(2012)

クチコミの発生には情報処理が十分に出来ない、または出来にくい状況、あるいは出来ていないという状況が必要である。このような状況は、情報が少ないときはもちろんのこと、多すぎる場合にも発生する。       大木・山中(1997)

slide29

情報の中身・情報量に関する研究

情報の拡がりレベルと、

情報の中身・情報量の関係性を

研究することは有効である。

情報の中身によって影響力が異なり、影響力が大きい語

ほど消費者のインサイトを反映した語である。  

                  松村・山本(2012)

Twitterでは

まだ行われていない

クチコミの発生には情報処理が十分に出来ない、または出来にくい状況、あるいは出来ていないという状況が必要である。このような状況は、情報が少ないときはもちろんのこと、多すぎる場合にも発生する。       大木・山中(1997)

slide30

既存研究まとめ

友人や準拠集団で形成される

コミュニティ内において、

情報の拡がりレベルと、

情報の中身・情報量の関係性を

研究することは有効である!

slide31

仮説提唱

   Twitterで拡がる情報の拡がりレベルと、

  情報の中身・情報量の関係性を探る

研究

目的

⇒単語要素

情報の中身

⇒コメント人数

クチコミの

拡がりレベル

情報量

⇒文章量

slide32

仮説提唱

仮説1

情報の拡がりレベルが異なると

情報の中身に差が生じる

情報の中身

(単語要素)

仮説2

情報の拡がりレベルが異なると

情報量に差が生じる

情報の中身(単語要素)

情報の長さ

(文章量)

slide33

仮説提唱

【ネット上でクチコミが受信される理由】

商品

要素

情報の拡がりレベルが異なると

情報の中身に差が生じる

仮説1

口調・態度

共感

(出典 株式会社マーケティング・コミュニケーションズ

             消費者が持つ“自分だけのメディア”~口コミを受信する消費者の実態~2008)

slide34

仮説提唱

口調・態度

共感

商品要素

強調表現

おすすめ

ポジティブ

ネガティブ

「おいしさのぶんせき」

高橋、西成(2010)

ネット上での

文字のやりとりは、

対決的相互作用を

促進する効果が強い

佐々木(2005)

情報の拡がりレベルが異なると

情報の中身に差が生じる

仮説1

食品メーカーへの

口頭調査

slide35

仮説提唱

情報の拡がりレベルが異なると

情報の中身に差が生じる

仮説1

商品要素

口調・態度

共感

slide36

仮説提唱

仮説1

情報の拡がりレベルが高くなるにつれて

情報の中身に関するコメントが増加する

1-1 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する

1-2 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する

1-3 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する

1-4 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する

1-5 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する

1-6 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する

1-7 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する

1-8 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する

1-9 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する

1-10 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する

1-11 情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する

1-12 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する

1-13 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する

1-14 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する

1-15 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

slide37

仮説提唱

情報の中身

仮説1

情報の拡がりレベルが異なると

情報の中身に差が生じる

仮説2

情報の拡がりレベルが異なると

情報量に差が生じる

slide38

仮説提唱

仮説2

情報の拡がりレベルが異なると

情報量に差が生じる

情報量

2-1

2-2

情報量が少ないほど、

情報の拡がりレベルは高くなる。

情報量が多いほど、

情報の拡がりレベルは高くなる。

slide39
仮説検証~調査概要・分析手法~

に疑似させた空間でサンプル収集

慶應義塾大学3年生

面識のある50人

同一の準拠集団

テキストデータ

Marketing Research Online Community

Twitter空間を再現

・Twitterと同じく140字以内でコメントを投稿してもらう

・参加者はコミュニティ内で自由に発言

・アカウント名・画像を設定

・自分のコメントに返信があった場合、通知が来る

slide40
仮説検証~調査概要・分析手法~

Twitterでの調査方法

Twitterのテキストデータを

分析する方法はたくさん

slide41
仮説検証~調査概要・分析手法~

Twitterでの調査方法

Twitterのテキストデータを

分析する方法はたくさん

準拠集団内の拡がりをみるには

限界がある!

slide42
仮説検証~調査概要・分析手法~

MROCでの調査方法

  • 消費者双方向
  • の情報交換
  • 長期間の
  • 追跡調査
slide43
仮説検証~調査概要・分析手法~

に疑似させた空間でサンプル収集

テキストデータ

頑健性

9/27

10/4

同一の準拠集団

10/11

10/11

IBM SPSS Text Analytics

for Surveys Japanese 4

Marketing Research Online Community

情報の

拡がりレベルと

情報の中身・

長さの関係性

を探る

分散分析

15要素分類

IBM SPSS

Statistics 20

相関分析

slide44

仮説検証~分析結果~

  • 抽出要素 出現回数
  • 拡がりレベルとの関係性
    • 分散分析結果
      • レベルに伴う増加・減少要素→仮説採択・棄却
    • 相関分析結果
      • レベルと情報量の相関なし
  • 頑健性の検証結果
  • 拡がる情報の要素

  =情報の中身に注目する重要性

slide45

仮説検証~分析結果~

仮説1

情報の拡がりレベルが高くなるにつれて

情報の中身に関するコメントが増加する

1-1 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する

1-2 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する

1-3 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する

1-4 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する

1-5 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する

1-6 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する

1-7 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する

1-8 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する

1-9 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する

1-10 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する

1-11 情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する

1-12 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する

1-13 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する

1-14 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する

1-15 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

slide46

仮説検証~要素抽出結果~

IBM SPSS Text Analytics

for Surveys Japanese 4

有効コメント数

241コメント

15要素分類

出現回数

拡がりレベル

分散分析

slide47

仮説検証~分散分析結果~

形状

価格

身近感

効用

ポジティブ

ネガティブ

対立

slide48

仮説検証~分散分析結果~

拡がりレベルが上がるにつれて・・・

減少

減少

価格

増加

形状

身近感

slide49

仮説検証~分散分析結果~

拡がりレベルが上がるにつれて・・・

増加

増加

効用

ネガティブ

減少

増加

ポジティブ

対立

slide50

仮説検証~ノンパラメトリック検定~

増減が見られた要素では全て5%水準で有意

→検定の結果、分散分析は正当であった

slide51

仮説検証~分散分析結果まとめ~

効用

身近感

対立

増加

ネガティブ

価格

減少

ポジティブ

slide52

仮説検証~分散分析結果まとめ~

仮説1

情報の拡がりレベルが高くなるにつれて

情報の中身に関するコメントが増加する

1-1 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する

1-2 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する

1-3 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する

1-4 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する

1-5 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する

1-6 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する

1-7 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する

1-8 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する

1-9 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する

1-10 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する

1-11 情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する

1-12 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する

1-13 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する

1-14 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する

1-15 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

slide53

仮説検証~分散分析結果まとめ~

仮説1

情報の拡がりレベルが高くなるにつれて

情報の中身に関するコメントが増加する

1-1 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する

1-2 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する

1-3 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する

1-4 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する

1-5 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する

1-6 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する

1-7 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する

1-8 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する

1-9 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する

1-10 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する

1-11 情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する

1-12 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する

1-13 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する

1-14 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する

1-15 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

slide54

仮説検証~分析結果~

仮説2

情報の拡がりレベルが異なると

情報量に差が生じる

情報量

slide55

仮説検証~相関分析結果~

相関分析

曲線相関なし

拡がりレベルと情報量

の相関なし

slide56

仮説提唱

仮説2

情報の拡がりレベルが異なると

情報量に差が生じる

棄却

情報量

2-1

2-2

情報量が少ないほど、

情報の拡がりレベルは高くなる。

情報量が多いほど、

情報の拡がりレベルは高くなる。

slide57

仮説検証~頑健性調査~

本調査

身近感

効用

ネガティブ

対立

増加

価格

ポジティブ

減少

拡がりレベルと情報量の相関なし

slide58

仮説検証~頑健性調査~

頑健性調査

テキストデータ

IBM SPSS Text Analytics

for Surveys Japanese 4

情報の

拡がりレベルと

情報の中身・

長さの関係性

を探る

分散分析

15要素抽出

IBM SPSS

Statistics 20

相関分析

slide59

頑健性仮説検証~要素抽出結果~

頑健性調査

テキストデータ

IBM SPSS Text Analytics

for Surveys Japanese 4

情報の

拡がりレベルと

情報の中身・

長さの関係性

を探る

15要素抽出

IBM SPSS

Statistics 20

分散分析

相関分析

slide60

 頑健性仮説検証~分散分析結果~

テキストデータ

IBM SPSS Text Analytics

for Surveys Japanese 4

情報の

拡がりレベルと

情報の中身・

長さの関係性

を探る

15要素抽出

価格 身近感 効用 おすすめ

ポジティブ ネガティブ 対立

IBM SPSS

Statistics 20

分散分析

相関分析

slide61

 頑健性仮説検証~分散分析結果~

身近感 効用 

ネガティブ 対立

増加

減少

価格 ポジティブ

slide62

 頑健性仮説検証~相関分析結果~

テキストデータ

IBM SPSS Text Analytics

for Surveys Japanese 4

情報の

拡がりレベルと

情報の中身・

長さの関係性

を探る

曲線相関なし

15要素抽出

IBM SPSS

Statistics 20

拡がりレベルと情報量

の相関なし

分散分析

相関分析

slide63

 頑健性仮説検証~分析結果まとめ~

本調査

頑健性調査

身近感

効用

ネガティブ

対立

増加

価格

ポジティブ

減少

拡がりレベルと情報量の相関なし

slide64

仮説検証~分析結果総まとめ~

頑健

身近感

効用

ネガティブ

対立

増加

拡がりレベルと情報量の相関なし

価格

ポジティブ

減少

slide65

仮説検証~分析結果総まとめ~

頑健

身近感

効用

ネガティブ

対立

増加

拡がりレベルと情報量の相関なし

価格

ポジティブ

減少

「ネガティブ」は拡がるが購買につながらない

拡がる要素は・・・

身近感

効用

対立

slide66

  新規提案

身近感

効用

対立

拡がる要素

を通じて情報が拡がりやすい

購買率もUP

認知度がUP

slide67

  新規提案①

効用

対立

を訴求する商品

*Product*

オリジナル豆乳

「豆乳に投入~私だけの元気のひみつ~」

*Promotion*

店頭で、その日の気分・体調に

合わせてカスタマイズが可能

*Place*

コンビニエンスストア

slide68

  新規提案①

コンビニであなたのお好みカスタマイズ

フルーツ・野菜・プロテイン…

今日のあなたは何味気分?

あなた専用

健康ドリンク

作っちゃおう!

豆乳

効用

対立

健康ドリンク

体に良い

自分好みに

=○○派

☆豆乳に投入☆

~私だけの元気のひみつ~

slide69

  新規提案②

身近感

対立

を訴求する商品

*Product*

アイスクリーム「どっちをあいす?」

*Promotion*

懐かしのキャラクターを起用

*Place*

コンビニエンスストア

slide70

  新規提案②

こしあん?

対立

身近感

温or冷あんこ

かぶりつきorスプーン

つぶあんorこしあん

慣れ親しんだキャラクター

つぶあん?

slide71

  新規提案

私は、あったかつぶあん派♪

あったか冷たいの組合わせは最強♪

でも、あんこはやっぱりこしあんでしょ!

新発売!

どっちをあいす♥

僕もこしあんすき~♪

そんなアイスあるんだ!今度買ってみよ!

クチコミが

自然発生

購買率もUP

認知度がUP

slide72
まとめ

SNS研究におけるMROC調査の可能性

SNSにおいて拡がる要素が明らかに

SNSクチコミを生かす商品・販促方法の提案

今後のSNS発展に伴い、

  企業の新たなマーケティング手段に

slide73
参考文献

清水聰[1999]『新しい消費者行動』千倉書房

清水聰[2004]『消費者視点の小売戦略』千倉書房

清水聰[2006]『戦略的消費者行動論』千倉書房

田中洋・清水聰[2006]『消費者・コミュニケーション戦略』有斐閣アルマ

DNPメディアバリュー研究チーム・清水聰[2007]『「コミュニケーション型生活者」を探せ!』日経BP企画

宮田加久子・池田謙一・金宰輝・繁桝江里・小林哲郎[2008]『ネットが変える消費者行動 クチコミの影響力の実証分析』NTT出版

二瓶喜博[2000]『うわさとくちコミマーケティング』創成社

エマニュエル・ローゼン(訳:濱岡豊)[2002]『クチコミはこうしてつくられる-おもしろさが伝染するバズ・マーケティング-』

池田謙一[2010]『クチコミとネットワークの社会心理』東京大学出版会日本経済新聞社

金森剛[2009]『ネットコミュニティの本質』白桃書房

武田隆[2011]『ソーシャルメディア進化論』ダイヤモンド社

トライバルメディアハウス・クロスマーケティング[2012]『ソーシャルメディア白書2012』翔泳社

杉本徹夫[1997]『消費者理解のための心理学』福村出版

本田哲也[2007]『その1人が30万人を動かす! 影響力を味方につけるインフルエンサー・マーケティング』東洋経済新報社

佐々木美加[2005]『協調か対立か コンピューターコミュニケーションの社会心理学』ナカニシヤ出版

喜山荘一[2005]『一億総マーケター時代の聞く技術 「明日の売れ筋」をつかむプログラム』阪急コミュニケーションズ

恩蔵直人[2007]『コモディティ化市場のマーケティング論理』有斐閣

小田利勝[2007]『ウルトラ・ビギナーのためのSPSSによる統計解析入門』プレアデス出版

竹原卓真[2007]『SPSSのススメ』北大路書房

安藤和代[2012]「ソーシャルメディアとクチコミマーケティング」『CUC view & vision』 33巻

池田謙一・小林哲郎・繁桝江里[2004]「ネットワークを織りなす消費者:

「孤立した消費者像」を越えるインターネット活用調査とその理論」『マーケティングジャーナル』91,pp.18-30

濱岡豊[1994]「クチコミの発生と影響のメカニズム」『消費者行動研究』2,1,pp.29-73

田路則子[2002]「クチコミ伝播のプロセスとジレンマ」『マーケティングジャーナル』85,pp.30-42

濱岡豊・片平秀貴[1997]「信頼の形成過程の情報システムモデル:クチコミの影響のメカニズム」

『マーケティング・サイエンス』5,1-2,pp.19-38

濱岡豊[1993]「消費者間相互依存/相互作用」『マーケティング・サイエンス』Vol.2, No.1,2, pp.60-85

山本晶[2007]「クチコミのキーパーソンとその発見方法」『マーケティングジャーナル』27,3,pp.125-131

森直樹[2012]「変化する生活者の消費行動

―ソーシャルメディアは消費行動プロセスをどう変化させたのか?」『宣伝会議』No.842,pp.95-97

日本経済新聞[2012]『「食べログ」にやらせ投稿、カカクコム、悪質業者に法的措置も。』1月5日朝刊 

38ページ日経ビジネス[2011]『No.2が語るビジョン 広がる「友人知」の世界』60~61ページ

slide74

参考文献

渋谷明子・志岐裕子・李光鎬・小城英子・上瀬由美子・萩原滋[2012]

「SNS 利用者のコミュニケーションとテレビウェブ・モニター調査(2011 年2 月)の報告」

『メディア・コミュニケーション〔研究所紀要〕』No.62http://www.mediacom.keio.ac.jp/publication/pdf2012/shibuya.pdf

濱岡豊[2012]『Twitter におけるリツイート(RT)回数の規定要因』http://www.gcoe-econbus.keio.ac.jp/pdf/dp/DP2011-028.pdf

松村真宏、山本晶[2011]「ブログ空間におけるインフルエンサーおよび消費者インサイトの発見」『季刊マーケティングジャーナル』

Vol.30 No.3株式会社アイスタイル[2012] @cosmeサイトデータ資料 http://www.cosme.net

日経電子版[2012]『インフルエンサー理論は幻想か 

代わりに重要視される「グループ理論」』http://www.nikkei.com/article/DGXNASFK11022_R11C12A0000000/

総務省[2012]情報通信白書平成24年度版http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h24/pdf/n2030000.pdf

総務省[2011]情報通信白書平成23年版http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h23/pdf/n3020000.pdf

日本分析化学会[2010]おいしさのぶんせきhttp://www.jsac.or.jp/bunseki/pdf/bunseki2010/201008kougi.pdf

清水聰[2012]「循環型マーケティングへの転換―新しい時代の消費者行動モデルの構築―」『AD STUDIES』Vol.39,pp.12-17

http://www.yhmf.jp/pdf/activity/adstudies/vol_39_01_03.pdf

濱岡豊[2007]「バズ・マーケティングの展開」『AD STUDIES』Vol.20,pp.5-10

http://www.yhmf.jp/pdf/activity/adstudies/vol_20_01_02.pdf

澁谷覚[2007]「ネット上の消費者情報探索とネット・クチコミのマーケティング利用」『AD STUDIES』Vol.20,pp.11-15

http://www.yhmf.jp/pdf/activity/adstudies/vol_20_01_03.pdf

石井健一[2011]

『「強いつながり」と「弱いつながり」の SNS―利用と満足の視点からみた 5 つのソーシャル・ネットワーキング・サービスの比較―』

http://www.jotsugakkai.or.jp/doc/taikai2011/K1Ishii.pdf

石井健一[2011]『FacebookとTwitterの発言における特徴語の比較』

http://www.sk.tsukuba.ac.jp/SSM/libraries/pdf1276/1279.pdf

電通ソーシャルメディアラボ[2011] ソーシャルメディアが企業ブランド・消費に与える影響調査

http://www.dentsu.co.jp/news/release/2011/pdf/2011121-1025.pdf

NTTレゾナント[2012] 「購買行動におけるクチコミの影響」に関する調査

http://research.goo.ne.jp/database/data/001430/index.html

日経リサーチ[2010] ツイッターの返信・転送比率に先行指標性~ツイッター分析でみる「食べるラー油ブーム」のクチコミ分析~

http://www.nikkei-r.co.jp/news/release/pdf/newsrelease20100908nikkei-r.pdf

ICT総研[2012] SNS利用動向・広告活用に関する調査

http://www.ictr.co.jp/topics_20111227.html

slide75
参考文献

インターネットメディア総合研究所[2012] ソーシャルメディア調査報告書2012

http://r.impressrd.jp/iil/

株式会社マーケティング・コミュニケーションズ[2008]『消費者が持つ“自分だけのメディア”~口コミを受信する消費者の実態~』

http://www.mcto.co.jp/makicomi/report/005.pdf

ネットエイジアリサーチ[2011]『ブロガーが見た「ツイッター」「フェイスブック」~ブロガー1,000人に聞いた利用状況と使い分け~』

http://www.mobile-research.jp/investigation/research_date_110404.html

ITmedia Inc.[2010]『Twitterを利用したインフルエンサ・マーケティング』

http://blogs.itmedia.co.jp/assioma/2010/02/twitter-ee97.html

Techwave.jp[2012]『インフルエンサーより「仲のいい少人数グループ重視」の時代へ』

http://techwave.jp/archives/51739226.html

MediaSabor[2008]『米P&Gが人気ママブロガーを起用 進むインフルエンサー・マーケティング』

http://mediasabor.jp/2008/07/pg.html

ICT Headline[2012]『国内Twitterの利用動向、1月は昨年比187%で月間10億ツイート』http://ict.pken.com/2012/02/twitter_biglobe_january/SUNMEDIA[2012]『なぜ、Twitterに「消費者の声」が集まるの?』

http://media.marsdesign.co.jp/%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%83%9E%E3%82%AC%E3%82%B8%E3%83%B3/%E3%81%AA%E3%81%9C%E3%80%81twitter%E3%81%AB%E3%80%8C%E6%B6%88%E8%B2%BB%E8%80%85%E3%81%AE%E5%A3%B0%E3%80%8D%E3%81%8C%E9%9B%86%E3%81%BE%E3%82%8B%E3%81%AE%EF%BC%9F.html

Paul Adams[2011] Grouped: How small groups of friends are the key to influence on the social web, New Riders

Robertson,T.S.[1971] Innovative Behavior And Communications, Holt, Rinehart and Winston

Dichter,E.[1966] How word of mouth advertising works. Harvard Business Review 44, pp.147-166

Engel,J.F.,Blackwell,R.D.&Miniard,P.W.[1995] Cousumer behavior. 8th edition. Fort Worth: Dryden Press.

Hennig-Thurau,T.,Gwinner,K.P.,Walsh,G,&Gremler,D.D.[2004] Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: What motivates consumers to articulate themselves on the Internet? Journal of Interactive Marketing, 18,1,pp.38-52

H.H.Hyman[1942] The Psychology of Status, Archives of Psychology Vol.269, pp.94-102

F.S.Bourne[1957] Group Influence In Marketing And Public Relations, R.Likert, S.P.Hayers,Jr.ed.,some Applications of Behavioural Research, pp.207-257

C.W.Park,V.P.Lessig[1977] Students and Housewives: Differences in Susceptibility to Reference Group Inference, Journal of Consumer Research, Vol.4.September,pp.102-110

J.Jacoby[1976] Consumer Psychology: An Octennium, Annual Review of Psychology Vol.27, pp.331-358

J.N.Sheth,A.Parvatiyar[1995] Relationship Marketing in Cousumer Markets: Antecedents and Consequences, Journal of the Academy of Marketing Science Vol.23, No.4, pp.255-271

slide76

ご清聴

ありがとうございました

twitter1

ついコミマーケティング  ~Twitterのクチコミ情報の           内容に関する研究~ついコミマーケティング  ~Twitterのクチコミ情報の           内容に関する研究~

慶應義塾大学 清水聰研究会

佐久間班

安仲 健太  斉藤 友香理

佐久間 静香   吉尾 遥奈

slide78

るんる 

@harunru

インフルエンサーマーケティング活用例

赤ちゃんの眠りを妨げない紙おむつを売りたい

赤ちゃんの睡眠実態調査結果をプレリリース

マスメディア

インフルエンサー

赤ちゃんの

睡眠の大切さ

啓もう活動

自身の関心事

として情報発信

個人

インフルエンサー

キー

インフルエンサー

slide79
  新規提案③

清水屋の

こだわりチョコクッキー

清水屋の

こだわりチョコクッキー

清水屋の

こだわりチョコクッキー

清水屋の

こだわりチョコクッキー

死に筋商品を救い出せ♥

Chocolate

Biscuit

Chocolate

Biscuit

Chocolate

Biscuit

Chocolate

Biscuit

生協★生き残り選手権

バター不使用で

とってもヘルシー♥

砂糖控えめで

甘すぎない♡

身近感

白組

清水屋の

こだわり

チョコクッキー

紅組

トオミミ製菓の

Chocolate

Biscuit

対立

投票箱

VS

いつもよく行く

生協店舗

どちらの商品を

残したいか

slide80
  新規提案③

身近感

対立

を訴求する商品

*Product*

店舗内で売れていない死に筋商品

*Promotion*

死に筋商品2つを対決させる

*Place*

大学生協店舗

slide81

頑健性の検証 分散分析結果

飲料に関する

110コメントから

テキストマイニングで

15要素の単語を抽出

拡がりレベル

slide82

仮説提唱 頑健性調査

価格

身近感

効用

おすすめ

ポジティブ

ネガティブ

対立

slide83

頑健性の検証 分散分析結果

拡がりレベルが

上がるにつれて・・・

「価格」は

    減少傾向

「身近感」

「効用」は

    増加傾向

slide84

頑健性の検証 分散分析結果

拡がりレベルが

上がるにつれて・・・

「ポジティブ」は

      減少傾向

「ネガティブ」

「対立」は

     増加傾向

slide85
仮説提唱 頑健性調査

仮説1

情報の拡がりレベルが高くなるにつれて

情報の中身に関するコメントが増加する

1-1 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する

1-2 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する

1-3 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する

1-4 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する

1-5 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する

1-6 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する

1-7 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する

1-8 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する

1-9 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する

1-10 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する

1-11 情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する

1-12 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する

1-13 情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する

1-14 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する

1-15 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

slide86

頑健性の検証 分散分析結果

効用

身近感

対立

増加

ネガティブ

価格

ポジティブ

減少

slide87

ノンパラメトリック検定

増減が見られた要素では5%水準で有意

(ポジティブは10%水準)

→検定の結果、分散分析は正当であった

slide88

頑健性の検証結果

小仮説

情報の拡がりレベルが高くなるにつれて

情報の中身に関するコメントが増加する

slide89

   仮説検証

仮説2

情報の拡がりレベルが異なると

情報量に差が生じる

slide90

相関分析結果

拡がりレベルと情報量

の相関なし

曲線相関なし

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クチコミ研究

クチコミは

消費者の購買前後の行動に

プラスの影響を与える。

クチコミは消費者にとって不確実性を低下させてくれるため

購買の意思決定に強い影響を与える。濱岡(1994)

商品購買後でも他の人々と商品について情報交換をする

ことによりその購買の正当性を確認したがる。 宮田(2008)

情報発信者が

「経験利用者>専門知識を持つ人>常連>メーカー」

という順でその情報の信憑度が高くなる。宮田・池田(2001)