(57)【要約】      （修正有）【課題】適切なマーケティング活動のためのセグメントの分析を簡便に実施するマーケティング支援システム、マーケティング支援方法及びプログラムを提供する。【解決手段】マーケティング支援システムにおいて、マーケティング対象の属する製品及びサービスの分野における需要者に対して実施したアンケート情報を取得する取得部と、複数のセグメントのいずれかに割り当てる割当部と、複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに割り当てられた回答者を属性別に集計する集計部と、集計部の集計結果を異なるセグメントの間で比較するように表示させる出力部と、を具備する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
マーケティング対象の属する製品及びサービスの分野における需要者に対して実施した、当該分野に属するブランドの認知、使用体験、使用頻度及び利用意向に関するアンケートの回答結果及び前記アンケートの回答者の属性を含む、アンケート情報を取得する取得部と、
前記回答結果に基づいて、前記回答者を、少なくとも前記ブランドの使用頻度に基づいて予め設定された、ロイヤルユーザ、現在顧客、過去顧客、見込み客及びブランド非認知ユーザに関するセグメントのうち、前記ロイヤルユーザ、前記現在顧客、前記過去顧客、前記見込み客からなるセグメントの各々を、前記ブランドの利用意向に基づいて二分したセグメント及び前記ブランド非認知ユーザに関するセグメントからなる複数のセグメントのいずれかに割り当てる割当部と、
前記複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに割り当てられた前記回答者を属性別に集計する集計部と、
前記集計部の集計結果を異なるセグメントの間で比較するように表示させる出力部と、
を具備するマーケティング支援システム。
【請求項２】
前記出力部は、前記集計結果を実施時期の異なるアンケートとの間でも比較するように表示させる、請求項１に記載のマーケティング支援システム。
【請求項３】
演算装置及び記憶装置を含むコンピュータが、
マーケティング対象の属する製品及びサービスの分野における需要者に対して実施した、当該分野に属するブランドの認知、使用体験、使用頻度及び利用意向に関するアンケートの回答結果及び前記アンケートの回答者の属性を含む、アンケート情報を取得するステップと、
前記回答結果に基づいて、前記回答者を、少なくとも前記ブランドの使用頻度に基づいて予め設定された、ロイヤルユーザ、現在顧客、過去顧客、見込み客及びブランド非認知ユーザに関するセグメントのうち、前記ロイヤルユーザ、前記現在顧客、前記過去顧客、前記見込み客からなるセグメントの各々を、前記ブランドの利用意向に基づいて二分したセグメント及び前記ブランド非認知ユーザに関するセグメントからなる複数のセグメントのいずれかに割り当てるステップと、
前記複数のセグメントのそれぞれについて、当該するセグメントに割り当てられた前記回答者を属性別に集計するステップと、
前記集計するステップの集計結果を異なるセグメントの間で比較するように表示させるステップと、
を実行するマーケティング支援方法。
【請求項４】
演算装置及び記憶装置を含むコンピュータに対して、
マーケティング対象の属する製品及びサービスの分野における需要者に対して実施した、当該分野に属するブランドの認知、使用体験、使用頻度及び利用意向に関するアンケートの回答結果及び前記アンケートの回答者の属性を含む、アンケート情報を取得するステップと、
前記回答結果に基づいて、前記回答者を、少なくとも前記ブランドの使用頻度に基づいて予め設定された、ロイヤルユーザ、現在顧客、過去顧客、見込み客及びブランド非認知ユーザに関するセグメントのうち、前記ロイヤルユーザ、前記現在顧客、前記過去顧客、前記見込み客からなるセグメントの各々を、前記ブランドの利用意向に基づいて二分したセグメント及び前記ブランド非認知ユーザに関するセグメントからなる複数のセグメントのいずれかに割り当てるステップと、
前記複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに割り当てられた前記回答者を属性別に集計するステップと、
前記集計するステップの集計結果を異なるセグメントの間で比較するように表示させるステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マーケティング支援システム、マーケティング支援方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、下記の特許文献１は、小売業者の製品オファーを作成し消費者に通知するための方法を開示している。この方法は、店舗または小売業者のロイヤルティと製品のロイヤルティの双方を組み合わせることにより、特定の消費者および消費者群を識別して販売する方法である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００８−５２１１４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、効果的なマーケティング活動のためには、顧客セグメントに応じて適切にアプローチすることが重要である。例えば、特定のセグメントに対するアプローチを他のセグメントにも展開することは、マーケティング戦略として適切ではない。
【０００５】
ただし、顧客セグメントに応じたアプローチの策定及びその前提としてのセグメント分析は容易でなく、手間が掛かる。
【０００６】
本発明は、このような背景を鑑みてなされたものであり、適切なマーケティング活動のためのセグメントの分析を簡便に実施することができるツールの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するための本発明の主たる発明は、マーケティング支援システムであって、マーケティング対象の属する製品及びサービスの分野における需要者に対して実施した、当該分野に属するブランドの認知、使用体験、使用頻度及び利用意向に関するアンケートの回答結果及び前記アンケートの回答者の属性を含む、アンケート情報を取得する取得部と、前記回答結果に基づいて、前記回答者を、少なくとも前記ブランドの使用頻度に基づいて予め設定された、ロイヤルユーザ、現在顧客、過去顧客、見込み客及びブランド非認知ユーザに関するセグメントのうち、前記ロイヤルユーザ、前記現在顧客、前記過去顧客、前記見込み客からなるセグメントの各々を、前記ブランドの利用意向に基づいて二分したセグメント及び前記ブランド非認知ユーザに関するセグメントからなる複数のセグメントのいずれかに割り当てる割当部と、前記複数のセグメントのそれぞれについて、当該セグメントに割り当てられた前記回答者を属性別に集計する集計部と、前記集計部の集計結果を異なるセグメントの間で比較するように表示させる出力部と、を具備することとする。
【０００８】
その他本願が開示する課題やその解決方法については、発明の実施形態の欄及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、セグメント分析を容易に行うことができる。したがって、仮説作りを容易にし、効果的なマーケティング活動を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本実施形態における利用者端末１０、マーケティング支援システム２０及びアンケートシステム３０を含むシステムの全体構成例を示す図である。
【図２】マーケティング支援システム２０として用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】マーケティング支援システム２０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図４】顧客のセグメントの一例を示す図である。
【図５】顧客のセグメントの他の例を示す図である。
【図６】アンケートの一例を示す図である。
【図７】アンケートの回答から顧客をセグメントに割り当てる方法の一例を示すフロー図である。
【図８】各セグメントのユーザー数の算出手法の一例を示す図である。
【図９】出力される表示の一例を示す図である。
【図１０】出力される表示の別の例を示す図である。
【図１１】出力される表示の更に別の例を示す図である。
【図１２】出力される表示の他の例を示す図である。
【図１３】出力される表示の更に他の例を示す図である。
【図１４】出力される表示の他の例を示す図である。
【図１５】出力される表示の他の例を示す図である。
【図１６】マーケティング支援システム２０の動作の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係るマーケティング支援システムについて説明する。ただし、本発明は、これに限定されるものではない。
【００１２】
本実施形態におけるシステムの全体構成例を説明する。
図１は、本実施形態における利用者端末１０、マーケティング支援システム２０及びアンケートシステム３０を含むシステムの全体構成例を示す図である。利用者端末１０及びアンケートシステム３０はそれぞれ、マーケティング支援システム２０と有線又は無線で通信可能に接続されている。
【００１３】
本実施形態では、利用者端末１０、マーケティング支援システム２０及びアンケートシステム３０が互いに独立していることを想定している。ただし、利用者端末１０がマーケティング支援システム２０を含んでもよいし、またマーケティング支援システム２０がアンケートシステム３０を含んでもよい。
【００１４】
利用者端末１０は、例えばマーケティング活動を行う者（利用者）が使用するコンピュータであり、１台でもよいし複数台で構成されてもよい。ここでマーケティング活動は、マーケティングに関する計画の策定、実行、評価及び改善の全過程を含むものとする。
【００１５】
利用者端末１０は、マーケティング支援システム２０から分析結果を受信し、表示する。ここで表示とは、例えばディスプレイへの表示、プリンタによる印刷など、情報の出力全般を指すものとする。
【００１６】
次いで、マーケティング支援システム２０は、利用者によるマーケティング活動を支援する１台又は複数台のコンピュータである。マーケティング支援システム２０の具体的な構成及び動作については追って述べる。
【００１７】
アンケートシステム３０は、マーケティング支援システム２０にアンケート情報を提供するコンピュータであり、例えば調査会社、広告会社又は利用者のサーバである。ここで、アンケート情報は、マーケティング支援システム２０によるセグメント分析の基礎資料となるものであり、例えばアンケートに含まれる質問、その質問に対応する回答者の回答、及び、回答者の属性を示す情報（属性情報）を含む。アンケート情報は、所定の時間間隔（例えば１か月、６か月、１年など）ごとに収集され、蓄積されるものとする。
【００１８】
ここでセグメントの数は、例えば５つ、９つのように予め設定されているものとする。具体的には、図４に示すように、特定のブランドの認知の有無、そのブランドの使用（利用）の有無、そのブランドの使用の継続の有無及び使用頻度といった顧客体験に応じて、ロイヤルユーザー、現在顧客、過去顧客、見込み客及びブランド非認知の５つのセグメントに分類してもよい。あるいは、図５に示すように、更にそのブランドの利用意向（購入意向）の有無（高低）に応じて、ロイヤルユーザー、現在顧客、過去顧客及び見込み客の４セグメントをそれぞれ二分し、合計９つのセグメントとしてもよい。
【００１９】
本実施形態では、アンケートの回答者を５セグメント又は９セグメントに振り分けるために、アンケートの回答結果を利用する。アンケートは、マーケティング対象となる製品Ａ（サービスを含む）に属する複数のブランドについて問うものである。ここで、製品Ａとしては、例えば自動車、化粧品、インターネットニュースサイトなどがあり、また、ブランドとしては、例えば自動車であれば、トヨタ（商標）、日産（商標）、ホンダ（商標）等である。
【００２０】
アンケートにおける質問の一例を挙げると、図６に示すように、回答者に対して、自己が知っている製品Ａのブランド、利用したことのある製品Ａのブランド、及び現在利用している製品Ａのブランドをそれぞれ選択してもらうとともに、現在利用している製品Ａのブランドを以前も利用したことがあるかを問うものである。これらの質問は、回答者に顧客体験を問うものであり、これらの質問への回答に基づいて各回答者が５セグメントのいずれかに割り当てられる（図７参照）。
【００２１】
また、アンケートは、回答者に対して、今後利用したいと思う製品Ａのブランドを選ばせてもよく、特定のブランドに対する回答者の利用意向を確認することができる。これにより、例えば図７のフローに従い、回答者を９セグメントのいずれかに割り当てることができる。
【００２２】
更に、アンケートは、回答者に対して属性情報の提供を求める。属性情報としては、例えば年齢層、性別、居住地、家族構成、職業、所得などの人口統計学的属性のほか、心理学的属性、地理学的属性及び行動学的属性を含んでもよい。心理学的属性、地理学的属性及び行動学的属性は、例えば、あるブランドを知ったきっかけ、あるブランドを好きな理由、あるブランドに対する印象や、回答者のメディア習慣、ある商品に対する評価などである。
【００２３】
ここで、回答者のセグメントへの割当てはマーケティング支援システム２０の役割であるが、説明の便宜上、ここで述べておく。例えば図７に示すように、まず、知っている製品Ａのブランドを選択する問いに対して、回答結果にマーケティング対象のブランドが含まれているかどうかを判定する。回答結果に対象ブランドが含まれていない場合には、マーケティング支援システム２０は、該当する回答者を非認知・非使用のセグメントに割り当てる。逆に、知っているブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれていると、マーケティング支援システム２０は、使用したことのあるブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれているかどうかを判定する。
【００２４】
そして、使用したことのあるブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれていない場合には、マーケティング支援システム２０は、この回答者を５セグメントにおける見込み客として位置付ける。併せて、今後使用したいブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれているかどうかに応じて、マーケティング支援システム２０は、この回答者を９セグメントにおける潜在ターゲット又は非潜在ターゲットに振り分ける。逆に、使用したことのあるブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれていると、マーケティング支援システム２０は、現在使用しているブランドの問いに対する回答中に対象ブランドが含まれているかどうかを判定する。
【００２５】
次いで、現在使用しているブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれていない場合には、マーケティング支援システム２０は、この回答者を過去顧客として位置付ける。併せて、今後使用したいブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれているかどうかに応じて、マーケティング支援システム２０は、この回答者を潜在ユーザー又は非潜在ユーザーに振り分ける。逆に、現在使用中のブランドの問いに対する回答中にマーケティング対象が含まれている場合、マーケティング支援システム２０は、マーケティング対象の過去の利用の有無を判定する。
【００２６】
次に、回答者がマーケティング対象を過去に利用したことがない場合、マーケティング支援システム２０は、この回答者を現在顧客として位置付ける。併せて、今後使用したいブランドの問いに対する回答にマーケティング対象が含まれているかどうかに応じて、マーケティング支援システム２０は、この回答者を潜在ロイヤルユーザー又は一過性ユーザーに振り分ける。
【００２７】
そして、マーケティング対象の過去の利用がある場合、マーケティング支援システム２０は、今後使用したいブランドの問いに対する回答にマーケティング対象が含まれているかどうかに応じて、この回答者を積極的ロイヤルユーザー又は消極的ロイヤルユーザーに振り分ける。このようにしてアンケートの回答者をいずれかのセグメントに割り当てることができる。
【００２８】
次いで、マーケティング支援システム２０の構成を詳細に説明する。
図２は、マーケティング支援システム２０として用いられるコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。マーケティング支援システム２０は、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、記憶装置２０３及び通信インターフェース２０４を含んで構成されている。
【００２９】
ＣＰＵ２０１は、各種プログラムをメモリ２０２に読み出して実行することで、追って述べるマーケティング支援システム２０の各種機能を実現する。記憶装置２０３は、各種のデータやプログラムを記憶する、例えばハードディスクドライブやソリッドステートドライブ、フラッシュメモリなどである。
【００３０】
通信インターフェース２０４は、通信ネットワークに接続するためのインターフェースであり、例えばイーサネット（登録商標）に接続するためのアダプタ、公衆電話回線網に接続するためのモデム、無線通信を行うための無線通信機、シリアル通信のためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）コネクタやＲＳ２３２Ｃコネクタなどである。
【００３１】
なお、マーケティング支援システム２０は、データを入力する、例えばキーボードやマウス、タッチパネル、ボタン、マイクロフォンなどの入力装置（図示せず）、及び、データを出力する、例えばディスプレイやプリンタ、スピーカなどの出力装置（図示せず）を含んでいてもよい。
【００３２】
図３は、マーケティング支援システム２０のソフトウェア構成例を示す図である。
マーケティング支援システム２０は、取得部２１１、割当部２１２、集計部２１３及び出力部２１４の各機能部を含んでいる。
【００３３】
取得部２１１は、アンケートシステム３０から、アンケートの回答結果を示す回答情報、及び、各回答者の属性を示す属性情報を取得する。回答情報及び属性情報については先に詳しく述べた。
【００３４】
割当部２１２は、回答情報に基づいて、各回答者を予め設定された複数のセグメントのいずれかに割り当てる。セグメントへの割当の手順は、先に図７との関係で詳しく述べた。
【００３５】
集計部２１３は、セグメント毎に、当該セグメントに割り当てられた回答者の属性を集計する。ここで属性情報の集計は、以下に述べる回答率に基づいて行うことができる。
【００３６】
回答率について図８の例で説明すると、あるアンケートにおいて、回答者Ａ〜Ｅが、ブランドＡ〜Ｄ及びマーケティング対象（図８の「当該ブランド」）を含む製品Ａのブランドの中から、利用意向のあるブランドを選択するものとする。ここで回答者は、複数のブランドを選択することができる。この場合、当該ブランドの回答率は、アンケート全体における延べ選択数１４に対する、当該ブランドの延べ選択数３の割合で表され、図８の例では２１．４％である。
【００３７】
また、統計情報を用いることで当該ブランドの利用意向が高いユーザーの数を算出することができる。例えば製品Ａのユーザーが１００万人いるとする統計がある場合、当該ブランドを利用する意向の高いユーザーは、１００万人に回答率２１．４％を乗じた２１．４万人と計算できる。
【００３８】
このようにして、セグメントごとに、そのセグメントに属するユーザーのうち、特定の属性（例えば年齢層；男性、女性の別；職業など）を有するユーザーの割合及び人数を算出することができる（図９〜図１５参照）。
【００３９】
そして、出力部２１４は、集計部２１３の集計結果を異なるセグメントの間で比較するように表示させる。また、出力部２１４は、集計結果を実施時期の異なるアンケートとの間でも比較するように表示させてもよい。ここで表示とは、上述した集計結果を、例えば、利用者端末１０のディスプレイに表示させたり、プリンタに印刷させたりすることで可視化することである。表示は、予め設定された表示項目にしたがって行われてもよいし、利用者が利用者端末１０を介して指示した項目について行われてもよいものとする。
【００４０】
ここで、集計結果の可視化の例を図９〜図１５に挙げる。
図９では、５セグメントのそれぞれに属するユーザーの属性構成（男女の別及び年代別）が、異なる２つの時期について示されている。併せて、この２時期におけるユーザーの属性構成の増減が表示されている。図９では、属性構成の増減が変化割合で表示されているが、増減に係るユーザー数で表示されてもよい。
【００４１】
利用者は、この集計結果を異なるセグメントの間で比較することで、セグメントを分けるギャップ（特定の属性を有するユーザーの数又は割合におけるセグメント間での顕著な差異）を見つけ出し、更に深堀することができる。利用者は、例えば図１１のように、図９の一部の属性要素（例えば各セグメントに属する女性ユーザーの数）を切り出してグラフ化したり、図１２のように、より長期間にわたるセグメントの属性構成の推移を可視化したりしてもよい。あるいは、利用者は、例えば図１３のように、例えば非認知ユーザーのセグメントについて、人口統計学的属性以外の他の属性（例えば職業）を切り口とした図や表を表示させることもできる。
【００４２】
あるいは、マーケティング対象となる商品の内容の認知やブランドイメージがセグメント別に可視化されてもよい。例えば、図１４は、ロイヤルユーザーの、マーケティング対象に対するブランドイメージをグラフ化したものである。図１４の例では、男女別にブランドイメージが対比されているが、年齢層、職業、居住地、家族構成、収入などの他の属性に応じた対比でもよい。また、図１５は、ロイヤルユーザーの、マーケティング対象の商品（サービス）の内容の認知度合をグラフ化したものである。図１５の例は、対象商品の内容全般の認知度合を対象としているが、対象商品の特定の機能及び特性の認知度合を可視化することもできる。
【００４３】
９セグメントに対応する集計結果の可視化も同様に行うことができる。例えば図１０は、９セグメントのそれぞれに属する男性ユーザーの数の増減及び増減割合を可視化したものである。
【００４４】
最後に、図１６を参照して、マーケティング支援システム２０の動作を説明する。まずステップＳ１において、マーケティング支援システム２０の取得部２１１は、アンケートシステム３０から、アンケートの回答結果及び回答者の属性を含むアンケート情報を取得する。このとき、異なる時期の分析結果を比較する場合には、取得部２１１は、必要な時期におけるアンケート情報を全て取得する。ただし、マーケティング支援システム２０が過去のアンケート情報を保存している場合には、取得部２１１は、最新のアンケート情報を取得すればよい。
【００４５】
次いで、ステップＳ２において、割当部２１２は、各回答者を、予め設定された複数のセグメントのいずれかに割り当てる。このとき、異なる時期の分析結果を比較する場合には、必要な全ての時期について回答者のセグメントへの割当を行う。ただし、マーケティング支援システム２０が過去の割当結果を保存している場合には、割当部２１２は、最新のアンケート情報について回答者のセグメントへの割当を行えばよい。
【００４６】
そして、ステップＳ３において、集計部２１３は、セグメントごとに、該当する回答者を、予め設定された又は利用者によって指示された属性ごとに集計する。このとき、異なる時期の分析結果を比較する場合には、必要な全ての時期について回答者の集計を行う。ただし、マーケティング支援システム２０が過去の集計結果を保存している場合には、集計部２１３は、最新のアンケート情報について回答者の集計を行えばよい。
【００４７】
ステップＳ４において、出力部２１４は、集計部２１３の集計結果を、予め設定された形式又は利用者が指示した形式にしたがって出力する。なお、セグメント間でユーザーの属性構成に顕著な差異がある場合には、該当する集計結果が例えば着色や太字等で強調されてもよい。
【００４８】
これにより、利用者は、マーケティング対象となるブランドについて、セグメントに分解されて定量化及び可視化された属性情報を得ることができる。したがって、利用者は、マーケティング対象に対するブランドイメージ、ユーザーのメディア習慣、商品評価等の各種属性を、セグメント毎に比較するための作業をオートメーション化した分析ツールを得ることができる。
【００４９】
敷衍すると、利用者は、マーケティング支援システム２０の処理結果をセグメント間で比較し、セグメントを分けるギャップを見つけ出すことで、そのギャップの深掘りを行うための質的調査に役立てることができる。例えば、積極的ロイヤルユーザーと消極的ロイヤルユーザーとの間で、年齢差と「信頼できる」に差があるという分析結果が出たとする。この場合、特定の年齢層に対するコミュニケーションが偏っているか、もしくは、特定の年齢層にしか響かないコミュニケーションを行なっている、との仮説が成りたち得る。そこで、追加的に、それぞれのメディア接触率を比較したり、コンセプトテストをそれぞれのセグメントに行ったりすることで、その仮説の確認を行うことができる。あるいは、更に深掘りして、より具体的な仮説設定を行うことができる。こういった、分析を容易にし、仮説作りを容易にするところに、本実施形態の大きな利便性がある。
【００５０】
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
例えば、
【符号の説明】
【００５１】
１０    利用者端末
２０    マーケティング支援システム
３０    アンケートシステム
２１１    取得部
２１２    割当部
２１３    集計部
２１４    出力部
【図１】
2020166865.tif 000003
【図２】
2020166865.tif 000004
【図３】
2020166865.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2020166865.tif 000013
【図１２】
2020166865.tif 000014
【図１３】
2020166865.tif 000015
【図１４】
2020166865.tif 000016
【図１５】
2020166865.tif 000017
【図１６】
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