(57)【要約】      （修正有）【課題】広告や商品販売・役務提供のプロセスのいずれの段階で問題が生じているかを明確にできるシステムを構築する。【解決手段】アンケート結果取得手段４は、各端末装置４０からの、対象商品及び比較商品についてのアンケート結果を取得して記録する。対象平均適合度算出手段６、比較平均適合度算出手段８は、対象商品・役務及び比較商品・役務について、各回答者からのアンケート結果である適合度を、各項目ごとに平均し、各項目ごとに対象平均適合度、比較平均適合度を算出する。対象割合算出手段１０、比較割合算出手段１２は、対象コンバージョンレート、比較コンバージョンレート、対象リテンションレート、比較リテンションレートを算出する。解析手段１４は、各対象レートを対応する比較レートと比較して、その適切性を判断する。分析結果出力手段１６は、解析手段１４による解析結果を出力する。【選択図】図１
2017027544.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象商品・役務および比較商品・役務について、少なくとも「知名」「購入経験」「継続購入」の各項目に対する適合度を、アンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録するアンケート結果取得手段と、
記録部に記録された対象商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての対象平均適合度を算出する対象平均適合度算出手段と、
記録部に記録された複数の比較商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての比較平均適合度を算出する比較平均適合度算出手段と、
少なくとも、(1)知名項目の対象平均適合度に対する、購入経験項目の対象平均適合度の割合を、対象コンバージョンレートとして算出するか、あるいは(2)購入経験項目の対象平均適合度に対する、継続購入項目の対象平均適合度の割合を、対象リテンションレートとして算出する対象割合算出手段と、
少なくとも、(1)知名項目の比較平均適合度に対する、購入経験項目の比較平均適合度の割合を、比較コンバージョンレートとして算出するか、あるいは(2)購入経験項目の比較平均適合度に対する、継続購入項目の比較平均適合度の割合を、比較リテンションレートとして算出する比較割合算出手段と、
知名項目の対象平均適合度が、所定の割合を超えているかどうかによって知名項目の適切性を判断するとともに、少なくとも、(1)対象コンバージョンレートが比較コンバージョンレートを超えているかどうかによって対象コンバージョンレートの適切性を判断するか、あるいは、(2)対象リテンションレートが比較リテンションレートを超えているかどうかによって対象リテンションレートの適切性を判断する解析手段と、
解析手段の解析結果を出力する解析結果出力手段と、
を備えたマーケティング分析装置。
【請求項２】
マーケティング分析装置をコンピュータによって実現するためのマーケティング分析プログラムであって、コンピュータを、
対象商品・役務および比較商品・役務について、少なくとも「知名」「購入経験」「継続購入」の各項目に対する適合度を、アンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録するアンケート結果取得手段と、
記録部に記録された対象商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての対象平均適合度を算出する対象平均適合度算出手段と、
記録部に記録された複数の比較商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての比較平均適合度を算出する比較平均適合度算出手段と、
少なくとも、(1)知名項目の対象平均適合度に対する、購入経験項目の対象平均適合度の割合を、対象コンバージョンレートとして算出するか、あるいは(2)購入経験項目の対象平均適合度に対する、継続購入項目の対象平均適合度の割合を、対象リテンションレートとして算出する対象割合算出手段と、
少なくとも、(1)知名項目の比較平均適合度に対する、購入経験項目の比較平均適合度の割合を、比較コンバージョンレートとして算出するか、あるいは(2)購入経験項目の比較平均適合度に対する、継続購入項目の比較平均適合度の割合を、比較リテンションレートとして算出する比較割合算出手段と、
知名項目の対象平均適合度が、所定の割合を超えているかどうかによって知名項目の適切性を判断するとともに、少なくとも、(1)対象コンバージョンレートが比較コンバージョンレートを超えているかどうかによって対象コンバージョンレートの適切性を判断するか、あるいは、(2)対象リテンションレートが比較リテンションレートを超えているかどうかによって対象リテンションレートの適切性を判断する解析手段と、
解析手段の解析結果を出力する解析結果出力手段として機能させるためのマーケティング分析プログラム。
【請求項３】
請求項１の装置または請求項２のプログラムにおいて、
前記アンケート結果取得手段は、「理解」「好意」の項目についての適合度もアンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録し、
前記対象割合算出手段は、さらに(3)知名項目の対象平均適合度に対する、理解項目の対象平均適合度の割合を、対象コミュニケーション・コンバージョンレートとして算出し、(4)理解項目の対象平均適合度に対する、好意項目の対象平均適合度の割合を、対象コミュニケーション・リテンションレートとして算出し、
前記比較割合算出手段は、さらに(3)知名項目の比較平均適合度に対する、理解項目の比較平均適合度の割合を、比較コミュニケーション・コンバージョンレートとして算出し、(4)理解項目の比較平均適合度に対する、好意項目の比較平均適合度の割合を、比較コミュニケーション・リテンションレートとして算出し、
前記解析手段は、さらに(3)対象コミュニケーション・コンバージョンレートが比較コミュニケーション・コンバージョンレートを超えているかどうかによって対象コンバージョンレートの適切性を判断し、(4)対象コミュニケーション・リテンションレートが比較コミュニケーション・リテンションレートを超えているかどうかによって対象コミュニケーション・リテンションレートの適切性を判断することを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記アンケート結果取得手段は、「意向」の項目についての適合度もアンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録し、
前記対象割合算出手段は、さらに(5)継続購入項目の対象平均適合度に対する、意向項目の対象平均適合度の割合を、伸張レートとして算出し、
前記解析手段は、伸張レートに基づいて当該商品・役務の将来性を解析することを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項５】
請求項４の装置またはプログラムにおいて、
前記アンケート結果は、イノベータ理論によるイノベータのものを用いることを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかの装置またはプログラムにおいて、
前記比較商品・役務は、シェア上位から選択して、少なくとも合計シェアが７３．１％を超えるように選択されたものであることを特徴とする装置またはプログラム。
【請求項７】
対象商品・役務および比較商品・役務について、少なくとも「知名」を項目として含む心理項目に対する適合度と、少なくとも「購入経験」を項目として含む行動項目に対する適合度を、アンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録するアンケート結果取得手段と、
記録部に記録された対象商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての対象平均適合度を算出する対象平均適合度算出手段と、
記録部に記録された複数の比較商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての比較平均適合度を算出する比較平均適合度算出手段と、
対象商品・役務について、心理項目に属するいずれかの項目の適合度と行動項目に属するいずれかの項目の適合度の比率を、対象心理行動ギャップとして算出する対象ギャップ算出手段と、
比較商品・役務について、心理項目に属する前記いずれかの項目の適合度と行動項目に属する前記いずれかの項目の適合度の比率を、比較心理行動ギャップとして算出する比較ギャップ算出手段と、
対象心理行動ギャップと比較心理行動ギャップとの比較に基づいて、対象心理行動ギャップの適切性を判断する解析手段と、
解析手段の解析結果を出力する解析結果出力手段と、
を備えたマーケティング分析装置。
【請求項８】
マーケティング分析装置をコンピュータによって実現するためのマーケティング分析プログラムであって、コンピュータを、
対象商品・役務および比較商品・役務について、少なくとも「知名」を項目として含む心理項目に対する適合度と、少なくとも「購入経験」を項目として含む行動項目に対する適合度を、アンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録するアンケート結果取得手段と、
記録部に記録された対象商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての対象平均適合度を算出する対象平均適合度算出手段と、
記録部に記録された複数の比較商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての比較平均適合度を算出する比較平均適合度算出手段と、
対象商品・役務について、心理項目に属するいずれかの項目の適合度と行動項目に属するいずれかの項目の適合度の比率を、対象心理行動ギャップとして算出する対象ギャップ算出手段と、
比較商品・役務について、心理項目に属する前記いずれかの項目の適合度と行動項目に属する前記いずれかの項目の適合度の比率を、比較心理行動ギャップとして算出する比較ギャップ算出手段と、
対象心理行動ギャップと比較心理行動ギャップとの比較に基づいて、対象心理行動ギャップの適切性を判断する解析手段と、
解析手段の解析結果を出力する解析結果出力手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、適切なマーケティングを行うための分析システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
生活者のアンケートに基づいて、商品・役務の販売に対する問題を検討して、マーケティング施策につなげる活動が行われている。たとえば、特許文献１では、商品に対する印象などをアンケートとして集計し、当該商品の売上げを予測している。また、特許文献２では、商品購入経験の有無などをアンケートにて質問し、その回答を集計して分析を行うようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−１０９１７９
【特許文献２】特開２００５−７８４８８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来のアンケートでは、アンケート項目のそれぞれの回答について個々に分析を行っているため、現状の把握には適しているが、対応策を導き出すためには十分でなかった。すなわち、商品のイメージが悪いとか良いとか、商品購入経験の有無などを把握することができるものの、当該結果に基づいて、広告や商品販売プロセスのいずれにおいて対処すれば良いのかを明瞭に得ることはできなかった。
【０００５】
そこで、この発明では、広告や商品販売・役務提供のプロセスのいずれの段階で問題が生じているかを明確にできるシステムを構築することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明の独立して適用可能ないくつかの特徴を以下に列挙する。
【０００７】
(1)(2)この発明に係るマーケティング分析装置は、対象商品・役務および比較商品・役務について、少なくとも「知名」「購入経験」「継続購入」の各項目に対する適合度を、アンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録するアンケート結果取得手段と、記録部に記録された対象商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての対象平均適合度を算出する対象平均適合度算出手段と、記録部に記録された複数の比較商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての比較平均適合度を算出する比較平均適合度算出手段と、少なくとも、(1)知名項目の対象平均適合度に対する、購入経験項目の対象平均適合度の割合を、対象コンバージョンレートとして算出するか、あるいは(2)購入経験項目の対象平均適合度に対する、継続購入項目の対象平均適合度の割合を、対象リテンションレートとして算出する対象割合算出手段と、少なくとも、(1)知名項目の比較平均適合度に対する、購入経験項目の比較平均適合度の割合を、比較コンバージョンレートとして算出するか、あるいは(2)購入経験項目の比較平均適合度に対する、継続購入項目の比較平均適合度の割合を、比較リテンションレートとして算出する比較割合算出手段と、知名項目の対象平均適合度が、所定の割合を超えているかどうかによって知名項目の適切性を判断するとともに、少なくとも、(1)対象コンバージョンレートが比較コンバージョンレートを超えているかどうかによって対象コンバージョンレートの適切性を判断するか、あるいは、(2)対象リテンションレートが比較リテンションレートを超えているかどうかによって対象リテンションレートの適切性を判断する解析手段と、解析手段の解析結果を出力する解析結果出力手段とを備えている。
【０００８】
したがって、対象コンバージョンレートまたは対象リテンションレートが適切であるかどうかを、比較コンバージョンレートまたは比較リテンションレートとの比較において決定することができる。
【０００９】
(3)この発明に係るマーケティング分析装置は、アンケート結果取得手段は、「理解」「好意」の項目についての適合度もアンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録し、対象割合算出手段は、さらに(3)知名項目の対象平均適合度に対する、理解項目の対象平均適合度の割合を、対象コミュニケーション・コンバージョンレートとして算出し、(4)理解項目の対象平均適合度に対する、好意項目の対象平均適合度の割合を、対象コミュニケーション・リテンションレートとして算出し、比較割合算出手段は、さらに(3)知名項目の比較平均適合度に対する、理解項目の比較平均適合度の割合を、比較コミュニケーション・コンバージョンレートとして算出し、(4)理解項目の比較平均適合度に対する、好意項目の比較平均適合度の割合を、比較コミュニケーション・リテンションレートとして算出し、解析手段は、さらに(3)対象コミュニケーション・コンバージョンレートが比較コミュニケーション・コンバージョンレートを超えているかどうかによって対象コンバージョンレートの適切性を判断し、(4)対象コミュニケーション・リテンションレートが比較コミュニケーション・リテンションレートを超えているかどうかによって対象コミュニケーション・リテンションレートの適切性を判断することを特徴としている。
【００１０】
したがって、対象コミュニケーション・リテンションレートまたは対象コミュニケーション・コンバージョンレートが適切であるかどうかを、比較コミュニケーション・リテンションレートまたは比較コミュニケーション・コンバージョンレートとの比較において決定することができる。
【００１１】
(4)この発明に係るマーケティング分析装置は、アンケート結果取得手段は、「意向」の項目についての適合度もアンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録し、対象割合算出手段は、さらに(5)継続購入項目の対象平均適合度に対する、意向項目の対象平均適合度の割合を、伸張レートとして算出し、解析手段は、伸張レートに基づいて当該商品・役務の将来性を解析することを特徴としている。
【００１２】
したがって、対象商品・役務の将来性を判断することができる。
【００１３】
(5)この発明に係るマーケティング分析装置は、アンケート結果は、イノベータ理論によるイノベータのものを用いることを特徴としている。
【００１４】
したがって、より正確にその商品・役務の将来性を判断することができる。
【００１５】
(6)この発明に係るマーケティング分析装置は、比較商品・役務は、シェア上位から選択して、少なくとも合計シェアが７３．１％を超えるように選択されたものであることを特徴としている。
【００１６】
したがって、比較商品・役務が実質的に市場全体を反映したものとして取り扱うことができる。
【００１７】
(7)(8)この発明に係るマーケティング分析装置は、対象商品・役務および比較商品・役務について、少なくとも「知名」を項目として含む心理項目に対する適合度と、少なくとも「購入経験」を項目として含む行動項目に対する適合度を、アンケート結果として端末装置から取得して記録部に記録するアンケート結果取得手段と、記録部に記録された対象商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての対象平均適合度を算出する対象平均適合度算出手段と、記録部に記録された複数の比較商品・役務についての各項目についての複数人の適合度を平均化し、各項目についての比較平均適合度を算出する比較平均適合度算出手段と、対象商品・役務について、心理項目に属するいずれかの項目の適合度と行動項目に属するいずれかの項目の適合度の比率を、対象心理行動ギャップとして算出する対象ギャップ算出手段と、比較商品・役務について、心理項目に属する前記いずれかの項目の適合度と行動項目に属する前記いずれかの項目の適合度の比率を、比較心理行動ギャップとして算出する比較ギャップ算出手段と、対象心理行動ギャップと比較心理行動ギャップとの比較に基づいて、対象心理行動ギャップの適切性を判断する解析手段と、解析手段の解析結果を出力する解析結果出力手段とを備えている。
【００１８】
したがって、心理と行動のギャップに基づく分析を行うことができる。
【００１９】
この発明において、「アンケート結果取得手段」は、実施形態においては、ステップＳ５２がこれに対応する。
【００２０】
「対象平均適合度算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ６３がこれに対応する。
【００２１】
「比較平均適合度算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ６５がこれに対応する。
【００２２】
「対象割合算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ６６、Ｓ６７がこれに対応する。
【００２３】
「比較割合算出手段」は、実施形態においては、ステップＳ６６、Ｓ６７がこれに対応する。
【００２４】
「解析手段」は、実施形態においては、ステップＳ７０がこれに対応する。
【００２５】
「解析結果出力手段」は、実施形態においては、ステップＳ７１がこれに対応する。
【００２６】
「プログラム」とは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソース形式のプログラム、圧縮処理がされたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む概念である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】この発明の一実施形態によるマーケティング分析システムの全体構成を示す。
【図２】システム構成を示す図である。
【図３】マーケティング分析装置３０のハードウエア構成である。
【図４】端末装置４０のハードウエア構成である。
【図５】分析プログラム６２およびブラウザプログラム８６のフローチャートである。
【図６】アンケート画面を示す図である。
【図７】アンケート結果データの例である。
【図８】分析プログラム６２のフローチャートである。
【図９】購入意向と継続購入意向とを算出したデータの例である。
【図１０】分析プログラム６２のフローチャートである。
【図１１】分析プログラム６２のフローチャートである。
【図１２】各商品について平均適合度を算出したデータの例である。
【図１３】算出した対象平均適合度と比較平均適合度の例である。
【図１４】解析結果の例である。
【図１５】質問回答の矛盾を防ぐために強制的に「１」とする場合を示す図である。
【図１６】他の実施形態による分析プログラム６２のフローチャートである。
【図１７】他の実施形態による分析プログラム６２のフローチャートである。
【図１８】他の実施形態による分析プログラム６２のフローチャートである。
【図１９】他の実施形態による分析プログラム６２のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
１．システムの概要
図１に、この発明の一実施形態によるマーケティング分析装置の機能ブロック図を示す。アンケート結果取得手段４は、各端末装置４０からの、対象商品および比較商品についてのアンケート結果を取得する。この実施形態では、アンケート項目として、心理項目と行動項目を含むようにしている。また、心理項目には、少なくとも「知名」（当該商品・役務を知っているかどうか）を項目として含んでいる。行動項目には、少なくとも「購入経験」（当該商品を購入したことがあるかどうか）、「継続購入」（当該商品を２回以上購入したかどうか）を項目として含んでいる。アンケート結果は、この各項目に対する適合度（たとえば、知っていれば「１」、知らなければ「０」）として取得する。
【００２９】
すなわち、アンケート結果取得手段４は、対象とする商品・役務について、複数の回答者（生活者）から、「知名」適合度２０、「購入経験」適合度２２、「継続購入」適合度２４などを取得して、記録部１８に記録する。また、比較する商品・役務について、複数の回答者（生活者）から、「知名」適合度２６、「購入経験」適合度２８、「継続購入」適合度３０などを取得して、記録部１８に記録する。
【００３０】
対象平均適合度算出手段６は、対象商品・役務について、各回答者からのアンケート結果である適合度を、各項目ごとに平均し、各項目ごとに対象平均適合度を算出する。対象平均適合度は、複数人からの回答を平均したものとなる。
【００３１】
比較平均適合度算出手段８は、複数の比較商品・役務について、各回答者からのアンケート結果である適合度を、各項目ごとに平均し、各項目ごとに比較平均適合度を算出する。比較平均適合度は、複数人からの回答を平均したものであり、複数の比較商品・役務を平均したものとなる。
【００３２】
対象割合算出手段１０は、対象商品・役務についての購入経験項目の対象平均適合度の、知名項目の対象平均適合度に対する割合を、対象コンバージョンレートとして算出する。つまり、対象商品・役務について、当該対象商品・役務を知っている人のうち、購入経験のある人の割合を算出する。
【００３３】
さらに、対象割合算出手段１０は、対象商品・役務についての継続購入項目の対象平均適合度の、購入経験項目の対象平均適合度に対する割合を、対象リテンションレートとして算出する。つまり、対象商品・役務について、当該対象商品・役務の購入経験のある人のうち、継続して購入している人の割合を算出する。
【００３４】
比較割合算出手段１２は、比較商品・役務についての購入経験項目の対象平均適合度の、知名項目の対象平均適合度に対する割合を、比較コンバージョンレートとして算出する。つまり、比較商品・役務について、当該比較商品・役務を知っている人のうち、購入経験のある人の割合を算出する。
【００３５】
さらに、比較割合算出手段１２は、比較商品・役務についての継続購入項目の比較平均適合度の、購入経験項目の比較平均適合度に対する割合を、比較リテンションレートとして算出する。つまり、比較商品・役務について、当該比較商品・役務の購入経験のある人のうち、継続して購入している人の割合を算出する。
【００３６】
解析手段１４は、対象商品・役務について、知名項目の対象平均適合度が所定の割合を超えているかどうかによって知名項目の適切性を判断する。さらに、対象コンバージョンレートが比較コンバージョンレートを超えているかどうかによって対象コンバージョンレートの適切性を判断する。加えて、対象リテンションレートが比較リテンションレートを超えているかどうかによって比較リテンションレートの適切性を判断する。
【００３７】
分析結果出力手段１６は、上記解析手段１４による解析結果を出力する。
【００３８】
２．システム構成
図２に、この発明の一実施形態によるマーケティング分析システムの構成を示す。この実施形態では、マーケティング分析装置３０を、サーバ装置として構築している。
【００３９】
マーケティング分析装置３０は、インターネット上のウェブサーバとして、インターネットに接続されている。端末装置４０は、インターネットに接続し、マーケティング分析装置３０にアクセスすることができる。この実施形態では、端末装置４０は、不特定多数の回答者が保有するＰＣやスマートフォンである。なお、会員制などにより、特定の回答者のみがマーケティング分析装置３０にアクセスできるようにしてもよい。
【００４０】
図３に、マーケティング分析装置３０のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ５０には、メモリ５２、ハードディスク５４、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ５６、通信回路５８が接続されている。通信回路５８は、インターネットに接続するためのものである。ハードディスク５４には、オペレーティングシステム６０、分析プログラム６２が記録されている。分析プログラム６２は、オペレーティングシステム６０と協働してその機能を発揮するものである。
【００４１】
これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ６４に記録されていたものを、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ５６を介して、ハードディスク５４にインストールしたものである。なお、ウェブ上のサーバ装置などからダウンロードしたものであってもよい。
【００４２】
図４に、端末装置４０のハードウエア構成を示す。ＣＰＵ７０には、メモリ７２、ディスプレイ７４、ハードディスク７６、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ７８、マウス／キーボード８０、通信回路８２が接続されている。通信回路８２は、インターネットに接続するためのものである。ハードディスク７６には、オペレーティングシステム８４、ブラウザプログラム８６が記録されている。ブラウザプログラム８６は、オペレーティングシステム８４と協働してその機能を発揮するものである。
【００４３】
これらプログラムは、ＤＶＤ−ＲＯＭ８８に記録されていたものを、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ７８を介して、ハードディスク７６にインストールしたものである。なお、ウェブ上のサーバ装置などからダウンロードしたものであってもよい。
【００４４】
３．マーケティング分析処理
図５に、マーケティング分析装置３０の分析プログラム６２、端末装置４０のブラウザプログラム８６のフローチャートを示す。図５は、アンケート実施と結果取得の処理を示すものである。
【００４５】
端末装置４０のＣＰＵ７０（以下、端末装置４０と省略することがある）は、マーケティング分析装置３０にアクセスし、アンケート画面の送信を要求する（ステップＳ１）。この際、回答者は、端末装置４０からマーケティング分析装置３０に対して回答者ＩＤを送信する。マーケティング分析装置３０のＣＰＵ５０（以下、マーケティング分析装置３０と省略することがある）は、これを受けて、アンケート画面を送信する（ステップＳ５１）。
【００４６】
端末装置４０はこのアンケート画面を表示する（ステップＳ２）。図６に、アンケート画面の例を示す。横方向には、「存在を知っていた」「どんなものかイメージできる」「興味がある」「好き」「購入したことがある」「現在、よく購入している」「今後（も）購入したい」という質問が表示されている。これら項目は、順に、「知名」「理解」「興味」「好意」「購入経験」「継続購入」「意向（継続意向）」に対応する質問となっている。
【００４７】
質問は、心理項目Ｐと行動項目Ａに分類されるが、アンケートに回答する回答者に対して、いずれに分類される質問であるかを意識させる必要はない。また、心理／行動項目ＰＡは、他の項目に対する回答内容に応じて、心理項目となったり行動項目となったりする。
【００４８】
縦方向には、商品１、商品２・・・の商品名が表示されている。なお、この例では、商品１がマーケティング分析を行う対象となる商品である。商品２以下は、分析のための比較商品である。
【００４９】
各商品ごとに、上記各項目について、チェックボックスが配置されている。回答者は、該当すると思われるチェックボックスを、マウス８０によってクリックする（ステップＳ３）。図６においては、商品１について「存在を知っていた」「どんなものかイメージできる」「興味がある」「好き」「今後購入したい」の項目に該当マークが入力されている。つまり、この回答者は、商品１の存在を知っており、イメージでき、興味があって、好きであり、、購入したことは無いが、今後購入したいという意向であることが示されている。
【００５０】
回答者は、商品２以下についても、同様にして該当すると思われるチェックボックスをクリックする。
【００５１】
なお、この実施形態では、該当するか否かのいずれかを選択するようにしている。つまり、質問に対する適合度が１００％であるか、０％であるかを取得するようにしている。しかし、適合度を段階的に示す回答を得るようにしてもよい。たとえば、「好き」かどうかの質問において、好き（適合度１００％）、どちらでもない（適合度５０％）、嫌い（適合度０％）を回答として得るようにしてもよい。さらに、回答者に適合度を数値にて入力してもらうようにしてもよい。
【００５２】
全ての入力が終了すると、回答者は、送信ボタン（図示せず）をクリックする。これを受けて、端末装置４０は、アンケート結果データを、マーケティング分析装置３０に送信する（ステップＳ４）。マーケティング分析装置３０は、これを受信し、ハードディスク５４に記録する（ステップＳ５２）。
【００５３】
図７に、このようにして記録されたアンケート結果データの例を示す。回答者ＩＤとともに、各商品の各項目に対する適合度が記録される。図７においては、「１」が適合度１００％、「０」が適合度０％である。なお、図７では、一人の回答者のアンケート結果のみを示しているが、他の回答者からのアンケート結果も同様に記録される。したがって、マーケティング分析装置３０のハードディスク５４には、多くの回答者からのアンケート結果が蓄積される。
【００５４】
図８、図１０、図１１に、分析プログラム６２の分析処理のフローチャートを示す。マーケティング分析装置３０は、まず、「今後（も）購入したい」のアンケート項目を、心理項目「購入意向」もしくは行動項目「継続購入意向」のいずれかに振り分ける。ここで、「購入意向」とは、これから初回購入を行いたいとする意向である。「継続購入意向」とは、今後も続けて購入したいという意向である。
【００５５】
この実施形態では、「購入意向」「継続購入意向」について、それぞれ個別にアンケート回答を求めていない。「今後（も）購入したい」というアンケート回答から、これらのアンケート回答を生成するようにしている。
【００５６】
マーケティング分析装置３０は、最初の回答者について、商品１（対象商品）につき、「購入したことがある」の項目が「１」であるかどうかを判断する（ステップＳ５５）。「１」であれば、「購入意向」の項目を「０」にし、（ステップＳ５８）、「今後（も）購入したい」の値を、「継続購入意向」の値とする（ステップＳ５９）。
【００５７】
一方、ステップＳ５５において、「購入したことがある」の項目が「０」であれば、「継続購入意向」の項目を「０」にし、（ステップＳ５６）、「今後（も）購入したい」の値を、「購入意向」の値とする（ステップＳ５７）。図７のアンケート結果によれば、図９の商品１のようなデータが得られる。
【００５８】
マーケティング分析装置３０は、これを全ての商品について繰り返す（ステップＳ５４、Ｓ６０）。これにより、たとえば、図９に示すようなデータを得ることができる。
【００５９】
全ての商品についての処理を行うと、マーケティング分析装置３０は、次の回答者のアンケート結果に対して、同様の処理を実行する（ステップＳ５３、Ｓ６０）。
【００６０】
このようにして、全てのアンケート結果が、図９のようなデータに変換されて、ハードディスク５４に記録される。
【００６１】
次に、マーケティング分析装置３０は、商品１（対象商品）の「存在を知っていた」について、全回答者の適合度の平均値（対象平均適合度）を算出して、記録する（ステップＳ６３）。同様に、「どんなものかイメージできる（理解）」「興味がある（興味）」「好き(好意）」「購入意向」「購入したことがある（購入経験）」「現在、良く購入している（継続購入）」「継続購入意向」のそれぞれについても、対象平均適合度を算出し記録する（ステップＳ６２、Ｓ６３、Ｓ６４）。
【００６２】
上記のようにして、商品１（対象商品）について、各項目の対象平均適合度を算出すると、マーケティング分析装置３０は、他の商品２以下（比較商品）についても、同じようにして各項目の適合度の平均値を算出して記録する（ステップＳ６１、Ｓ６２、Ｓ６３、Ｓ６４）。
【００６３】
このようにして算出されて記録された対象商品１の平均適合度（対象平均適合度）、比較商品２、３・・・の平均適合度を、図１２に示す。次に、マーケティング分析装置３０は、比較商品２、３・・・の各項目についての平均適合度を比較商品２、３・・・全てについて平均し、比較平均適合度を算出する（ステップＳ６５）。このようにして算出されて記録された対象平均適合度（対象商品１の平均適合度）と比較平均適合度（比較商品２、３・・・の平均適合度の平均）を、図１３に示す。
【００６４】
なお、比較平均適合度を算出する際の比較商品は、商品全体の市場におけるシェアの大きい順に商品を選択し、選択した商品の合計シェアが７３．１％を超えるようにした商品である。したがって、対象商品自体が比較商品の中に含まれることもあるし、入らない場合もあり得る（対象商品のシェアがきわめて小さい場合）。なお、合計シェアが７３．１％以上としたのは、これを超えれば、市場全体と見なすことができるからである。
【００６５】
次に、マーケティング分析装置３０は、対象商品について、「購入経験」項目の対象平均適合度の「知名」項目の対象平均適合度に対する割合を、リテンションレートとして算出する（ステップＳ６６）。同様に、比較商品についても、「購入経験」項目の比較平均適合度の「知名」項目の比較平均適合度に対する割合を、リテンションレートとして算出する（ステップＳ６６）。つまり、対象商品、比較商品について、その商品を知っている人のうちの、購入したことのある人の割合（リテンションレート）を算出する。
【００６６】
図１３の場合であれば、対象リテンションレートは０．３３／０．９２＝３５．９％、比較リテンションレートは０．３４／０．６４＝５３．１％と算出される。
【００６７】
続いて、マーケティング分析装置３０は、対象商品について、「継続購入」項目の対象平均適合度の「購入経験」項目の対象平均適合度に対する割合を、コンバージョンレートとして算出する（ステップＳ６７）。同様に、比較商品についても、「継続購入」項目の比較平均適合度の「購入経験」項目の比較平均適合度に対する割合を、コンバージョンレートとして算出する（ステップＳ６７）。つまり、対象商品、比較商品について、その商品を購入したことのある人のうちの、継続して購入している人の割合（コンバージョンレート）を算出する。
【００６８】
図１３の場合であれば、対象コンバージョンレートは０．１９／０．２１＝９０．５％、比較コンバージョンレートは０．２／０．２４＝８３．３％と算出される。
【００６９】
続いて、マーケティング分析装置３０は、対象商品について、「理解」項目の対象平均適合度の「知名」項目の対象平均適合度に対する割合を、コミュニケーション・コンバージョンレートとして算出する（ステップＳ６８）。同様に、比較商品についても、「理解」項目の比較平均適合度の「知名」項目の比較平均適合度に対する割合を、コミュニケーション・コンバージョンレートとして算出する（ステップＳ６８）。つまり、対象商品、比較商品について、その商品を知っている人のうち、その商品がどんなものかイメージできる人の割合（コミュニケーション・コンバージョンレート）を算出する。
【００７０】
図１３の場合であれば、対象コミュニケーション・コンバージョンレートは０．６６／０．９２＝７１．７％、比較コミュニケーション・コンバージョンレートは０．５２／０．６４＝８１．２％と算出される。
【００７１】
続いて、マーケティング分析装置３０は、対象商品について、「好意」項目の対象平均適合度の「理解」項目の対象平均適合度に対する割合を、コミュニケーション・リテンションレートとして算出する（ステップＳ６９）。同様に、比較商品についても、「好意」項目の比較平均適合度の「理解」項目の比較平均適合度に対する割合を、コミュニケーション・リテンションレートとして算出する（ステップＳ６９）。つまり、対象商品、比較商品について、その商品がどんなものかイメージできる人のうち、その商品に好意を抱いている人の割合（コミュニケーション・リテンションレート）を算出する。
【００７２】
図１３の場合であれば、対象コミュニケーション・リテンションレートは０．３４／０．６６＝５１．５％、比較コミュニケーション・リテンションレートは０．３５／０．５２＝６７．３％と算出される。
【００７３】
次に、マーケティング分析装置３０は、対象商品の「知名」項目の対象平均適合度が、所定の割合（たとえば、６０％）を超えているかどうかを判定する。所定割合を超えていれば、適正であると判断する。
【００７４】
さらに、対象リテンションレートが、比較リテンションレートを超えているかどうかを判定する。超えていれば、適正であると判断する。同様に、対象コンバージョンレートが比較コンバージョンレートを超えているかどうか、対象コミュニケーション・コンバージョンレートが比較コミュニケーション・コンバージョンレートを超えているかどうか、対象コミュニケーション・リテンションレートが比較コミュニケーション・リテンションレートを超えているかどうかを判定する。それぞれ、超えていれば、適正であると判断する（ステップＳ７０）。
【００７５】
つまり、対象商品の「知名」については、絶対値が所定値を超えているかどうかによって適否を判断し、対象商品の各レートについては、業界（各商品）の平均レートを超えているかどうかによって適否を判断している。
【００７６】
続いて、マーケティング分析装置３０は、上記の解析結果を出力する（ステップＳ７１）。たとえば、端末装置４０に対して送信し、端末装置４０のディスプレイ７４にて表示する。なお、印刷するようにしてもよい。
【００７７】
図１４に、その出力例を示す。対象の欄には、知名の対象平均適合度、対象リテンションレート、対象コンバージョンレート、対象コミュニケーション・コンバージョンレート、対象コミュニケーション・リテンションレートが記述されている。基準の欄には、適否を判断する基準が記述されている。知名については、所定の値（６０％）が、各レートについては、比較リテンションレート、比較コンバージョンレート、比較コミュニケーション・コンバージョンレート、比較コミュニケーション・リテンションレートが記述されている。
【００７８】
適否欄には、適否が記述されている。この例では、知名とコンバージョンレートが適であり、リテンションレート、コミュニケーション・コンバージョンレート、コミュニケーション・リテンションレートが否となっている。リテンションレートが否であることから、知名と購入経験とのギャップが大きすぎることがわかる。つまり、対象商品は、存在を知られているにもかかわらず、トライアル購入がされておらず、コミュニケーションに問題があるということがわかる。
【００７９】
これに対応して、下部には、コミュニケーション（主として広告）について問題あり（リテンションレート「否」に対応）、品質・配架について問題なしとの解析が記述されている（コンバージョンレート「適」に対応）。
【００８０】
さらに、コミュニケーションについて、知名と理解とのギャップが大きく（コミュニケーション・コンバージョンレートが「否」）、存在を知られているにもかかわらず、商品が理解されていないことがわかり、どのような媒体で広告を行っていくか（How to say）が問題であることが示されている。加えて、理解と好意とのギャップが大きく（コミュニケーション・リテンションレートが「否」）、たとえ理解されていても、好意を抱かれていないということがわかり、どんな広告を行っていくか（What to say）も問題であることが示されている。
【００８１】
４．その他
(1)上記実施形態では、図６のアンケート画面において、回答者が各チェックボックスの「１」「０」を、自由に選択して入力できるようにしている。しかし、同じ商品について同一の回答者が、存在を知っていた（知名）が「０」であるのに、どんなものかイメージできる（理解）を「１」とするのは、矛盾している。そこで、このような矛盾が生じないように、端末装置において回答者が「理解」のチェックボックスを押す（「１」にする）と、マーケティング分析装置３０がこれを受けとって、「知名」のチェックボックスを強制的に「１」にして表示するようにする。つまり、「理解」が「１」である限り、「知名」を「１」から変更できないようにする。これによって、前述のような矛盾を防ぐとともに、回答者による入力の手間を省くこともできる。
【００８２】
図１５に、いずれの項目を「１」にした場合に、他の項目を強制的に「１」にするかを示す。１行目では、「理解」の項目が「１」となれば（黒丸と矢印）、「知名」の項目を強制的に「１」とすること（白丸と矢印）が示されている。２行目では、「興味」の項目が「１」となれば、「理解」「知名」の項目を強制的に「１」とすることが示されている。３行目では、「好意」の項目が「１」となれば、「理解」「知名」の項目を強制的に「１」とすることが示されている。なお、この実施形態では、「好意」があるからといって、「興味」があるとは限らないとして、「好意」の項目が「１」となっても、「興味」の項目は強制的に「１」としないようにしている。なお、商品や役務の性質によっては、「好意」の項目が「１」となれば、「興味」の項目を「１」にするようにしてもよい。
【００８３】
６行目では、「意向」の項目が「１」となれば、「好意」「理解」「知名」の項目を強制的に「１」とすることが示されている。この実施形態では、「好意」があってこそ、購入「意向」につながるとしているためである。しかし、商品や役務の性質によっては、「意向」の項目が「１」であっても、「好意」の項目を強制的に「１」にしないようにしてもよい。たとえば、トイレットペーパーなどの必需品については、このような扱いをすることが好ましい場合がある。
【００８４】
(2)上記実施形態では、図６のような各項目を表にしたアンケート画面を、マーケティング分析装置３０から送信し、回答者が端末装置４０から入力を行うようにしている。しかし、一つの項目ごとに質問を送信して表示し、端末装置４０からの回答があれば、次の項目の質問を送信するというようにしてもよい。
【００８５】
この場合においても、図１５に示すように、他の項目の回答内容によって強制的に「１」を回答内容とする処理を行うことができる。さらに、強制的に「１」とした項目の質問は、送信しないようにするとよい。
【００８６】
たとえば、「理解」について「１」の回答を得た場合には、マーケティング分析装置３０は、当該商品に関し「知名」についての質問を送信しない。このような処理を行う場合の分析プログラム６２のフローチャートを、図１６〜図１９に示す。この処理は、上記実施形態の、ステップＳ５１、Ｓ５２に対応するものとなる。
【００８７】
ステップＳ１０２において、マーケティング分析装置３０は、全ての項目の回答を「０」に初期化する。最初に、「意向」についての質問を端末装置４０に送信する。その回答を受信して記録する（ステップＳ１０３）。マーケティング分析装置３０は、受信した「意向」についての回答が「１」であるかどうかを判断する（ステップＳ１０４）。「１」であれば、「好意」「理解」「知名」の回答を強制的に「１」にして記録する（ステップＳ１０５）。「０」であれば、強制的に「１」にする処理はしない。
【００８８】
続いて、マーケティング分析装置３０は、「継続購入」が「１」であるかどうかを判断する（ステップＳ１０６）。すでに、強制的に「１」となっていれば、「継続購入」についての質問を端末装置４０に送信しない。
【００８９】
「継続購入」が「０」であれば、「継続購入」についての質問を端末装置４０に送信する。その回答を受信して記録する（ステップＳ１０７）。マーケティング分析装置３０は、受信した「継続購入」についての回答が「１」であるかどうかを判断する（ステップＳ１０８）。「１」であれば、「購入経験」「好意」「理解」「知名」の回答を強制的に「１」にして記録する（ステップＳ１０９）。「０」であれば、強制的に「１」にする処理はしない。
【００９０】
以下同様にして、「購入経験」「好意」「興味」「理解」「知名」について、強制的に「１」となっているかどうかを判断し、「１」であればその質問を端末装置４０に送信しない。「０」であれば、その質問を端末装置４０に送信し、回答を受信して記録する。その回答内容が「１」であれば、関連する項目を強制的に「１」にする。
【００９１】
以上のようにして、１つの商品についての各項目に対するアンケート回答を取得して記録することができる。この実施形態の処理によれば、不要な質問をスキップすることで、回答者の回答に要する手間を省くことができる。
【００９２】
１つの商品についての処理が終了すると、マーケティング分析装置３０は、他の商品についても同様の処理を行う（ステップＳ１０１〜Ｓ１２８）。
【００９３】
(3)上記実施形態では、商品についてアンケート回答を取得し、分析を行うようにしている。しかし、役務を対象として、同様の処理を行うようにしてもよい。
【００９４】
(4)上記実施形態では、対象商品のギャップと比較商品の平均ギャップを比べて分析を行うようにしている。しかし、比較商品との比較を行わず、対象商品のギャップが所定の割合を上回っているかどうかによって判断するようにしてもよい。この場合には、比較商品についてのアンケート回答を取得する必要はない。
【００９５】
(5)上記実施形態では、「購入意向」と「継続購入意向」を導くための質問を共通化している。つまり、「今後（も）購入したい」という質問によって、「購入意向」と「継続購入意向」を導くようにしている。
【００９６】
しかし、「購入意向」と「継続購入意向」を導くためのそれぞれの質問を送信するようにしてもよい。
【００９７】
(6)上記実施形態では、複数の比較商品についてのアンケート回答を取得し、これを平均して用いている。しかし、複数の比較商品についての平均適合度が記録されている場合には、比較商品についてのアンケート回答を取得する必要はない。
【００９８】
(7)上記実施形態では、心理項目のうちの「知名」の平均適合度に基づいて分析をおこなっている。しかし、他の心理項目に基づいて分析を行うようにしてもよい。
【００９９】
また、上記実施形態では、心理行動ギャップに基づいて分析を行っている。しかし、心理項目に属する２つの項目間のギャップや行動項目に属する２つの項目間のギャップに基づいて分析を行うようにしてもよい。
【０１００】
(8)上記実施形態における解析に代えて、あるいは加えて、継続購入項目の対象平均適合度に対する、意向項目の対象平均適合度の割合を、伸張レートとして算出し、伸張レートに基づいて当該商品・役務の将来性を解析するようにしてもよい。
【０１０１】
この場合、解析に用いるアンケートの対象者を、イノベータ理論によるイノベータに絞れば、新しい商品の今後の需要の伸びを予測することができる。なお、ここで、イノベータ理論とは、1962年に米・スタンフォード大学の社会学者、エベレット・Ｍ・ロジャース教授（Everett M. Rogers）が提唱したイノベーション普及に関する理論で、商品購入の態度を新商品購入の早い順に五つに分類したものである。つまり、イノベーター（Innovators：革新者）、アーリーアダプター（Early Adopters：初期採用者）、アーリーマジョリティ（Early Majority：前期追随者）、レイトマジョリティ（Late Majority：後期追随者）、ラガード（Laggards：遅滞者）に分類される。
【０１０２】
(9)上記実施形態では、リテンションレート、コンバージョンレート、コミュニケーション・コンバージョンレート、コミュニケーション・リテンションレートを算出している。しかし、これらのうち少なくとも一つを算出するようにしてもよい。また、商品・役務の特性に応じて、コミュニケーション・リテンションレートの算出方法を変えてもよい。上記実施形態では、理解と好意の平均適合度に基づいて算出しているが、商品・役務の本来特性として好意がもたれにくい商品（たとえば、トイレ用品など）については、理解と興味の平均適合度に基づいて算出するようにしてもよい。また、購入意向から購入までの間に大きな壁のある高額商品（高級車など）については、理解と意向の平均適合度に基づいて算出するようにしてもよい。
【０１０３】
(10)上記実施形態では、商品・役務のシェア合計が７３．１％を超えるように比較商品を選択するようにしている。しかし、それ以下のシェア合計にて比較商品を選択するようにしてもよい。
【０１０４】
(11)上記実施形態では、マーケティング分析装置をサーバ装置として構築している。しかし、スタンドアローンのＰＣとして構築するようにしてもよい。
【０１０５】
(12)上記実施形態では、分析結果として、広告方法や広告内容の問題点を指摘するようにしている。しかし、各レートの適否のみを表示し、上記問題点は人間が判断するようにしてもよい。
【０１０６】
(13)上記実施形態では、対象コンバージョンレート等が、比較コンバージョンレート等を超えるか否かによって、適否を判断しているが、両者を比較して（たとえば、両者の割合が所定割合を超えているかどうか）判断するようにしてもよい。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【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】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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