アーリーアダプターを多く取り込むのに効果的な広告の形

中京大学 総合政策学部
山田凌大 中村五馬 廣瀬光大 東畑愛梨 永井颯真

概要

データ

分析

提案

課題と今後の展望

研究背景 広告費の推移

・テレビ広告による売上高は減少傾向である。
・広告費は高い値を維持し続けている。
・高い広告費に見合う成果が得られていないと考える。

3

先行研究 アーリーアダプターの重要性

Everett M. Rogers(1962) より引用

全消費者はイノベーター理論に基づき、5段階へ分類される。
そのうち、アーリーアダプターはネットを通して商品の流行を作るインフルエンサーのような役割を果たす。
⇒アーリーアダプターに訴求することで、商品をより広く拡散させることが可能になるのではないか
4

先行研究 まとめ「認知」「イメージ」など、消費者の購入意向を高めることであり、結果 として 消費者を購買へ導くこと。

アーリーアダプターは単に新技術を再解釈してマジョリティ層に伝播する
新アイデアがアーリーアダプターを中心とした情報伝播ネットワーク内で発生している可能性

売り上げが下がっているテレビ広告はアーリーアダプターの層を取り込むことで売り上げを再び上げることが可能だと考える
5

目的
アーリーアダプターを分類し、特徴を考察する

アーリーアダプターと全体に効果的な広告の形を分析し比較する

アーリーアダプターを多く取り込むのに有効なCMの形を提案する

6

使用データ
NRI提供データ
NRIマーケティング分析コンテスト提供のデータより、以下の変数を抽出して用いる。
アンケートデータ、WEB利用状況、テレビ番組視聴状況は、関東在住の20〜59歳の男女2500サンプルを対象としたシングルソースデータ。

2500サンプルを対象に行った
シングルソース形式のデータ
商品ごとの購入意向や購入実態、期間内のテレビ番組視聴の有無が提供されているテレビ番組別にどの商品やサービスの広告がどのテレビ番組に出向していたのかわかるデータ
テレビCM、雑誌広告、ネット広告の出稿データも提供されている
7

分析① アーリーアダプターの選定
k-means（非階層クラスター分析)により、「アーリーアダプター」に該当するグループを特定する。

メインデータのアンケートデータの中にある
認知欲求尺度・RECスケール・制御焦点尺度（以下これら3つを尺度データとする）を使用
クラスター分析を用いてイノベーター理論に基づいて5つのグループを作成

8

事前準備
クラスター分析をするにあたって、より正確な結果を出すために尺度データの選択肢を一部変更した新たな変数を作成した。

9

分析結果 クラスター分析
クラスター分析を行い、分析結果を以下のようなヒートマップを作製した。
ヒートマップの解釈色が濃いところは個々の質問に対して肯定的である。(数値が1に近い)
色が薄いところは個々の質問に対して否定的である。(数値が5に近い)
NC_Scale_
01_MXa

NC_Scale_
02_MXa

NC_Scale_
03_MXa

NC_Scale_
04_MXaREC_Scale_
02_MX

REC_Scale_
03_MX

REC_Scale_
04_MX

group1

4.037

4.071

2.892

2.582

3.592 2.479 2.087 2.092 2.611 2.053 2.342 4.142 2.442 3.971 2.905

2.655

4.095

2.558

3.642

group2

2.294

2.538

2.404

4.201

2.008 3.602 3.383 3.895 4.231 3.854 3.963 2.566 2.369 2.387 4.205

2.771

3.998

2.195

3.351

group3

3.072

3.186

3.066

3.252

2.993 2.935 2.944 3.023 3.239 2.987 3.094 3.232 2.928 3.089 3.217

3.105

3.338

2.977

3.093

group4

2.238

2.14

2.143

2.494

2.147 2.249 2.143 2.291 2.468 2.253 2.325

2.26 2.053 2.309 2.275

2.151

2.445

2.049

2.272

group5

3.287

3.389

2.413

3.49

2.637 3.144 2.392 2.717

3.16 3.485 2.338 3.407 3.476

2.32

3.641

2.124

3.168

全体

3.031

3.133

2.642

3.318

2.701 2.978 2.673 2.897 3.307

2.667

3.567

2.44

3.15

REC_Scale_
05_MX

REC_Scale_
06_MX

REC_Scale_
07_MX

REC_Scale_
08_MX

REC_Scale_ REC_Scale REC_Scale REC_Scale RF_Scale_
09_MX_10_MX_11_MX_12_MX
01_MXaRF_Scale_
07_MXaRF_Scale_
08_MXaRF_Scale_
09_MXaRF_Scale_
10_MXagroup1

2.405

3.761

3.703

2.089

2.471 2.416 4.474 2.289 2.297 3.853 2.337 3.524 3.779

3.4 2.347

2.092

2.834

3.582

group2

2.353

3.759

3.738

1.921

2.343 2.037 4.075 3.091 3.061 2.548 1.787 2.308 2.349 3.588

2.83

2.531

2.609

2.414

group3

2.92

3.294

3.262

2.768

2.861 2.917 3.394 3.103 3.021 3.003 2.626 2.968 2.976 3.152 2.942

2.814

3.023

2.918

group4

2.234

2.517

2.43

2.075

2.106 2.034 2.483 2.113 2.128 2.075 1.985 2.026 2.083 2.219 2.136

2.117

2.034

2.068

group5

2.19

3.383

3.369

1.951

2.246 2.031 4.137 2.385 2.567 2.854 1.991 2.466 2.714 3.078 2.353

2.049

2.328

2.548

全体

2.469

3.397

3.362

2.213

2.461 2.345 3.787

2.377

3.449

2.734

グループ/変数名

グループ/変数名

NC_Scale_
05_MXa

NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ NC_Scale_ REC_Scale_
06_MXa07_MXa08_MXa09_Mxa10_MXa11_MXa12_MXa13_MXa14_MXa15_MXa01_MX

3.43 2.681

2.86 3.086
RF_Scale_
02_MXaRF_Scale_
03_MXa3.2 2.498 3.083 3.331
RF_Scale_
04_MXaRF_Scale_
05_MXaRF_Scale_
06_MXa2.68 2.707 2.905 2.184 2.693 2.812 3.158 2.592

10

考察
グループ2の特徴

先行研究によると結果から、グループ2では以下の特徴が他よりも際立っていた。
・知的好奇心が強く熟慮する
・商品の実用性を重視する
・関心のある分野に没頭する

・高学歴
・高社会的地位・専門的・好奇心旺盛考察

分析結果の特徴と先行研究におけるアーリ－アダプターの特徴が相似していることからグループ2がアーリーアダプターであると考える。
以降は、グループ2をアーリーアダプターのサンプル群として分析を行う
11

分析② 効果的な広告の形を見つけ出す
アンケートデータ内にある購入意向,購入履歴を調査したデータで使用した商品,サービス群の広告について、以下の手順で分析を行う。

ATEを算出し、効果のあるCM群を絞り出す

１で絞ったCM群を利用し、全体とグループのそれぞれでCMカテゴリごとの効果分析を行う

２の結果から全体とグループの結果を比較し、グループ特有の特徴を見つけ出す12

データ説明対象
アンケートデータから得られる全125の商品類の中からアンケート期間内に出稿されていたCMのみを分析対象とした。

期間
対象期間は、アンケートが行われていた
1/22～4/2に限定した。

方法
CMは公式サイトやYouTubeなどから収集した。

⇒上記の条件に当てはまるCMは合計81個集まった。
13

使用データ
提供データから実際にアンケート期間内(1/22-4/2)に出稿され、CMの動画が確認できた81個のCMを調査した。
au​​

ピッコマ

ファブリーズソフラン

サカイ引越センター

Uber Eats​​

消臭力

リッセシュ

アート引越センター

出前館

消臭元

アリエール

紅茶花伝

UQ mobile​​

レノア

アタック

東日本旅客鉄道

カルピス THE RICH​

スタディサプリ ENGLISH​

楽天カード

povo​

アネッサ デイセラ

三井住友カード

カルピスソーダ

LINEMO​

Disney+（ディズニープラス） ビズリーチ

ファンタ

duda​

家庭教師のトライ

Xperia​NTTドコモ

dTV​

IKEA​

リクルートダイレクトスカウト au pay​

XV​

アクサダイレクト生命保険 Galaxy​

ポリデント

14

NURO光セレナ
マキアージュドラマティック
ｄカード
エッセンスリキッド

iPhone​シュミテクトGoogle Pixel​

Soft Bank​

アレジオン２０

いい部屋ネット

アクサダイレクトの自動車
進研ゼミ
保険

アレグラEX​​

マクドナルドスーパードライ

ソニー損保の自動車保険

十六茶

ケンタッキー・フライド・チキ
本麒麟ン
Pay Pay​
一番搾り

クラリチン

カルピス

プラウド

リーフ

めちゃコミック

マイナビバイト

ヘーベルハウスインディードコミックシーモア

SUUMO​​

UR賃貸住宅タウンワークストナリニS​​

Netflix​​
スカパー！

伊右衛門
LIFULLHOME'S​
ハーゲンダッツ クリスピーサンドザ・キャラメル
セゾン自動車火災保険の自動車保険（おとなの自動車
エリクシールデーケアレボリューションSP・SP+​
保険）
CM計81（サービス48、商品33)

15

逆確率重み付けによるの導出
逆確率重み付けATEの推定式

෢ 𝐼𝑃𝑊 = 𝐸෠ 𝐼𝑃𝑊 𝑌1 − 𝐸෠ 𝐼𝑃𝑊 𝑌0
ATE
CMの広告効果を判定するため、
傾向スコアによる逆確率重み付けによるATEを推定し、判定に用いた。
定義式は右図のとおりである。
また、広告効果の判定にはATEのほかにp値を用いた。

𝐸෠ 𝐼𝑃𝑊 𝑌1
𝐸෠ 𝐼𝑃𝑊 𝑌0

N

N

i=1

N

j=1
N

i=1

j=1

𝑧𝑗
𝑧𝑖
= ෍ 𝑦𝑖 / ෍𝑒𝑖𝑒𝑗

1 − 𝑧𝑗1 − 𝑧𝑖=෍
𝑦𝑖 / ෍
1 − 𝑒𝑖1 − 𝑒𝑗𝐸෠ 𝐼𝑃𝑊 𝑌1 :CM視聴をした人が購入する確率の推定値
𝐸෠ 𝐼𝑃𝑊 𝑌0 :CM視聴をしてない人が購入する確率の推定値
𝑌1 :個人の購入ダミー N:標本サイズ
𝑍𝑖 :CM視聴のダミー 𝑒𝑖 :傾向スコア

16

分析結果 購入意向のATE
アンケートデータ内にある購入意向についてATE、p値を算出し、表にまとめた。
商品名

ATE

p値

商品名

アレグラFX

0.069494413

7.07E-06

ストナリニS

0.03518038

0.005145098

十六茶0.079107184

8.43E-05

クラリチン

0.088266081

1.20E-14

めちゃコミック

0.056257329

コミックシーモア

0.07272578

伊右衛門

ATE

p値

商品名

ATE

p値

マイナビバイト0.059433237

2.52E-06

リセッシュ

0.218782896

8.46E-27

進研ゼミ-0.002391275

0.864047799

アリエール

0.162009791

1.47E-15

家庭教師のトライ

0.03331483

0.000553791

アタック

0.139437541

1.45E-11

こどもちゃれんじ

0.01835983

0.165544461

スタディサプリEnglish

0.090511384

2.04E-09

0.000732082

フィット

0.011419905

0.287561539

povo-0.001548

0.922242497

1.32E-05

au PAY

0.028124442

0.098609994

LINEMO

0.014999054

0.2562424

0.14505918

2.37E-13

午後の紅茶

0.09906403

8.01E-07

hulu

0.092713333

3.82E-08

コカ・コーラ

0.142146178

3.51E-12

ポリデント

0.023118987

0.036975872

XV-0.002640097

0.745268152

アレジオン200.064737596

1.02E-05

シュミテクト0.140271753

1.02E-14

セレナ-0.000877474

0.932616582

マクドナルド0.222556858

1.26E-31

ドミノピザ

0.11827194

1.01E-08

デーケアレボリューションSP・SP+

0.048877034

4.37E-05

ケンタッキーフライドチキン

0.152473521

7.98E-15

NTTドコモ0.074919329

0.000121135

ドラマティックエッセンスリキッド

0.049570715

7.38E-06

PayPay0.100226977

1.26E-06

Softbank

0.048304862

0.001605377

アネッサ

0.065609513

3.68E-07

カルピス

0.089846325

1.09E-06

au

0.005148494

0.778857193

Disney+0.050811839

0.001149639

ハーゲンダッツ

0.165623804

2.04E-17

サカイ引越センター

0.03727497

0.030733506

カルピス THE RICH

0.112171173

1.91E-08

SUUMO

0.091576246

1.55E-07

アート引越センター

0.055785766

0.000642557

ニトリ

0.224025266

1.44E-31

LIFULL HOMES

0.039855984

0.003687249

東海旅客鉄道0.125534737

5.50E-10

IKEA

0.139263544

1.47E-11

いい部屋ネット

0.026653678

0.027190813

京浜急行電鉄0.079550286

7.93E-05

ライフネット生命保険

0.005495228

0.398059348

スーパードライ0.090487867

1.12E-05

東日本旅客鉄道

0.182580004

3.43E-16

オリックス生命保険

0.010237888

0.262042411

本麒麟

0.072842301

0.000185284

紅茶花伝

0.096273124

1.57E-06

楽天カカード0.095085507

1.20E-06

一番搾り

0.093007351

6.62E-06

森永製菓

0.215920684

4.67E-26

dカード

0.046248697

0.009962409

プラウド

0.06244508

1.52E-05

フルグラ

0.344448483

1.02E-63

三井住友カード-0.000798568

0.964547531

へーベルハウス

0.064392432

2.32E-05

ピッコマ

0.067149507

0.000134089

ビズリーチ

0.049725729

9.86E-05

UR賃貸住宅0.018673486

0.268911434

Uber Eats

0.065993202

0.000241824

doda-0.00555261

0.694569349

ソニー損保の自動車保険

0.106514648

1.36E-10

出前館

0.110419361

6.96E-09

リクルートダイレクトスカウト

0.040178961

0.000652072

Netflix

0.155968964

3.68E-16

楽天モバイル-0.056414133

0.004990206

Galaxy0.046461778

0.001448108

スカパー!

0.069261285

2.78E-06

UQ mobile

0.069100754

1.98E-05

iPhone0.066410054

0.001319342

リーフ

0.018142601

0.0586328

ファブリーズ0.160733599

9.68E-16

Xperia0.057229615

0.001731934

インディード0.084761753

1.02E-08

消臭力0.075786575

0.000214469

Google Pixel

0.030255555

0.062128813

タウンワーク

0.056152353

0.000166003

消臭元0.055442152

0.006468026

カルピスソーダ

0.073993061

0.000360267

ソフラン

0.069394788

0.000584116

ファンタ

0.119278523

9.02E-09

ミルクティー

ホットケーキミックス

デイセラム

一部名称略

17

分析結果 購入履歴のATE
アンケートデータ内にある購入履歴についてATE、p値を算出し、表にまとめた。
商品名

ATE

p値

商品名

アレグラFX

0.020062288

0.046056491

マイナビバイトストナリニS

0.017190675

0.015754841

進研ゼミ

十六茶

0.011308223

0.424370716

クラリチン

0.018882825

めちゃコミック

ATE

p値

商品名

ATE

p値

0.023866111

0.022333535

リセッシュ

0.177397552

4.19E-18

0.0223779

0.263422051

アリエール

0.126637077

1.03E-10

家庭教師のトライ

0.000561643

0.936128387

アタック

0.112863805

2.39E-08

0.006160208

こどもちゃれんじ

0.092600642

1.58E-07

スタディサプリEnglish

0.040072303

9.21E-07-0.002304439

0.785963253

フィット

0.008036816

0.325243202

povo

0.060907731

0.001639054

コミックシーモア

0.013528845

0.170105478

au PAY

0.015485707

0.143493077

LINEMO

0.048577445

0.007462554

伊右衛門

0.077732358

2.59E-07

午後の紅茶 ミルクティー

0.046407123

0.000429592

hulu

0.042686039

0.008036436

コカ・コーラ

0.091432209

9.26E-07

ポリデント

0.007747445

0.183896518

XV

0.012476387

0.008872884

アレジオン200.01119946

0.223505123

シュミテクト0.052169723

1.78E-05

セレナ-0.012110587

0.159236773

マクドナルド

0.051438627

0.001681423

ドミノピザ

0.005101698

0.242164013

デーケアレボリューションSP・SP+

0.013878108

0.000733536

ケンタッキーフライドチキン

0.033444735

1.32E-06

NTTドコモ0.082467659

4.79E-05

ドラマティックエッセンスリキッド

0.011777378

0.002470554

PayPay0.045518556

0.013200277

Softbank

0.132785071

1.18E-14

アネッサ デイセラム

0.008002169

0.070077923

カルピス

0.048762356

0.003915666

au

0.130863496

1.57E-11

Disney+0.067779549

1.62E-06

ハーゲンダッツ

0.006837765

0.189767447

サカイ引越センター

0.044269727

0.004809711

カルピス THE RICH

0.022864995

0.043866417

SUUMO

0.009568324

0.542640828

アート引越センター

0.022567636

0.121126697

ニトリ

0.181895341

7.59E-22

LIFULL HOMES

0.008580092

0.45121762

東海旅客鉄道0.078793994

0.000146195

IKEA

0.06915586

0.000840302

いい部屋ネット

0.000397031

0.962620447

京浜急行電鉄0.038535967

0.063200901

ライフネット生命保険

0.024609737

0.000524482

スーパードライ

0.0926992

1.13E-08

東日本旅客鉄道

0.107739263

4.28E-08

オリックス生命保険

0.016082875

0.153884048

本麒麟

0.09634612

2.46E-13

紅茶花伝

0.037711389

0.004313224

楽天カカード0.085318958

1.95E-05

一番搾り

0.046629428

0.002125163

森永製菓 ホットケーキミックス

0.055209827

1.33E-06

dカード

0.054378294

0.001173873

プラウド

0.025003943

0.067480198

フルグラ-0.0428477

0.003143538

三井住友カード-0.009563113

0.579608789

へーベルハウス

0.092453269

1.71E-11

ピッコマ

0.016165685

0.200584382

ビズリーチ

0.023172497

0.001287587

UR賃貸住宅0.039143981

0.021716497

Uber Eats

0.043377517

0.01139579

doda

0.012351528

0.260837234

ソニー損保の自動車保険

0.072174352

2.51E-07

出前館

0.021986555

0.229935032

リクルートダイレクトスカウト

0.0176177

0.001570759

Netflix

0.080435027

5.16E-06

楽天モバイル

0.034636972

0.079223749

Galaxy0.05604012

0.001362559

スカパー!

0.092233322

6.79E-10

UQ mobile0.110523043

4.12E-10

iPhone0.056927061

0.004593468

リーフ

0.008668784

0.131420836

ファブリーズ0.164267959

2.64E-16

Xperia0.045830355

0.017360809

インディード

0.038106645

0.005101997

消臭力0.044990659

0.027959849

Google Pixel

0.026641749

0.083062266

タウンワーク

0.004730398

0.71744789

消臭元0.055635692

0.006152676

カルピスソーダ

0.027221872

0.039992916

ソフラン

0.07399865

0.000160617

ファンタ

0.039861683

0.005594741

一部名称略 18

分析の要約 効果的な広告の割合
購入意向と購入履歴のそれぞれにおけるATEとｐ値から、効果のあるCMを分類した結果、以下の通りとなった。
※17,18ページにて色が塗られている部分は効果なしのCMである。

19

CMカテゴリ別の効果分析
効果のあるCM群を用いて、購入などに有効なCMの特徴を回帰分析によって求める。

以下のデータを用いて回帰分析を行った。

使用データ
・先の分析で求めたCM群・収集したCM群におけるカテゴリ

分析するにあたって、収集したCM群の特徴を探すために、ダミー変数と量的変数を含むカテゴリを作成した。
20

に関する変数
特徴量

変数

特徴量

変数

男性が映っているか(エキストラを除く) MANact

アニメーションかどうか

Animeact

女性が映っているか(エキストラを除く) WOMANact

商品が画面に映る秒数

Displaysecond

データが表示されいるかキャラクターが映っているか
ネットへの誘導があるか
背景に屋内が映っているか
背景に屋外が映っているか
動物が映っているか
出演者が踊っているか
字幕があるか
実写かどうか
出演者にセリフがあるか
企業名を言う回数
商品名を言う回数

Dataapp
Charactoract
Leadweb
Insidebg
Outsidebg
Animalact
Danceact
Subtitle
Liveact
Lineact
NumcomNumbersaypro

商品を使用(飲食)する秒数
商品ロゴが映っている秒数
企業ロゴが映っている秒数
男性のナレーションがあるか
女性のナレーションがあるか
オリジナルのBGMがあるか
BGMに歌詞があるか登場人がBGMをうたっているか
電話番号があるか
使用者の意見があるかランキングがあるか
キャンペーンをしているか

Haveseconds
Logosecondspro
Logosecondscom
MANvoice
WOMANvoice
OriginalBGM
BGMlyric
Singact
Phonenumber
UservoiceRanking
Promotion

商品・サービス内容の説明があるか

Explainpro

特定層をターゲットにしているか

Target

商品の広告かサービスの内容かストーリー仕立てであるか

Adpro
Adser
Story

メッセージ性があるか
動画の尺

MessagesScale21

カテゴリー別効果① 購入意向
購入意向と購入履歴のそれぞれにおける結果は以下のとおりである。
また、全体とアーリーアダプターの比較をするため、各々の差(difference)を表記した。
変数名

意向 全体

変数名

意向 全体

(Intercept)

0.1239806

0.226430225

0.102449675

WOMANvoice

0.0258329

0.031600863

0.005767954

MANact-0.017251-0.01324003

0.004010949

OriginalBGM-0.025756-0.076952257-0.051195819

WOMANact-0.037078-0.122982182-0.085904431

BGMlyric-0.018988-0.025258927-0.00627052

Dataapp-0.045052-0.122110359-0.077058704

Singact

0.035667

0.125215834

0.089548806

Charactoract

0.0298608

0.040581666

0.010720822

Phonenumber

0.2447043

0.682578162

0.437873847

Leadweb-0.004274

0.046938738

0.05121308

Lineact

0.0050744

0.11758776

0.112513384

Insidebg

0.0043435-0.010868292-0.015211832

Numcom0.0003088-0.003276177-0.00358496

Outsidebg-0.007935

0.001108708

0.009043907

Numbersaypro

0.002753

0.019209875

0.016456865

Animalact-0.006676

0.085924653

0.092601095

Explainpro-0.052927-0.061367679-0.008440386

Danceact

0.0414601

0.095678258

0.054218113

Adpro-0.070016-0.060166624

0.009849744

Subtitle

0.006405

0.012476981

0.006071955

Adser-0.083016-0.111009984-0.027993794

Liveact

0.0605811-0.024066738-0.084647867

Story

0.0089414-0.05013048-0.059071924

Animeact

0.0128008

0.010658168-0.002142653

Uservoice0.0252907

0.02886754

0.003576867

Displayseconds

0.0015783

0.002135732

0.000557387

Ranking-0.026576-0.006239977

0.020336498

Haveseconds-0.001367-0.001622097-0.000254883

Promotion-0.019493-0.214148123-0.194655222

Logosecondspro

0.0012489-0.001415939-0.002664875

Target-0.002836-0.065427088-0.06259066

Logosecondscom 0.0006742

0.000188941-0.000485284

Messages

0.0309384

0.042422425

0.011484037

MANvoice

0.006424856-0.014670577

Scale

0.0008148

0.001768069

0.000953284

0.0210954

意向 アーリーアダプターdifference

意向 アーリーアダプターdifference22カテゴリー別効果② 購入履歴
購入履歴の結果は以下のとおりである。
変数名

購入 全体

(Intercept)

0.0709668

0.272159712

0.201192885

WOMANvoice

0.010123

0.022489789

0.012366831

MANact0.0035368

0.033972831

0.030436021

OriginalBGM-0.016816-0.021127478-0.004311597

WOMANact

0.0092981-0.075021504-0.084319626

BGMlyric-0.011254

0.089231932

0.100485609

Dataapp-0.03352

0.154117209

0.187637321

Singact-0.009171

0.00682954

0.016000134

Charactoract-0.016162

0.006326156

0.022488179

Phonenumber

0.1485345

0.537217683

0.388683218

Leadweb

0.0118804

0.261145886

0.249265437

Lineact

0.0104353

0.06621063

0.055775296

Insidebg

0.0149496

0.089609611

0.074659965

Numcom

-0.00391

0.05542524

0.059334854

Outsidebg-0.008259-0.053495855-0.045236578

Numbersaypro-0.002093-0.013431449-0.011337988

Animalact-0.005029-0.041229536-0.036200428

Explainpro-0.01034-0.143479115-0.133139045

Danceact

0.0519142-0.057560567-0.1094748

Adpro-0.035092-0.173852954-0.138761242

Subtitle

0.0182283

0.132255338

0.11402701

Adser-0.025844-0.287008767-0.261165201

Liveact-0.014372-0.114498944-0.100126982

Story

0.0156043

0.011609014-0.003995332

Animeact-0.009454

0.177234011

0.186687654

Uservoice-0.019771

0.051788337

0.071559467

Displayseconds

0.0029011-0.001394501-0.004295636

Ranking

0.0279549-0.545087861-0.57304277

Haveseconds-0.003467

0.001938897

0.005405609

Promotion

0.0429735-0.028492742-0.071466242

Logosecondspro-0.00057

0.007459786

0.008029386

Target-0.007936-0.002667978

0.005267797

Logosecondscom-0.00121-0.034092243-0.032882066

Messages-0.026372

0.094687853

0.12106035

0.0031123-0.022899943-0.026012217

Scale

0.0009592

4.18E-05-0.00091743

MANvoice

購入 アーリーアダプターdifference

変数名

購入 全体

購入 アーリーアダプターdifference23分析結果の考察 購入意向
1. 購入意向について全体と比較して効果がより顕著に出た項目
好影響

悪影響

・Lineact … 出演者にセリフがあるか・Singact … 人物がBGMを歌っているか・Promotion … キャンペーンをやってるか・WOMANact … 女性が出ているか・Dataapp … データが表示されてるか

アーリーアダプターは好奇心もあり、比較的感受性が高い印象があるため、特徴もある程度合致しているといえる。
24

分析結果の考察 購入履歴
2. 購入履歴について全体と比較して効果がより顕著に出た項目
好影響・Leadweb … ネットへの誘導があるか
・Messages … メッセージ性があるか
・subtitle … 字幕があるか・BGMlyrics … BGMに歌詞があるか

悪影響
・Explainpro … 商品・サービスの内容の説明があるか・Liveact … 実写かどうか
・Danceact … 出演者が踊っているか25

分析結果の考察 購入履歴
以下の項目に関しては、全体とアーリーアダプターで分析を行った際、効果の有無が逆転したものである。
好影響

悪影響

・Dataapp … データが表示されているか
好影響
・Animeact … アニメーションかどうか・Ranking … ランキングがあるか

アーリーアダプターはBGMなど感情に訴えるようなCMが有効な傾向がある
26

最終提言 アーリーアダプターに効果的な広告の形
購入意向へのアプローチ
データなどの表示はせず、音楽やCM内でのセリフなどを活用し、消費者への認知と興味を向上させる工夫を行う。

購入行動へのアプローチ

購入に足るデータの表示やネットへの誘導により、情報収集のツールとして活用。また、感情に訴える内容を取り入れるとよい。

アーリーアダプターへのアプローチ
心情に対して好印象な特徴を用いたCMは有効である。
ただし、ターゲットやCM出稿の目的によって、形を変える必要がある。
27

参考文献
・Ｐ3 業界動向 「ネット広告業界」
https://gyokai-search.com/3-net-ads.html
・P3 「グラフ&データ インターネット広告費がマスコミ4媒体広告費を引き離す
電通 日本の広告費 2021 媒体別推移 2021 Advertising Expenditures in Japan chart＆data Dentsu」 一部引用
https://firepenguin.net/dentsu-2021-advertising-expenditures-in-japan/
・P5 「社会構造とイノベーションの創発の関する探索的マルチエージェントモデリング」
https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2013/0/JSAI2013_4F14/_article/char/ja/
・P4,11 Everett M. Rogers 「DIFFUSION OF INNOVATIONS」1962https://teddykw2.files.wordpress.com/2012/07/everett-m-rogers-diffusion-ofinnovations.pdf
28