日本経営工学会2018年秋季大会(2018/10/27-28) 提示資料 【Web公開版】

消費財売上のCitizen Forecasting

株式会社インサイト・ファクトリー

大阪経済大学経営学部

小野 滋
ono@insightfactory.jp

芳賀 麻誉美haga@osaka-ue.ac.jp

背景と目的2

市場受容性の評価


製品・サービスの市場受容性評価•

多くのマーケティング意思決定場面において、欠かせない情報となる••

新規市場への参入、新製品・サービス開発、ターゲット顧客定義、コミュニケーション評価...

マーケティング・リサーチが取り組む最重要課題のひとつ

主要な手法：潜在顧客に購入意向を聴取する
あなたは、この製品を買いたいと思いますか？

□ 非常に買いたい□ 買いたい□ やや買いたい□ どちらともいえない□ あまり買いたくない□ 買いたくない□ 全く買いたくない
設問例3

購入意向調査の限界


購入意向は実市場におけるパフォーマンスと必ずしも相関しない例) ニュー・コーク事件 (1985)
コカ・コーラの味を大きく変更
消費者調査では好評であったが、市場投入後に猛反発を受けた購入意向を市場パフォーマンスに近づけるため、さまざまな工夫がなされてきた•評定ではなく選択を求める (例, コンジョイント分析)•

聴取前にメンタル・シミュレーションを行う•

アーリー・アダプタ―に対する聴取•...

いずれも、次の一般的枠組みの内側にある集団の購入行動を予測するために個人に購入意向を訊いて集計する

4

Citizen Forecastingとは (1)

選挙予測において登場した概念
政治学者 Lewis-Beck & Skalaban (1989) が提案「誰に投票するつもりか」(vote intention)ではなく、「他の人が誰に投票すると思うか＝誰が勝つと思うか」(vote expectation)を聴取する



Citizen Forecastingは”当たる”といわれている2012年US大統領選における選挙予測調査の結果(Graefe, 2014)

最終的な得票差を、早い時期から予測

vote intention

vote expectation

5

Citizen Forecastingとは (2)

調査に基づく選挙予測: 伝統的な枠組み
集団の投票行動を予測するために個人に投票意向を訊いて集計する



実際には、投票意向は実際の選挙結果と乖離することが少なくない

Citizen Forecastingはこの枠組みを超える一連の試みのひとつであった
選挙予測に対する集合知的アプローチ ... 予測市場など

6

マーケティングにおけるCitizen Forecastingの活用可能性「自分が買いたいか」ではなく、他の人が買うと思うかどうかを訊く

先行研究
芳賀 (2016a, 2016b):•

本人の購入意向よりも、他者の人気を予想したほうが、回答と売上との相関が高い•

売上予測能力の高い人を同定するための構造方程式モデルを構築。個人の予測能力は、カテゴリ認知・接触・購入などのほか、文化的指標や食物新奇性恐怖と関連している

芳賀 (2018)

•

他者人気予想に加え、店頭売上予想についても検討•

個人の売上予測能力は、性別・年代、回答時間、共感性、革新性などとも関連

課題
Citizen Forecastingはなぜ”当たる”のか？
機序の解明が必要

7

本研究の課題

1. Citizen Forecastingは当たるのか？
芳賀(2018)が示した結果を確認する

2. Citizen Forecastingは多様性の産物か？
Hong & Page (2004) の枠組みに沿って検証

3. Citizen Forecastingのメカニズム
Rothschild & Wolfers (2012) のアプローチに基づき、モデル化を試みる

8

データ

9

対象製品


炭酸飲料 50製品•

店頭で購入可能であり、かつ販売量の多い製品(ないし主要メーカーの新製品)•市場に存在する炭酸飲料(500製品以上)から、フレーバーやメーカーができるだけバラエティに富むように選択

会場で紹介

10

調査データ芳賀(2018) と同一


オンライン調査
楽天パネル, 日本在住の20-69歳男女 3,872名
2016/12/22-27に実施

設問 (抜粋)•自己購入意向
あなたは、次の炭酸飲料をどのくらい自分で買いたいですか•

他者人気予想あなたは、次の炭酸飲料は、あなた以外の他の日本の人々にどのくらい人気があると思いますか•

店舗売上予想あなたは、次の炭酸飲料は、日本のお店(スーパーマーケットなど)でどのくらい売れると思いますか50製品について、写真と製品名を提示して聴取
いずれも7件法評定。1～7点を付与して分析する

11

売上データ

インテージ社 SRI (全国小売店パネル調査)
全国の小売店におけるPOSデータに基づく推定値
実査終了から4週間の「販売店あたり販売数量」合計を使用する

12

分析対象
本分析では、以下の回答を分析する：


調査対象者: 1,896名
以下の対象者を除外した：•••

炭酸飲料の飲用頻度が月1回未満•

全対象者の37%を除外•

マーケティング・リサーチ実務における一般的な潜在顧客定義に準じた認知ブランド数が50ブランド中5個未満•

炭酸飲料月1回以上飲用者の8%を除外。うち約3割は、50ブランドすべてについて非認知と回答•

炭酸飲料市場の実態からみて、不誠実な回答者である可能性が高い{自己購入意向、他者人気予想、店舗売上予想}のいずれかにおいて回答に変動がない人•

ブランド: 49ブランド•

i.e. 50ブランド全てに対して同一の回答をしている人

SRIから販売数量が入手できなかった1ブランドを除外

回答: 調査対象者xブランドを1件として 52,527件•

調査対象者が認知しているブランド
13

分析1. Citizen Forecastingは当たるのか？

14

Citizen Forecastingによる売上推測

ブランド単位でみたとき、売上との相関は 自己 < (他者, 店舗)
Citizen Forecastingによる売上予測は、購入意向による予測よりも成績が良い
販売数量との相関:+0.48
販売数量(対数)との相関: +0.49

販売数量との相関:+0.70
販売数量(対数)との相関: +0.67

販売数量との相関:+0.68
販売数量(対数)との相関: +0.66

会場で紹介

15

分析2. Citizen Forecastingは多様性の産物か？

16背景：集合知を支えるメカニズム

予測において集合知を発現させるふたつのメカニズム (Hong & Page, 2012)
A. 個人が優れた予測能力を持っている
それらの予測を集約すると、大数の法則により、真値へと収束する
B. 個人の予測に多様性がある
それらの予測を集約すると、広範な情報源・ヒューリスティクスを反映した予測となる• Hong & Page (2004) : 個々のエージェントの能力が低くても、予測ヒューリスティクスが多様である集団は集団的問題解決の成績が高い

17

仮説



仮説A. 個人の予測能力
個人内での売上との相関は、他者人気予想・店舗売上予想において高い

仮説B. 予測の多様性
回答の個人間相関は、他者人気予想・店舗売上予想において低い

対象者1

売上

自己

他者

店舗

ブランド1
ブランド2
ブランド3
ブランド4
ブランド5...

店舗
他者
自己…

対象者1

2

3...

ブランド1
ブランド2
ブランド3
ブランド4
ブランド5...

18

仮説A. 個人の予測能力


回答と売上との個人内での相関は、自己 < (他者, 店舗)→ 仮説Aを支持

平均+0.28+0.27+0.15

3つの相関係数のなかで自己購入意向の相関が最も高かった人: 17%

3つの相関係数のなかで他者人気予想の相関が最も高かった人: 45%

3つの相関係数のなかで店舗売上予想の相関が最も高かった人: 38%

Base: 3つの相関係数がいずれも算出できた1,869名

19

仮説B. 予測の多様性


回答の個人間相関も、自己 ＜ (他者, 店舗)→ 仮説Bを不支持

平均

+0.07

3つの相関係数のなかで自己購入意向の相関が最も高かったペア: 26%+0.15

3つの相関係数のなかで他者人気予想の相関が最も高かったペア: 39%+0.14

3つの相関係数のなかで店舗売上予想の相関が最も高かったペア: 35%

Base: 1,896名から選んだ2名のペアのうち、3つの相関係数がいずれも算出可能であるペアからランダムに選んだ500,000ペア(チャートの黒線はそのうち1000ペア)

20

3. Citizen Forecastingのメカニズム21

アプローチ (1)Citizen Forecastingの回答を生成するメカニズムのモデル化を試みる

想定：
Citizen Forecastingは3種類のシグナルに基づいて生成される(Rothschild & Wolfers, 2012)
自分の選好CitizenForecasting

個人x対象によって異なる

会場で紹介
共通レベル情報

個人間で共通、対象によって異なる手がかり

個人レベル情報

個人x対象によって異なる手がかり

22

アプローチ (2)

集合知の２つのメカニズム(Hong & Page)との対応
自分の選好

個人の予測能力の高さ

共通レベル情報

集合知
予測の多様性

想定される主要な情報源
自分の選好

個人レベル情報

会場で紹介
飲用経験
マスメディア

共通レベル情報

個人レベル情報

店頭接触 (配荷率の知覚)
身近な人々
自分の選好の偏りについての知覚

モデル


他者人気予想に注目

個人をクラスタとした階層SEMモデルを構築
パラメータをベイズ推定
𝑏0𝑖 :ランダム切片
𝑥𝑏𝑖 : 対象者i のブランドbについての自己購入意向(個人ごとに中心化)

𝑦𝑏𝑖 :対象者iのブランドbについての他者人気予想

𝑏1𝑖 :ランダム係数

会場で紹介
𝑓𝑏 :ブランドbの共通レベ
ル情報

𝑏2𝑖 :ランダム係数
𝑒𝑏𝑖 :残差(個人レベル情報を含む)

ブランドを表すダミー変数

𝑙1
𝑙2
𝑙3𝐵1 :ブランド1𝐵2 :ブランド2𝐵3 :ブランド3…

𝑦𝑏𝑖 = 𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖 + 𝑏2𝑖 𝑓𝑏 + 𝑒𝑏𝑖
𝑓𝑏 =49𝑖=1𝑙𝑖 𝐵𝑖24

推定結果：パラメータ (1)

共通レベル情報は、ブランドの配荷率を反映しているものと思われる
𝑓𝑏 推定値←他者人気予想が割り増しされる
0.1

0

他者人気予想が割り引きされる→
-0.1

-0.2

磨かれて、澄みきった炭酸水
スタイリースパークリング レモン
マウンテンデュー
Vivit's 日本の林檎 Sparkling
午後の紅茶 アップルティーソーダ
チェリオ ライフガード
ぜいたく三ツ矢 広島県産はっさく
キリン メッツ ピンクジンジャー
ファンタ 飲みごろラ・フランス
シュウェップス シャルドネ スパーク…
おいしい炭酸水
キリン メッツ プラス レモンスカッ…
かぶ飲み メロンクリームソーダ
Welch's 桃のにごりスパークリング
ウィルキンソン タンサンドライ コーラ
なっちゃん しゅわしゅわマスカット
リアルゴールド フレーバーミックス…
アサヒ ドデカミンスコール
大人のキリンレモン
オランジーナ ホリデーミックスウィズ…
三ツ矢ヨーグル
カルピスソーダ 濃いめ
サントリー 南アルプスの天然水…
サントリー 南アルプスの天然水…
キリン メッツ グレープフルーツ
ハニーレモンジーナ
キリン メッツ コーラ（ゼロ）ウィルキンソン タンサン
ペプシストロング 5.0GV ゼロ
リアルゴールド
ペプシスペシャル（ゼロ）モンスター エナジー
い・ろ・は・す サイダー
デカビタC
スプライト
カナダドライ ジンジャーエール
キリンレモン
コカコーラ ゼロ フリー
レッドブル
オランジーナ
カルピスソーダ
ファンタ グレープ
C.C.レモンファンタ オレンジ
コカ・コーラ ゼロ
三ツ矢サイダーオロナミンCドリンク
コカ・コーラ

会場で紹介

参考: 「店頭でみたことがある」率 (Base: 全対象者3,872名)
80%

60%

40%

20%

0%

25

推定結果：パラメータ (2)他者人気予測にあたって、自己購入意向が高いブランドを高く評定しやすい人

他者人気予測にあたって、共通レベル情報を参考にする人26

推定結果：説明率

自己購入意向と共通情報で、他者人気予測の分散の60%程度が説明される
00.2

0.4

0.6

0.8

1切片+自己購入意向

𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖

切片+自己購入意向+共通情報

𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖 + 𝑏2𝑖 𝑓𝑏

他者人気予測回答

𝑦𝑏𝑖 = 𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖 + 𝑏2𝑖 𝑓𝑏 + 𝑒𝑏𝑖
他者人気予測回答の説明率

個人別説明率の平均

27

売上予測能力

売上予測に寄与しているのは、自己購入意向と共通情報
00.2

0.4

0.6

0.8

1切片+自己購入意向

𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖

自己購入意向に共通レベル情報を加えることで、予測能力が向上

切片+自己購入意向+共通情報

𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖 + 𝑏2𝑖 𝑓𝑏

個人の予測能力は個人レベル情報によって低下するが、集団レベルでは変動がキャンセルアウトされる

他者人気予測回答

𝑦𝑏𝑖 = 𝑏0𝑖 + 𝑏1𝑖 𝑥𝑏𝑖 + 𝑏2𝑖 𝑓𝑏 + 𝑒𝑏𝑖予測値のブランド別平均と販売数量(対数)の相関
予測値と販売数量(対数)との個人内相関の平均

28

ブランドの売上予測値 (1)

個人のレベルでは、個人レベル情報は予測性能を低下させる
販売数量(対数)切片+自己購買意向

切片+自己購買意向+共通レベル情報
他者人気予測販売数量(対数) 6.5
を目的変数として6個人別に得た単回帰予測値の平均
5.5

5

4.5

4

3.5

Vivit's 日本の林檎 Sparkling
シュウェップス シャルドネ スパークリング
午後の紅茶 アップルティーソーダ
い・ろ・は・す サイダー
三ツ矢ヨーグル
スタイリースパークリング レモン
ウィルキンソン タンサンドライ コーラ
ファンタ 飲みごろラ・フランス
アサヒ ドデカミン
モンスター エナジー
オランジーナ ホリデーミックスウィズベリー
キリン メッツ プラス レモンスカッシュ（ゼロ）Welch's 桃のにごりスパークリング
キリン メッツ ピンクジンジャー
なっちゃん しゅわしゅわマスカット
レッドブル
かぶ飲み メロンクリームソーダ
キリン メッツ グレープフルーツ
キリン メッツ コーラ（ゼロ）
ハニーレモンジーナ
ペプシスペシャル（ゼロ）スコール
チェリオ ライフガード
カルピスソーダ 濃いめ
オランジーナリアルゴールド
リアルゴールド フレーバーミックス レモン
カルピスソーダ
大人のキリンレモン
サントリー 南アルプスの天然水 スパークリング
サントリー 南アルプスの天然水 スパークリ…
ペプシストロング 5.0GV ゼロ
ファンタ オレンジスプライト
キリンレモン
カナダドライ ジンジャーエール
おいしい炭酸水
ぜいたく三ツ矢 広島県産はっさく
デカビタC
C.C.レモンウィルキンソン タンサンマウンテンデュー
コカコーラ ゼロ フリー
磨かれて、澄みきった炭酸水
ファンタ グレープ
コカ・コーラ ゼロ
三ツ矢サイダーオロナミンCドリンク
コカ・コーラ

会場で紹介

29

ブランドの売上予測値 (2)集団のレベルでは、個人レベル情報による変動はキャンセルアウトされる

販売数量(対数)切片+自己購買意向

他者人気予測他者人気予測とほぼ同一切片+自己購買意向+共通レベル情報

販売数量(対数) 6.5
を目的変数、ブラ6ンド別平均を説明変数とした単回帰
予測値5.554.5

43.5Vivit's 日本の林檎 Sparkling
シュウェップス シャルドネ スパークリング
午後の紅茶 アップルティーソーダ
い・ろ・は・す サイダー
三ツ矢ヨーグル
スタイリースパークリング レモン
ウィルキンソン タンサンドライ コーラ
ファンタ 飲みごろラ・フランス
アサヒ ドデカミン
モンスター エナジー
オランジーナ ホリデーミックスウィズベリー
キリン メッツ プラス レモンスカッシュ（ゼロ）Welch's 桃のにごりスパークリング
キリン メッツ ピンクジンジャー
なっちゃん しゅわしゅわマスカット
レッドブル
かぶ飲み メロンクリームソーダ
キリン メッツ グレープフルーツ
キリン メッツ コーラ（ゼロ）
ハニーレモンジーナ
ペプシスペシャル（ゼロ）スコール
チェリオ ライフガード
カルピスソーダ 濃いめ
オランジーナリアルゴールド
リアルゴールド フレーバーミックス レモン
カルピスソーダ
大人のキリンレモン
サントリー 南アルプスの天然水 スパークリング
サントリー 南アルプスの天然水 スパークリ…
ペプシストロング 5.0GV ゼロ
ファンタ オレンジスプライト
キリンレモン
カナダドライ ジンジャーエール
おいしい炭酸水
ぜいたく三ツ矢 広島県産はっさく
デカビタC
C.C.レモンウィルキンソン タンサンマウンテンデュー
コカコーラ ゼロ フリー
磨かれて、澄みきった炭酸水
ファンタ グレープ
コカ・コーラ ゼロ
三ツ矢サイダーオロナミンCドリンク
コカ・コーラ

会場で紹介

30

売上予測能力の個人差

自己購入意向を重視し共通レベル情報を参考にしない人は、売上予測能力が低い•

ただし、集団のレベルでみると、予測能力の差はあまり大きくない•

先行研究における「Citizen Forecastingは対象者特性の影響を受けにくい」という主張と整合

自己L
共通L

自己H
共通L

販売数量(対数)と、他者人気予想回答のブランド別平均との相関

0.7

0.68

0.67
0.65

0.65

0.62

0.6

自己L
共通H

自己H
共通H

0.55
0.5
自己L共通L 自己H共通L 自己L共通H 自己H共通H(499名)(444名)(449名)(504名)

31

まとめ32

本研究から得られた知見と示唆

Citizen Forecastingは、購入意向よりも”当たる”
製品・サービスの市場受容性評価のための、有用な手法となりうる

個々人は、他者の購買行動を推測する能力を持っている
Citizen Forecastingにおいて発現した集合知は、予測の多様性の産物ではない

その能力の基盤にあるのは、個人の選好と共通レベル情報
共通レベル情報としては、店頭配荷率の知覚などが考えられる

33

本研究の限界と今後の課題 (1)

共通レベル情報・個人レベル情報の内容と情報源
本研究は、共通レベル情報を自己購入意向・他者人気予想の回答から間接的に推定している。その内容と情報源はあきらかでない•

カテゴリ特性との関係は？
••個人特性との関係は？
••

炭酸飲料は共通レベル情報が特に豊富なのかもしれない
豊かな社会的ネットワークを持つ人は、有用な個人レベル情報を持つかもしれない

新製品評価における共通レベル情報・個人レベル情報とは？

→ ブランド非認知者による他者人気予測・店舗売上予測を手掛かりとして、検討を進める予定
推論ヒューリスティクスとその個人差
本研究は、Citizen Forecasting回答の基盤となる推論過程に踏み込んでいない••

既存の推論バイアス研究との関係は？
•予測における願望的思考(Wishful thinking) ... 自分の選好の過度な重視として捉えられる•選好におけるバンドワゴン効果 ... 共通レベル情報による選好形成として捉えられる個人特性との関係は？
34

本研究の限界と今後の課題 (2)Citizen Forecastを最適化する調査対象者設定

実務的には、もっとも関心が持たれる問題•

代表性は不要か？
••Citizen Forecastingは調査対象者の偏りの影響を受けにくいと主張されることが多い

有能な予測者だけを調査対象者とすれば、より正しい予測が得られるのか？
•

多様性の減少により、集団の予測能力はむしろ低下するかもしれない… 現実場面に即した知見の蓄積が必要

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引用文献
Graefe, A. (2014) Accuracy of vote expectation surveys in forecasting elections. Public Opinion
Quarterly, 78, 204-232.
Lewis-Beck, M.S., Skalaban, A. (1989) Citizen forecasting: Can voters see into the future?
British Journal of Political Science, 19(1), 146-153.
Hong, L., Page, S.E. (2004) Groups of diverse problem solvers can outperform groups of highability problem solvers. PNAS, 101(46).
Hong, L., Page, S.E. (2012) Some microfoundations of collective wisdom. in Landemore, H.,
Elster, J. (eds.) Collective wisdom: Principles and mechanisms. Cambridge University Press.
Rothschild, D., Wolfers, J. (2012) Forecasting elections: Voter intentions versus expectations.
Working Paper. DOI:10.2139/ssrn.1884644
芳賀麻誉美(2016a) マーケットを占う～市場予測ができる人とできない人の違い～. 日本マーケティン
グ・サイエンス学会第99回研究大会, 2016.6.
芳賀麻誉美(2016b) 市場予測のための調査対象者選定方法. 第18回日本感性工学会大会, 2016.9.
芳賀麻誉美(2018) 市場は誰にどう聞くべきか ～市場予測のための設問設計と対象者選定～. 日本マーケ
ティング学会マーケティングカンファレンス2018, 2018.10.

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