2022.12.07 |
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日本の祝日数は世界でもトップクラス [MTレター075]
当メールは以前弊社スタッフと名刺及びメール交換させて頂いた方に送らせて
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下さい。
▼今月のコンテンツ
ご挨拶：人が集まる謎
タレマ！：クリスマスと聞いて思い浮かぶ有名人といえば
コンジョイントQ&A：コンジョイント調査実施後のシミュレーション方法はどのように使い分ければいいでしょうか？
スタッフコラム：日本の祝日数は世界でもトップクラス
▼ご挨拶
「人が集まる謎」
マーケティングテクノロジー藤井でございます。
いよいよ2022年もあと１か月となりましたがみなさまいかがお過ごしでしょうか。
先日近所を歩いていたところ、いつもはそれほど人がいない小さな公園に多くの人がおり、何だろう？と思い通り過ぎました。
その後もいつもその公園には多くの人がおり、よく見ると２人連れの人が多く２人で何やらノートのようなものを見たりしていました。
しばらくは謎だったのですが、ある日駅にあるポスターに気づきました。
もしかしてみなさんが集まっていたのはこれ？！
ということで駅構内にある「NewDays」で売っていたキットを買ってみました。
冊子には近所の公園も出てきていましたので、どうやら今はやり（？）の謎解きゲーム「山手線謎めぐり2022「7つの奇妙な足跡」」だったようです。
この時点で私の謎は解けましたが、せっかくなので冊子を見てみたところ、いくつかの山手線の駅に行き謎を解くようになっており行くべき駅は数駅です。
ちょっとひねったクイズがあり冊子だけで答えが出るものもありますが、やはり現地に行かないと謎が解けないようになっています。
とはいっても難しくて謎が解けないと先に進めないので、サイトにアクセスするとヒントがあったり今どきな感じです。
謎解きがいつ頃からはやっているのか調べてみたところ、2009年頃から普及しはじめ、市場規模は2015年時点で400億円とのことでした。
現在のような「謎解き」イベントはSCRAP社が始めた日本独自のスタイルで、始まりは「リアル脱出ゲーム」だったようです。
当然ながら「謎解き制作会社」というものもあり、日々謎解きゲームを作成しているようです。発注元は鉄道会社、自治体、商店街、企業などです。
扱っている題材は「謎解き」でもやはり企業ですので各社得意ジャンルがあり、製作費も異なれば納期も早い・遅いがあるようで少しおかしかったです。
日々謎解きを考えるお仕事って楽しいのでしょうか・・・？
謎のネタに困って苦労したりもするのでしょうか・・・？
私は謎解き自体にはあまり興味がないのですが、普段はあまりご縁のない駅に行って歩くのは楽しそうですのでいくつかの駅をチャレンジしてみようかと思っています。
山手線謎めぐり2022「7つの奇妙な足跡」サイト
https://www.yodaka.info/cp/funtokyo2022/
（記：藤井 ）
▼タレマ！
「クリスマスと聞いて思い浮かぶ有名人といえば」
担当の武江です。
タレマ！とはタレントマーケティングの略で、毎回テーマを定め、テーマからどんな有名人を想像するかという調査を行い発表させていただきます。
また、他にも定例の質問といたしまして、最近CM等で目にした有名人を調査しており、そちらもまとめております。
「クリスマス」と聞いてどんなタレントが思い浮かぶかを全国の15歳以上の男女5023人を対象に調査を行いました。
結果は下記の通り！です。
〇昨年に引き続き、あの男性ミュージシャンが圧倒的首位！
「クリスマス」と聞いて思い浮かぶ有名人について調査したところ、「山下達郎」と答えた人が全体で1230人と最も多く、2位は「マライア・キャリー」で248人でした。3位には「松任谷由実」（237人）でした。
参考までに前回の調査時は1位「山下達郎」、2位「マライア・キャリー」、3位「竹内まりや」でした。
〇前回に引き続きあのメジャーリーガーが首位！！
最近CM等で目にした有名人について調査したところ、「大谷翔平」が全体で656人で首位となり、バンテリンのCMで目にした人が最も多く94人でした。2位は「綾瀬はるか」が396人でランクイン、ユニクロのCMで目にした人が最も多く200人でした。3位は「木村拓哉」が362人でランクインし、マクドナルドのCMで目にした人が最も多く81人でした。
どちらの詳細も下記リンクよりご覧ください。
https://www.qnre.net/tke/MarketingT/tm/admin/dataH_202212.html
以上タレマ！でした。
（記：武江）
▼コンジョイントQ&A
「コンジョイント調査実施後のシミュレーション方法はどのように使い分ければいいでしょうか？」
再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。
コンジョイント調査実施後に「商品Ａを300円から200円に値下げしたらどうなるの？」などのシミュレーションをすることができます。
シミュレーションにはいくつか種類があり、シミュレーション方法をどのように使い分ければよいかというお問い合わせを頂くことがありますので、今回は主な２つのシミュレーション方法でご案内したいと思います。
〇ファーストチョイス（First Choice）
各回答者が総合効用値の高い商品（BESTな組み合わせ）を選択したとして回答者全員を振り分け全体のシェアを算出する方法です。
単純に仮想商品に対応する各個人の総合効用値を算出し、どの仮想商品が最も総合効用が高いのかを見つけ、回答者はその商品を買うであろうと決めてしまう方法で非常に簡単なものです。
総合効用差がほとんどなくてもどれかに決めてしまうため、結果がややピーキーであると言われています。
BESTな商品（組み合わせ）を「１」に、その他を「０」としますのでどの仮想商品を選択するのかが「１個人＝１商品」とはっきりします。
個々のサンプルごとにどの商品に反応しているのかが分かりますので、「この商品を買いたいと言っている人はどんな人？」とさかのぼって辿ることが可能となります。
〇シェアオブプリファレンス（Share of Preference）
回答者がよいと思う商品（組み合わせ）に対して、商品Ａは６０％、商品Ｂは４０％購入する確率がある、というようにシェアを割り振って算出します。
決め打ち選択ではなく、選択確率を用いるため、同じ個人（Aさん）でも６割はこちらの商品、４割はこちらの商品というように購入する確率でシェアを求めるようになります。
選好確率モデルと言われます。
結果は比較的マイルドになり、リサーチャーはこちらのシミュレーションモデルを使った方が解釈がしやすいとも言われています。
「１個人＝多商品」の関係となりますので、「この商品を買いたいと言っているのはこういう人」とさかのぼることはできません。
〇ファーストチョイス（First Choice）とシェアオブプリファレンス（Share of Preference）の使い分け
車のような耐久消費財はファーストチョイスで実施するのが良いとされています。
耐久消費財は例えば車を購入する場合、購入検討候補の車種が無ければとりあえずは購入しない、買えるまで待つということが往々にして考えられるからです。
日用品の場合は特に好みの銘柄が棚にないからといって買えるまで待つことはせず、おそらく別の銘柄を買うという購入行動になるかと思われますので、日用品の場合はシェアオブプリファレンスを用いた方が良いということになります。
しかしながら、サンプル数が少なく、かつシナリオ中の商品数が多い場合はファーストチョイスですと、人気がやや低い商品構成の場合は支持が０となるなど不具合が生じますので注意が必要です。
参考サイト
https://m-te.com/tips/simulation/
https://m-te.com/simmodels-200624/
▼スタッフコラム
「日本の祝日数は世界でもトップクラス」
担当の遠藤です。
実は日本の祝日は世界でもかなり多い方だということをご存知でしょうか。
日本の祝日は16日となっており、アメリカ、フランス、ドイツ（11日）やイギリス（9日）、イタリア（8日）と他の諸外国と比べてもかなり多く設定されています（年によって日数の変動あり）。
これだけを見ると、イメージしていたより実は日本の方が休みが多いと感じるかもしれませんが、そうとも言えません。
ここに有給休暇の取得日数を加えると、イメージ通りの結果となるかと思います。
有給休暇日数と取得率は各国かなり開きがあり、例えばフランスやスペイン、ドイツは年間30日も付与され、消化率もおよそ100％となっています。
つまり祝日が少なくても、有給休暇と合計すると35～40日近くの休日があることになります。
イギリスやイタリアも100％とまではいきませんが、付与日数が平均28日で消化率が8割ほどですので、30日以上の休日があることになります。
日本の有給休暇は10～20日付与され、取得率はおよそ50％です。
20日付与されている方は年間10日となるわけです。
1年間に104日の土日休みがありますので、祝日16日と平均有給取得日数10日を足すと130日の休日となります。
有給休暇取得率は先進国でも最低レベルとなっていますが、祝日が多いことで合計の休日数は平均的なものとなります。
意外なのがアメリカで、祝日は上記の通り11日ほどですが、有給休暇は14日ほどしかありません。
しかも取得率は7割程度ですので、日本よりも年間の休日は少ないことになります。
ただ、休日の数だけではなく労働時間も社会問題となって久しいですので、こちらも世界平均ほどになるような政策が施行されるようになるともっといいのかもしれませんね。
（記:遠藤）
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