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2019.01.10

[MTレター020] ローソンスマホペイ、チャレンジ失敗!

 
 
 
 

[MTレター020] ローソンスマホペイ、チャレンジ失敗! 

 

 

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 
頂いております。配信停止をご希望の方は本メールの末尾のご案内をご確認 
下さい。

 

 

▼ご挨拶 
「ローソンスマホペイ、チャレンジ失敗!」 


あけましておめでとうございます。 
マーケティングテクノロジー藤井でございます。 
本年もどうぞよろしくお願いいたします。 

最近小売店でのQRコード決済が何かと話題ですよね。現在は「LINE Pay」「楽天ペイ」「Origami Pay」「PayPay」「Amazon Pay」等がサービスを開始しつつあるようです。 

そんな中ローソンが今「ローソンスマホペイ」を始めていることをご存知でしょうか? 
2019年1月現在、全国約10店舗で試験的に運用しています。 

こちらはQRコードではなくバーコード読み取り方式で、買い物をしながら商品をバーコードで読み込み、お店を出る時にスマホ画面をスキャンして完了というものです。 

実際に使いやすいかどうか、近所に試験店舗があったので行ってみました! 

まずは以下事前準備をしておきます。 

1.ローソンアプリをダウンロードします

2.ローソンアプリで支払い方法を選択します


Apple Pay、楽天ペイ、クレジットカード、LINE Payがありますので、好きな方法を選びIDやPWなど設定します。 

これで準備万端、お店に行きます。 


3.お店の前でこれから買い物をする店舗を選択します 

お店から10m以内にいないと検索してくれません。

 

10mまで近づくと店舗を認識してくれます。

4.入店して買いたい商品のバーコードをアプリで読み取ります

 

5.お店を出る前にアプリをお店にあるリーダーにかざして決済完了!のはずが・・・ 

決済方法を選択する画面が出てきたので、すでに設定してあるクレジットカードを選択しました。

 

そうしたら「PINの確認」の文字が・・・。

 

何のPINかよくわからず、支払いするクレジットカードのPINを入力したり、よくある「0000」を入れたり、思い当たる数字をいろいろ試したのですが「PINが違います」の一点張りで、結局お買い物できませんでした(泣) 

果たしてこのローソンスマホペイは便利なのでしょうか・・・? 

そもそも楽天ペイやLine Payを使うならローソンスマホペイでなくてもいいのでは・・・? 

近所のファミマにセルフレジがありますが、セルフレジであれば特に何かアプリをインストールする必要もなく、いつも使っているスマホ支払いで完了です。 

その方が簡単シンプルでいいですよね・・・?と思うのですがいかがでしょうか? 

ローソンスマホペイサイト 
https://www.lawson.co.jp/lab/app/art/1352468_8411.html

(記:藤井 )
 

▼タレマ! 
「2018年を振り返って」 

担当の清水です。

 

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。

 

今月は2018年を振り返ってどんな有名人を想像するかを全国の15歳以上の男女5029人を対象に調査を行いました。

結果は下記の通り!です。 

新人賞を受賞したあのスポーツ選手が第一位! 

 

2018年を振り返って思い浮かぶ有名人について調査したところ、メジャーリーグにて新人賞を受賞した「大谷翔平」と答えた人が全体で783人と最も多く1位となりました。2位は平昌オリンピックにて二度目の金メダルを獲得した「羽生結弦」(378人)、3位には3年半ぶりのシングル『U.S.A.』が大ヒットした「DA PUMP」(276人)がランクインしました。

あの国民的アイドルグループが3連覇達成! 

最近CM等で目にした有名人について調査したところ、「嵐」と答えた人が全体で551人となり3連覇を達成し、JALのCMで目にした方が前回同様に最も多く96人でした。2位には「大谷翔平」が370人でランクインし、「セイコー」と答えた方が23人となりました。3位には「綾瀬はるか」が312人でランクインしました。

どちらの詳細も下記リンクよりご覧ください。

https://www.qnri.net/kt/MarketingT/tm/admin/dataH_201901.php


以上タレマ!でした。

(記:清水)
 

▼コンジョイントQ&A 
「コンジョイント体験デモ」

 

再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。 

先日弊社サイトのコンジョイント体験デモサイトコーナーをリニューアルしましたので案内させて頂きます。 

弊社では主にACA、CBC、ACBCの3種類のコンジョイントを実施しており、簡単に内容と共に紹介いたします。

 

〇ACA

https://www.cjtsv.net/tke/homepage/academo/qnr/cjtdirect.html 

ACAでは12以上の属性数をカバーできますので属性数が多い調査に向いています。例えば自動車などスペックの種類が多いものです。 

ACAは全員にすべての属性を提示するわけではなく、最初の魅力度・重要度の設問で回答者が重要だと考える属性を判断し、重要な属性のみでプロファイル(コンセプト)を構成し提示します。 

ですので属性数が多い製品には向いていますが、一方必ず全員に回答してほしい属性(価格など)がある場合は提示されない可能性がありますので要注意です。

 

〇CBC 

https://www.cjtsv.net/tke/homepage/cbcdemo/qnr/cjtdirect.html 

CBCは6以下程度の、属性数が比較的少なく必ず全員に回答してほしい属性がある場合などに向いています。 

現在弊社で実施するコンジョイントではCBCが最も多く、8割位です。


〇ACBC

https://mteye.jp/demo/acbc/pc/qnrlogin.html 

ACBCでは6~12程度の属性数をカバーします。 

ACBCは最も進んだコンジョイント分析手法で、ACAとCBCの中間的な位置づけで開発されています。 

Adaptive CBCの略で、コンピューターテクノロジーをフルに活用し、消費者や対象企業の真のマインドを明らかにしていきます。 

様々な最新の仕組みにより、コンジョイントとして頻度の高い6~12個程度の属性数を極めて高精度な状態で検査することができるようになっています。 

個票レベルで極めて高い効用値計算が可能になっており、サンプル数についてもたった1票からの効用値算出が可能ですのでサンプル数確保が難しい案件でも回答精度を心配することなく実査できます。


〇MAXDIFF 

https://www.cjtsv.net/t/maxdiff/ 

コンジョイントではありませんが、時々ご依頼を頂くのがMAXDIFF分析です。 
8~30個程度の商品案やアイテムの好き嫌い等(当てはまり度や重視度でも可)を測定する手法です。よろしければぜひ一度お試しください。



弊社コンジョイントサイト  
https://m-te.com/conjoint-analysis-2/

(記:藤井 )
 

▼スタッフコラム 
「夜はなぜ暗いのか」 

 

商品開発等のシーンでも「当たり前だ」と思って、あまり気にもしていなかったことの中にヒントがあったりということはよくありますね。 
最近読んだ本の中に以下のような当たり前への問いかけがありました。 

・・・「夜はなぜ暗いのか?」・・・ 

「夜はなぜ暗いのか?」と聞けば、大抵は「それは太陽が沈んで陽が当たらないからだ」と答えると思います。 
当たり前です。でも、本当にそれが「当たり前」かどうかはそう単純ではないようです。


夜空には太陽のような光る星(恒星)が無数にあります。まさに星の数ほどあります。 
宇宙は概ね均一であり恒星の分布もほぼ一様であり、特にどこかの場所に大きな恒星だけが集まっているわけではありません。宇宙原理というそうです。

ハッブル・ディープ・フィールド(HDF)という画像があります。

ハッブル・ディープ・フィールドは、ハッブル宇宙望遠鏡が撮影した、地球の北天空の1辺がわずか144秒(秒は角度の単位で1度の3600分の1)の狭い四辺領域の写真です。(この1辺は、月の直径の100分の1程度に相当)

撮影された領域は非常に小さく、画像内に写っている約3000の光の点は「星」ではなく、ほとんど全てが「銀河」です。 

南天側についても、ハッブル・ディープ・フィールド・サウスという同様の画像があります。 
HDFノースもHDFサウスも宇宙の様子はほとんど同じようで違いはありません。 
天球上の全くの反対にある(因果律的に無関係な)非常に小さい二つの領域を比較しただけでも二次元的にはほぼ同じような状況となっています。 
このようなことにより、宇宙はどの方向もほぼ一様であるという宇宙原理は正しいということになります。 

「もし宇宙が無限に広く星が一様に分布しているならば、夜空全体が太陽面のように明るく輝くはず」 

というのがハインリヒ・オルバースという19世紀のドイツの天文学者が唱えたパラドックスです。 
「オルバースのパラドックス」と言われています。 

星は距離の2乗に反比例して見かけの面積が小さくなります。つまり面積も明るさも1/4になるということです。 
しかし、遠方の星の数は距離の2乗で増えるため、明るさと星の数はちょうど打ち消し合って、どの方角も星の輝きで埋め尽くされるはずであるというのが根拠だそうです。 

「例えば、もし地球から100光年の距離にある星が倍の200光年に遠ざかれば、見かけの面積と明るさは1/4となる。 その一方で、距離100光年付近にある星の数と、その倍、200光年の同じ幅にある星の数とを比べると、後者はほぼ4倍の体積を考えていることになり、星が宇宙にほぼ一様に分布しているなら、後者にはほぼ4倍の数の星が含まれているだろうと考えることができる。 さらに星の大きさも場所によらないと考えれば、結局、100光年付近の星すべての見かけの面積の総和と、200光年付近の星すべての見かけの面積の総和は、ほとんど変わらないと期待することができる。」 

この話はよく森の木々にたとえられます。 
あなたが樹海のような広大な森の中にいるとします。周りには大きな木がたくさんあります。 
木の間にも、また木が見えます。遠くの木は近くの木よりも小さく見えますがたくさん見えます。 
小さな森であれば、木々の間から向こう側の風景を見ることはできますが、大きな森では木々の間も木で覆いつくされ、森の向こうを見通すことができません。 
夜景もそうですね。1つ1つの灯りは小さくとも集まると遠方からでもはっきりと明るさが認識できます。 
この理屈で言えば、星々の間には、星々があり、その間にもやはり星々があり、さらにその間にも・・・となります。 

では、なぜ夜は暗いのでしょうか。 
その答えは宇宙は無限に広い訳ではないからです。 

一見、無限に広がる空間に思える宇宙も、実は「広大な森」ではなく、言わば見通せる有限な「森」なのです。 
天空全体を埋め尽くすほどの星はないということになるのです。 

さらに言えば、宇宙は137億年の年齢であり、空間は広がっています。宇宙は果てはないが、有限であると言われます。三次元的に言えば、我々はボールの表面にいるのです。 
さらに宇宙空間は何らかの力により加速膨張しており、遠くの星ほど、超高速度で遠ざかっています。現在のはるかかなたの銀河は実に光速の3~4倍もの高速度で遠ざかっていると言われています。 
137億年前に光を発した出発点の位置は、後退し続け現在は470億光年離れたところにある訳です。

遠くに星が生まれたとしても、光の出発点であるその星の位置が地球から光速に近い速度で遠ざかっているので、その光はなかなか届きません。 
さらに遠方の宇宙であれば光の出発点自体が光速以上で離れているので、その光は我々には永遠に届きません。これを「事象の地平線」と呼ぶそうです。 
だから、星々の間は暗くなるのだそうです。 
そして遠い将来どんどんと夜空は暗くなっていき、さらに遠い未来では自分たちの周りから星々が消えてしまうかもしれません。 

夜が暗いことすら当たり前のことではないようです。


(記:田村 )

 

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