2021.05.12 |
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「ブラーバ」ご存知でしょうか？使ってみました！ [MTレター056]
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：「ブラーバ」ご存知でしょうか？使ってみました！
タレマ！：復活したと思うタレントといえば
コンジョイントQ&A：シェアシミュレーション方法のご紹介
スタッフコラム：集中力の限界はどのくらい？
▼ご挨拶
「『ブラーバ』ご存知でしょうか？使ってみました！」
マーケティングテクノロジー藤井でございます。
東京は今年も非常事態宣言のGWとなりましたがみなさまいかがお過ごしでしたでしょうか。
2020年のGWは断捨離をして過ごした方も多かったようですが今年はこれ以上断捨離もできない・・・という方もいらっしゃったのではないでしょうか。
私は断捨離ではないですが、しばらく前に買ってはみたもののずっと使っていなかったブラーバを使ってみたりしていました。
ブラーバはお掃除ロボット「ルンバ」で有名なアイロボット社が出している、拭き掃除用お掃除ロボットです。濡れた布などをセットすると前後に動きながら床を拭いてくれます。
「ルンバ」はおそらくほとんどの方が知っているかと思いますが、「ブラーバ」の知名度は低そうですし、使っている方はさらに少ないのではないでしょうか。
調べてみたところ、アイロボット社の発表では2020年末に日本でのお掃除ロボット（ブラーバ含む）の累計出荷台数は400万台を突破しているそうです。
ではそのうちブラーバの出荷台数は？といいますと、お掃除ロボットのうちの約１割でした。
つまり、日本ではルンバがこれまで360万台、ブラーバは40万台売れたということですね。
壊れて買い替えの方もいると思いますが、ざっくり日本は今約5,000万世帯ですので、ルンバの普及率は360万台÷5,000万世帯で約7％です。
それに対しブラーバは40万台÷5,000万世帯で約1％弱、やはりと言いましょうか、ブラーバの普及率低いですね。
ルンバを使っている方は時々いますが、ブラーバを持っている方にはあまりお目にかからないので何となく納得です。
では実際の使い心地はどうかと言いますと、何と言ってもほんとにとても静かです！
一人でしずかーに動いているだけなので、テレビを見ていても音楽を聴いていても何をしていても全く気になりません。もくもくと音もたてず床をけなげに拭いてくれています。
ルンバは結構音が大きいので、動かすのは外出時や別の部屋にいる時などですが、ブラーバは全くもってノープロブレムです。
それではなぜそれ程普及しないのか？というのは、やはりルンバで事足りてしまうからでしょうか。
ルンバを使えば結構部屋はきれいになるので、さらにブラーバも・・・となりにくいのもわかる気がします。ルンバとブラーバどちらかを買うとなれば、やはりルンバになるかと思います。
ブラーバ、悩ましいところですね・・・。
私は常々壁を拭いてくれるお掃除ロボットがあればいいと思っているのですがニーズはないでしょうか？
その名も「ニンジャ！」で決まりですね！
ブラーバサイト
https://www.irobot-jp.com/braava/
（記：藤井 ）
▼タレマ！
「復活したと思うタレントといえば」
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。
新入社員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5017人を対象に調査を行いました。
結果は下記の通り！です。
〇電撃結婚した、毒舌芸人が首位！
「復活した」と思う有名人について調査したところ、「有吉弘行」と答えた人が全体で744人と最も多く、2位は「ヒロミ」で460人でした。3位には「ヒロシ」（139人）でした。
参考までに前回の調査時は1位「ヒロミ」、2位「有吉弘行」、3位「ウエンツ瑛士」でした。
〇先月に引き続きあの有名女優が首位！！
最近CM等で目にした有名人について調査したところ、「綾瀬はるか」が全体で423人で首位となり、パナソニックのCMで目にした人が最も多く95人でした。2位は「大谷翔平」が334人でランクイン、アクエリアスのCMで目にした人が最も多く27人でした。3位は「イチロー」が253人でランクインし、ユンケルのCMで目にした人が最も多く63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.qnri.net/kt/MarketingT/tm/admin/dataH_202105.html
以上タレマ！でした。
（記：武江）
▼コンジョイントQ&A
「シェアシミュレーション方法のご紹介」
再びマーケティングテクノロジー藤井でございます。
前回はコンジョイント調査の結果を実際の市場シェアに近い形でシェアシミュレーションする方法についてお話ししましたが、今回はシミュレーションの方法（モデル）を紹介させて頂きます。
大きく分けてシミュレーション方法は２つあります。１つはファーストチョイス（First choice 一番に選択するもの）、もう２つはシェアオブプリファレンス（Share of Preference 好みの比率）です。
１）First choice
最大効用値モデルとも言われ、該当するプロファイルを選択する回答者の予想数を、回答者の総数で割ることにより求めます。各回答者は、単純に最も全効用の大きいプロファイルを選択すると予想します。
ファーストチョイスは単純に仮想製品に対応する各個人の総合効用値を算出し、どの仮想製品が最も総合効用が高いのかを見つけ、それを買うであろうと決めてしまう方法です。
しかし、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。
算出例）
アイスクリーム調査を例として説明すると以下のようになります。
仮に田中さんの回答結果が以下のような効用値になったとします。
味）チョコ：0効用 / バニラ：1.5効用 / イチゴ：1.2効用
価格）¥80：1.0効用 / ¥100：0.8効用 / ¥150：0効用
この効用値で田中さんが「製品A：バニラ味 ¥100」と「製品B：イチゴ味 ¥150」のどちらを購入するのか予測します。
製品ごとに効用値を足し上げます。
製品A：バニラ(1.5効用) + ¥100 (0.8効用) = 2.3効用
製品B：イチゴ(1.2効用) + ¥150 (0 効用) = 1.2効用
従って、田中さんは「製品A：バニラ ¥100」を好むと予測できます。
First choiceでは、このようにすべての対象者についてそれぞれどの製品を選択するかを行います。
例えば500人が回答し、以下のような結果になったとします。
「製品A：バニラ ¥100」派：300人
「製品B：イチゴ ¥150」派：200人
その場合、仮想市場でのシミュレーションではそのまま
「製品A：バニラ ¥100」派：６割（300人/500人）
「製品B：イチゴ ¥150」派：４割（200人/500人）
になると予測できます。
これが最も単純なシミュレーション方法で、「First Choice Model」と呼ばれるものです。
簡単な方法ではありますが、やや結果がピーキーになります。
２）Share of preference
Luceの選択公理とも言われ、このモデルでは該当するプロファイルの効用の全回答者平均と、全シミュレーション プロファイルの効用の全回答者平均の比から求めます。
決め打ち選択ではなく選択確率を用いるため、同じ個人でも7割はこちらの製品、3割はこちらの製品というように確率でシェアを求めるようになります。
結果としてはマイルドであり、一般的にマーケッターが理解しやすいシミュレーション結果が得られると言われています。
ただし、First Choiceの場合はどの仮想商品を選択するのかが「１個人＝１製品」とはっきりするのに対し、Share of preferenceでは確率になってしまうため、「１個人＝多製品」の関係となってしまいます。
よって、この「商品」を選ぶであろう人がどのような人かを逆に追うことができなくなります。
Share of preferenceでは、各対象の効用の指数 expをその対象の尺度値とし、その対象者の選択確率はこの尺度値の相対比で表されるというモデルです。Luceの選択公理あるいはLuceモデルとも呼ばれます。
算出例）
田中さんが「製品A：バニラ ¥100」と「製品B：イチゴ ¥150」のどちらを購入するのか、製品ごとに効用値を足し上げるのはFirst Choiceと同じです。
製品A：バニラ(1.5効用) + ¥100 (0.8効用) = 2.3効用
製品B：イチゴ(1.2効用) + ¥150 (0 効用) = 1.2効用
次にそれぞれの製品の「e を底とする数値のべき乗」を算出します。
エクセルでは「exp」関数になります。
製品A：9.974182455
製品B：3.320116923
————————-
計：13.29429938
製品Ａを購入するシェア確率：約75％（9.974182455/13.29429938）
製品Ｂを購入するシェア確率：約25％（3.320116923/13.29429938）
田中さんは約75％の確率で製品Aを購入し、約25％の確率で製品Bを購入すると予測できます。
回答者500人で、製品Aを購入する確率の平均、製品Bを購入する確率の平均を算出してそれぞれの製品のシェア比率を予測するのがShare of preferenceモデルです。
実際の計算方法は以下サイトからファイルをダウンロードしてご確認頂けます。
https://m-te.com/mte/dl/
弊社コンジョイントサイト
https://m-te.com/mte/conjoint-analysis-2/
▼スタッフコラム
「集中力の限界はどのくらい？」
担当の遠藤です。
GW休暇も終わりましたが、みなさまどのようにお過ごしになられましたでしょうか。
昨年に引き続き緊急事態宣言中ということもあり、ほとんど家から出ない方も多くいらっしゃったかと思います。
そんないつもとは違うお休みとはいえ、連休明けはなかなか勉強や仕事に集中できないという方もいらっしゃるのではないでしょうか。
しかしながらそんな時間を過ごすわけにもいかないので、今回は人間の集中力について調べてみました。
人間の集中できる限界は大人でも最大90分とされており、大学の授業が90分で設定されているのはこのためです。子供はさらに短く45分程度で、小学校の授業がこの時間で設定されているそうです。
しかし45分や90分ずっと集中力を維持できるわけではなく、高い集中力を維持して物事に取り組むことができるのは15分程度だそうです。
理想は15分→小休憩→15分…のサイクルで物事を進めるのが良いそうで、小休憩の代わりに話題ややることを変えてみるのもいいようです。
ベネッセコーポレーションの実験では、60分続けて英語を学習するグループと休憩を挟みながら学習する「15分×3＝45分学習」のグループに分けて比較したところ、後者のほうが明らかに学習成果が上がったというのです。
おそらく、「15分」をワンブロックとしたために、集中力が維持されたからだと考えられます。
これは学習だけではなく、仕事や会議、プレゼンテーションなどにも言えることだそうです。
集中して作業した後は少し身体を動かしたり深呼吸をして、脳に酸素を送ることで集中しやすいリズムを作ることができるようです。
なかなか上記のリズムを維持して実践することは難しいかもしれませんが、意識することで少しでも効率よく物事を進めたいものですね。
（記:遠藤）
●弊社サイト
https://m-te.com/mte/
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https://line.me/S/sticker/1100513
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