社会知としての消費者価値観構造モデルと類型「Societas」の構築

The 27th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 20131E5-2社 会 知 としての 消 費 者 価 値 観 構 造 モデルと 類 型 「Societas」の 構 築Developing consumer’s value structure model and type “Societas” as social knowledge*1馬 場 彩 子ベルタンマチュー*1*1谷 田 泰 郎Ayako Baba Mathieu Bertin Yasuo Tanida*1シナジーマーケティング 株 式 会 社Synergy Marketing, Inc.While consumer’s interests varies,company should understand customer needs clearly. We focus on consumer personalvalues which are common causes of their behavior and propose a consumer’s value structure model and social type “Societas”which can commonly apply to various companies’ marketing activities. We choose graphical model as consumer’s valuestructure model that can analyze quantitative data with qualitative knowledge. Also we developed social marketing type“Societas” which is applicable to their marketing activities .1. はじめにインターネットの 発 達 は, 情 報 検 索 や SNS など 新 興 メディアと消 費 者 の 接 触 を 誘 発 し, 消 費 者 主 体 の 商 品 やサービス 情 報 の能 動 的 な 情 報 収 集 活 動 を 可 能 にした. 一 方 ,ウェブ 閲 覧 や 商 品レビューへの 書 き 込 みなどインターネット 上 の 購 買 行 動 プロセスにおける 状 態 は 履 歴 として 記 録 可 能 であり, 蓄 積 されている. 企業 サイドでは, 蓄 積 された 行 動 履 歴 データを 分 析 することで,マーケティングに 活 かすことを 考 慮 している.そのような 背 景 の 中 ,私 たちは 消 費 者 の 行 動 履 歴 から 得 られる 嗜 好 や 行 動 の 予 測 研究 に 取 り 組 んでいる.例 えば,EC サイトにおいて,サイト 訪 問 者 の 購 買 やページ 閲覧 などの 行 動 履 歴 を 入 力 情 報 にして, 訪 問 者 の 購 入 しそうな 商品 を 提 示 するレコメンデーションは, 消 費 者 行 動 予 測 の 実 際 の応 用 例 のひとつである.そのモデルを 構 築 するためには, 予 め学 習 のためのデータを 保 持 している 必 要 がある. 消 費 者 のウェブ 閲 覧 履 歴 から 購 入 商 品 を 予 測 するモデルを 構 築 する 場 合 ,ウェブ 閲 覧 と 商 品 購 入 の 両 方 の 履 歴 が 同 時 に 存 在 する 消 費 者のデータを 学 習 する 必 要 がある.ところが, 実 際 の 企 業 活 動 においては, 部 署 ごとに 消 費 者 データが 分 断 されていることが 多 く,ウェブ 閲 覧 と 商 品 購 入 の 履 歴 データを 同 時 に 保 持 している 場 合でも, 双 方 の 行 動 履 歴 データから 横 断 的 に 消 費 者 を 特 定 することが 不 可 能 な 場 合 が 多 い.そこで, 私 たちは, 消 費 行 動 の 共 通 要 因 としての 価 値 観 に 着目 し, 特 定 の 企 業 や 部 署 に 依 存 しない 消 費 者 の 価 値 観 構 造 モデルの 構 築 と 社 会 的 類 型 Societas(ソシエタス)の 規 定 を 試 みた.行 動 履 歴 データから Societas(ソシエタス)を 推 論 する 消 費 行 動予 測 モデルを 構 築 することにより, 行 動 データ 間 で 消 費 者 を 特定 できない 場 合 でも Societas(ソシエタス)を 介 して 行 動 を 予 測することが 可 能 となる.また, 予 測 モデルを 構 築 するための 行 動履 歴 データが 量 的 に 不 足 している 企 業 であっても,Societas(ソシエタス)に 基 づく 消 費 行 動 予 測 モデルを 適 用 することで, 嗜 好や 行 動 を 予 測 することが 可 能 となる. さらには, 抽 象 化 されたSocietas(ソシエタス)を 適 用 し 企 業 横 断 的 に 消 費 行 動 予 測 モデルを 共 有 することにより 社 会 知 の 構 築 が 可 能 となる.本 稿 では, 価 値 観 構 造 モデルと Societas(ソシエタス)の 規 定手 法 について 説 明 する.また, Societas(ソシエタス)の 類 型 とデモグラフィック 属 性 情 報 による 類 型 との 消 費 行 動 における 説 明連 絡 先 : 馬 場 彩 子 ,シナジーマーケティング 株 式 会 社 システム 開 発 部 研 究 開 発 グループ, 電 話 番 号 : 06-4797-2900力 の 比 較 を 行 い,マーケティング 施 策 への 応 用 可 能 性 について 示 唆 する.2. Societas(ソシエタス)の 規 定以 下 に 消 費 者 の 価 値 観 構 造 モデルと 社 会 的 類 型 Societas(ソシエタス)の 構 築 手 法 について 説 明 する. 価 値 観 から 消 費 者 の社 会 的 類 型 を 規 定 する 理 由 は,マーケティング 施 策 を 企 画 する際 のターゲティングやセグメンテーションにデモグラフィック 属 性だけでは 叶 えられないインスピレーションを 与 える, 企 業 の 枠 組みを 超 えた 共 通 の 物 差 しを 作 成 する,という2つの 目 的 があったからである. 本 稿 では,このような 社 会 的 類 型 を Societas(ソシエタス)と 呼 ぶ. 本 来 Societas(ソシエタス)とは,「 社 会 , 共 通 の 目的 を 持 つ 団 体 , 同 盟 , 連 邦 」の 意 のラテン 語 であるが「 顧 客 をライフスタイル, 価 値 観 , 感 情 , 行 動 で 類 型 化 したもの」の 意 味 で用 いる.2.1 価 値 観 調 査以 下 の 手 順 で 消 費 行 動 に 影 響 を 与 える 価 値 観 の 抽 出 を 実 施した.(1) 定 性 調 査図 1 価 値 観 調 査予 備 調 査 として, 性 別 ・ 年 代 のセルのみを 考 慮 して,デプスインタビュー,グループインタビューによる 定 性 調 査 を 実 施 した.調 査 の 背 景 には「Activities, Interests, Opinions(AIO)」(どのようなことに 時 間 を 使 っているか,どのようなことに 興 味 ・ 関 心 をもっているか, 政 治 , 社 会 問 題 など,さまざまな 出 来 事 をどう 感 じているか,という3つの 側 面 (+デモグラフィック 属 性 )について質 問 することで, 生 活 全 般 に 関 するライフスタイル,あるいは, 特定 の 生 活 領 域 や 製 品 カテゴリに 関 するライフスタイルを 測 定 しようとするアプローチ)があった[1][2].AIO の 採 択 理 由 は,「 行 動 」にヒトの 本 質 が 現 れるという 観 察 から 得 られる 証 拠 を 信 じるという私 たちの 考 え 方 に 近 く,また, 行 動 を 聴 取 することで, 潜 在 的 な関 心 や 価 値 観 を 抽 出 し,モデル 化 するという 私 たち 独 自 の 一 連- 1 -

The 27th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2013のプロセス( 行 動 履 歴 データと 定 量 調 査 データを 混 合 して 行 動予 測 モデルを 作 成 する)との 相 性 も 良 かったからである.(2) 定 量 調 査 ( 予 備 調 査 )定 性 調 査 で 得 られた 仮 説 に 基 づいて, 予 備 調 査 を 実 施 した.対 象 は, 学 生 を 除 く 20 歳 以 上 , 男 女 比 は 1:1, 他 の 条 件 は 自然 発 生 である. 聴 取 した 項 目 は, 性 格 が 関 与 しそうな 行 動 ・ポジティブ・ネガティブに 関 する 価 値 観 , 家 族 ・ 人 間 関 係 ・ 仕 事 に 関する 価 値 観 ,お 金 ・ 時 間 に 関 する 価 値 観 である. 予 備 調 査 では,定 性 調 査 から 得 られた 知 見 を 基 に 膨 らませた 質 問 項 目 をできるだけ 削 除 せず, 約 1,000 人 強 の 被 験 者 より 聴 取 した. 価 値 観 に対 する 質 問 項 目 は 360 項 目 である.(3) 定 量 調 査 ( 本 調 査 )予 備 調 査 で 得 られた 回 答 の 分 析 結 果 ( 回 答 の 反 応 数 , 相 関分 析 ・ 主 成 分 分 析 の 結 果 ,その 他 定 性 的 な 指 標 )により 本 調 査の 質 問 項 目 を 絞 り 込 んだ.その 結 果 、 価 値 観 に 対 する 質 問 項目 は 303 項 目 となった。 本 調 査 は, 予 備 調 査 とは 別 の 調 査 会 社( 別 のパネル)に 約 2カ 月 の 期 間 を 開 けて 依 頼 した. 対 象 は 予 備調 査 と 同 様 ( 学 生 を 除 く 20 歳 以 上 , 男 女 比 は1:1, 他 の 条 件 は自 然 発 生 ), 被 験 者 は 約 10,000 人 である. 調 査 結 果 は, 共 通質 問 項 目 の 回 答 の 分 布 の 相 関 (PEARSON の 相 関 係 数 )が, 価値 観 に 関 する 質 問 項 目 で 0.99 であり, 特 筆 すべき 信 頼 性 があった.(4) 主 成 分 分 析予 備 調 査 と 本 調 査 の 価 値 観 に 関 する 共 通 質 問 項 目 のみを 混合 した 学 習 データを 作 成 し、 主 成 分 分 析 を 行 った. 質 問 項 目 を8 つの 価 値 観 フレーム( 基 本 的 な 性 格 ,ポジティブ 価 値 観 ,ネガティブ 価 値 観 , 友 人 関 係 , 家 族 関 係 , 仕 事 に 対 する 価 値 観 ,お金 に 対 する 価 値 観 , 時 間 に 対 する 価 値 観 )に 分 類 し, 価 値 観 フレームごとに 主 成 分 分 析 を 実 施 , 得 られた 成 分 のうち 固 有 値 が1.0( 基 本 的 な 性 格 は 1.1) 以 上 のものをプロマックス 回 転 し, 価値 観 成 分 を 得 た. 得 られた 価 値 観 成 分 は 62 個 あった( 表 1)表 1 価 値 観 成 分 の 抽 出 結 果価 値 観 フレーム 成 分 数 成 分 の 内 容 (ネーミング)基 本 的 な 性 格 11好 奇 心 旺 盛 デリケート マイペース 協 調 型 勤勉 上 昇 志 向 短 気 正 義 感 ルーズ・ 不 精 無 気力 文 系 的ポジティブ 価 値 観 8自 己 愛 自 己 成 長 アウトドア スポーツ 恋 愛ギャンブル ひとり 時 間ネガティブ 価 値 観 3 否 定 ・ 批 判 非 常 識 期 待 はずれ友 人 関 係 8ストレス 親 友 中 心 ネットワーク 重 視 社 交 的大 人 数 派 消 極 的 ( 独 身 ) 仕 事 人 脈 中 心 ノンストレス家 族 関 係 7結 婚 願 望 不 仲 責 任 感 ( 主 婦 軸 ) 責 任 感 ( 扶養 軸 ) 良 好 ( 別 居 家 族 ) 不 十 分 良 好 ( 同 居家 族 )仕 事 に 対 する満 足 ストレス プライベート 重 視 キャリアア6価 値 観ップ 転 職 願 望 堅 実 社 会 的 意 義お 金 に 対 するギリギリ ゆとり 貯 蓄 志 向 家 族 優 先 慎 重 派8価 値 観自 己 投 資 堅 実 生 活 常 識 的ゆとり 余 裕 がない 充 実 仲 間 優 先 家 族 優 先時 間 に 対 する11 趣 味 優 先 インドア 派 アウトドア 派 家 事 分 担価 値 観退 屈 自 己 投 資図 3 Societas(ソシエタス)の 規 定 手 順(1) 学 習 データの 作 成学 習 に 利 用 したデータ 件 数 は, 予 備 調 査 及 び 本 調 査 から 得られた 11,410 件 である. 価 値 観 成 分 は 成 分 得 点 を 基 にすべて「あり/なし」の 2 値 に 離 散 化 した.(2) Ward 法 によるクラスタリング初 期 の 類 型 はマーケターにとっての 説 明 力 を 重 視 し,Ward 法による 結 果 を 採 用 し,12 の 初 期 類 型 を 得 た.(3) 価 値 観 構 造 モデルの 構 築価 値 観 成 分 と Societas(ソシエタス)を 変 数 とする 価 値 観 構 造モデルを 構 築 した. 価 値 観 構 造 モデルは, 定 性 的 知 見 を 反 映できるベイジアンネットワークを 採 用 した. 学 習 データは, 被 験者 ごと に, 価 値 観 成 分 ( 表 1)と(2)の 手 順 で 構 築 した 類 型 を初 期 Societas(ソシエタス)として 与 えたものである.Societas(ソシエタス)は 12 値 に 離 散 化 した. 構 造 探 索 は 図 1 に 示 すような 制約 条 件 ( 矢 印 の 先 が 親 になることを 許 容 する, 円 で 囲 まれた 部分 のカテゴリ 内 の 変 数 同 士 はフリー 探 索 ,すなわち 双 方 が 親 になる 可 能 性 がある)で, 全 体 の AIC( 赤 池 情 報 量 )が 最 大 になるようにモデルを 構 築 した( 双 方 向 リンク,ループの 回 避 に 関 しても 情 報 量 損 失 が 最 小 になるよう 考 慮 した).2.2 Societas の 規 定被 験 者 ごとの 価 値 観 の 成 分 得 点 を 基 にクラスタリングを 行 うことで 社 会 的 類 型 を 規 定 した.Societas(ソシエタス)は, 現 時 点 では, 定 量 調 査 で 得 られたデータ,すなわち, 前 述 の 価 値 観 成 分のクラスタリングによって 得 られるものである.Societas(ソシエタス)を 求 めるためのクラスタリングを 図 2の 手 順 で 行 った.図 2 価 値 観 構 造 モデル(4) 価 値 観 構 造 モデルによる 最 適 化価 値 観 構 造 モデルによる 学 習 と 推 論 を 繰 り 返 すことにより 類型 を 最 適 化 した.まず(3)の 手 順 で 構 築 した 確 率 モデルの 価 値観 成 分 にのみ 証 拠 を 与 え Societas(ソシエタス)を 推 論 する. 証拠 データは(1)の 手 順 で 作 成 した 価 値 観 データ 11,410 件 である.62 の 価 値 観 成 分 すべての 値 を 証 拠 として 与 え, 推 論 アルゴリズム Loopy-BP により 推 論 を 行 う. 推 論 により 12 の 類 型 ごとに 事- 2 -

The 27th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2013後 確 率 が 得 られるが,その 中 で 最 も 確 率 の 高 い Societas(ソシエタス)に 属 するとするハードクラスタリングを 実 施 する.そして 推論 の 結 果 得 られたクラスタを 新 たに 正 解 として 価 値 観 成 分 と 類型 番 号 を 持 つ 学 習 データを 作 成 しなおす.この 学 習 データを 用いて, 再 度 (3)の 手 順 で 価 値 観 構 造 モデルを 構 築 する.このように 推 論 / 類 型 の 変 更 / 価 値 観 構 造 モデルの 学 習 の 手 順 をSocietas(ソシエタス)の 類 型 番 号 の 推 論 精 度 が 安 定 するまで 繰り 返 し, 社 会 的 類 型 Societas(ソシエタス)を 得 る.表 2に 規 定 した 社 会 的 類 型 である 12 個 の Societas(ソシエタス)を 示 す.表 2 Societas1-1 受 身 な 隠 者 タイプ 常 に 平 常 心 を 保 ち, 消 極 的 で 物 静 か. 周 囲 に流 されなることはあまりない.1-2 受 身 な 清 閑 タイプ 物 事 にあまりこだわりがなく 達 観 しているところがある.その 反 面 , 夢 中 になれるものがあまりないので, 趣 味 を 見 つけて 楽 しみたいと 思 っている. 片 付 けが 苦 手 な 面 も.2-1 家 族 大 好 き 悠 々タイプ こだわりや 夢 中 になれるものはあまりなく,少 しルーズなところがある.スポーツやアウトドア, 趣 味 を 楽 しむ 面 も.2-2 家 庭 的 な真 面 目 タイプ勤 勉 で 正 義 感 が 強 いタイプ.アウトドアやスポーツ, 趣 味 を 楽 しむ.3-1 アウトロータイプ デリケートだが, 正 義 感 がある. 恋 愛 への 憧れがあるが, 消 極 的 . 一 人 で 趣 味 に 没 頭 する事 が 楽 しい.3-2 こだわりインドア 派 タイプ デリケートで 感 情 の 起 伏 が 激 しい 面 も. 宝 くじなどに 当 たると 嬉 しい. 整 理 整 頓 が 苦 手 .4-1 自 分 中 心 的 なアクティブタイプ自 分 磨 きや 自 己 成 長 に 余 念 がない 上 昇 志 向 タイプ. 恋 愛 にも 積 極 的 .4-2 好 奇 心 旺 盛 なバランス 人 間 タイプ成 長 意 欲 が 強 く,そのために 周 囲 との 協 調 性も 大 切 にする 好 奇 心 旺 盛 な 行 動 派 .5-1 家 族 思 いの多 忙 ワーカータイプ5-2 社 交 的 な堅 実 ホームメーカータイプ協 調 性 はあるが 自 分 の 価 値 や 時 間 を 大 切 にするマイペースなタイプ. 非 常 識 な 事 や 批 判 されることが 嫌 い.協 調 性 があり, 人 に 喜 んでもらう 事 で 幸 せを感 じる.また, 好 奇 心 も 旺 盛 で, 自 分 磨 きも怠 らない.6-1 繊 細 な 個 人 主 義 タイプ マイペースで, 一 人 の 時 間 を 好 む.また 繊 細な 心 を 持 ち 合 わせている.それゆえ, 批 判 などに 傷 つきやすく, 少 し 感 情 の 起 伏 が 激 しい面 がある.6-2 好 奇 心 旺 盛な 人 生 謳 歌 タイプ好 奇 心 旺 盛 で 成 長 意 欲 が 強 い. 協 調 性 もあり, 恋 愛 を 楽 しみたいタイプ.価 値 観 構 造 モデルは 価 値 観 成 分 ( 表 1)から Societas(ソシエタス)を 推 論 する 分 類 器 として 採 用 する. Societas(ソシエタス)の 分類 精 度 を 評 価 する 為 に,クローズドテストとオープンテスト(10 分割 の 交 差 検 定 )を 実 施 した. 正 解 率 は, 価 値 観 成 分 を 証 拠 として 与 えた 時 の 推 論 結 果 と 学 習 データの 正 解 Societas 番 号 の 一致 率 であり,3 位 以 上 正 解 率 は 正 解 Societas 番 号 が 3 位 までに含 まれる 割 合 である.62 の 価 値 観 成 分 全 てを 証 拠 として 与 えた場 合 の Societas 番 号 の 推 論 精 度 を 表 3 に 示 す.表 3 Societas の 推 論 精 度テスト 方 法 1 位 正 解 率 3 位 正 解 率closed 98.1% 100.0%open 90.1% 96.2%3. 実 験社 会 的 類 型 Societas(ソシエタス)とデモグラフィック 情 報 による 類 型 の, 消 費 行 動 の 説 明 力 を 比 較 する.定 量 調 査 により, 被 験 者 ごとにデモグラフィック 情 報 ( 性 別 ,年 齢 ), 価 値 観 成 分 ( 表 1), 消 費 行 動 (こだわりの 商 品 , 購 入 の際 の 情 報 源 ,ベネフィット)を 聴 取 した. 被 験 者 を Societas(ソシエタス)およびデモグラフィック 情 報 により 分 類 する.Societas(ソシエタス)は,2 で 得 られた 価 値 観 構 造 モデルに 62 個 の 価 値 観成 分 を 証 拠 として 与 え Societas(ソシエタス) 番 号 を 推 論 し, 得 られた 表 2の 12 個 の 類 型 番 号 の 事 後 確 率 のうち 最 も 高 いものに分 類 する.また, 比 較 対 象 のデモグラフィック 類 型 は 性 別 と 年 齢により, 男 女 別 に 20 代 以 下 ,30 代 ,40 代 , 50 代 , 60 代 以 上の 10 水 準 に 分 類 する.デモグラフィックと Societas の2つの 類 型 の 車 に 関 する 消 費 行動 の 説 明 力 を 比 較 する. 車 を 選 択 した 理 由 は, 他 の 商 品 よりも性 別 や 年 齢 による 嗜 好 の 傾 向 の 差 が 大 きいとされているからである. 車 にこだわりがあると 回 答 した 被 験 者 に 対 して, 車 を 購 入する 際 の 情 報 源 とベネフィットを 聴 取 した. 情 報 源 は 車 を 購 入 する 際 に 特 定 のメディアを 情 報 源 とするか( 例 : 新 聞 ,チラシ,テレビ, 知 人 , 店 舗 の 店 員 など), 複 数 選 択 形 式 で 聴 取 した.ベネフィットも 同 様 に 車 を 購 入 する 際 にどのような 点 にベネフィットを 感じるか( 例 : 実 用 的 ,デザイン, 原 材 料 など), 複 数 選 択 形 式 で 聴取 した.データ 件 数 は 1,388 件 である.異 な る 自 由 度 を 持 つ 2 つ の 類 型 を 比 較 す る た め に ,PEARSON の χ 二 乗 検 定 を 実 施 し た . デ モ グ ラ フ ィ ッ ク ・Societas(ソシエタス)の 各 類 型 への 分 類 結 果 と 情 報 源 ・ベネフィット 設 問 への 回 答 結 果 (する/しない)のクロス 集 計 した. クロス集 計 の 結 果 を 基 に PEARSON のχ 二 乗 検 定 を 実 施 し,P 値 を比 較 する.その 際 , 情 報 源 ・ベネフィット 設 問 に 対 する 回 答 (する/しない)に 偏 りがありクロス 集 計 のセルの 標 本 数 が 10 以 下であるものは 除 外 した. 結 果 を 表 4, 表 5 に 示 す.P 値 が 小 さい類 型 の 方 が,その 消 費 行 動 項 目 に 対 する 説 明 力 があるといえる.いずれの 項 目 でも Societas(ソシエタス)の 方 が P 値 の 値 が 小 さく,有 意 水 準 が 高 かった.表 4 情 報 源 P 値情 報 源 デモグラフィック Societas知 人 7.52% 0.00%店 舗 1.30% 0.00%雑 誌 57.20% 0.00%口 コミサイト 0.08% 0.00%検 索 0.08% 0.00%テレビ 1.14% 0.00%表 5 ベネフィット P 値ベネフィット デモグラフィック Societas実 用 的 14.07% 0.00%デザイン 0.07% 0.00%使 い 勝 手 0.02% 0.00%品 質 0.00% 0.00%耐 久 性 0.09% 0.01%安 全 性 2.54% 2.19%好 きなブランド 14.07% 0.00%4. おわりに実 験 により Societas(ソシエタス)が, 消 費 行 動 における 情 報源 やベネフィットを 説 明 する 上 で 有 意 な 類 型 であることが 示 された.ただし, 消 費 者 の 購 買 行 動 は 無 意 識 で 行 われているものも多 く, 実 際 の 消 費 行 動 やその 理 由 と 定 量 調 査 の 結 果 とが 乖 離 していることが 考 えられる. 今 後 は, ウェブ 閲 覧 や 購 買 などの 行- 3 -

The 27th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2013動 履 歴 データを 用 いて 消 費 者 行 動 予 測 モデルを 構 築 し, 評 価を 行 う.また 構 築 した 消 費 者 行 動 予 測 モデルをマーケティング施 策 に 適 用 し, 予 測 精 度 の 評 価 をする.さらにウェブ 閲 覧 以 外にも SNS への 書 き 込 みやレビュー, 各 メディアへの 接 触 , 色 や音 の 嗜 好 などさまざまな 消 費 行 動 を 予 測 するモデルを 作 成 し,より 精 緻 な 顧 客 像 を 得 ることを 目 指 す.参 考 文 献1. 池 尾 恭 一 , 青 木 幸 弘 , 南 知 惠 子 , 井 上 哲 浩 . マーケティング. 有 斐 閣 , 2010.2. Joseph T. Plummer. The Concept and Application ofLife Style Segmentation. Journal of Marketing,, 1974.- 4 -