行動経済学会第８回大会特別セッション講演「マーケティングリサーチにおいて生じるバイアスの行動経済学的な理解と対応」

1
2014.12.6
萩原雅之
masashi.hagihara＠gmail.com
トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長
マクロミル総合研究所所長
マーケティングリサーチにおいて生じる
バイアスの行動経済学的な理解と対応
第８回行動経済学会特別セッション

2
Copyright 2014. Masashi Hagihara
本日お話すること
•消費者行動の把握を目的とするマーケティングリサーチ（ＭＲ）業界では近年、行動経済学への関心が急速に高まっている。リサーチャーを対象とした専門セミナーやカンファレンスも増えている。
•ＭＲ業界では、クエスチョネアによるバイアスは経験則として知られており、その多くは行動経済学の理論と一致する。マクロミル総研などいくつかの実験調査によって傾向が明らかにされている。
•消費者インサイトを把握するため、サーベイやインタビューだけでなく、 System 1（Fast Thinking) の知見をベースに、観察や行動データから無意識レベルを把握する新ＭＲ手法の適用が進んでいる。

3
なぜ行動経済学はマーケティングリサーチにとって脅威なのか
Consumers don't think what they feel, don't say what they think and don't do what they say –behaviouraleconomics can prove it.
Source : “Fast and slow lessons for marketers”, The Guardian, 7 April 2014

4
事前のリサーチが役に立たなかった事例（トロピカーナ）
伝統的な手法による予測、判断の限界
“What we didn’t get was the passion this very loyal small group of consumers
have. That wasn’t something that came out in the research.”
- Neil Campbell, President, Tropicana North America (New York Times）

5
ハイプ（過大評価）ではなくゲームチェンジャー
BEHABIOURL ECONOMICS AND RESEARCH SEMINARNOT JUST HYPE –BUT A GAME CHANGERAmsterdam 10-14 June 2013
How BE get to the truth of consumer behaviourand emotions
If there is a systematic approach to applying BE to unlock value for marketers (ie. brand preference translates into purchase behaviour)
If our emotional reaction to a message has more predictive value than our stated rational takeaway from a message
And finally, where classical tools fail to capture those effects

6
25％のリサーチャーが行動経済学モデルを利用している
Source : GreenBookResearch Industry Report, 2014
現在利用中/利用検討している新しいリサーチ手法（Global）

7
マーケティングリサーチへのインパクト
視点２
無意識レベルを理解するための新技法開発
視点１
アンケート質問文におけるバイアス排除
質問の仕方によって回答が変わることを理解し、設計と解釈を行う
バイアスに関する知見の積み重ねにより、間違いのリスクを下げる
人間の自然な行動や反応からインサイトを得るリスニング手法へのシフト
コンテクストを考慮した手法、無意識や感情を測定する技術の導入

8
■EUにおける臓器提供「同意」の比率
オプトアウトで確認
オプトインで確認
ＭＲ業界で頻繁に引用される行動経済学の知見(1)
Source: Paul Hague,‘The Impact of BehaviouralEconomics on Market Research’

9
■英Economist 誌の購読申込みフォーム
Source: Paul Hague,‘The Impact of BehaviouralEconomics on Market Research’

10
【A】Q1あなたは最近どのくらい幸せですか
Q2あなたはこの１か月、何回デートしましたか。
【B】Q1あなたはこの１か月、何回デートしましたか。
Q2あなたは最近どのくらい幸せですか。
【A】では相関なし、【B】では強い相関（R＝0.64）
■デート回数と幸福感との相関
Source: ダニエル・カーネマン『ファスト＆スロー』上巻(2012), P151

11
例：消費税増税の賛成を増やすための「テクニック」
•ダブル・バーレル
–消費税増税は財政赤字解消に最も有効なので、積極的に推進すべきだ
•誘導効果（暗示効果）
–日本の財政赤字は毎年拡大してこのままでは破綻の懸念がありますが、あなたはそれを解決するための消費税増税に賛成ですか。
•キャリーオーバー効果
–あなたは日本の財政赤字解消は必要だと思いますか
–財政赤字解消を目的とした消費税増税に賛成ですか、反対ですか
•アンバランス尺度
–積極的に賛成、どちらかといえば賛成、やむをえない、反対だ

12
調査Ｂでは無意識に、すでに提示された商品を基準として評価する。
調査Ｂで評価の低いものから提示した場合、「前のものよりはまし」なので後半の評価が高めになる。
マクロミル総研実験調査(1)コントラスト効果
■チョコレートパッケージ評価
・調査Ａ：モナディック法
（ひとり１デザインを絶対評価）
・調査Ｂ：連続モナディック法
（ひとり５デザインを各々絶対評価）
方法
仮説
Source:マクロミル総合研究所ディスカッションペーパー「順序効果に関する実験調査」(2005)

13
61.7
59.4
52.6
42.7
32.8
39.4
42.9
82.9
67.0 68.2
20
30
40
50
60
70
80
90
商品Ｐ商品Ｑ商品Ｒ商品Ｓ商品Ｔ
調査Ａ
調査Ｂ
（％）
TOP2で比較した場合（ふさわしい＋ややふさわしい）
14.4
8.7
21.2
6.6
0.2
1.17
0.58 0.58
0.41
0.16
-0.02
0.80
0.75
0.23
0.09
-0.40
-0.20
0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
1.00
1.20
1.40
商品Ｐ商品Ｑ商品Ｒ商品Ｓ商品Ｔ
調査Ａ
調査Ｂ
ウェイト平均で比較した場合
0.34
0.22
0.59
0.11
0.07
 ３商品目以降で調査Ｂの方が評価が高い。５商品目では評価の差異が最も大きくなった。
 １調査内で複数の商品を提示して評価を聞く場合には、提示順によって評価に偏りが生じる。
これはひとつの刺激が次の刺激の反対の性質を強める「対比効果」によるものと考えられる。
 そのため、提示順序をランダマイズすることでバイアスを軽減することが望ましい。
マクロミル総研実験調査(1) コントラスト効果
Source :マクロミル総合研究所ディスカッションペーパー「順序効果に関する実験調査」(2005)

14
Source : 世論観測プロジェクト「Macromill Daily」(2010)
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
35.0
4月12日
4月19日
4月26日
5月3日
5月10日
5月17日
5月24日
5月31日
6月7日
6月14日
6月21日
6月28日
7月5日
7月12日
7月19日
7月26日
8月2日
8月9日
8月16日
8月23日
8月30日
9月6日
9月13日
9月20日
9月27日
10月4日
10月11日
10月18日
10月25日
11月1日
11月8日
11月15日
11月22日
11月29日
12月6日
12月13日
12月20日
12月27日
うれしいかなしい楽しい腹が立つやすらぐ憂鬱（ゆううつ）なわくわくする不安になる
マクロミル総研実験調査(2) 感情プライミング
■ センチメントと内閣支持との関係
感情や気分がポジティブな時ほど、
内閣支持率が高くなる。
・マクロミルモニターを対象に、約１
年間にわたり毎晩、内閣支持率とそ
の日のセンチメントを調査
（1000s, Fresh Sample）
・１日を振り返って、８つの感情・気
分項目から該当するものを選択
方法
仮説
内閣支持率
センチメント

15
Source : 世論観測プロジェクト「Macromill Daily」(2010)
マクロミル総研実験調査(2) 感情プライミング

16
サーベイとインタビューはSystem 2 の測定
•二重プロセスモデルDual-process model
私たちの大脳が用いる二つの情報処理システム(Stanovich, 2011)
Source: ダニエル・カーネマン『ファスト&スロー』を元に作成
System 1
System2
Fast（速い）
Slow（遅い）
Automatic（自動的）
Conscious（意識的）
Intuitive（直感的）
Effortful（努力を要する）
Associative（連想的）
Rule-governed（規則に支配）
Emotional（感情的）
Neutral （客観的）

17
Source: 萩原雅之・上田雅夫、ブランドパワーをいかに測定するか、『ブランド戦略全書』(2014)
マクロミル総研実験調査(3)ファスト思考の測定
・「ビールといえば＿＿」に対する回答の反応時間を測定する（時間は個人差の影響を取り除くため標準化する）
方法
■ブランド想起率と反応時間の関係
一般的に想起率の高いブランドは反応時間も早い
反応時間はブランドエンゲージメントの指標となりうる
仮説

18
マクロミル総研実験調査(3)ファスト思考の測定
・ブランドと正解キーワードとの合致を判定するまでの時間を測定する
方法
■キーワード正解率と反応時間の関係
Source: 萩原雅之・上田雅夫、ブランドパワーをいかに測定するか、『ブランド戦略全書』(2014)
一般的に正解率の高いキーワードは反応時間も早い
反応時間はブランドイメージ連想の深さの指標となりうる
仮説

19
行動経済学から示唆される伝統的ＭＲ手法のリスク
１．消費者は自分の買物行動を説明できない。
２．消費行動はコンテクスト（生活場面）に依存する。
（アンケートやグループインタビューにはコンテクストがない）
３．人が自分の感情や気持ちを必ずしも「言葉」で表現できない。
４．無意識や直観が存在する以上、本当の理由を明らかにするのは難しい。
５．意思決定には、感情が大きな要素を占めている。
６．記憶は思い出す状況やタイミングで変化する。
（アンケートやインタビューへの回答は作られた物語かもしれない）
Source : Wendy Gordon, Behavioural economics and qualitative
International Journal of Market Research Vol. 53 Issue 2(2010)

20
伝統的ＭＲ手法のバイアスリスクをカバーする新手法
•コンテクストもあわせてデータ収集する仕組み
（行動観察、ソーシャルリスニング）
•購買や心が動くタイミングをリアルタイムで捉えるツール
（モバイルサーベイ、センサートラッキング）
•言葉に頼らずに、感情や反応を測定する技術
（脳波測定、ヒートマップ、顔表情分析）
•自然な行動、自然な集約が可能になるプラットフォーム
（予測市場、ゲーミフィケーション）

21
新手法はすでに多くの調査会社・クライアントが導入（再掲）
Source : GreenBookResearch Industry Report, 2014
現在利用中/利用検討している新しいリサーチ手法（Global）

22
Asking Method
（集めるデータ）
Listening Method
（集まるデータ）
代表的な手法
アンケート、インタビュー
行動データ
ソーシャルリスニング
主な分析目的
仮説検証
ＰＤＣＡ
課題発見
イノベーション、予測
データの収集
リサーチャーを通した収集
（バイアスの可能性）
自然な行動・言葉の収集
（ノイズの可能性）
データのタイプ
構造化データ、アドホック
（集計・分析が比較的容易）
非構造データ、フローデータ
（集計・分析が難しい）
手法のメリット
聞いたことは必ず得られる
想定しない発見も得られる
バイアスとノイズを知ることがデータクオリティを高める

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ご清聴ありがとうございましたご質問やご意見はメールまたはFacebook Massage でもお受けします masashi.hagihara@gmail.comfacebook.com/masashi.hagihara

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