ついコミ マーケティング ～ Twitter のクチコミ情報の 内容に関する研究～

1. ついコミマーケティング　　～Twitterのクチコミ情報の　　　　　　　　　　　内容に関する研究～ついコミマーケティング　　～Twitterのクチコミ情報の　　　　　　　　　　　内容に関する研究～ 慶應義塾大学　清水聰研究会 佐久間班 安仲　健太　　斉藤　友香理 佐久間　静香　　　吉尾　遥奈

2. AGENDA

3. 研究概要

4. 研究概要 Twitterで拡がる クチコミ情報の傾向を 情報の中身から 解明する

5. 研究概要 Twitterで拡がる クチコミ情報の傾向を 情報の中身から 解明する 認知度 ＆ 購買率 ＵＰ♥ ついコミを利用した マーケティングの新たな可能性

6. 現状分析

7. ソーシャルメディアの台頭 従来の情報取得手段

8. ソーシャルメディアの台頭 近年の情報取得手段・・・ソーシャルメディア 比較サイト 匿名掲示板 ￥ SNS クチコミ

9. ソーシャルメディアの台頭 比較サイト 匿名掲示板 【ソーシャルメディア人口の推計値】 ￥ SNS （出典　インターネットメディア総合研究所 　　　　　　　ソーシャルメディア調査報告書2012）

10. ソーシャルメディアの台頭 【各メディア過去3年間の評価推移】 信頼度 重要度 ともに･･･ ソーシャルメディアの 高まりが大きい (出典総務省情報通信白書2012)

11. ソーシャルメディアの台頭 比較サイト 匿名掲示板 ￥ SNS

12. ソーシャルメディアの台頭 比較サイト 匿名掲示板 ￥ SNS

13. ソーシャルメディアの台頭 信頼性 の低下 比較サイト 匿名掲示板 ￥ SNS

14. ソーシャルメディアの台頭 信頼性 の低下 比較サイト 匿名掲示板 ￥ SNS

15. SNSのクチコミの重要性 【SNS上でのクチコミが購買に与える影響】 ４割以上が 影響！ (出典　電通ソーシャルメディアラボ 　ソーシャルメディアが企業ブランド・消費に与える影響調査　2011) 情報主体のWebにおいて 　　　「集合知」より「友人知」 　　　　　　　　　　　　が今後重要となる！ シェリル・サンドバーグ氏 （Facebook最高執行責任者）

16. SNSのクチコミの重要性 ＳＮＳの定義 石井（2012）

17. Ｔｗｉｔｔｅｒの現状 【各SNS接触者数の推移】 【Ｔｗｉｔｔｅｒつぶやき数の推移】 (出典　トライバルメディアハウス・クロス･マーケティング ソーシャルメディア白書2012) (出典　BIGLOBE　国内Twitterの利用動向　2012) 多くの人がＴｗｉｔｔｅｒで 気軽に情報発信を行う状況に

18. Ｔｗｉｔｔｅｒの現状 【Twitterを利用する理由】 (出典　ネットエイジアリサーチブロガーが見た　「ツイッター」「フェイスブック」～ブロガー1,000人に聞いた利用状況と使い分け～　 2011)

19. Ｔｗｉｔｔｅｒの現状 【情報接触後に利用者が取った行動内容】 Ｔｗｉｔｔｅrには クチコミ媒体としての 適性がある 0 購入した 　ことがある 購入を検討 　ことがある 興味を持った 　ことがある (出典　トライバルメディアハウス・クロス･マーケティング　ソーシャルメディア白書2012)

20. 企業と消費者とクチコミ インフルエンサー マーケティング 企業の意図する クチコミ

21. 企業と消費者とクチコミ ！ 自然発生する クチコミ

22. 　研究目的 Twitterで拡がる クチコミ情報の傾向を 情報の中身から 解明する Ｔｗｉｔｔｅｒで拡がる情報とは何か？ 多くの人が 反応する情報

23. 財の設定 【クチコミによる購買経験の有無】 (出典 マーケティング・コミュニケーションズ消費者が持つ“自分だけのメディア”～口コミを受信する消費者の実態～2008) 対象財を 食品・飲料に設定

24. 既存研究レビュー

25. クチコミ研究 クチコミの中でも 身近な人からの情報は、より信頼性が高い。 さらに、購買行動にも結びつきやすい。 クチコミでは、互いに類似性の高い消費者同士が、 販売促進目的の企業からの宣伝ではなく、商品を使用した経験をもとに客観的な評価情報を交換しており、 これこそが信頼性を持つとされる。金森（2009） 客観的な情報を発信する消費者の中でも、準拠集団が 発信するクチコミの影響は非常に強い。 　　 清水（1999） 人は、専門家よりも友人・知人からの情報を3倍から4倍信頼しており、消費行動に関する決断は仲の良い人からの影響で無意識に行う。Adams（2011）

26. SNS研究 ＳＮＳは新時代の認知媒体として注目できる。 SNSの急速な利用者数増加に伴い、 マス広告に偏ったマーケティング戦略が見直され、 SNSは新時代の認知媒体として注目されている。 SNSの発展に伴い、SNSを通じた消費者の生の声からも ブランド想起が構築されるようになってきており、 購買率への貢献が期待されている。　　　清水（2012） ジュースおいしい★ 想起 認知 購買

27. Ｔｗｉｔｔｅｒ研究 Ｔｗｉｔｔｅｒは気軽な情報発信・ 情報収集の場として有効である。 Twitterで消費者が自分の声を発信する主な理由は「気軽で簡単にいつでも発信できる」ためである。　武田（2011） SNSの中でも、情報・知識の獲得においてTwitterは多く利用されている。　　　　　　　　　　　石井（2011） SNSの文章における特徴語をみると、 Facebookでは漢字や敬語表現など公的なやり取りが多いのに対し、Twitterではひらがなや顔文字が多く使われ、 友人間での私的なやり取りがより行われやすいといえる。 　　　　　　　　　石井（2011）

28. 情報の中身・情報量に関する研究 情報の拡がりレベルと、 情報の中身・情報量の関係性を 研究することは有効である。 情報の中身によって影響力が異なり、影響力が大きい語 ほど消費者のインサイトを反映した語である。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　松村・山本(2012) クチコミの発生には情報処理が十分に出来ない、または出来にくい状況、あるいは出来ていないという状況が必要である。このような状況は、情報が少ないときはもちろんのこと、多すぎる場合にも発生する。　　　　　　　大木・山中(1997)

29. 情報の中身・情報量に関する研究 情報の拡がりレベルと、 情報の中身・情報量の関係性を 研究することは有効である。 情報の中身によって影響力が異なり、影響力が大きい語 ほど消費者のインサイトを反映した語である。　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　松村・山本(2012) Twitterでは まだ行われていない クチコミの発生には情報処理が十分に出来ない、または出来にくい状況、あるいは出来ていないという状況が必要である。このような状況は、情報が少ないときはもちろんのこと、多すぎる場合にも発生する。　　　　　　　大木・山中(1997)

30. 既存研究まとめ 友人や準拠集団で形成される コミュニティ内において、 情報の拡がりレベルと、 情報の中身・情報量の関係性を 研究することは有効である！

31. 仮説提唱 　　　Ｔｗｉｔｔｅｒで拡がる情報の拡がりレベルと、 　　情報の中身・情報量の関係性を探る 研究 目的 ⇒単語要素 情報の中身 ⇒コメント人数 クチコミの 拡がりレベル 情報量 ⇒文章量

32. 仮説提唱 仮説１ 情報の拡がりレベルが異なると 情報の中身に差が生じる 情報の中身 （単語要素） 仮説２ 情報の拡がりレベルが異なると 情報量に差が生じる 情報の中身（単語要素） 情報の長さ （文章量）

33. 仮説提唱 【ネット上でクチコミが受信される理由】 商品 要素 情報の拡がりレベルが異なると 情報の中身に差が生じる 仮説１ 口調・態度 共感 (出典　株式会社マーケティング・コミュニケーションズ 　　　　　　　　　　　　　消費者が持つ“自分だけのメディア”～口コミを受信する消費者の実態～2008)

34. 仮説提唱 口調・態度 共感 商品要素 強調表現 おすすめ ポジティブ ネガティブ 「おいしさのぶんせき」 高橋、西成(2010) ネット上での 文字のやりとりは、 対決的相互作用を 促進する効果が強い 佐々木(2005) 情報の拡がりレベルが異なると 情報の中身に差が生じる 仮説１ 食品メーカーへの 口頭調査

35. 仮説提唱 情報の拡がりレベルが異なると 情報の中身に差が生じる 仮説１ 商品要素 口調・態度 共感

36. 仮説提唱 仮説１ 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて 情報の中身に関するコメントが増加する １－１　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する １－２　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する １－３　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する １－４　情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する １－５　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する １－６　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する １－７　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する １－８　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する １－９　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する １－１０　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する １－１１　情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する １－１２　情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する １－１３　情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する １－１４　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する １－１５　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

37. 仮説提唱 情報の中身 仮説１ 情報の拡がりレベルが異なると 情報の中身に差が生じる 仮説２ 情報の拡がりレベルが異なると 情報量に差が生じる

38. 仮説提唱 仮説２ 情報の拡がりレベルが異なると 情報量に差が生じる 情報量 ２－１ ２－２ 情報量が少ないほど、 情報の拡がりレベルは高くなる。 情報量が多いほど、 情報の拡がりレベルは高くなる。

39. 仮説検証～調査概要・分析手法～ に疑似させた空間でサンプル収集 慶應義塾大学3年生 面識のある50人 同一の準拠集団 テキストデータ Marketing Research Online Community Twitter空間を再現 ・Twitterと同じく140字以内でコメントを投稿してもらう ・参加者はコミュニティ内で自由に発言 ・アカウント名・画像を設定 ・自分のコメントに返信があった場合、通知が来る

40. 仮説検証～調査概要・分析手法～ Twitterでの調査方法 Twitterのテキストデータを 分析する方法はたくさん

41. 仮説検証～調査概要・分析手法～ Twitterでの調査方法 Twitterのテキストデータを 分析する方法はたくさん 準拠集団内の拡がりをみるには 限界がある！

42. 仮説検証～調査概要・分析手法～ MROCでの調査方法 • 消費者双方向 • の情報交換 • 長期間の • 追跡調査

43. 仮説検証～調査概要・分析手法～ に疑似させた空間でサンプル収集 テキストデータ 頑健性 9/27 10/4 ～ 同一の準拠集団 ～ 10/11 10/11 IBM SPSS Text Analytics for Surveys Japanese 4 Marketing Research Online Community 情報の 拡がりレベルと 情報の中身・ 長さの関係性 を探る 分散分析 15要素分類 IBM SPSS Statistics 20 相関分析

44. 仮説検証～分析結果～ • 抽出要素　出現回数 • 拡がりレベルとの関係性 • 分散分析結果 • レベルに伴う増加・減少要素→仮説採択・棄却 • 相関分析結果 • レベルと情報量の相関なし • 頑健性の検証結果 • 拡がる情報の要素 　　＝情報の中身に注目する重要性

45. 仮説検証～分析結果～ 仮説１ 情報の拡がりレベルが高くなるにつれて 情報の中身に関するコメントが増加する １－１　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて味に関するコメントが増加する １－２　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて食感に関するコメントが増加する １－３　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて形状に関するコメントが増加する １－４　情報の拡がりレベルが高くなるにつれてボリュームに関するコメントが増加する １－５　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて雰囲気に関するコメントが増加する １－６　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて価格に関するコメントが増加する １－７　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて目新しさに関するコメントが増加する １－８　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて身近感に関するコメントが増加する １－９　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて効用に関するコメントが増加する １－１０　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて強調表現に関するコメントが増加する １－１１　情報の拡がりレベルが高くなるにつれておすすめに関するコメントが増加する １－１２　情報の拡がりレベルが高くなるにつれてポジティブに関するコメントが増加する １－１３　情報の拡がりレベルが高くなるにつれてネガティブに関するコメントが増加する １－１４　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて共感に関するコメントが増加する １－１５　情報の拡がりレベルが高くなるにつれて対立に関するコメントが増加する

46. 仮説検証～要素抽出結果～ IBM SPSS Text Analytics for Surveys Japanese 4 有効コメント数 ２４１コメント 15要素分類 出現回数 拡がりレベル 分散分析

47. 仮説検証～分散分析結果～ 味 形状 価格 身近感 効用 ポジティブ ネガティブ 対立

48. 仮説検証～分散分析結果～ 拡がりレベルが上がるにつれて・・・ 減少 減少 味 価格 増加 形状 身近感

49. 仮説検証～分散分析結果～ 拡がりレベルが上がるにつれて・・・ 増加 増加 効用 ネガティブ 減少 増加 ポジティブ 対立

50. 仮説検証～ノンパラメトリック検定～ 増減が見られた要素では全て5%水準で有意 →検定の結果、分散分析は正当であった