「TikTokユーザー白書」から見る興味突破型の購買傾向検証

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1. 1 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 1 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 「TikTokユーザー白書」から見る 興味突破型の購買傾向検証 木曜日クラス_右手 一成
2. 2 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 1. 課題と選んだ理由 2. 使用したデータについて 3. 初期仮説・分析アプローチ 4. 分析結果・考察 5. ビジネスインパクト 6. 工夫点や今後さらに実施してみたいこと CONTENTS
3. 3 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 1.課題と選んだ理由 消費者マーケティングデータの分析による斬新なビジネスの法則、マーケティング 指標等を導き、その内容を競う野村総合研究所主催のマーケティング分析コンテス ト2021へのチャレンジ。 「ウィズコロナ」の中で2021年は私たち生活者が新たな生活様式の確立を求められ た1年でした。結果として企業が行うマーケティングもこれまで通りではなく、新た な生活者の行動・価値観に合わせた「ニューノーマル」のマーケティングを行うも のへ変革する必要があります。 データミックスでの学びを活かし分析可能なデータから「ニューノーマルマーケテ ィング」をテーマに、新たな視点から生活者の購買要因の掘り下げ、企業が広告・ マーケティング戦略を見直す手掛かりや示唆を与え、適切な生活者とのコミュニケ ーションを推進する一助になればと思い、この課題を選びました。
4. 4 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 2.使用したデータについて 提供データはシングルソースデータと呼ばれる企業の広告や販売促進などの「マー ケティング活動」と消費者が購入に至るまでのステップである「消費行動のプロセ ス」とを、同一の被験者で調査したデータとなっております。 出典： 野村総合研究所「マーケティング分析コンテスト2021」
5. 5 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 2.使用したデータについて データ 入手方法 データ期間 粒度 列 例 アンケート データ NRIより 送付 2021 年 1 月 23 日 ～4 月 3日 ユーザー別 SampleID SEX AGE MARRIAGE Etc.. 1160001 1 48 1 出稿データ NRIより 送付 2021 年 1 月 23 日 ～4 月 3日 媒体別 title_code_variable title_name item_name company_name TVWatch. 81901252340 ネタパレ スーパードライ アサヒビール サンプル数2,500、テレビ番組数1万5千番組、調査対象商品140ブランド、Webサ イトは4,000サイトなど膨大な変数が分析対象となります。
6. 6 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 3.初期仮説 結果として興味を持った ことによる計画外、衝動 的な購入の割合が他社プ ラットフォームと比較し て高い水準にある。 ニューノーマルによって TikTokユーザーに見られた傾向 ⇒マーケティングファネルにおい て興味を持つことと購買には検索 以上に強い相関関係がある 「出典: TikTokユーザー白書（2020.11）」 ニューノーマルの消費者行動は、「興味」から直接「購買」へ 「TikTok For Business Year-End Event 2020」
7. 7 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 3.初期仮説 興味喚起 情報検索 購入 目的を持たない状態で 商品に接触し興味を持つ 商品に関して詳しく調べるこ となく思わず買ってしまう ニューノーマルによって消費者はどう変わった？ おうち時間の増加を楽しむ時期を過ぎ新たな刺激に飢え購買行動においては興味 突破型と呼ばれる消費傾向が見えた。 ‐興味突破型の消費傾向とは？ 消費者がある商品に対して興味を持ったことで検索などを通じた情報収集の段階 を経ずに直接的に購買につながっていく状態 目的が明らかな状態で商品 に関して主体的に情報収集 を行う
8. 8 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 3.初期仮説 疑問 この傾向はTikTokユーザーに限られる傾向なのだろうか？TVショッピングで の衝動買い、雑誌の宣伝による計画外の購入などは昔からあるはずでは・・？ 仮説 ニューノーマルにおいて「未知との遭遇」を求めている消費者には既に検索な ど主体的な情報収集ではなくTVCMとの接触やSNS利用による興味喚起の方が 購買に与える影響が大きいのではないか？ 検証 サイトや口コミなどの情報検索、TVCMの視聴回数やSNSの利用頻度といった 変数のうちどの変数が購買に有意な影響を与えたのかを回帰分析によって明ら かにしていく
9. 9 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 対象製品：飲料カテゴリ内のアルコール飲料3種 興味突破型の消費傾向は日常消費の中で最も顕著に見られる傾向ではないかと 考え今回はニューノーマルでの家飲み需要増加に合わせ飲料カテゴリの中でも アルコール飲料を対象とした調査を行う。 対象期間内のCM出稿回数に関してはアサヒ ザ・リッチが突出している。 トリス ハイボール 金麦 アサヒ ザ・リッチ メーカー サントリー サントリー アサヒ カテゴリー 酎ハイ・カクテル 発泡酒・第三のビール 発泡酒・第三のビール CM出稿回数(累計) 212 357 798
10. 10 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 世代別アルコール飲料の消費実態 ビールの消費実態(%) ほとんど毎日 週に２～３回程度 週に１回程度 月に１～２回程度 ここ１ヶ月では飲んでいない 年代 20代 5% 5% 9% 14% 67% 30代 5% 11% 9% 13% 62% 40代 8% 11% 11% 13% 57% 50代 12% 13% 10% 15% 50% 発泡酒や第三のビールの 消費実態(%) ほとんど毎日 週に２～３回程度 週に１回程度 月に１～２回程度 ここ１ヶ月では飲んでいない 年代 20代 3% 5% 6% 8% 77% 30代 4% 8% 8% 12% 68% 40代 9% 8% 10% 7% 66% 50代 11% 11% 8% 10% 60% 酎ハイやカクテルの 消費実態(%) ほとんど毎日 週に２～３回程度 週に１回程度 月に１～２回程度 ここ１ヶ月では飲んでいない 年代 20代 2% 6% 12% 18% 62% 30代 4% 9% 10% 19% 58% 40代 5% 8% 10% 14% 63% 50代 5% 9% 12% 15% 58% 日常消費としてはビールの割合が少し高く、その他大きな差は見られなかった。
11. 11 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 3. 分析アプローチ 今回は消費者の対象製品の購入行動へ与えた影響を測っていくため被説明変数を 消費者の購入実態とし、対象カテゴリにおけるサイトや口コミといった情報検索 の有無、 製品別のTVCM視聴回数、主要SNSの利用頻度を説明変数とする。さら に消費者が製品に対して主体的に情報収集を行う情報検索の有無については「目 的顕在型」とし、目的を持たないTVCM視聴やSNS利用については「目的潜在 型」と分類しつつ、仮説を検証していく。 被説明変数 購入実態 説明変数① 情報検索の有無 説明変数② TVCM視聴回数 説明変数③ SNS利用頻度 「目的顕在型」の変数 「目的潜在型」の変数
12. 12 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 変数名 ラベル 本調査における定義 SampleID 購入実態 (被説明変数) あなたは◦◦を知っています か。また、ここ１ヶ月で、買 ったり、お店で見たことがあ りますか。 5：2回以上買った 4：1回だけ買った 3：お店で見た 2：名前は知っている 1：知らない SNS利用頻度 各SNS別の利用頻度 （Twitter,Facebook,Instagram, Youtube） 7：ほぼ毎日 6：週4、5回 5：週2、3回 4：週1回程度 3：月1回程度 2：月1回未満 1：利用していない 情報検索の有無 飲料カテゴリの情報検索 （公式サイト、口コミなど） 0：なし 1：あり TVCM視聴回数 製品別CM視聴回数 ユーザーごとの製品別CM視聴回数を 最大値が1、最小値が0になるように正規化 分析において使用する変数は必要に応じ以下のように加工、調整を行いました。 データ前処理 最大値が1、最小値が 0になるように正規化
13. 13 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 分析モデル モデルに関しては被説明変数を購入実態としたRでの順序回帰モデルを使用して検証を行う。 購入実態 Y alc_buy = 𝛽0+𝛽1𝑋 internet+𝛽2𝑋 sns+𝛽3𝑋 review +𝛽4𝑋 rep +𝛽5𝑋 sales +𝛽6𝑋 other +𝛽7𝑋 research+𝛽8𝑋 cm+𝛽9𝑋 twitter+𝛽10𝑋 fb+𝛽11𝑋 insta+𝛽12𝑋 you ここでの被説明変数はアンケートデータの対象製品の購入実態（「実際に買ったか」）の回答 （𝑌alc_buy）を 「5」→”週に2回以上購入した“ 「4」→“週に1回以上購入した” 「3」→“月に1回以上購入した” 「2」→“飲んでない（名前は知っている）” 「1」→“名前も知らない” という順序へと変換した上で、説明変数は以下の通りとした。 説明変数①：情報検索 𝑋 internet：公式サイト 𝑋 sales：販売員からの 情報 𝑋 sns：snsの口コミ 𝑋 other：その他 𝑋 review ：sns以外の口 コミ 𝑋 research：情報検索 の有無 𝑋 rep：知人・友人から の口コミ 説明変数②：TVCM視聴回数 𝑋 cm：CM視聴回数 説明変数③：SNS利用頻度 𝑋 twitter：Twitter利用頻度 𝑋 fb：Facebook利用頻度 𝑋 insta：Instagram利用頻度 𝑋 you：Youtube利用頻度 目 的 顕 在 型 目 的 潜 在 型
14. 14 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 4. 分析結果 説明変数 トリスハイボール 金麦 アサヒ ザ・リッチ 情報検索：公式サイト 0.20390 0.262317 0.041233 * 情報検索：snsの口コミ 0.00624 ** 0.368905 0.146473 情報検索：sns以外の口コミ 0.00390 ** 0.700440 0.114733 情報検索：知人・友人からの口コミ 0.01913 * 0.007104 * 0.597614 情報検索：販売員からの情報 0.04093 * 0.208268 0.200521 情報検索：その他 0.79173 0.356274 0.035068 * 情報検索：有無 0.01196 * 2.00e-06 *** 0.000611 *** TVCM視聴回数 0.00101 ** 0.000101 *** 1.25e-09 *** Twitter利用頻度 0.01184 * 0.763190 0.089359 Facebook利用頻度 5.99e-06 *** 1.87e-11 *** 3.26e-06 *** Instagram利用頻度 0.84277 0.047017 0.755218 Youtube利用頻度 0.02084 * 0.444590 0.056692 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 z検定の結果Wald統計量をもとに算出されたPr(>|z|)は以下の通りであった。有意水準は5％に 設定している。 目 的 顕 在 型 目 的 潜 在 型
15. 15 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 解釈 説明変数 トリスハイボール 金麦 アサヒ ザ・リッチ 情報検索：公式サイト 1.182 1.155 1.296 情報検索：snsの口コミ 1.479 1.136 1.224 情報検索：sns以外の口コミ 1.545 1.059 1.257 情報検索：知人・友人からの口コミ 0.727 1.428 1.071 情報検索：販売員からの情報 1.974 1.538 1.497 情報検索：その他 1.054 0.836 0.663 情報検索：有無 1.419 1.916 1.586 TVCM視聴回数 3.067 3.784 9.258 Twitter利用頻度 1.292 1.031 1.182 Facebook利用頻度 1.661 2.112 1.673 Instagram利用頻度 1.022 0.809 0.968 Youtube利用頻度 1.283 1.084 0.820 回帰係数の解釈性に乏しいためオッズ比の確認を用いて解釈を行う。前頁で有意性が見られ かつオッズ比が1以上の変数の中では「情報検索の有無」「TVCM視聴回数」「Facebook利 用頻度」の3つが共通して購入実態に影響していることが推測される結果となった。 目 的 顕 在 型 ※小数点第三位以下は四捨五入 目 的 潜 在 型
16. 16 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 4.考察 3つの共通して影響していることが推測される変数については、 「情報検索の有無」が目 的顕在型であり 「TVCM視聴回数」「Facebook利用頻度」が目的潜在型である。オッズ比 を比較すると「情報検索の有無」以上に「TVCM視聴回数」が購入実態に大きな影響を与え ていることが推測される。 よって今回の仮説である【購入実態に与える影響は目的の明らかな情報検索ではなく目的 を持たないTVCMとの接触やSNSの利用による興味喚起が大きいのではないか？】に対して 概ね合致する結果となった。 製品ごとに別々の要素が複合的に購入に作用していると考えられるため個々の特徴は以下 の通り。 トリスハイボール：他の2製品と比べ目的顕在型のSNSやSNS以外の口コミ検索が購入実態 に影響しており、また3製品で唯一「情報検索：販売員からの情報」も購入に対して有意に 働いている。 金麦： 3製品で唯一「情報検索：知人・友人からの口コミ」が購入に対して有意に働いて いる。 アサヒ ザ・リッチ：他の2製品と比べTVCMが購入実態に大きく影響している結果となっ た。また3製品で唯一「情報検索：公式サイト」も購入に対して有意に働いている。 なぜTVCMの影響にこれほどの差が出たのかに関しては次ページで挙げる2点が考えられる。
17. 17 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します アサヒ ザ・リッチのTVCMに関する考察 ①TVCM出稿回数 他の2製品と比較すると対象期間内のCM出稿回数が2倍以上となっており1ユーザー当たりの 平均視聴回数にも差が出ていることから幅広いユーザーに訴求し購入につながった点が考え られる。 トリス ハイボール 金麦 アサヒ ザ・リッチ CM出稿回数(累計) 212 357 798 1ユーザー当たり 平均視聴回数 8 18 30 ②TVCMクリエイティブ観点 他の2製品が単独、または2名までの出演者であるのに対し、ターゲットの世代別に3名の出 演者を起用。各世代の憧れを象徴するような俳優の起用が年齢の垣根を超えてキーメッセー ジである“目指したのは、プレミアムビールを超えるうまさ”を訴求した点も購入に寄与した と考えられる。 トリス ハイボール 金麦 アサヒ ザ・リッチ 出演者(調査期間内) 吉高由里子さん 近藤春菜さん 石原さとみさん 竹野内豊さん 長澤まさみさん 北大路欣也さん 想定される 訴求ターゲット層 2～30代男女 2～40代男女 3～50代男女
18. 18 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 5.ビジネスインパクト アサヒ ザ・リッチの事例から考えるニューノーマルにおける消費傾向を踏まえたマーケ ティングファネルは下図の通りであり従来は認知を獲得するために必要な要素であった興 味喚起を購入に直接影響する要素として再考する必要が生じている。そのため企業が製品 の購買率向上を図るうえでWebやSNSを通じた消費者の目的を持った情報検索にどう対応 していくかと同時にどのように目的を持たない消費者の興味を喚起するかも重要な課題と なる。 興味喚起 (TVCMやSNSで商品 に接触し興味を持つ) 情報検索 (商品に関して主体的に 情報収集を行う) 購入
19. 19 © 2021 Datamix Co., Ltd. All rights reserved.本資料の無断複製・転載・配布行為を禁止します 6. 工夫点や今後さらに実施してみたいこと 今回工夫したポイント 興味突破型の購買傾向を測るにあたり説明変数を「目的顕在型」と「目的潜在型」に区分 けし「目的潜在型」の変数が購入実態に与える影響が大きいことを立証できるようにした 点です。モデルの作成に関してはアンケートの結果に準ずるよう順序回帰モデルを使用し ました。 今後の課題点としてはモデルごとの当てはまりの良さを示すMcFaddenの「疑似決定係 数」においてR^2がかなり0に近かったため作成したモデルの尤度を高めないといけない 点が挙げられます。 その他追加分析として ①Facebook広告のデータと統合することで消費者の興味喚起への寄与を世代別にTVCM と比較する ②解釈可能性がいまだ低いので決定木による分析を行ってみる ③調査対象がアルコール飲料のみなので家電や化粧品などといった買回り品なども含め対 象を広げる。 などを考えております。 トリス ハイボール 金麦 アサヒ ザ・リッチ モデル別疑似決定係数 3.065927e-02 3.599412e-02 2.801692e-02