消費者のニーズは購買データからは読み取れない

　松本氏は初めに、「『購買＝消費者のニーズ』でしょうか？」と問いかける。

　我々はPOSデータやアナリティクスツールにより、消費者が何を買っているのかは把握できる。しかし、マーケターが必要とするのは、「消費者が商品を試したり、価値を感じたりした瞬間と、実際に消費者が抱いていた期待値との差分」であるはず。差分を理解することで、できることが増えるからだ。そのためには、消費者が感じた価値を理解しなければならない。「ビジネスの現場における消費者理解の必要性は高まっています」と松本氏は述べる。

　そこで松本氏が有用と考えるのが「ジョブ理論」だ。ジョブ理論は、ハーバード・ビジネス・スクール（HBS）の教授を務め、イノベーション研究で知られる故Clayton Christensen（クレイトン・クリステンセン）氏が提唱した消費理論だ。

　ジョブ理論を説明するにあたって松本氏は、「私たちが商品を買うことは基本的に、なんらかのジョブを片付けるために何かを『雇用』するということ」と書籍『ジョブ理論』から引用する。「商品が自分の抱えているジョブを片付けてくれれば、次に同じ状況になれば同じ商品を買うし、ジョブの片付け方に不満があればその商品を解雇する」というのがジョブ理論だ。

物やサービスがもたらす効用やベネフィットを買っている

　ジョブ理論からいえることとして、「消費者は物やサービスを買っているが、それ自体を買っているわけではない」と松本氏。「物やサービスがもたらす効用やベネフィットを買っている」という。

　ジョブ理論で有名な例が、ミルクシェイクだ。平日の午前中になぜミルクシェイクが売れるのか――調査からは、口寂しさを紛らせるために手を汚すことなく、腹持ちがするという理由で買われていることがわかった。ジョブ理論に当てはめるなら、午前中に車内で口寂しさを紛らわせるという「ジョブ」を片付けるために、ミルクシェイクを「雇用」しているということになる。これは、POSデータでは見えない部分だ。

　「消費者の持つジョブこそが一番把握したいことではないでしょうか」と松本氏は問いかける。

プロダクトを利用した瞬間「リトルハイア」を理解せよ

　ジョブ理論には、人がプロダクトを初めて購入する瞬間である「ビッグハイア」（大きな雇用）、顧客がサービスを利用した瞬間である「リトルハイア」（小さな雇用）がある。松本氏は宿泊に関するカスタマージャーニーから説明した。

　仕事のストレスから癒やされたいと思い、温泉旅館を予約する。当日、移動して旅館にチェックインして宿泊、そして帰宅となる。コンバージョンポイントは「予約」になるが、予約の前にはその旅館を選んだ理由があり、予約の後にも行動は続いている。帰宅した後に、よかったなと思えば、次に癒やされたい時に温泉に行こうと思い、結果的にLTVが高まることになる。

　ここで「ビッグハイア」は予約した瞬間、「リトルハイア」は旅館に滞在した時間となる。ビッグハイアはPOS（Point of Sales）、リトルハイアはPOU（Point of Use）といえる。

　「ビッグハイア＝満足、ではない商品やサービスは多い。どのぐらいリトルハイアを捉えられているかを考える必要がある」と松本氏は提起する。消費者から選ばれるためには、選んでくれようとする人に対する解像度を上げ、どうすれば選んでもらえるのかを理解する必要がある、というわけだ。

「消費者を理解する」手法が競争優位にする

　松本氏は消費者理解の必要性について、ニーズの枯渇という現在の市場の状況からも説明する。「消費者が既に言語化できているニーズや不満に対して、今の技術で解決できる部分については、もはやニーズが枯渇しています」と松本氏、その場合、消費者が気が付いていないニーズや不満を今の技術で解決するか、消費者が気が付いているニーズや不満を解決するために技術力を高めるかの選択になる。

　その点からも、消費者理解に投資をする必要があるという。「消費者の解像度を高めて様々なチャンスに気が付く／発見することで、新たなビジネスチャンスを生み出すことができます」と松本氏は述べ、「消費者を理解するという手法自体が競争優位にする」との考えを示した。

　消費者を理解した次にやることは何か。リサーチャーが消費者に質問や言葉を投げかけて、商品が買われない本当の理由を探る。つまり不満・未充足の欲求の発見だ。「その壁を乗り越えると、インサイト（ジョブ）の発見が待っている」と松本氏。

　しかし重要なことはインサイト（ジョブ）の発見ではない。「インサイトを見つけた上で、我々がそのインサイトに合致する提供価値を見出すことが大事」と松本氏は強調する。

消費者から選ばれるにはどこに着目すべきか？

　松本氏が考えるビジネスの機会を作るジョブ・フレームワークは、（a）100人に聞いたら99人が「はい」と答えるようなニーズ、（b）ニーズから背景/場面/感情をおさえたジョブの提示、と進む。ユーザーはそのジョブを片付けるために様々な代替手段があり（c）、ジョブ解決のための提供価値、具現化した機能を提供するが（d）、それは手段の1つにすぎない。

　松本氏は自身の行動を例にして説明する。朝一のゴルフでテンションを上げたいが、ノンアルコールビールは美味しくないし、アルコール度数3％の缶チューハイ（「ほろよい」）では男性同士の仲間内で恥ずかしい、ビールだと手元が狂うと考え、度数0.5％のビール（「ビアリー」）を選んでいる、という。「テンションを上げたい」というニーズに対し、様々な代替商品がある中で、最もフィットする商品を選んでいることになる。言い換えれば、「物やサービスを買ってはいるが、それ自体を買っているわけではない」となる。

　目を配るべきは、「消費者から選ばれるトリガー（ジョブ）を把握すること」だ。トリガーを把握し、そこでマーケティング施策を通じて選ばれる確率を高め続けることができれば、LTV向上につながる、と松本氏。

　先述の例では、癒やされたいと思った時に、数ある選択肢の中から温泉旅行が選ばれる確率を高める、朝一にテンションを上げたい時に、アルコール度数0.5％のビールが選ばれる確率を高めることで、結果的に売上の向上につながる。

AIを使ったソーシャルリスニング「KAIZODE」

　ジョブを片付けるために選ばれる確率を高める、そのためには消費者の理解が必要になる。そのための手段が、マーケティングリサーチだ。

　こうした調査はこれまでマーケティングリサーチ業界の独壇場だったが「ここ10年ぐらい、どこから得られても構わないという流れになっている」と松本氏。実際に、消費者を理解するための手法は、デジタルデータ分析、経営コンサルティング、ソーシャルリスニングコミュニティなど様々な分野からのアプローチがあり、「業界大変革時代にある」という。

　最後に松本氏はJX通信社の「KAIZODE」を紹介した。KAIZODEはソーシャルリスニング型マーケティングリサーチサービスで、「何を買ったのかに重きをおくのではなく、なぜ買ったのかを把握するためのプロダクト」と説明する。

　自然言語処理、動画解析、画像解析などのAI技術を利用して、SNSの投稿を利用計画中、利用中・直後、利用経験者、離反者とカスタマージャーニーに沿って自動的に分類する。これによりなぜ買われたのか、なぜ離反したのかが明らかになってくる、と松本氏。

　KAIZODEの特徴は他にもある。インサイト要約機能として、ユーザーの投稿を要約することもできる。「文脈上不要な要素をなるべく取り除き、不満や未充足、あるいはその先にあるジョブ要素が残るようにAIによる要約を実現している」という。これにより、全部読むのが面倒というソーシャルリスニングのデメリットを解消し、消費者理解がしやすくなるとのことだ。

　資料ダウンロードにより、実際にKAIZODEを使って自社のデータを見ることができるという。この機会にソーシャルリスニングを試してみてはいかがだろうか。