「調査」に関連する記事一覧

• 現在利用している「買い物チャネル」【データで読み解く】

  

  「ライブコマース」人気は停滞？　市場の現在地と今後を探る 　ライブコマースの利用意向がある人の“普段の買い物行動”を確認したところ、利用意向がない人に比べて、買い物チャネルの利用率は全体的に高い。

  2019/09/25

• 日本での「ライブコマース」はどうなっていくか【データで読み解く】

  

  「ライブコマース」人気は停滞？　市場の現在地と今後を探る 　ライブコマースは今後どうなっていくのか?　最後にこの点を聴取した結果をまとめる。

  2019/09/25

• PayPayユーザー（左）と楽天Edyユーザー（右）のテレビ視聴者含有率ヒートマップ【生活者データバンク】

  

  ターゲット含有率でみる　効率的なCM出稿プランニング 　視聴者全体に対するPayPayアプリユーザーの視聴者含有率をヒートマップ形式で表現した。

  2019/10/25

• 既婚子供あり女性（左）と洗濯用洗剤ヘビーユーザー（右）のテレビ視聴者含有率ヒートマップ【生活者データバンク】

  

  ターゲット含有率でみる　効率的なCM出稿プランニング 　「既婚子供あり女性」と「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」のテレビ視聴者含有率ヒートマップを比較した。

  2019/10/25

• 洗濯用洗剤ヘビーユーザーのテレビ視聴者含有率ヒートマップ（左：関東　右：関西）【生活者データバンク】

  

  ターゲット含有率でみる　効率的なCM出稿プランニング 　「洗濯用洗剤ヘビーユーザー」について、関東と関西のテレビ視聴傾向を比較した。

  2019/10/25

• 完全自動運転車でやりたいこと【生活者データバンク】

  

  完全自動運転社会の到来が生活者に届ける体験価値とは 　完全自動運転が実現したら、生活者はどんなことをしたいと考えるのだろうか。まずは“クルマ”を起点に、生活者の期待やその背景を読み解いていこう。

  2019/12/25

• 自動運転積極層⇔消極層比較【生活者データバンク】

  

  完全自動運転社会の到来が生活者に届ける体験価値とは 　 完全自動運転車でやりたいことを尋ねた調査において、「運転操作が不要な自動運転機能が実現したら利用したい」と答えた層（＝積極層）は35.6%、「運転操作が不要な自動運転機能が実現しても自分で運転をしたい」と答えた層（＝消極層）は31.5%となった。

  2019/12/25

• 自動運転積極層と消極層の自動車価値観【生活者データバンク】

  

  完全自動運転社会の到来が生活者に届ける体験価値とは 　 自動運転積極層と消極層の2群間でいくつかの項目を比較した。

  2019/12/25

• “生活者のDNA”と“商品のDNA”【生活者データバンク】

  

  完全自動運転社会の到来が生活者に届ける体験価値とは 　 自動運転積極層と消極層の“生活者のDNA”のうち、特徴的な項目を抜粋した。

  2019/12/25

• “生活者のDNA”と“商品のDNA”概要【生活者データバンク】

  

  完全自動運転社会の到来が生活者に届ける体験価値とは 　“商品のDNA”とは、“生活者のDNA”の情報をもとに、「こういった価値観を持つ人たちがよく買っている商品は、近い特徴を持つ」というロジックに基づき、“生活者のDNA”と購買データを掛け合わせることで、“商品そのもの”のキャラクターを定義したもの。

  2019/12/25

• テレビCM接触率と自社サイト接触率【生活者データバンク】

  

  大規模データ、なぜ重要？　テレビCM効果測定を例に 　ある地域のテレビCM接触者と非接触者の間で、自社サイトの接触率を比較。年代毎のテレビCM接触率、自社サイト接触率を見てみよう。

  2020/01/25

• テレビCM接触者と非接触者の単純集計比較【生活者データバンク】

  

  大規模データ、なぜ重要？　テレビCM効果測定を例に 　テレビCM接触者と非接触者で自社サイト接触率を単純集計し、比較した。

  2020/01/25

• 集計結果の“からくり”【生活者データバンク】

  

  大規模データ、なぜ重要？　テレビCM効果測定を例に 　テレビCMに当たらなかった人のほうが多くサイト接触をしているように見える。これは「テレビCMの効果がなかった」という事実を表しているのだろうか？　実はこのようにデータを見ることは適切ではない。

  2020/01/25

• デザイン組み合わせ探索の仕組み【生活者データバンク】

  

  AIとWeb調査で見つける　生活者に刺さるデザイン 　デザイン案の生成とWeb調査を繰り返し行うことで組み合わせを探索していく。

  2020/02/25

• コーヒー事例におけるデザイン組み合わせ案の進化（男性30代）【生活者データバンク】

  

  AIとWeb調査で見つける　生活者に刺さるデザイン 　架空のコーヒー飲料パッケージを用いて実施した調査事例をもとに、生活者の好みがどのようにデザインに表れてくるかを見ていこう。

  2020/02/25

• 第5世代の評価上位3位までの組み合わせ案【生活者データバンク】

  

  AIとWeb調査で見つける　生活者に刺さるデザイン 　生活者の好みの理解という視点では、回答者をターゲット層などのグループに分けて「進化」プロセスを実施するとその嗜好が理解しやすい。

  2020/02/25

• 袋麺事例におけるデザイン組み合わせ案例（ベトナム）【生活者データバンク】

  

  AIとWeb調査で見つける　生活者に刺さるデザイン 　左側の第1世代画像では3ヵ国の既存商品のデザインを参考にしているため幅広い色合いのデザイン案があるが、黒やオレンジや濃い赤の背景の評価が高い傾向がある。そして右の最終世代の画像に至るまでに黒やオレンジの背景に収束している。

  2020/02/25

• 袋麺事例における各国評価上位デザイン案【生活者データバンク】

  

  AIとWeb調査で見つける　生活者に刺さるデザイン 　各国の実施結果で最も評価が高いとされたデザイン案。

  2020/02/25

• クラスタ分析とトピックモデルのイメージ【生活者データバンク】

  

  購買行動の多面性を捉えるセグメンテーション手法 　生活者のセグメンテーションでは、主にクラスタ分析が用いられる。クラスタ分析は、購買傾向などの特徴量に基づいて生活者間の類似度を計算し分類する。

  2020/03/25

• アイテム所属確率サンプル【生活者データバンク】

  

  購買行動の多面性を捉えるセグメンテーション手法 　トピックモデルを使用すると、2つのアウトプットを得られる。その一つが、同じ人に買われやすいアイテムのまとまりである。

  2020/03/25