経済・企業

今さら聞けない!データマーケティング:ビッグデータで「タピオカ大流行」は予測できたのか(後編)=松本健太郎(データサイエンティスト&マーケター)

    (「前編」より)

    なぜマクドナルドは「メガマック」を出したのか?

    ここで、少し違う話をします。(後からまたデータの話に戻ります)

    2006年に販売開始した「サラダマック」が散々な結果に終わった後、マクドナルドの原田さんは株主総会で失敗した理由を「消費者はマクドナルドに求めていないのでは?」と表現しています。消費者に求めている商品を聞いてサラダマックを開発したので矛盾した回答ですが、極めて本質を突いています。

    つまり「消費者が何をマクドナルドに求めているか、消費者自身も分からない」のです。商品を見せられてからでないと本当に欲しいかどうかが判断できない。

    後に、クォーターパウンダーやメガマックなどの商品で大復活しますが、それは消費者が「分厚い食べ応えのあるハンバーガーを見せられるとガブッといっちゃう」みたいな、隠れた心理を抱えていると分かったからです。

    消費者アンケートでは「サラダを食べたい」という結果が出るのですが、その答えは所詮「建前」であって、本音はあくまで「不健康かもしんないけど肉まみれのハンバーガーにガブッとかぶりつきたいよね!」と考えていたりするのです。

    そうした消費者の隠れた本音は、定量調査ではなかなか出てこないでしょうし、それを洞察するにはデータの読み解きや仮説を立てる力が必要になります。

    どうすれば、本音の奥底に辿り着けるでしょうか?

    様々な手法があります。このあたりはマーケティングリサーチの会社や、いろんなカンファレンスに登壇されているCMOクラスのマーケターに聞かれると良いでしょう。

    私がよく使うのは、不満を直接聞くのではなく、相対的に炙り出す方法です。

    スマホゲームで考えます。退会者に「なぜ辞めてしまったの? 何が不満だったの?」と問えば、様々な理由を挙げてくれるでしょう。

    ただし忘れてはいけないのは、絶対基準の不満など無いのです。

    不満とは、充たされた状態からの差分です。人は何かと比べ、あれが足りない、これが足りないと損失を感じ、不満を抱きます。行動経済学で言う「参照点依存」の考え方に近いでしょう。

    ですから、退会者に「なぜ辞めてしまったの? 何が不満だったの?」なんて問えば、退会者が勝手に「辞めた理由の参照点」を定めてしまいます。つまり充たされた状態を勝手に決めてしまう。典型的なのが類似する商品との比較でしょう。

    その結果、スマホゲーム同士を比較して「あのゲームに比べて…」「あのゲームは…」なんて単なる見た目の機能比較に陥るのです。そうなると、大した不満は引き出せません。(ダメだとは言っていません)

    最悪なのは「飽きた」「面白くなくなった」みたいな表面的な不満を間に受けて「飽きたを検知できませんか?」と各ベンダーに問うたら「私達のツールなら、ログイン回数を蓄積して頻度を確認できます。データを蓄積しましょう!データから傾向が見れるはずです」と言われてDMPだCDPだと言い出す事態です。

    違う、入り口から間違えている。

    私達は、なぜスマホゲームをするのでしょうか? まさか、スマホゲームをしたいからしている、と考える人はいないでしょう。商品が提供しているのは価値です。消費者は価値を感じるから商品を買うのです。

    どんな価値が考えられるでしょうか?

    面白くて夢中になれるから。

    友達との会話に付いて行くため仕方が無く。

    自分の育てているキャラを大切に守りたい親心が芽生えているから。

    単なる時間つぶし、暇つぶしができるから。

    スマホが登場するまで、いや、ガラケーが登場するまで、移動中や待ち合わせの時間潰しは、皆さん何をしていたでしょうか。電車の中や駅併設の書店で新聞や本、漫画を読む人が大勢いました。駅ビルのアパレルをちょっとだけ斜め見する人が大勢いました。

    今はみんな、移動中も待ち合わせもスマホと睨めっこしてますよね。ぶつかるぶつかる! と私なんか思ってしまう。

    つまりガラケー、スマホのゲームは「電車で移動中の20分」「待ち合わせの5分」など時間を潰せる便益を消費者に提供し、新聞や本、漫画、ウィンドウショッピングから消費者を奪ったのです。

    消費者の不満を炙り出すために、定義すべきなのは「機能」ではなく「価値」です。参照点は「価値」を基準にします。価値との比較であれば単なる見た目の機能比較に止まらない、様々な不満が出てくるでしょう。

    価値について「こういうのがあって便利だなぁ」と役に立つと感じる機能価値の観点、「他の人は知らないけど私にとってはすごく重要」と意味があると感じる情緒価値の観点で見比べれば、より表現がリッチになるでしょう。

    ちなみに「飽きた」という「ゲームをやめた理由」も、よくよく見ると「何度も負けて悔しい思いをした」ということかもしれません。「飽きた」という表面的な理由だけでは本音は見えづらいのです。

    マクドナルドの場合も、提供しているのは、ハンバーガーでも食事でもなく「不健康かもしれないけどガブッと喰らう背徳感」だと気付いていれば「それだったらサラダは違うよね」となったでしょう。

    タピオカが流行った理由は、充たされない消費者の何かを掴んだからでしょう。TwitterでX万回数字で言及された、テレビでX回取り上げられたなんて結果であって、X万回言及があったから流行ったわけではありません。ましてやX万回言及があったから流行るとも言えません。

    「色んな数字を集めて、タピオカの次に何が流行るか」分かれば良いのですが、数字はそこまで万能ではありません。数字だけで表現しきれない情報は無数にあります。むしろ数字に表現を落とし込めば、情報量がリッチで無くなるでしょう。かならず情報が欠落します。

    マーケターはエクセルばかり見る目を人間に向け、計算できる数字ばかりでなく価値のような捉えどころの無いデータも考えるべきです。

    数字だけで「ヒット」は作れない!

    数字だけのデータドリブン、いよいよ限界が訪れていませんか? 数字だけの問題解決には、やれない範囲が多過ぎやしませんか?

    確かに、数字は改善に最適な表現です。もっとも比較がし易い。

    果たして数字だけでInnnovationは起こせるでしょうか? データドリブンイノベーションなんて有りうるでしょうか? 筆者はちょっと難しいと感じています。

    物事を考える際のフレームワークとして、主に帰納法と演繹法の2種類があります。

    しかし実際には、これらは「机上の理想」に過ぎません。こんな上手く行かない。世の中のデータドリブンの大半は、図のような場面に多く遭遇します。

    数字だけのデータドリブンがこうも息詰まるのは、数字だけしか見ていないからです。なぜこう言い切れるのかといえば、私がそんなデータサイエンティストとして仕事をしていたからです。当時の自分の実力の無さを痛感します。実力がある人なら、数字だけでもこんなワナに堕ちないのでしょうか。

    しかし私は「数字だけで第2のタピオカを発見できる」なら、日本はもっと経済成長していると確信しています。広告代理店がトレンド発見ツールを開発しているのは知っていますが、それらが未だに日の目を浴びないのは、データが不足しているからではなく、そもそも「データでヒットを作るのが無理筋」だからです。

    数字の裏側にあるデータ、例えば数字では表現し切れない価値も含めて、データドリブンしないと知りたい結論に辿り着けないと思っています。

    データドリブンとは「定量(数字)」と「定性(価値、インサイト)」をもとに問題解決に挑む手法である。これが私なりの現時点での結論です。

    数字は「確からしい仮説」と「結論」を紐付けるための因果推論に依る検証のために使うべきではなかろうか…なんて考えています。

    松本健太郎(まつもと・けんたろう)

    1984年生まれ。データサイエンティスト。

    龍谷大学法学部卒業後、データサイエンスの重要性を痛感し、多摩大学大学院で統計学・データサイエンスを〝学び直し〟。デジタルマーケティングや消費者インサイトの分析業務を中心にさまざまなデータ分析を担当するほか、日経ビジネスオンライン、ITmedia、週刊東洋経済など各種媒体にAI・データサイエンス・マーケティングに関する記事を執筆、テレビ番組の企画出演も多数。SNSを通じた情報発信には定評があり、noteで活躍しているオピニオンリーダーの知見をシェアする「日経COMEMO」メンバーとしても活躍中。

    2020年7月に新刊『人は悪魔に熱狂する 悪と欲望の行動経済学』(毎日新聞出版)を刊行予定。

    著書に『データサイエンス「超」入門』(毎日新聞出版)『誤解だらけの人工知能』『なぜ「つい買ってしまう」のか』(光文社新書) 『グラフをつくる前に読む本』(技術評論社)など多数。

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