行動経済学会第８回大会特別セッション講演...

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2014.12.6

萩原雅之masashi.hagihara＠gmail.com

トランスコスモス・アナリティクス取締役副社長マクロミル総合研究所所長

マーケティングリサーチにおいて生じる

バイアスの行動経済学的な理解と対応

第８回行動経済学会特別セッション

2Copyright 2014. Masashi Hagihara

本日お話すること

• 消費者行動の把握を目的とするマーケティングリサーチ（ＭＲ）業界では

近年、行動経済学への関心が急速に高まっている。リサーチャーを対象と

した専門セミナーやカンファレンスも増えている。

• ＭＲ業界では、クエスチョネアによるバイアスは経験則として知られてお

り、その多くは行動経済学の理論と一致する。マクロミル総研などいくつ

かの実験調査によって傾向が明らかにされている。

• 消費者インサイトを把握するため、サーベイやインタビューだけでなく、

System 1（Fast Thinking) の知見をベースに、観察や行動データから無

意識レベルを把握する新ＭＲ手法の適用が進んでいる。


なぜ行動経済学はマーケティングリサーチにとって脅威なのか

Consumers don't think what they feel, don't say what they think and don't do what they say – behavioural economics can prove it.

Source : “Fast and slow lessons for marketers”, The Guardian, 7 April 2014


事前のリサーチが役に立たなかった事例（トロピカーナ）

伝統的な手法による予測、判断の限界

“What we didn’t get was the passion this very loyal small group of consumers have. That wasn’t something that came out in the research.”

- Neil Campbell, President, Tropicana North America (New York Times）


ハイプ（過大評価）ではなくゲームチェンジャー

BEHABIOURL ECONOMICS AND RESEARCH SEMINARNOT JUST HYPE – BUT A GAME CHANGERAmsterdam 10-14 June 2013

How BE get to the truth of consumer behaviour and emotions

If there is a systematic approach to applying BE to unlock value for marketers (ie. brand preference translates into purchase behaviour)

If our emotional reaction to a message has more predictive value than our stated rational takeaway from a message

And finally, where classical tools fail to capture those effects


25％のリサーチャーが行動経済学モデルを利用している

Source : GreenBook Research Industry Report, 2014

現在利用中/利用検討している新しいリサーチ手法（Global）


マーケティングリサーチへのインパクト

視点２無意識レベルを理解するための新技法開発

視点１アンケート質問文におけるバイアス排除

質問の仕方によって回答が変わることを理解し、設計と解釈を行う

バイアスに関する知見の積み重ねにより、間違いのリスクを下げる

人間の自然な行動や反応からインサイトを得るリスニング手法へのシフト

コンテクストを考慮した手法、無意識や感情を測定する技術の導入


■ EUにおける臓器提供「同意」の比率

オプトアウトで確認

オプトインで確認

ＭＲ業界で頻繁に引用される行動経済学の知見 (1)

Source : Paul Hague, ‘The Impact of Behavioural Economics on Market Research’


■ 英 Economist 誌の購読申込みフォーム


Source : Paul Hague, ‘The Impact of Behavioural Economics on Market Research’


【A】 Q1 あなたは最近どのくらい幸せですか

Q2 あなたはこの１か月、何回デートしましたか。

【B】 Q1 あなたはこの１か月、何回デートしましたか。

Q2 あなたは最近どのくらい幸せですか。

【A】では相関なし、【B】では強い相関（R＝0.64）


■ デート回数と幸福感との相関

Source : ダニエル・カーネマン『ファスト＆スロー』上巻 (2012), P151


例：消費税増税の賛成を増やすための「テクニック」

• ダブル・バーレル– 消費税増税は財政赤字解消に最も有効なので、積極的に推進すべきだ

• 誘導効果（暗示効果）– 日本の財政赤字は毎年拡大してこのままでは破綻の懸念がありますが、あなたはそれを解決するための消費税増税に賛成ですか。

• キャリーオーバー効果– あなたは日本の財政赤字解消は必要だと思いますか

– 財政赤字解消を目的とした消費税増税に賛成ですか、反対ですか

• アンバランス尺度– 積極的に賛成、どちらかといえば賛成、やむをえない、反対だ


調査Ｂでは無意識に、すでに提示された商品を基準として評価する。

調査Ｂで評価の低いものから提示した場合、「前のものよりはまし」なので後半の評価が高めになる。

マクロミル総研実験調査 (1) コントラスト効果

■ チョコレートパッケージ評価

・調査Ａ：モナディック法（ひとり１デザインを絶対評価）

・調査Ｂ：連続モナディック法（ひとり５デザインを各々絶対評価）

方法

仮説

Source :マクロミル総合研究所ディスカッションペーパー「順序効果に関する実験調査」 (2005)


61.759.4

52.6

42.7

32.8

39.442.9

82.9

68.267.0

20

30

40

50

60

70

80

90

商品Ｐ商品Ｑ商品Ｒ商品Ｓ商品Ｔ

調査Ａ

調査Ｂ

（％）

TOP2で比較した場合（ふさわしい＋ややふさわしい）

14.48.7

21.2

6.6

0.2

1.17

0.580.58

0.41

0.16

-0.02

0.800.75

0.23

0.09

-0.40

-0.20

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

商品Ｐ商品Ｑ商品Ｒ商品Ｓ商品Ｔ

調査Ａ

調査Ｂ

ウェイト平均で比較した場合

0.34

0.22

0.59

0.11

0.07

３商品目以降で調査Ｂの方が評価が高い。５商品目では評価の差異が最も大きくなった。

１調査内で複数の商品を提示して評価を聞く場合には、提示順によって評価に偏りが生じる。これはひとつの刺激が次の刺激の反対の性質を強める「対比効果」によるものと考えられる。

そのため、提示順序をランダマイズすることでバイアスを軽減することが望ましい。

マクロミル総研実験調査 (1) コントラスト効果

Source :マクロミル総合研究所ディスカッションペーパー「順序効果に関する実験調査」 (2005)


Source : 世論観測プロジェクト「Macromill Daily」 (2010)

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

35.0

4月12日

4月19日

4月26日

5月3日

5月10日

5月17日

5月24日

5月31日

6月7日

6月14日

6月21日

6月28日

7月5日

7月12日

7月19日

7月26日

8月2日

8月9日

8月16日

8月23日

8月30日

9月6日

9月13日

9月20日

9月27日

10月4日

10月11日

10月18日

10月25日

11月1日

11月8日

11月15日

11月22日

11月29日

12月6日

12月13日

12月20日

12月27日

うれしいかなしい楽しい腹が立つやすらぐ憂鬱（ゆううつ）なわくわくする不安になる

マクロミル総研実験調査 (2) 感情プライミング

■ センチメントと内閣支持との関係

感情や気分がポジティブな時ほど、内閣支持率が高くなる。

・マクロミルモニターを対象に、約１年間にわたり毎晩、内閣支持率とその日のセンチメントを調査（1000s, Fresh Sample）

・１日を振り返って、８つの感情・気分項目から該当するものを選択

方法

仮説

内閣支持率

センチメント


Source : 世論観測プロジェクト「Macromill Daily」 (2010)

マクロミル総研実験調査 (2) 感情プライミング


サーベイとインタビューは System 2 の測定

• 二重プロセスモデル Dual-process model

私たちの大脳が用いる二つの情報処理システム (Stanovich, 2011)

Source : ダニエル・カーネマン『ファスト&スロー』を元に作成

System 1 System 2

Fast （速い） Slow （遅い）

Automatic （自動的） Conscious （意識的）

Intuitive （直感的） Effortful （努力を要する）

Associative （連想的） Rule-governed （規則に支配）

Emotional （感情的） Neutral （客観的）


Source : 萩原雅之・上田雅夫、ブランドパワーをいかに測定するか、『ブランド戦略全書』 (2014)

マクロミル総研実験調査 (3) ファスト思考の測定

・「ビールといえば＿＿」に対する回答の反応時間を測定する（時間は個人差の影響を取り除くため標準化する）

方法

■ ブランド想起率と反応時間の関係

一般的に想起率の高いブランドは反応時間も早い

反応時間はブランドエンゲージメントの指標となりうる

仮説


マクロミル総研実験調査 (3) ファスト思考の測定

・ブランドと正解キーワードとの合致を判定するまでの時間を測定する

方法

■ キーワード正解率と反応時間の関係

Source : 萩原雅之・上田雅夫、ブランドパワーをいかに測定するか、『ブランド戦略全書』 (2014)

一般的に正解率の高いキーワードは反応時間も早い

反応時間はブランドイメージ連想の深さの指標となりうる

仮説


行動経済学から示唆される伝統的ＭＲ手法のリスク

１．消費者は自分の買物行動を説明できない。

２．消費行動はコンテクスト（生活場面）に依存する。（アンケートやグループインタビューにはコンテクストがない）

３．人が自分の感情や気持ちを必ずしも「言葉」で表現できない。

４．無意識や直観が存在する以上、本当の理由を明らかにするのは難しい。

５．意思決定には、感情が大きな要素を占めている。

６．記憶は思い出す状況やタイミングで変化する。（アンケートやインタビューへの回答は作られた物語かもしれない）

Source : Wendy Gordon, Behavioural economics and qualitative

International Journal of Market Research Vol. 53 Issue 2 (2010)


伝統的ＭＲ手法のバイアスリスクをカバーする新手法

• コンテクストもあわせてデータ収集する仕組み（行動観察、ソーシャルリスニング）

• 購買や心が動くタイミングをリアルタイムで捉えるツール（モバイルサーベイ、センサートラッキング）

• 言葉に頼らずに、感情や反応を測定する技術（脳波測定、ヒートマップ、顔表情分析）

• 自然な行動、自然な集約が可能になるプラットフォーム（予測市場、ゲーミフィケーション）


新手法はすでに多くの調査会社・クライアントが導入（再掲）

Source : GreenBook Research Industry Report, 2014

現在利用中/利用検討している新しいリサーチ手法（Global）


Asking Method（集めるデータ）

Listening Method（集まるデータ）

代表的な手法アンケート、インタビュー行動データ

ソーシャルリスニング

主な分析目的仮説検証ＰＤＣＡ

課題発見イノベーション、予測

データの収集リサーチャーを通した収集

（バイアスの可能性）自然な行動・言葉の収集

（ノイズの可能性）

データのタイプ構造化データ、アドホック

（集計・分析が比較的容易）非構造データ、フローデータ

（集計・分析が難しい）

手法のメリット聞いたことは必ず得られる想定しない発見も得られる

バイアスとノイズを知ることがデータクオリティを高める


ご清聴ありがとうございました

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