CASE10-3 サイコグラフィック情報

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サイコグラフィック情報とは

  • サイコグラフィック情報は、個人の価値観、態度、興味、ライフスタイルなど、内面的な特性、ニーズ情報を反映したデータです。マーケティングや広告戦略をよりパーソナライズし、ターゲット顧客の心理的ニーズを把握するために必要な情報です。
  • 企業は消費者の内面的動機や生活様式を理解し、製品やサービス、コミュニケーション戦略をそのニーズに合わせて最適化することができます。これにより、より深い顧客エンゲージメントとブランドへの忠誠心を築くことが可能になります。

属性の例

  • サイコグラフィック属性の例です。ニーズの特定にご利用ください。
属性 属性の説明 属性の例
価値観 個人が重要視する価値や信念 環境保護、社会正義、公平性、家族の重要性、自由、平等、革新、安全、伝統
態度 特定の事象やトピックに対する感情や見解 好き、嫌い、興味がある、無関心、ポジティブ、ネガティブ、中立
ライフスタイル 個人やグループの生活様式や行動パターン

アクティブなライフスタイル、家庭中心の生活、都市生活、健康志向、エコフレンドリー、技術志向、アウトドア派
興味・趣味 趣味、レジャー活動、関心のある分野、個人の関心や活動

スポーツ、音楽、アート、読書、旅行、ガーデニング、フィットネス、料理、DIYプロジェクト
個人的特質 個人の性格や性向

内向的、外向的、リスク志向、保守的、自己効力感が高い、開放的、誠実な性格
購買動機 製品やサービスを購入する背景にある動機や理由、購買行動の背後にある理由やトリガー 贅沢、実用性、感情的満足、社会的認知、ステータスの向上、快適性、コストパフォーマンス、価値
意思決定スタイル 購買や選択の際の意思決定プロセス データ重視型、相談型、分析型、直感型、慎重型、即決型
メディア嗜好 情報を収集するために利用するメディアの種類 SNS、テレビ、新聞、ポッドキャスト、デジタルメディア、印刷メディア、オーディオメディア、ビデオメディア
ブランドへの忠誠心 特定のブランドに対する忠誠心の程度 高い忠誠心、定期的に購入する、ブランド推奨者、ロイヤルティプログラム参加者、ブランドアンバサダー、フリーロイヤリスト
社会的影響の感受性 友人、家族、有名人など他者の意見や行動が自身の意思決定に与える影響の度合い 高感受性、友人の影響を受けやすい、インフルエンサーの影響を受けやすい、家族の意見を重視する、同僚の推薦に従う
リスク許容度 リスクを取る意欲や能力 リスクテイカー、リスクアバーサー、リスクニュートラル
イノベーション受容性 新しいアイデアや技術を受け入れる意欲 アーリーアダプター、ラガード
生活満足度 個人の生活に対する満足度や幸福感 非常に満足、満足、やや不満、不満
金銭的態度 お金に対する態度や考え方 節約志向、消費志向、投資志向

データ取得ステップ

サイコグラフィック情報のデータ取得は、消費者の心理的特性やライフスタイル、価値観を理解するために重要です。

1. 目的の明確化

  • ゴール設定: データ取得の目的を明確にする。例えば、特定の市場セグメントの理解、製品開発のためのインサイト収集、広告キャンペーンのターゲティングなど。

2. 目標セグメントの定義

  • ターゲット層の特定: 年齢、性別、職業、地域など、基本的なデモグラフィック情報を元にターゲット層を定義。
  • ライフスタイルや価値観の仮説立て: 仮説を基に、ターゲット層のライフスタイルや価値観を大まかに把握。

3. データ収集方法の選定

  • アンケート調査: オンラインアンケート、郵送アンケート、電話アンケートなどを使用して、広範なデータを収集。
  • インタビュー: 深掘りしたインサイトを得るために、対面またはオンラインインタビューを実施。
  • フォーカスグループ: グループディスカッションを通じて、消費者の意見や態度を集める。
  • 観察調査: 実際の消費行動を観察することで、言葉だけでは捉えきれないインサイトを得る。
  • 二次データ: 公開されているリサーチレポートや市場調査データを活用。

4. アンケート・インタビュー設計

  • 質問項目の設計: ライフスタイル、価値観、行動パターンに関する具体的な質問を設計。
  • 心理的特性の評価: 例えば、価値観(VALS)、ライフスタイル(AIO: Activities, Interests, Opinions)に関する質問。
  • パイロットテスト: 本調査前に小規模でテストを行い、質問の有効性や回答の理解度を確認。

5. データ収集の実施

  • サンプル選定: ターゲットセグメントから適切なサンプルを選定。
  • 調査実施: 設計したアンケートやインタビューを通じてデータを収集。

6. データ分析

  • データクリーニング: 不正確なデータや回答漏れを除去。
  • 定量分析: アンケート結果の統計分析(クロス集計、回帰分析など)。
  • 定性分析: インタビューやフォーカスグループのテキストデータの内容分析(テーマの抽出、コード化など)。

7. インサイトの抽出と活用

  • インサイトの整理: 得られたデータから主要なインサイトを抽出。
  • ペルソナ作成: ターゲットセグメントの代表的なペルソナを作成。
  • マーケティング戦略立案: 抽出したインサイトを基に、具体的なマーケティング戦略や施策を立案。

8. フィードバックと調整

  • 結果のフィードバック: 調査結果をチーム内で共有し、戦略の効果を確認。
  • 調整と改善: 必要に応じて戦略や調査方法を見直し、次回調査に活かす。

Unsplashevが撮影した写真

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