消費者が狂ったように買うのは、マーケティングにとって何を意味しますか？

もしあなたが週末を通して、『絶命毒師』や他のシリーズの動畫を見ていたら、あなたはとても安心して楽しむことができます。あなた一人ではないからです。

今はすべての人が集中的に電子製品とサービスを消費しています。この方式は長期的に変わらず、消費者は時々短い時期に集中して商品を買います。

ウォトンマーケティング教授のエリック?ブライト労氏（エリックBradlow）によると、一旦営業マンがこの現象を意識したら、彼らの手にもフォローアップという現象のデータがあり、彼らはある內容が豊富な新型電子行動の発展脈絡を発見できるという。

彼は數十年來、顧客価値を測定するための基本的な手段の一つとして、RFMモデルであり、最近の消費量、消費頻度、消費金額（Frequency）と消費金額（Monetary value）であると指摘しています。

しかし、私の研究では、このシステムは完全ではなく、「C」を加えて、集中度を表しています。

この概念は彼がスイスのクレディグループのパートナーである張瑤及びウォートン學院のデータ學教授ディラン?スモネードと共著した研究論文「影響力を測るデータの擁度の新しい基準」（New Meassis of Clumpnes for Indence_）から來ている。

以下は編集されたインタビューのダイジェストです。

顧客データの「集中度」は何ですか？なぜ重要ですか？

現在のマーケティングと顧客価値の分野で最も通用しているのは、RFMモデル、つまり最近の消費、消費頻度と消費金額を通じて顧客の消費行動を概括しています。つまり、手に持っているお客様に関する情報をすべて利用して、お客様が以下の3つの方面のデータを計算しています。つまり、最近の消費はいつ、どれぐらいの頻度で一回と消費金額を計算しますか？

これは多くの會社がお客様や他のお客様の価値を測るための基礎的な指標です。

私の研究では、これはお客様の特徴のすべてではなく、RFMモデルはアルファベットの「C」を加えて、集中度を表し、一部のお客様の購買行為に一定の法則があることを示しています。

長い間、お客様はオレンジジュースやおむつなどを買う時、一定の規則を守ります。

しかし集中度とは、人々が一斉に爭って買い物をすることです。

このような集中購買の時期はお客様の特徴を反映しています。彼らは非常に価値のあるお客様かもしれません。

重要な結論：

私の研究から得た重要な結論は分かりやすい。

想像してみてください。將來価値のある顧客は誰なのかを予測したいです。

あなたの手元には4つの予測できる指標があります。つまり私が前に述べたのは、最近の消費、消費頻度、消費金額、顧客によるマーケティングです。

これは多くの會社が設計した採點モデルです。

でも、もう一つの指標を追加する必要があると思います。集中度ということです。顧客の購買集中度を測るにはどれぐらいの高さがありますか？

この指標はR、FとMの指標と同様に計算しやすく、Excelでは完成できます。しかも計算が速く、一秒で一億人の顧客のデータを計算できます。

私の研究ではまた、実験で集中的に購買度が高い顧客は將來より高い価値を持つことを発見しました。RFMモデルとマーケティング費用を使って分析しても、同様の結論が出ます。

これは、顧客に関する別の変數を発見したと説明しています。會社はこの変數をフォローして、顧客の將來の価値を予測するために利用します。

最も驚くべき結論：

研究で得られた結論の中には2つの點があって、驚きました。

第一に、私はこのRFMベースのモデルがすでに何年も存在していることを発見しました。現在多くの會社が使っています。この意味では、顧客価値を説明する最も簡単な手段として認識されています。

様々なサイトを検索したり、他の変數を設定したりできますが、集中度という変數は最も簡単です。

まず驚いたのは、集中度がずっと注目されていないことです。言い換えれば、売れる時期と寒い時期はお客さんの特徴を反映しています。

もう一つ驚いたのは、私が分析したデータから見ると、この集中度は電子とオンラインの消費品に適しています。

言い換えれば、伝統的なモデルが一般大衆の消費に適している理由が分かります。消費者がトイレットペーパーやオレンジジュースの消費行動を買うのは規則的ですが、ウェブサイトのHuluでの消費は規則的ではありません。

消費者がeBayで競売やアマゾンで本を買う行為も規則的ではない。

集中度は伝統的な商品には確かに適用されませんが、新興國や新興國にとっては、私が分析したすべてのデータが集中しており、説得力のあるデータです。

実用価値:

これは20年以上のキャリアの中で一番実用的な研究かもしれないと思います。

私は私の仕事を多様で複雑な統計モデリングと呼ぶ傾向があります。

この仕事は統計モデリングに関してだけではなく、データの集中度にも関係があります。今の會社は全部実際的に計算できます。余分なデータを集める必要がなく、R、F、Mと顧客の終身価値と同じデータを使って計算できます。

このモデルを利用して、お客様の予測値がどれぐらいあるかを確認します。お客様の価値順位が変化します。どのようなお客様に対して回復の価値があるかについての認識も変わります。

集中度の高いお客さんは不安定ですが、やはり一番挽回できると結論しました。

これらの顧客を獲得すれば、彼らは集中度が高くなり、將來多くの消費が行われます。

このモデルは非常に実用的な価値があると思います。

このモデルの魅力は私のサイトから見られます。上にExcel表があります。成功事例をいくつか挙げています。

この表をダウンロードして、今日から集中度を使って分析してもいいです。

あなたの研究から、どのような新しい規則、プログラム上の変革あるいは策略が得られますか？

今は多くの人がビッグデータについて話しています。

ビッグデータが好きですが、ビッグデータよりも私の好みに合うものがあると言いたいです。つまりデータ濃縮です。

データ濃縮とは、今では千何萬という変數が人から集められています。これらの変數の出所を調べて、彼らはどのようなものを買い、どのようなホームページを見ていますか？

これは科學とは言えません。ただデータを集めるだけです。

問題はどのような情報が実際に目の前のビジネス問題を解決するのに役立つかということです。

そのため、集中度をRFM、マーケティング活動及び類似活動などの伝統的変數の一つの補充と見なし、データ濃縮の形式である。

私が強調したいのは、データを多く把握する必要があります。物事を3つの変數に凝縮するだけではなく、4つに凝縮します。

集中度に関する研究をたくさんしましたが、それは各業界に存在し、予測価値があります。

でも、集中度は何なのか分かりません。

マーケティング活動と集中度を連絡します。

會社はあなたにメールを書いたり、絵本を送ったり、あなたをターゲットとした顧客にしたりすることによって、あなたを一気に消費することができます。

集中度の存在は知っていますが、まだ會社のターゲットを定めている顧客の最善の方法について検討したことがありません。

例えば、消費者がシリーズ製品を買う時、より高い集中度を持つかどうかは今まで見たことがありません。

もし「絶命毒師」や「広告狂人」などの一連の動畫を見たら、どうなるか考えてみましょう。

また、ある會社がフェイシャルケアシリーズ、保濕シリーズなどのシリーズ商品と他の類似商品を販売しようとした時、すべての商品をセットにして包裝して、人々が目標に向かって努力しているという意味を持っているように見えますか？

集中度を數學的に計算する方法は知っていますが、會社にとっては取るに足らないことも知っています。

しかし、心理學からはどう説明されているか分かりません。これも現在私が他の消費心理學の同僚と一緒に研究している分野です。

私たちは実験室で大量の行動実験を行い、人々の集中行動の背後にある心理學を獲得しようとします。

「群がる」vs「狂おしい」

私は「集中」という言葉が好きです。他の人は「狂気」が好きです。

この言葉が好きな理由は、相対的に「非集中」です。規則的にある場所に入ったり、規則的に買い物をしたりするからです。

集中度に関する話は聞いていませんが、他の人が気が狂って何かをしたり、何かを消費したりする話を見たら、例えば「學生が夜更かしして18時間の動畫を見ました」という意味で、「狂っています」という意味が分かります。

「狂気」という概念も説得力があります。毎回私は管理職、學生、大學生とこの概念に言及します。みんなはその存在を信じています。

誤解を解く：

私の研究では、このような誤解を解消したいです。ある程度のところ、顧客の分類根拠は一連の數字にすぎないです。

私たちはもっと多くの要素を考える必要があります。私が言った簡単な人間行動理論だけではありません。

最近の消費、消費頻度、消費金額の3つの指標を研究すれば、このような伝統的な意味での消費行動の基礎は私が提示した間隔時間をおろそかにしていることが分かります。

これは、基本的には、消費者がこの窓口での消費間隔は2日間、そして4日間、3日間、または6日間といったすべてのデータを集めることができるということを示していますが、これらを無視して、消費者が最後に消費する時間と彼らが消費する回數だけを覚えておきます。

また、誤解を解消します。

店までの規則的な情報が不足しています。

実は消費者の來店情報はとても詳しいです。

人々は潮のように店に入って行って、そこに入って、また離れます。

これらの人は極めて変わっている。

人は集中型と非集中型に分けられると思います。

我々の研究結果はまた，集中度は製品のタイプによって異なることを示した。

例えば、女性の集中度は男性より高く、若い人は高齢者より高いことが分かります。

ですから、私たちが明確にしたいのは、人間は平等に生まれているだけではなく、多くの簡単な方法で人々をいくつかのタイプに分けているということです。

本研究はどのように違っていますか？

一連の數學モデルは50年も存在していますが、彼らは依然として人気があり、過去10年間で「隠れたマルコフモデル」と呼ばれています。

世界には暑い國と寒い國が二つあります。

あなたは順番に両國を冷熱しています。

この數學モデルは集中度です。暑い國ではたくさんのことをします。寒い國では事情が正反対です。このまま暑さと寒さの中で交替します。

私がやりたいのは、専門家に簡単な數字を計算する方法、つまり統計學を提供することです。

これは統計學の論文ではなく、私たちが言っている數字と統計に関する論文です。

數字を計算して、それを利用してください。

自分の研究をすれば、それで予測できます。

男性のほうが女性より集中度が高いかどうかを判斷します。

これはこの研究の典型的かつ一般的でないところであり、それは様々なモデルに基づく方法ではなく、業界內の人が使える計量に基づくものであるが、この2つの方法はいずれも同じ問題を解決するためである。

「集中度」が有用な例であることを証明する。

私たちは集中型消費者に対して研究を行い、電子メール、パンフレットまたは他の異なるタイプのマーケティングルートがより効果的であることを証明しました。

私達は電子メールが意外にも短期効果の良い宣伝手段になっていることを発見しました。

私たちが研究しているのは、電子メールやパンフレット、またはビデオマーケティングの中のいくつかの単語は人々の集中度に関係していますか？あるいは人々により集中度が高い話題がありますか？製品の種類によっては一定と集中度が関係していますか？私たちが目の前でやっているのは、この現象の存在を証明しています。

まだ完成していない仕事は集中度のマーケティングの意味を討論することです。マーケティングの教授としてこれをやっていないので、本當に驚きました。

マーケティング活動に関する情報を人々の集中型消費行動に繋げるために、もっと大きくて、そして更新したデータセットが必要です。

どうすればいいか分かりますが、もっと豊かで、より良いデータが必要です。

続きの仕事

この研究の三つの違いをフォローすることを考えています。

初めて、もっと多くのデータセットを分析して、集中度の測定基準がどれほど説得力があるかを証明できれば、とても感動します。

アマゾン、CDNow、eBay、Hulu、YouTube、その他の伝統的な大衆消費財會社からのデータを分析しました。

今はこれらのデータを新しいデータセットに使うだけです。

次に、人々の心理過程を知りたいです。

なぜ人々の消費が集中型を示すのか？第三の面も最後の面であり、マーケティング活動と集中度を結びつけたい。

これは人々の行動を知るだけではなく、彼らが何をしているか、どんなサイトを見たり、どんなものを買ったりするかなど、マーケティング活動そのものに関する情報を知る必要があります。あるいはマーケティング活動の宣伝書、これらのチラシはどのようなルートで配布されていますか？

これらはすべて私に最善の方案を探し出すことに役立ちます。會社のためにマーケティング活動を最適化し、人々の消費集中性を活性化する方案を提供します。