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【大ヒットの方程式 ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する】レポート

【大ヒットの方程式 ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する】
吉田 就彦 (著), 石井 晃 (著), 新垣 久史 (著)
https://www.amazon.co.jp/dp/4887598467/

はじめに

 「ヒット」を再現

第1章

ヒット現象の数理化モデル
広告の効果は1回あたり2日まで
広告・宣伝・報道

直接コミュニケーション(クチコミ等)・・・AがBに意図して話す
間接コミュニケーション(街のうわさ)・・・AがBに話しているところを第三者Cが聞いている
 ⇒数理化モデルの意義・・・限られた宣伝費用で最大の効果を!

第2章

日本人はブログ好き(全世界の37%)
ブログの書き込み数と映画の入場者数はかなりの相関を示す。
数理化モデルによる購入意欲の算出⇒ブログ書き込み数の予測
 (数理化モデルに入る独立変数が何か?広告宣伝費が大部分?)

第3章

ブログによる賛否・・・日本人はほとんど賛成
あいまいな表現も多い⇒微妙なニュアンス
人の目で分析することも多い

業界仮説「賛否の分かれる作品はヒットする」・・・数による?放物線上の線を描く
キーワードの総量分析・・・内容以外のキーワードが多ければ、またそれが継続すればヒット?共鳴性と周辺話題性
キーグラフ分析・・・語句と語句の関連性(同時に出現しているかどうか?)で分析

第4章

映画そのものの評価と3Dの評価・・・ほぼ比例する。
3Dはネガティブな要因がある(視界が暗くなる、重い、等)⇒世界に没入できる映画が向いている
⇒アバターは青色を基調とすることで視界が暗くなっても見やすい工夫があった。

第5章

キーグラフ分析により様々な情報を分析
・・・地域イベントは周辺のイベント等とのシナジーが強い(遠方からきた客はいくつかのイベントを回遊するプランを持っていることが多い)⇒日程をずらして設定することで「ついで」を誘発
PDCAを回すには来客数等を計測することが重要

第6章

1stインパクト(1995年):ネット時代到来(Windows95)
2ndインパクト(2005年):ブログ時代到来 (2009年Twitterブレイク)
3rdインパクト(2011年):地上波デジタル開始 マスコミ再構築
4thインパクト(2013年):CGMとマスコミの逆転現象

今の時代クチコミをいかに作るかが大事になってくる
PDM(Personal Device Media)がマーケティングのキーに(携帯電話の発達により)
Webツールは広告代理店やテレビ局等を通さずに発信できるため、コストレス
CGMをマネジメントするにはCGMの分析から

第7章

分析の進め方
類似成功ケースを分析
成功させたいイベントをシュミレーション
日々の変化を追って傾向をつかむ
マーケティング施策の効果検証
マーケティング施策を柔軟に投入
話題を切らさないマーケティング施策が重要
結果をノウハウ化

活用するための前提
・デイリーデータ取得が必須
・そもそも優良コンテンツであることが基本

今後は・・・ブログだけではなく、他のツール等でも分析手法を突き詰めていく

付録 数式を使ったヒット現象の数理モデル

① 数理モデル
変数は7つ「潜在顧客の減衰」「広告出稿費」「観ていない人同士の直接コミュニケーション」「観た人から観ていない人への直接コミュニケーション」「観ていない人同士からの間接コミュニケーション」「観た人同士からの間接コミュニケーション」「観た人と観ていない人からの間接コミュニケーション」