しがない大学生のやんちゃぶろぐ

しがない大学生がやりたいことやってそれを書いてきます。未来の大学生の少しでも参考になれば。

確率思考の戦略論を大学生がまとめてみた

今日紹介するのは、この本です。

 

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確率思考の戦略論

「確率思考の戦略論~USJでも実証された数学マーケティングの力~」(著:森岡毅さん/今西聖貴さん)です。

森岡さんは、「USJのジェットコースターをなぜ後ろ向きに走ったのか?」などの名著で有名です。そして、USJを今の人気まで押し上げた人物です。

そんな彼がUSJ を大きく成長した施策たちは、全て偶然ではなく、計算式で限りなく必然に近い状態で行われていたそうでした。

では、具体的にどんな考え方、計算式を用いていたのか見てみましょう。

 

確率思考の戦略論 概要

 

1章では、市場構造の本質が述べられています。

市場構造を消費者のプリファレンスが決めていて、

ブランドエクイティ

・価格

・製品パフォーマンス

の3つによって決定します。このプリファレンスの内容はカテゴリー(自動車とか、化粧品とか)によって違いますが、購買行動の仕組みは同じです。

そして

・消費者の購買行動が独立

・〃がランダム

・各々のカテゴリーに対してほぼ一定のプリファレンスを持ってる

・プリファレンスが高いものは高頻度で買われる。

この条件のもと、以下の式が与えられます。この式でカテゴリーごとの購入値が予測できます。

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NBDモデル

さらに

1ブランドの購入率と購入回数も数式で予測できます。(こっちは理解無理でした笑)

 

2章では、戦略の本質が述べられています。売上を上げるには、自社ブランドのプリファレンス、認知、配荷を高めるしかないです。

認知率を測るには、エイディッドアウェアネスとアンエイディッドアウェアネスの2種類があります。

あなたはUSJを知ってますか?

テーマパークや遊園地のような集客施設として思い浮かぶブランドは?

上は、各々へのバイアスのかかり方が同一なので需要予測に役立ちます。

下は、エボークトセットに入ってるかが分かるのでマーケターが重視します。配荷では店舗を占める面積と、買われる質の観点があります。ターゲティングは、市場全体において自社ブランドの魅力度を拡大することが目的です。

 

第3章では戦略の作り方です。

差別化は市場全体から自社のMを増やすためにやっているという目的意識が大事です。(ただ、ターゲットを狭めているだけでは?という疑いの目を持つ)そして売上が、リピートビジネスとトライアルビジネスのどちらで成り立っているか考えると良いです。

プレミアムプライシングは、リーディングブランドの2割増しになると、商品者は急激に割高感を感じます。ただ、適切に利益を出す価格設定をすることは、後のさらに良い商品を作り出す投資であり、企業消費者ともに満足させるものです。

ここまでかなりこってり書いたので、ここからはさくっと紹介していきます。

 

トライアル率の式

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1年間の平均ユニットシェアの式

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未来に対する質問においては、消費者データの絶対値は怪しいですが、相対での順位は比較的正しい。

 

テスト時の質問の注意点

・理想と現実は違うことを意識
・値段による影響はどうか?
・毒入りの消費者データは無味無臭
・選択肢が同等に比較できるか?
(例)りんご、ばなな、夏みかん
・票割れを起こさないか?
(例)こんにゃく、ちくわ、卵、かまぼこだと、ちくわとかまぼこの間で割れてる。

パーキンソンの法則

簡単にまとめると、「役人の組織は実際に必要な仕事量に関係なく肥大化する傾向がある」というものです。式も紹介されていました。 

 

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確率思考の戦略論 感想

まず、数式に驚きました。そして、使いこなせる気は全くしませんでした。笑

ただ、プリファレンスが最も大事な指標であることは肝に銘じられた気がします。

あと、名著である、が成長企業としてメディアからフューチャーされて認知獲得をするためのツールだったことに驚きました。

かなり蛇足になってしまうのですが、ディズニーのチケット代の急激な値上げに不満を持っていましたが、本文中にUSJがテーマパーク業界の天井を押し上げていたためという理由に納得感がありました。

 

今回、僕は電車の中で読んだのですが、ミスでした。実際にPCと向かい合ってノートで思考を整理しながら考えていった方が良いと思います。

そして学生にはおすすめしません。この数式は実際にアウトプットする場があって、そこでの納得感がきっかけになって使いこなすモチベがわいてくると思います。概念だけ理解しようとインプット1回しただけでは到底会得できるものではありません。

 

カテゴリーの進出順位モデルの写真も載せておきます。

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この式によって、マーケットシェア率の推測が出せます。

 

この本で頻出する文字の意味も紹介します。

M=この本では、単位期間での平均購入回数

K=この本では、各消費者のグラフでの分布傾向を表しています

大きいと、平均値に集まりやすいモデル。小さいと、分散されているモデルだと表しています。

ここからは私の理解の仕方です。

K=元々のプリファレンス/購入後増えたプリファレンス→(成功が成功を呼ぶモデル)

 

むずすぎるので、自分で事業に携わったときに再トライします!