【AI × 人】マーケティング戦略の作り方 - Who・インサイト編
【AI × 人】マーケティング戦略の作り方 - Who・インサイト編

【AI × 人】マーケティング戦略の作り方 - Who・インサイト編

※本編は「人」と「AI」を掛け合わせて実施します。

インサイトを正確に捉えられないまま戦略を立てると、施策は的外れになりやすく、成果も出づらくなります。

その原因の多くは、お客さまの本音や行動背景を十分に深掘りできていないことにあります。

実際、お客さまの意思決定は感情・状況・環境要因が複雑に絡み合っており、表面的なニーズ分析では限界があります。

本稿では、「なぜ」を繰り返す深掘り質問や、“不”に基づく分析、購入前後の心理フロー整理など、インサイトを抽出する具体的な手法を体系的に紹介します。

参考文献

「どの“不”に当てはまる？」「ニーズの種類はどれ？」の2点に関しては、後述する記事より引用しています。

  • 「インサイト」の具体的な導き方
  • 質的データの確認
  • 「なぜ？」の深堀り
  • 購入フローの心理
  • どの“不”に当てはまる？
  • ニーズの種類はどれ？
  • 結論
  • 意識していること「最初は完璧でなくて大丈夫」
  • 1. 最初は完璧でなくていい
  • 2. 戦略キャンバスとの連動を意識する
  • 3. 質的データを重視する

「インサイト」の具体的な導き方

質的データの確認

  • 顧客アンケートやインタビューを活用し、下記の確認。
    • 購入前の悩み・課題は？
    • なぜ「〇〇」を買ったのか？
    • 「〇〇」による結果・成果・満足・感想は？

※「質的データの確認」は極力「人」が実施することを推奨。日本語は特に文脈・表現によってAIが正しく判断できない場合があります。

※読み取り方は人によって異なる。型としてはWOWOWコミュニケーションズさまの「インサイトの見つけ方」を推奨（フォーム入力が必要です）

「なぜ？」の深堀り

  1. A：なぜ人は〇〇（= 商材カテゴリー）が欲しいのか？
  2. B：なぜ人は「A」を求めるのか？
  3. C：なぜ人は「B」を求めるのか？
  4. D：なぜ「C」の答えは〇〇（ = 自社・サービス名）でないとダメなのか？
  5. E：「C」の回答を求めている人はどんな人か？
  6. F：「C」の回答を求めている人は、他に何を求めているのか？
  7. G：「C」の回答を求めていない人は、どんな人か？

※「1」の回答は、できれば顧客インタビューから抜粋。インタビュー結果がなければAIで叩きを作り、社内で議論。

「なぜの深堀り」プロンプト

プロンプト実施前の前提

  • 顧客インタビューがあれば「質的データの確認」の項目毎にWord または PDF で事前にデータを整理しておく ※参考データ
  • 顧客インタビューがなければ、AIに出してもらう。
  • 「A」の回答は「AI」の出力だけでなく、「人」による回答も付加する。

※「AI」によるAの回答に不足・修正があれば「人」が実施。

※「D：なぜ「C」の答えは〇〇（ = 自社）でないとダメなのか？」は「AI」だけでなく「人」でもディスカッションする。

購入フローの心理

購入前

どんな気持ち？

気持ちに対して、どんな行動を取る？

購入時

どんな気持ち？

気持ちに対して、どんな行動を取る？

購入後

どんな気持ち？

気持ちに対して、どんな行動を取る？

「購入フローの心理」のプロンプト

どの“不”に当てはまる？

  • Survival… enjoyment of life… life extension：生存、人生の楽しみ、寿命延長
  • Enjoyment of food and beverages：食や飲み物の楽しみ
  • Freedom from fear, pain and danger：恐れ・痛み・危険からの解放
  • Sexual companionship：性的なつながり
  • Comfortable living conditions：快適な生活環境
  • To be superior… winning… keeping up with the Jones’：優越感・勝利・周囲に負けないこと
  • Care and protection of loved ones：愛する人の世話と保護
  • Social approval：社会的承認
  • To be informed：知らされたい欲求
  • Curiosity：好奇心
  • Cleanliness of body and surroundings：身体や環境の清潔さ
  • Efficiency：効率性
  • Convenience：利便性
  • Dependability/Quality：信頼性・品質
  • Expression of beauty and style：美やスタイルの表現
  • Economy/Profit：経済性・利益
  • Bargains：お買い得感

「どの“不”に当てはまる？」のプロンプト

出典・背景 本フレームワーク（「Life-Force 8」と「9 Secondary Wants」、計17項目）は、広告心理の専門家Drew Eric Whitman氏による著書『Ca$hvertising』（2008年）に基づくものです。Whitman氏は長年にわたりダイレクトレスポンス広告の第一線で活動する著名なコピーライターであり、彼の理論は実務に強く根ざしています。 参考サイト：Cashvertisingブログ「Do You Know the 17 Human Hot-Buttons?」

著者情報詳細：Drew Eric Whitman 氏のプロフィール

ニーズの種類はどれ？

  • Profit or Gain（利益・獲得）
  • Fear of Loss（損失への恐れ）
  • Comfort and Pleasure（快適・快楽）
  • Avoidance of Pain（痛みの回避）
  • Love and Affection（愛・愛情）
  • Pride and Prestige（誇り・名声）

「ニーズの種類はどれ？」のプロンプト

出典・背景

「SellingPower の記事 How to Identify the Six Basic Buying Motives（著：Homer B. Smith）では、以下の6つの購買動機が挙げられています：Profit or Gain（利益・獲得）、Fear of Loss（損失への恐れ）、Comfort and Pleasure（快適・快楽）、Avoidance of Pain（痛みの回避）、Love and Affection（愛・愛情）、Pride and Prestige（誇り・名声）」How to Identify the Six Basic Buying Motives

結論

  • 結論、顧客インサイトは？

「顧客インサイトまとめ」のプロンプト

意識していること「最初は完璧でなくて大丈夫」

顧客インサイトを抽出する上で、いくつか意識してることがあります。

1. 最初は完璧でなくていい

顧客インサイトを探るとき、最初から完璧を求める必要はありません。大切なのは ありったけの情報を一度整理しておくこと です。なぜなら、戦略構築のプロセスの中では最終的に「反証」を行うため、初期段階では完璧さよりもスピードと網羅性が重要だからです。

また情報収集は終わりがないため、必ず期限を設けることが必要です。私の場合は、どんなに長くてもインサイト探索を含む戦略全体を3ヶ月以内に立て切ることを目安としています。期間を長くするか短くするかは自由ですが、いずれにせよ期限を切ることがポイントです。

2. 戦略キャンバスとの連動を意識する

顧客インサイトを探るときは、後に作成する戦略キャンバスを見据えることが重要です。特に、商品やサービスの購入時に顧客が重視する「利害（ = 何が意思決定をわけるのか？）の要素」は、戦略キャンバスを作成する際の基盤となります。

そのため、情報収集の段階で「これは意思決定の利害に関わる軸だ」と感じた点は必ずメモしておくこと。これが後の分析を格段に楽にします。

3. 質的データを重視する

顧客インサイトを深く掘り下げる上で欠かせないのが 質的データ です。森岡毅氏も著書の中で「質的データからしか未来は描けない」と述べています。

会社の生存には正しい現状・近未来の判断と正しい中長期の判断が必要です。

量的調査は、現状の商品の改善やカテゴリーの延長線上の新商品に関する意思決定には非常に役立ちます。

しかし、中長期の未来は量的調査からは必ずしも出てきません。

それは、プレファレンスが感情的判断であり、人々の現状においては同じような状況により大きく左右されるからです。

引用元：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 p.152

数値や定量データだけではなく、顧客の生の声や行動背景を理解することが重要です。

また、インサイトを見つけるプロであるWOWOWコミュニケーションズさまでは、質的データを扱う際には、特に次の2点を強く意識しています。

  • すべてを読み込むこと：アンケートが100件であろうと数千件であろうと、必ず一度すべての回答に目を通す。
  • 人間の目で読み込むこと：AIやテキストマイニングも活用はしますが、最終的には人が解釈することが欠かせません。

日本語の解読において、機械は正しく判断できない場合があります。

例えば「やばい」という言葉は、テキストマイニングだと、おそらく1つのワードとしか見られません。

しかし、全体の文章を読んだ時に、何に対して「やばい」と言ってるのかによって、「やばい」がネガティブなのか、ポジティブなのか変わってきます。

この判別が、機械だとまだ難しいと考えています。

文章全体を読み、何に対して「やばい」と言ってるのか。意味の捉え方であったり、意訳したり、何が「やばい」というキーワードを引き出しているかなど、やはりツールだと分からない部分が日本語だと多分にあります。

そのあたりの文脈を捉え、意味を読み解く。

また、特定の人が言っているのか、全体で言っているのかなども含め、重要なキーワードが何かを見つけるには「人の目」が一番だと考えています。とは言え、機械が得意な点もあるので、人の目と機械、両方使って分析を行なっています。

引用元：“お客さまの声”の集め方。最後は数万件を「人の目で見る。」

質的データを読み解く工数は、多くかけてもいいです。ただ、期限は設けます。

まとめると、インサイトの発見では「完璧を目指さない」「期限を決める」「質的データを徹底的に読み込む」「戦略キャンバスとつなげて考える」という4つのポイントが重要です。これらを意識することで、よりリアルで実践的なインサイトを導き出せるようになります。

>> 「【AI × 人】マーケティング戦略の作り方 - Who・市場調査と競合調査編」

  • サイトマップ
  • プライバシーポリシー

Copyright © HARAFUJI LL. All Rights Reserved.