デジタルフィールドリサーチ

事業構想大学院大学講義資料2014年10月30日
Digital
Field
Research
データアーティスト株式会社

Copyright© 2002-2013 Data Artist, Inc. All Rights Reserved. Page2
自己紹介
こんにちは！！山本覚と申します！！

バックグラウンド：東京大学イノベーション政策研究センター
半理半文系のデータサイエンティストです。
経営学×政策学×情報学
NHK
震災ビッグデータ
Gunosy DLPO

会社紹介
データアーティスト(株)と申します！！

ABテストの事例：株式会社モバオク様(1/2)
誘導リンク
ボタンテキスト・デザイン
ロゴ
・ロゴとサブコピー
・サブコピーの変更
・コーポレートロゴ付・・・
・リンク有り
・リンク無し
キービジュアル
・便利訴求
・商品訴求
・価格訴求
・安心訴求・・・
・ボタンテキスト
・アクション内容
・ボタン形状、大きさ、色
・配置
入力フォーム
・順番
・項目数
・内容
デザイン
・フォント/カラー
・フォントサイズ
・背景色
入力フロー説明
・説明パターンA
・説明パターンB
・説明パターン無し
コンテンツの追加
・QAコンテンツの追加
・登録ステップの追加

ABテストの事例：株式会社モバオク様(2/2)
チャンピオンページを導き出した結果、コンバージョン率が25％アップ！
●キービジュアルクリエイティブパターン
便利訴求
価格訴求
商品訴求
安心訴求（チャンピオン）
デフォルト
遊楽訴求
●アクションボタンクリエイティブパターン
オレンジブルー（チャンピオン）

地域ターゲティング事例：シャディ株式会社様
地域に連動したコンテンツを表示。離脱率を20%低減！
北海道からの場合
福岡県からの場合

アジェンダ
イントロ
分析テクニックの紹介
ケーススタディ①：事前に準備してるもの
ケーススタディ②：皆様から意見を募って

月刊事業構想でご紹介いただきました

デジタルフィールリサーチとは？
デジタル空間上の『現場』をリサーチする
●リアルの現場●デジタルの現場

デジタルフィールドリサーチの特徴
項目
通常の
フィールドリサーチ
デジタル
対象データ
リアル空間の
1次データ(現場)
デジタル空間上の
1次データ(現場)
データサイズ小さい大きい
一つのデータの情報量大きい小さい
データの入手コスト高い低い
使用用途個別の事象を理解する全体を俯瞰する
使用フェイズ詰めのフェイズ取り掛かりのフェイズ

事業構想の枠組みと流れ

デジタルフィールドリサーチの領域
構想案とフィールドリサーチの懸け橋
デジタル

…
ケースを聞く
情報を集める
↓
手ごたえを感じる
意見を聞く
↓
経営資源の確認
…
デジタル
フィールド
リサーチ

デジタルフィールドリサーチに必要なモノ
データ手法
＋
回帰分析
数字を当てる
判別分析
カテゴリーを当てる
クラスタリング
似てるものをまとめる
次元圧縮
情報量を落とす
テキスト
ネットワーク
時系列
※灰色は今日は説明いたしません。

西アフリカ諸国
アジアの対応
マリ
テキサス州
スペイン・旅客機
ワクチン
日本の対応
コンゴからの入国者
インフルエンザ治療薬
米・共和党の動き
米・国土安全保障省
●講義のアウトプットイメージ

分析テクニックの紹介
実際のプログラムのコード等はすべて小塩先生に
御共有いたしますので、実際に皆様の研究にご利用頂けますと幸いです！！

フィールドリサーチとテキストデータは相性が良い
データが持っている情報量が豊富
乾燥機：2点、食洗器：4点
仮想的なフィールドリサーチ体験

分析の流れ概念
文書を
集めてくる
機械で拾い読み
傾向をつかむ
大事なところは
目視
デジタル
フィールド
エキスパートの意見

テクニカルな部分の具体的な手法
文書を集める：クローリング。
↓
文書を単語に分ける⇒ 形態素解析。
↓
特徴的な語を見つける⇒ TFIDF。
↓
単語どうしの関連性を数値化⇒ Jaccard係数。
↓
ネットワーク化・クラスタリング⇒ ニューマンクラスタリング

クローリング＞データと情報
強い
関連性
発信側反応側
自社競合顧客
マクロ環境
データ
情報

クローリング＞データソースの分類
データ
発信側
TVメタデータ
ニュース
反応側
検索行動
ソーシャル
Twitter
ブログ
ネットリサーチ

クローリング＞検索行動が入ったデータベース
Intimate Merger
月間UB数:3.2億UB数、ユーザーカバー率：80%
デモグラフィック(50%)※ サイコグラフィック(40%)※
性別、年齢、家族構成、年収、職種、業
種
旅行、映画、スポーツ観戦、外食・グルメ、TV・番組・
有名人、デザイン、PC・家電、雑貨・インテリア、食品
etc
一番のすごさは他に有る！！

クローリング＞検索キーワード情報のダウンロード
そのままでは使いにくい

形態素解析＞ MeCab
文節に分けて、
固有名詞・一般名詞だけをとってきます。
https://code.google.com/p/mecab/

形態素解析＞ RからMeCabを動かす
統計に関する
プログラム環境

重要語の抽出：TFIDF
tfidf:Term Frequency Inverse Document Frequency：
一部の文章にたくさん出てくる単語を見つける。
TF: Term Frequency: ある語が何回でてきたか？いっぱいでてくると重要。
DF: Document Frequency : ある語がいくつの文書にでてきたか？
どの文書にもでてくる語は一般的過ぎて重要じゃない。
単語AのTFIDF
= 単語Aの出現数
× Log(１/単語Aが含まれる文書の割合)

補足：Log(１/単語Aが含まれる文書の割合)
8
7
6
5
4
3
2
1
0
0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 120.00%
LOG(1/単語Aが含まれる文書の割合)
単語Aが含まれる文書の割合

関係性の数値化：Jaccard係数
AOR B
A B
AAND B
Jaccard係数
＝Doc(AAND B)/Doc(A OR B)
※割り算だけなので簡単に出せる。
組み合わせAND OR Jaccard 係数
本田圭佑、美空ひばり38,200 3,050,000 0.01252
本田圭介、ザッケローニ484,000 3,350,000 0.14448

ネットワーク化・クラスタリング：ニューマンクラスタリング
良く通る橋を分断して孤島を作る。
Rだったら一行で出来る。

新しい、
旅行のサービス
を作ろう！！
デジタル

“旅行”と検索した人は
他に何を検索しているんだろう？？

格安結婚
ハワイ
修学旅行
ベトナム
保険
イタリア
台湾
海水浴
ディズニー
韓国
夏休み
京都奈良
福岡発

ハワイ
年末
ゴルフ
ヒルトン
予算、グアム

台湾
女子旅

ディズニー
妖怪ウォッチ

ドリルダウンで個別のグループを分析
“旅行ディズニー”と検索した人は
他に何を検索しているんだろう？？

お土産
ホテル一般語
ホテル指名語
格安
チケット
バス
アメリカ
ミラコスタ
時期

お土産
吉田さん？！

ベトナムに行く人と、
イタリアに行く人は
何を考えてるんだろう？

他のヨーロッパ料理
●イタリア旅行
ハネムーン
ファッション
天気

●ベトナム旅行
警告
夜遊び
家族旅行
ビーチ
両替

旅行と検索している人が
何に興味があるのかわかった！！
年齢・性別・年収・趣味
で誰が何に興味があるのか分かった！！

ベトナム旅行に行く人と
イタリア旅行に行く人の
違いは何だろう？？

●ベトナム
性別年齢年収
デモグラの違い
●イタリア
性別年齢年収

デモグラの違い
●ベトナム
●イタリア
経済的ゆとりのある男性高年者
働き盛りの女性

サイコグラの違い
●ベトナム
●イタリア

サイコグラの違い
●ベトナム
●イタリア
ギャンブルを愛し、踊らない
花と舞踊

旅行と検索している人が
何に興味があるのかわかった！！
年齢・性別・年収・趣味
で誰が何に興味があるのか分かった！！

デジタルフィールドリサーチ

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