あらすじ
「ビジネス戦略とは確率論である」「成功確率はある程度操作できる」「需要予測はそのための有用な道具である」など、企業戦略に役立つ智慧と数式が詰まった上級者向けのマーケティング実践書。
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Posted by ブクログ
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
著：今西 聖貴
出版社：KADOKAWA
ＵＳＪを再建した森岡毅氏の数学マーケティングの書
数学の式にめろめろで、初回は頭がいたくなりました
恥ずかしながら、本書でガンマー関数が、階乗の拡張であることはじめて知りました
気になったことは以下です。
戦略の成否のタネと仕掛けを理解することができれば、誰もがビジネスの成功確率をグンと上げることができる
勝てる確率の低い戦いはできるだけ避けて、勝てる確率の高い戦いを選んでいる
そうやって、なぜ？、なぜ？、と現象から原因を掘り起こし、さらになぜ？、という自問をくり返すことでたどり着く奥底に、様々な現象を作り上げてきた、「問題の本質」が見えてきます。
歯が立たないものに経営資源を投じて消耗しないために、そして、踏んではいけない地雷を避けて企業戦略を構築するために、最低限の市場構造の理解は不可欠なのです。
市場構造
ある商品カテゴリにおける、人々の意志と利害と行動が積みあがった全体としての業界の仕組み
市場構造には、コントロールできるものと、できないものとがある
プレファランス
消費者のブランドに対する相対的な好意度のこと
カテゴリ
同じ目的で使用され、同じような方法で便益をあたえる製品・サービスの集まりのこと
購入に関する４つの法則
①消費者一人一人が独自に購買決定をしている
②購入行動はランダムに発生している
③それぞれのカテゴリーに対してほぼ一定のプレファランスを持っている
④プレファランスの高いものはより高頻度で購買される
エポック・セット
購入候補であるいくつかのブランドの組み合わせ
例：モルツ５０％、エビス３０％、一番しぼり１０％、黒ラベル１０％ など
ピーター・ドラッガー ビジネスの目的は顧客の創造だ
配荷
市場にいる消費者がその商品を買おうと思ったときに、物理的に買える状態にあるかどうか
売上を伸ばす方法（市場規模が同一の場合）
①自社ブランドへのプレファランスを高める
②認知を高める（ブランドの質的成長）
③配荷を高める（ブランドの量的成長）
売上を規定する７つの要素
①認知率
②配荷率
③過去購入率
④エポック・セットに入る率
⑤１年間に購入する率
⑥年間購入回数
⑦平均購入金額
プレファランスを決定するもの
①ブランド・エクイティー
②製品パフォーマンス（性能、つかいやすさ）
③価格
戦略はゴールから考える
・到達地点の景色をいかに明瞭にできるか
・どんな高い壁でも、階段さえあれば登れる
数字に熱を込めろ
確率の神様に慈悲はない
最重要な原則 消費者視点
つくったものを売る から 売れるものをつくる へ
組織学習
・学習できない組織はいずれ破綻する
・学ばない場合も、学べない場合も同様に破綻する
・組織において学習する文化を確立することは個人の成長にもつながる
・企業の成長とは、つまるところ、人的資源の成長と等しい
・組織組織といいながら、その究極はやはり「ヒト」以外にはない
結論
・しょせん、現行戦力で勝つしかない
・組織におけるリーダの仕事とは、オーケストラにおける指揮者のようなものだ
最も重要な思想とは、真実を追求する ということ
目次
序章 ビジネスの神様はシンプルな顔をしている
第１章 市場構造の本質
１ 「客引きの兄ちゃんはみんな同じ顔をしている！」
２ 市場規模を理解する意味
３ 市場構造とは何か？
４ 市場構造も本質はすべて同じ
５ ブランドも同じ法則に支配されている
６ 経営資源を集中すべきは、プレファレンスである
第２章 戦略の本質とは何か？
１ 勝てる敵を探す
２ 戦略の焦点は３つしかない
３ 「認知」の伸び代を探す
４ 「配荷」の伸び代を探す
５ プレファレンスの伸び代を探す
第３章 戦略はどうつくるのか？
１ ゴール地点で見るべきドライバー
２ プレファレンスについて
３ 戦略はゴールから考える
第４章 数字に熱を込めろ！
１ 意思決定に「感情」は邪魔になる
２ 人間は意思決定を避ける生き物
３ 日本人の相手はサイコパスだと思った方がいい
４ 目的からズレるとなぜ危ないのか？
５ 意識と努力で冷徹な意思決定はできるようになる
６ 確率の神様は慈悲はない
７ 「熱」を込めて戦術で勝つ
第５章 市場調査の本質と役割
１ 市場調査の本質
２ シングル・プロダクト・ブラインド・テスト
３ コンセプト・ユース・テスト
４ 購入決定は感情的である
５ 道具には用途と限界がある
６ 本質的な理解は質的データから
７ 未来は質的データから
８ 未来が難しいのであれば過去がある
第６章 需要予測の理論と実際
１ 需要予測は大きく外さないことを目指す
２ 「絶対値を求めるモデル」と「シェア・モデル」
３ 予測モデルは理解のためと、予測の両方に使う
４ 予測の精度と予測モデルの精度は異なる
５ ハリー・ポッターの需要予測への挑戦
６ 大枠をおさえることが大切！
７ 映画の観客動員数からの予測
８ 増加率を使った予測
９ テレビＣＭを使ったコンセプト・テストによる予測
10 コンセプト・テストを基に絶対値を予測する時の注意点
11 一般的なシェアの予測方法
第７章 消費者データの危険性
１ 消費者データは、常に現実と対応させて読む
２ 消費者データの比率・好き嫌いの順番は比較的正確
３ 消費者データは、「使う目的」と「調査状況」を考慮して使う
４ 毒入り消費者データは無味無臭
５ 市場サイズの現実は「整合性」を手掛かりに把握
６ データは曇りを取って診る
７ 現実は、昆虫のように複眼でみる
第８章 マーケティングを機能させる組織
１ 前提となる２つの考え
２ マーケティング組織の思想
３ 市場調査部の編成
４ 組織運営のついて私が信じていること
解説１ 確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明
１ 二項分布
２ ポアソン分布
３ 負の二項分布
４ 「ポアソン」と「負の二項分布（ＮＤＢ）」のまとめ
５ 売上を支配する重要な式
６ デリシュレーＮＢＤモデル
解説２ 市場理解と予測に役立つ数学ツール
１ ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル
２ 負の二項分布
３ カテゴリーの進出順位モデル
４ トライアルモデル・リピートモデル
５ 平均購入額・量モデル
６ デリシュレーＮＢＤモデル
終章 2015年10月にUSJがTDLを超えた数学的論拠
今西よりご挨拶
森岡よりご挨拶
参考文献・資料
ISBN：9784041041420
判型：A5
ページ数：312ページ
定価：3200円（本体）
2016年05月31日初版発行
2022年02月10日28版発行
Posted by ブクログ
P&G, ユニバでマーケティングに心血注いだ森岡氏が、特に統計、数学をベースにしたマーケティングを駆除し、いかに正確に市場を読み取り、予測を極限まで磨き、マーケティングプランを実行してゆくかを解いた熱い厚い書。
一般商材の市場調査って、ものすごい緻密な分析やってんだなーと感心する。
シェア拡大はいかにプリファレンスを上げるか。プリファレンス、認知率、配荷率。中でもプリファレンス、いかに消費者に好きになってもらうか。人間は感情の生き物。一度選んだ物からなかなか変えたくない。何が好きになってもらうファクターか、（洗剤なら香りらしい。私は香りが付いた洗剤が嫌いだがー）
認知率、配荷率は、お金である程度上げる事が可能。だから、経営資源はいかにプリファレンスを上げるかに真剣に取り組むべき。
映画にこだわるべきという固定観念からの脱却のストーリーは鮮やか。ブルーオーシャン戦略かな。
説得のために、数字を集める。
数字が示しているから、冷徹な判断もできる。
フォーキャストは、「外しすぎない」。
最後の数式解説は残念断念。文系人間にもわかりやすくと心がけたとの事だが、それでも無理…
Posted by ブクログ
マーケの学びのために読んでみたが、数学のゴールも見つけた。
「数学なんてやって、なんの役に立つんですか？」という問いに答え得る1冊。世俗的な答えになりますが
「需要予測できて、高い給料もらえるよ。」
Posted by ブクログ
徹底的に考え抜き、楽観的に行動する。
ビジネスの本質を突いた著者渾身の力作。
⚫︎本質思考
・アメリカの客引きと新宿歌舞伎町の客引きは似ている
・銀行員の服装や佇まいも日米で似ている
職業の属性にも共通する本質がある！
「人は仕事を選ぶが、仕事も人を選ぶ」
⚫︎市場の本質
「プレファレンス」
消費者のブランドに対する相対的な好感度（好み）
ブランドエクイティー・価格・製品パフォーマンスによって構成される。
アイスの例
ハーゲンダッツ、チョコモナカジャンボ、雪見大福、それぞれ50%,30%,20%であれば、購買確率はランダムに箱から玉を引いているのと同じ！
プレファレンスのドライバーはM
M=平均購入回数
Mに経営資源を投入するのが先決
⚫︎値上げ=悪 ではない！
ブランド価値向上ができている証拠
「プレミアムプライシングは正しい」
消費者と企業はプレミアムプライシングや値上げによる果実を共有している。
⚫︎判断は文脈によって変わる
場所や状況によって消費者の嗜好も変わる
⚫︎人を使うことと人に使われることは、まるで人体組織のように美しい共依存関係。
役割の違いはあれど、上下や優劣はない。
学習する組織でないと生き残れない。
Posted by ブクログ
ビジネス戦略の成否は確率で決まっている
→その確率はある程度まで操作することができる
p.79
フォーカスすべきは、競合に対して相対的にプレファレンスを上げること
p.89
プレミアム・プライシングは正しい
p.112
辛いけれども、正しい意思決定(タフコール)を行わなければならない時、感情は、多くの場合において、邪魔にしかなりません
p.128
痛みを自分で背負うことができない人は、より大切な目的のために、大切な別の何かを切り捨てることができない。だから結局何も変えることができない
p.132
戦略家は
①自分自身の時間をどこに集中して使えば戦果が最大化するか
②自分以外の人々をどこにどう集中させて使えば、戦果が最大化するか
の2つを冷静に考える
p.190
消費者データ3つの注意点
①代表性があるのか②統計的な誤差を含む
③同じ質問でも聞き方や状況などで数値が変わる
※バイアス
p,217
会社の重要な意思決定を消費者の代理店であるマーケターに委ねる覚悟もないのに、消費者プレファレンスにおいて勝ちにいく会社を夢想するのはやめた方がいい
p.219
マーケティング組織が共有すべき最重要原則
→消費者視点であること
Posted by ブクログ
表題とは逸れるが、森岡さんのリーダーの在り方について取り入れたい考えがたくさんある。
冷徹さと情熱を両立させ、スタンスをとり矢面に立ち決断し続けられる者こそリーダーに相応しい。
メンバーに結果を出させられることこそリーダーの存在価値だと心に刻んでいる。
重要な決断とは、抽象的概念を主観的に知覚可能なものに具現化したアート的な側面があるものの、極限まで分析し尽くされた客観的なデータに立脚するサイエンスを追求すべきである。それこそがプロフェッショナリズムだと思う。
Posted by ブクログ
難しい。
数式のオンパレード。特に巻末資料はほとんど理解できなかった。
ただ、マーケティングの真髄に触れられた気がする。顧客が商品を選択する要因かつ企業側がコントロール可能なのはプレファレンス(選好)であるという論。認知にも種類があるという話。そしていつもの熱い森岡節。
学びの多い一冊だった。統計学の基礎とマーケティングの基礎を学び直してからチャレンジしたい一冊。
Posted by ブクログ
# 泥臭くて硬い専門書.
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マーケティングの具体的な理論を、著者自身の実例を交えて説明してある。.
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専門書や教科書のような感覚で読んだ。 .
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学生時代に習った二項分布やポアソン分布がビジネスの世界で使われていることを知って心躍った。 .
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『正しいやり方を変えないで思考したほうが成功しやすい理由』みたいな説を、複数の正規分布路の図で見える化して解説されていたのはとてもおもしろかった.
Posted by ブクログ
USJを一時ディズニーよりも来場者を増やしたお二人の実際のマーケティング術。
特に前半の盛岡さんの話はどう顧客を増やしたかの実話が書かれていたため面白かったです。
私は大規模な統計を行った経験がないので、そのあたりはサラッとしか読めなかったのですが、その辺りも理解できたらとても良かったのに、と少し残念でした。
Posted by ブクログ
数学部分は難しくて正直理解できていませんが、伝えたいこと、考え方は非常に参考になりました。
「既存顧客にもっと買ってもらう」「新規客を増やす」のどちらかで社内で意見が食い違うケースが多いのですが、どちらも大切ではありますが、市場拡大も含めると後者に進みたいと考えています。
なので、
・プレファレンスの垂直拡大よりも、水平拡大の方が成功する場合が多い
・既存のユーザーを深掘りするよりも、その外を耕す方がマーケットがずっと大きい場合が多い
という部分が共感できました。
ありがとうございました。
Posted by ブクログ
第２弾を先に読んだのですが、「数学的な根拠は第１弾の方に詳細な記載あり」とのことだったので、本書も読んでみました。
第２弾は「お客さんを知れ」が主題で、数学的な記述はあまりありませんでした（し、記載されていた内容もおそらく不適切）。
本書は、数学的な記述があるにはあるのですが、使った手法が記載されているだけで、「なぜ、その手法を使ったのか」に対する説明はあまりなく、その点は物足りませんでした（ある手法を使ったら（おそらくはたまたま使ってみたら）計算でうまく予測できた、という経験と、その手法を紹介する、という内容でした）。
それゆえ、確率思考を使うことの大切さはわかったとしても、読み手側の仕事において、どのような確率思考を採用すればよいのかまではわからないので、ヒントになるようなならないような内容だと感じました（自分に必要な確率思考は自分で考えるべき、と言われれば、その通りではありますが）。
なお、第２弾は、森岡氏の執筆が中心で、今西氏の執筆部分はほとんどなかったのですが、本書は、今西氏の執筆部分が多く見られました。
森岡氏の執筆部分は、感覚的・感情的な記述が過剰気味で、日本語の使い方も個性が強く、若干ウザい（苦笑）のですが、今西氏の執筆部分は、冷静で客観的であり、「確率思考」にふさわしい内容だと思います。
もしかしたら、今西氏の執筆部分だけ読めば十分なのかもしれません（が、自分は全部読んでしまったので、本当にそうなのかはわかりませんが…）。
Posted by ブクログ
マーケティングは全く知見のない領域だったが、数学の理論を活用して市場構造を把握しようとする実践方法は、データサイエンティストとして非常に勉強になった。
データ活用と言えば、AI・機械学習でなんとかしようとする風潮だが、純粋数学を活用する試みは個人的には好感が持てる。ただ、内容はとても勉強にはなったが、細かい部分で理解ができないところが多々あるので、もっとかみ砕いて説明されていればなおよいと思う。
Posted by ブクログ
数学アレルギーで、算数も数式も大嫌いな文系の私も楽しく読める。
実際に確率の計算式を実行するのは難しいけど、勝ち筋の確率をあげていくという考え方は仕事にも生き方にも取り入れられると思う。
Posted by ブクログ
森岡さんの文章に情熱を感じた。本書にも書かれていましたが、よほど準備をされて何度も書き直しながら仕上げたのかと思われる。
消費者のプレファレンスを高める。経営資源をそこに集中させる。シンプルだけどそれを実現するための組織作りは相当大変だったと想像できる。
Posted by ブクログ
- USJ本が勉強になったため続けて購入
- 市場構造の本質は消費者のプレファレンスによって決定される購買行動の仕組み
- 経営資源を集中すべきは、プレファレンスである
- 戦略はゴールから考えて作る
- 戦略の焦点はPreference × Awareness × Distribution
Posted by ブクログ
マーケティングのマの字も知らない状態で、森岡さんの著書を読んでみたいと思って手に取りました。
仕事をする上で、アイデアの重要性は意識していましたが、当たるアイデアの方向性については考えたことはありませんでした。
そして何より、当たるかどうかは、やってみなければわからないと思っていましたが、どの程度当たるのかまで見込むことができる需要予測というノウハウがあることを初めて知りました。
USJのV字回復が数学で導出され、経営判断の裏に、比喩ではない本当の数式が隠れていたことには驚きました。
森岡さん以外の人が同じアイデアを思いついても、社運を賭した経営資源の投入について、経営者を説得することはできなかったはずです。
高2レベル以上の数学知識が要求される数式は、ほとんどついていけないものでしたが、数学マーケティングという手法が世の中に存在し、経営判断の根拠として採用するに足るものであることを知ることができた点だけでも読む価値はありました。
本の中身としては、マーケティングと市場調査のテキストとしての性格を有する部分が8割、USJの成功体験、エピソードが2割くらいの構成で、正直なところ、読んでいて面白い部分は、エピソード部分でしたが、ためになった部分は確かにありました。
試みに、始まったばかりの関西大阪万博の最終来場者数を、愛・地球博のデータ(一次データが少ないですね。)を元に予測してみたところ、3,000万人を超え、目標に到達する見込みであることがわかりました。
自分なりの需要予測(せっかく筆者が紹介してくださった需要予測モデルは、自分には難しすぎて使えませんでしたが…)が少しできるようになって楽しいです。
何か新しい取組が必要な人や、事業の判断に関わる人は読んだほうが良いと思います。
Posted by ブクログ
◯総評
普通の人なら不確実性の高い数値シミュに対してざっくりと決めで算出してしまうところを、勝てる人はあらゆる角度から少しでも数的根拠を持てる計算をしてるんだと改めて認識。だから負けの可能性を最小化して勝てるんだと。
加えて数字だけの計算人間ではなく熱が大事。
▼覚えておきたい事
・市場の要素はプリファランスでそのレバーはM
・戦略は作るのではなくゴールから探す
・戦略も大事だが戦術がやっぱり大事
・戦略家は戦術実行の為に熱を込める必要がある
┗真ん中の熱が薄ければ末端は凍る
┗戦略家は槍を振るわない。重要性を伝える為
┗どちらが偉いなどない（脳みその肝臓）
➡︎リーダーとしてどうあるか？
冷徹さと暖かさの2軸が大事
・戦略家は自分のリソースをどこに当てたら最大化するか？自分以外の人間をどこに集中させると最大化するか？を考えるのが重要
・競合比較してカテゴリ上位ユーザーの本質的なインサイトを把握する
Posted by ブクログ
ジャングリアやUSJで有名な数学マーケッター森岡強氏とその相棒今西聖貴との共著で前半が森岡氏の著作、後半が今西氏の著作。全ては数学から導き出される確率によって商材の方向性が判断できると謳った著。
Posted by ブクログ
高度な内容を分かりやすく解説しているので、話の筋は理解しやすかった。
自分の業務にどう落とし込むかを考えながら読み進めていたが、内容がB to Cに寄っている内容のため、B to Bの業界にいる自分にとってどう活用すれば良いのか分からないというのが正直な感想。
Posted by ブクログ
現在は1to1マーケティングが盛んでる中、改めてマスマーケティングの必要性が気づけた一冊。
1to1と言えば、どうしても消費者一人ひとりを見ていく傾向性がありがちですが、消費者選択プレパァレンスによって、まずその商品想起できなければ、その消費者にアプローチさえできないし、1to1もできません。なので1to1の前に、確率思考で市場の消費者数を増やすための戦略も重要と思う。
Posted by ブクログ
数式の理解は3割しかできなかったけど、データと数学の組み合わせが最強の武器になることはよくわかった。
じっくり身につけて、自分でもデータに裏打ちされた緻密な予測ができるようになりたいと思った。
Posted by ブクログ
USJをV字回復させた凄腕マーケッター森岡氏と彼が信頼する今西氏による数学マーケティングについて。著者らが力点を置くのはプレファレンス（相対的選考度）。需要予測はM(浸透度)とK(回数別分布)で決まり、能動的に扱える変数はMであり、MもKもプレファレンスの関数であり、プレファレンスはブランドエクイティ・価格・製品パフィーマンスの3つで構成され、それがすなわちユニットシェアであり、×市場規模で需要予測になる。統計学的モデルを根拠としているのでポアソン分布やガンマ分布、NBDモデルなど客観的かつ中立的なツールとして数式が多数登場。しかし数学的証明と説明は後章に寄せているので、それがなくても楽しめる（あるともっと楽しめる）。印象的だったのは終章で左脳の象徴でような今西氏が記憶に残るエピソードとして新人当時の「笑顔の大切さ」について語る項。世の中の確率がランダムウォークでも現象をしっかり解釈すれば上向きになる確率を上げることはできる。「数字に熱を込める」とはそういうことかもしれない。
Posted by ブクログ
勤め先のマーケ部の必読図書に指定されてると聞き、読んでみた
数式は難解ながら大筋納得感があり、自分の担当業務に立ち返って、何をすべきか、考えさせられた
Posted by ブクログ
マーケティングに関する考え方に加え、森岡さんが実践してきた数学的根拠が詳しく解説された一冊。文系出身者には少々難解な内容も多く、数学の詳しい人に解説を仰ぎながら読むことをおすすめする。
Posted by ブクログ
良書と言われていますが、なにしろ数式が難しくて全体的に難しい印象になってしまいました。
もちろん市場競争に勝つためにはプレファレンスを高めること。さらにそのために認知率や配架率もチェックして施策を考えるということは理解できたのですが、やはり実務で使えるようにその辺の数字も出してみたかったのですが、グラフや数式は読み飛ばして読まざるを得ませんでした。
また来年あたり読んでみると、また新しい学びがあるかもしれません。
Posted by ブクログ
難しい内容だと思う。
私は個人的な事業の参考になればと読んでみたが、企業寄りの内容だと感じた。なので全体を30分かけて、興味のある部分だけ拾い読みした。
数学が得意な人には、もしかしたら新しい発見があって面白いのかもしれないが、高校二年で数学を挫折した私にはワケワカメでした。
Posted by ブクログ
森岡さんが書かれた前半部分はUSJをいかにV字回復させるかという内容で、知りたかったことが書いてあり面白かったが、後半の今西さんが書かれた部分は申し訳ないですが興味のない内容だったので読み飛ばし。
森岡さんの部分だけ抜粋して値段低くして売って欲しいなと思いました。
