ファッションにおける消費者価値観モデル...

ファッションにおける消費者価値観モデル

「コト」を創出するための顧客理解

シナジーマーケティング株式会社安松健

１．なぜファッション価値観モデルが必要なのか？

「モノ」の提供から「コト」の創出へ

多くの製品カテゴリーにおいてコモディティ化が進んだことにより，顧客

はブランド間の実質的な違いを感じ取れなくなっており，

価格や機能スペックなどの理性的な価値だけではなく，感情経験的な価値

をより重要視するようになっている．

このような市場状況において，生産中心のモノのデザインから，

ユーザーエクスペリエンスデザイン（以下，UXデザイン）への発想の転

換が課題とされており，

単に商品という「モノ」を提供するだけではなく，どのような「コト」を

創出するかが重要視されてきている．

1. なぜファッション価値観モデルが必要なのか？

顧客セグメンテーションの課題

「コト」を創出するためには，

各顧客特性を理解し対応すること（おもてなし）が必要

そのためには誰が（Who）何を（What）買うかという視点で

「ヒト」と「モノ」のマッチング（顧客IDと商品IDとの関連）では不十分

誰が（Who）何を（What）なぜ（Why）買うのかという顧客の価値観やラ

イフスタイルについて理解をしていくことが重要

購買理由となるWhy?を理解する


具体的に一例を考えると，

例えば、「白シャツ」という商品（モノ）のマーケティング施策を企画する際，

どのような顧客が，どのような「コト」を期待して購入するのかを，定量的に把

握できないため，具体的なコミュニケーションデザインをすることが難しい．

どのような顧客が？どのような「コト」を？

？

？

同じ商品に対してでも，求める「コト」は

それぞれ違う・・・


①デザイン計画

②デザイン情報

の収集と整理

③ユーザー目標

の設定

④コンセプト

デザイン

⑤実施デザイン

⑥ライフ

サイクル

デザインプロセスについて

（顧客調査分析）

（顧客ターゲティング）

適切な顧客理解のためのセグメンテーションが必要

プロセスの断絶を起こさない

具体的なデザインにつながり「コト」の創出につながる

顧客モデルが求められる

デザインプロセスを推進するための課題


消費者価値観モデル「Societas」の開発

Societas（ソシエタス）

消費者のライフスタイルや価値観を表現する構造モデル

基本的な性格

ポジティブ価値観ネガティブ価値観

友人関係

家族関係仕事に対する価値観

お金に対する価値観

時間に対する価値観


基本的な性格

ポジティブ価値観

ネガティブ価値観

友人関係

家族関係

仕事に対する価値観



好奇心旺盛デリケートマイペース協調型勤勉上昇志向短気達観ルーズ理系

自己愛自己実現アウトドアスポーツ恋愛ほのぼのギャンブルひとりで没頭

否定・批判非常識期待はずれ

ストレス親友中心ネットワーク重視社交的大人数派消極的（独身）仕事人脈中心ノンストレス

結婚願望不仲責任感（主婦軸）責任感（扶養軸）良好（別居家族）不十分良好（同居家族）

満足ストレスプライベート重視キャリアアップ堅実

ギリギリゆとり貯蓄志向家族中心慎重自己投資堅実生活常識的

ゆとり余裕がない充実仲間優先家族優先趣味インドア派アウトドア派家事分担退屈読書

Societas構成する価値観成分（61個）

Societasでは顧客の価値観は理解できるが，それがどのようなファッションの購買行動に影響

しているかまでは把握できない．


２．どのようにファッション価値観モデルを構築したのか？

ファッションの購買行動の説明となるクラス（以下，ファッション価値観）

を推定できるモデルを構築する．

「推定」に関して，顧客アンケートにて「ファッション価値観」を直接聞くと，

回答者の主観の影響が大きいため，購買に関するアンケートから推定することが

必要

Societasの価値観成分は61個あるが，顧客会員アンケートなどの企業実践において

は，回答負荷の低減と回答率向上のため22個に絞って情報収集することが多い．

したがって，22個の価値観（次頁参照）を証拠データとして，ファッション価値

観と情緒ベネフィットを推定できるモデルを構築する．

現在企業で実践しているアンケート内容を増やすことなく，つまり情報収集

コストを増加させることなく，「コト」を創出するための顧客理解を深める

ことができ，従来では実現できなかった具体的なターゲティングとクリエイ

ティブデザインを実践することができる．

実現すると

２. どのようにファッション価値観モデルを構築したのか？

求められる要件

モデル構築の手順

（１）ファッションに関するアンケートの実施

（２）アンケート回答データを用い，「ファッション価値観」を確率的潜在意味解析（pLSA）*にて抽出

（３）「ファッション価値観」を推定できるベイジアンネットワークを構築

（４）構築モデルの分析

*本橋永至, 本村陽一:“確率的潜在意味解析とロジスティック回帰を用いた映画推薦利用者異質性に対するサービ

ス工学的アプローチ”, 2013 年度サービス学会第1 回国内大会講演論文集, pp.253-257, 2013.


（１）ファッションに関するアンケートの実施

• ファッションの購買行動に関してインタビューを実施し，アンケート

設問を設定

• Societasと情緒ベネフィットの設問を含めアンケートを実施し，7,587

件の有効回答を収集

回答おしゃれ

好き定番

トレンド高価格高品質

低価格最低限

容姿や服装など外見をほめられる 28% 0% 0% 0%

服のセンスが良いと言われたい 22% 0% 0% 0%

服は自己表現の手段だと思う 21% 0% 0% 0%

好きな服を着る 19% 21% 0% 0%

きちんとした格好をしたい 10% 20% 11% 0%

よい素材の服を着たい 0% 0% 34% 0%

ふだん服を買う店・ブランドは決まっている 0% 0% 20% 0%

ファッション誌読む 0% 29% 0% 0%

はやりの服を着たい 0% 9% 0% 0%

安い服は着たくない 0% 0% 8% 0%

多少高くても長く着れる服を選ぶ 0% 0% 27% 0%

定番に近い服を着たい 0% 21% 0% 0%

服を買いにいくのは正直面倒くさい 0% 0% 0% 52%

とにかく安い服でかまわない 0% 0% 0% 48%

アンケート項目


• ファッションについてアンケート回答データ（14項目）を用い，確率的

潜在意味解析（pLSA）によって潜在クラスを求め，購買行動の説明とな

るファッション価値観を抽出

※各クラスの所属確率0.2以上で離散化

回答おしゃれ

好き定番

トレンド高価格高品質

低価格最低限

容姿や服装など外見をほめられる 28% 0% 0% 0%

服のセンスが良いと言われたい 22% 0% 0% 0%

服は自己表現の手段だと思う 21% 0% 0% 0%

好きな服を着る 19% 21% 0% 0%

きちんとした格好をしたい 10% 20% 11% 0%

よい素材の服を着たい 0% 0% 34% 0%

ふだん服を買う店・ブランドは決まっている 0% 0% 20% 0%

ファッション誌読む 0% 29% 0% 0%

はやりの服を着たい 0% 9% 0% 0%

安い服は着たくない 0% 0% 8% 0%

多少高くても長く着れる服を選ぶ 0% 0% 27% 0%

定番に近い服を着たい 0% 21% 0% 0%

服を買いにいくのは正直面倒くさい 0% 0% 0% 52%

とにかく安い服でかまわない 0% 0% 0% 48%

確率的潜在意味解析（pLSA）結果

（２）「ファッション価値観」の抽出


（３）「ファッション価値観」モデルの構造

構造探索は下図の制約条件としてAIC（赤池情報量）を基準にGreedy Searchを行い，双方向リンクやルー

プの回避に関しても情報量損失が最小になるようにベイジアンネットワークを構築

デモグラフィック属性

ファッション価値観情緒ベネフィット

基本的な性格

ポジティブ価値観ネガティブ価値観

友人関係

家族関係仕事に対する価値観



Societas

モデル構造


（３）「ファッション価値観」モデルの構築

ファッション価値観モデル

デモグラフィック属性

基本的性格

ポジティブ価値観

ネガティブ価値観

家族関係

友人関係

仕事観

時間観

金銭観

ファッション価値観

情緒ベネフィット


３．ファッション価値観モデルをどう実践活用するのか？

（４）構築モデルの分析・「ファッション価値観」に影響するSocietas価値観成分の分析

「おしゃれ好き」は，「自己愛」「恋愛」価値観とのつながりが強く

「自己愛」が強く「恋愛」に積極的な人が「おしゃれ好き」と確認できる

「おしゃれ好き」のリンク構造

おしゃれ好き

デリケート (基本的性格)

好奇心旺盛 (基本的性格)

定番トレンド

恋愛 (ポジティブ)

自己愛 (ポジティブ) －

＋＋＋＋

3.ファッション価値観モデルをどう実践活用するのか？

※親ノードは左から順に情報量が多く，ノード間の線の太さは情報量を、「＋」「－」はノード間の正負

の関係を示している．

（４）構築モデルの分析・「ファッション価値観」と情緒ベネフィットの関係を分析

推論精度の高い「おしゃれ好き」に証拠をあたえて，感度分析を実施

「おしゃれ好き」は，「オシャレな」と「上品な」に対する感度が高い

※感度分析：事前確率と推論確率の比較

感度分析結果（上位４つの情緒ベネフィット）

(％) 事前確率

おしゃれ

好き.1 差

信頼できる 34.3 35.3 1.0シンプルな 31.4 32.4 1.0オシャレな 19.8 30.3 10.5上品な 20.9 27.7 6.8

ナチュラルな 22.7 23.8 1.0


どのように実践に応用するのか？

例えば、「白シャツ」という商品（モノ）の具体的なコミュニケーションデザイ

ンを考えていきたい．

どのような顧客が？どのような「コト」を？

？

？

同じ商品に対してでも，求める「コト」は

それぞれ違うが・・・


具体的なターゲティングとコンセプトデザインのアイデア例

構築したモデルを使うことで，「おしゃれ好き」と「それ以外」顧客のた

めの，コンセプトデザイン（具体的制作デザインの手前まで）をする．

どのような顧客が？

おしゃれ好き

それ以外

発想

発想

どのような「コト」を？


「おしゃれ好き」のための「コト」のアイデア例

ファッション価値観モデルを活用した取り組みの方向性のアイデアの一例

ターゲット「おしゃれ好き」

「自己愛」がつよく「恋愛」に積極的な

「オシャレ」で「上品」なエクスペリエンスを求

めている顧客


発想

「おしゃれ好き」のための「コト」のアイデア例


ターゲット「おしゃれ好き」

「自己愛」がつよく「恋愛」に積極的な

「オシャレ」で「上品」なエクスペリエンスを求

めている顧客

商品希少なインポートモノ/海外ブランドの白シャツ

コンセプト他人とはかぶらないインポートモノの服を

上品に着こなし，オシャレな街でデートを

楽しむという「コト」


「おしゃれ好き」向けのコンセプトイメージ案

彼氏に着てほしいファッションNO1 ―白シャツ上品スタイル


「おしゃれ好き」以外のための「コト」のアイデア例


ターゲット「おしゃれ好き」以外の顧客

⇒「定番トレンド」or「低価格最低限」な顧客


発想

「おしゃれ好き」以外のための「コト」のアイデア例


ターゲット「おしゃれ好き」以外の顧客

⇒「定番トレンド」or「低価格最低限」な顧客

商品便利でリーズナブルな定番の白シャツ

コンセプト商品を安価でお得に購入できるという「コト」，

みんなが持っている定番アイテムを購入しておけば

安心できるという「コト」


「おしゃれ好き」以外の顧客向けのコンセプトイメージ案

1枚あれば、とにかく便利な白シャツ ―SALE 2500円！！


４．まとめ

４．まとめ

確率的潜在意味解析（pLSA）とベイジアンネットワークとSocietasを利

用することで，「ファッション価値観」を推定できるモデルを構築

構築モデルは，年齢・性別とSocietasの22の価値観データより（つまり

，情報収集コストは増加なしで），「おしゃれ好き」を推論，購買行動

の価値観や情緒ベネフィットなどの要因を深く理解することが可能

顧客の異質性に対応し，それぞれが求める「コト」を創出するため，具

体的なターゲティングやクリエイティブ・デザインにつなげるコンセプ

ト例を示した

4. まとめ

ファッションにおける消費者価値観モデル...

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