MANZANITA CAPABIL IT IES SUMMARY

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昨⽇⾒た広告、いくつ覚えていますか？

1⽇で⽬に触れる広告の数:�3,000~5,000件

優秀なマーケタークリエイティブ

最新のテクノロジー

多額のメディア予算

*Dentsu Inc. (2018)

都内で暮らしている消費者は⼀⽇に3,000〜5,000件の広告を⽬にしています。しかし、そのうち⼈を⾏動に移す広告はごくわずかです。�

これらの広告は優秀なマーケターにより、最新のデジタルツールとテクノロジーと多額なメディア予算を持って作られています。なのに、、、�

今の消費者は20年前とは完全に変わってしまいました。何が起きたのでしょうか。広告を無視するプロになってしまったのです。そして私達は無視することに⽇々慣れてきてしまっています。�

この現象はあなたのマーケティングにどのような影響を与えているでしょうか。

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91% 『邪魔』 Hubspot, 2016

83% 『信用していない』

Rakuten, 2018

51% 検索したもの以外を購入Google, 2017

3k~5k/day Dentsu, 2018

消費者はもう広告を信⽤していません。デジタルトランジッションのおかげで、消費者は⼤きく変化を遂げました。データが急増して、それに伴い与えられた情報を有効に活⽤せずに、我々は未だに広告の旧⽅法論を使⽤している。

スタンフォード⼤学のコジンスキー教授はFacebookのLike数だけで、個⼈についての予測を当てることができました。�従来の勘と経験に基づいた⽅法論に⽐較して、⾏動⼼理学データの活⽤でコミュニケーションの精度は何倍も向上します。

データの急増データの爆発：新たな⽅法を取り⼊れる必要がある。

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データの急増と共に消費者は広告を警戒するのが当たり前に しかし、データで今までにない消費者の理解が可能に

⾏動 興味 背景 ⼼理習慣�傾向�優先事項�バイアス

娯楽�ライフスタイル�

⽬標�接触媒体�キャリア

性・年齢�職業�⽣い⽴ち�既婚歴�事故経験

性格�気分�価値観�憧れ

様々なデータが流通し、分析に活⽤することができる

例えば、FBのいいね数のみから、�⼈の傾向が予測可能：

10ケで予測確度が同僚以上�

70ケで友⼈以上�

150ケで両親以上�

300ケで夫・妻以上

2000 20102005

44ZB

30ZB

T H E D I G I TA L T R A N S I T I O N

2020

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データサイエンス 消費者行動心理学

人間の認知プロセスに沿ったコミュニケーション

コンバージョン 収益

MANZANITAのメソッド

A I R T A CATTENTION INTEREST RESEARCH TRUST ACTION CONNECTION

Manzanitaではクライアントの収益をどこまで伸ばせたかにより成功を測ります。

膨⼤なクラッターの中で、トラフィックを確実に引き起こすには⼈の認知プロセスに沿ったコミュニケーションが必要です。

消費者の認知プロセスに沿ったコミュニケーションを制作するにあたり、消費者の⾏動⼼理をまず理解します。

データサイエンスを⽤いる事で、膨⼤なデータから有益なインサイトが得られます。

AIRTACはAISASに次ぐ、消費者の意思決定モデルです。A+Iはコミュニケーションですが、消費者の刺激となる感情を基に行われます。注意と関心を抱いた後に、消費者はリサーチをします。このリサーチと決定意思はTRUST BASEと呼ばれている領域で行われます：ウェブ、SNS、インフルエンサー等。

収益はトラフィックを獲得し、顧客化することで⽣まれます。

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収益の向上が実施のゴールであり、メソッド開発の起点でもある

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PSYCHOMETRICS-BASED MARKETING CONSULTANCY

01PsyCom® CONSUMER INTELLIGENCE

02 03 04PsyCom® CREATIVE COMMUNICATION

PsyCom® CUSTOMER CREATION

MANZANITA STRATEGIC MEDIA

成功の計測方法＝クライアント収益

収益 ¥

行動心理学に基づいた消費者のクラスタリングとコミュニケーションブループリント

Manzanitaの役割はひとつ：人の心を動かし、行動を起こすこと。まず最初に消費者をパーソナリティベースで分析し、心理的な類似点を基にクラスタリングします。Manzanita独自のプラットフォームであるAXIOMTREEでデータ分析を行い、クラスターと、人を行動に移すための解説書である「コミュニケーションブループリント」をお出しします。

人の認知プロセスに沿ったコミュニケーション開発

トラフィックの獲得と顧客化 ブランドに対しての決断が行われるところで信頼を作る

コミュニケーションブループリントに基づいたクリエイティブの制作。行動の引き金となる感情を思い起こさせるためのコピー、ビジュアルなどを開発。クラスターに対しての効果検証も開発プロセスに含まれます。

行動に移した消費者はウェブサイト、ECサイト内などの『コンバージョンファネル』に入ります。Manzanitaでファネルのデザインと最適化を行い、動かした消費者を確実に顧客化するためのお手伝いをします。

通常の広告メディア展開に限らず、SNSマネージメント、インフルエンサーマーケティングなど、ターゲットとの接触ポイントに信頼のあるメッセージが展開されるための戦略的な活動です。

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MANZANITAのサービス

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広告費￥０

+56%売上

３ヶ⽉

海外ウィスキーブランド

ヨーグルトブランド

• ユーザーパーソナリティー分析�• ⾷べる理由の異なるセグメントのパーソナリティー分析を⾏い、販促プロモーションプランニングに利⽤

ペットフードメーカー

• 企業レピュテーションマネージメント�• 顧客データベース分析で課題地域とセグメントを割り出し、改善のためのPRイベントやメルマガ戦略プランニングを実施

スポーツブランド• オリンピックインサイト分析�• オリンピックスポンサーではないスポーツ⽤品ブランドと、アマチュアアスリートとスポーツ観戦者のパーソナリティーを分析し、インサイトを発掘

• ユーザー∕⾮ユーザー分析�• 超ロングセラー商品。売上げの微減が続いている理由を解明し対策を講じるための消費者パーソナリティー分析

調味料

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ケーススタディMANZANITAのインテリジェントマーケティングによって得られた結果

PsyCom®コンシューマーインテリジェンス

PsyCom®クリエイティブコミュニケーション

PsyCom®カスタマークリエーション

MANZANITA ストラテジックメディア

既存パートナー�エージェンシー

クリエイティブ アセット開発クラスター分析＋ブループリントコンバージョン

オプティマイゼーション＋

ファンネルデザイン

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MANZANITAサービス全体像

“In this article, we provided evidence that the language in social media can be harnessed to create a valid and reliable measure of personality.”

「この論⽂は、SNSで使⽤される⾔葉から正当性および信頼性のある性格診断が可能であることを実証しています。」

Park, G., Schwartz, H. A., Eichstaedt, J. C., Kern, M. L., Kosinski, M., Stillwell, D. J., ... & Seligman, M. E. (2015). Automatic personality assessment through social media language. Journal of personality and social psychology, 108(6), 934.

サイコメトリックス分野

“Our findings suggest that the application of psychological targeting makes it possible to influence the behavior of large groups of people by tailoring persuasive appeals to the psychological needs of the target audiences.”

「研究結果は、ターゲットオーディエンスの⼼理的ニーズに合わせて⼼理的ターゲティングを適⽤し、説得ポイントを最適化することで、⼤きなグループの⼈々の⾏動に影響を与えることが可能であると⽰唆しています。」�Matz, S. C., Kosinski, M., Nave, G., & Stillwell, D. J. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. Proceedings of the national academy of sciences, 114(48), 12714-12719.

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“Compared with the accuracy of various human judges reported”, “computer models need 10, 70, 150, and 300 Likes, respectively, to outperform an average work colleague, cohabitant or friend, family member, and spouse”.

Facebookでは、各ユーザーが⾃分の個性をFacebook上の友達に知ってもらうために、プロフィールの趣味・関⼼を「いいね」出来ますが、この「いいね」が70あれば、その⼈の友⼈よりも、「いいね」が150あればその⼈の両親よりも、「いいね」が300あればその⼈の伴侶よりもその⼈のことがよくわかっていると⾔えます。�Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112(4), 1036-1040.

We look forward to working with you Thank You!

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