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機能リリース
2014年05月07日
機能追加のお知らせ(日記)
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2014年01月20日
機能追加のお知らせ(お題の条件設定)
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2013年12月09日
機能追加のお知らせ(蛍光ペン)
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2013年10月18日
機能追加のお知らせ(YouTubeタグの埋め込み)
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2013年08月26日
機能追加のお知らせ(認証キーの事前発行、POST接続)
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2013年06月10日
機能追加のお知らせ(お題コピー、マーカー他)
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2013年04月06日
機能追加のお知らせ(デザインカスタマイズ)
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2013年02月26日
機能追加のお知らせ(MROC⇒MROC)
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2013年02月07日
機能追加のお知らせ(管理者リンク、メール通知改)
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2013年01月13日
機能追加のお知らせ
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2012年12月26日
今年もありがとうございました。(機能追加のお知らせ)
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2012年09月27日
機能追加のお知らせ(キーワード検索)
機能リリース
2012年08月25日
機能追加のお知らせ (8月25日深夜実施)
機能リリース
2012年06月11日
機能追加のお知らせ(デザイン変更、相関図)
機能リリース
2012年05月21日
機能追加のお知らせ(提示画像の最大表示)
機能リリース
2012年05月07日
機能追加のお知らせ
機能リリース
2012年04月23日
「dragonfly」仕様変更・機能追加のお知らせ
MROCシステムのASPサービス 「dragonfly (ドラゴンフライ)」
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機能リリース
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DRAGONFLY
(Innovation Community Platform)
生活者の意識が、所有から利用にシフトしていることが読み取れますね。これ大事。 『フリマアプリ利用者のうち54.6%が「新品を購入する前に、フリマアプリで売値を調べた」ことがあると回答。(中略)その理由はさまざまですが、中古で買うか新品で買うか値段を比較して検討するためだけでなく、売る前提で購入し、中古での売値を調べるためにアプリをチェックするユーザーもいるとか。』
ネットで話題になっていたこちら。 この写真1枚だけで判断はできないんだけど、迷走防止のための改善が、余計に迷走を招くかも。 ネットの声 ・普通、青が入り口、オレンジが出口なのでは。 ・そもそも一時停止がわかりにくい。 ・一時停止して、そのまま左折しそう。
「越えられない壁」があって、自動文字起こしは、もう少し先の未来になるとのことです。残念。 『BGMの無いテレビやラジオのアナウンサーの声>自分で読み上げる文章>1対1のインタビュー>>(越えられない壁)>>講演会でのスピーチ・複数人が参加する会議室の議事録』 現実的な自動化の利用可能ラインは1対1のインタビューまで。
クライアントのニーズが、 「リサーチをする」ではなく、「リサーチもする」に変わってきている気がします。 『清水氏はこれらの新機能により「ユーザー体験づくりが変わるはず」と言い、「数字とにらめっこして体験をつくる場合、どうしても数字から仮説を立てて、施策をやって、検証して、また分析をして……となる。『この人はなんでこういう行動をするんだろう』と人から発想すれば、マーケティングが楽しくなるのでは」と
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語っていた。』
『インサイトの見つけ方』を読んだ方も、まだ読んでいない方も。最近読んだ本の中でダントツによかったのが、ジョブ理論かこちら。ファーストペンギンはまだ途中。 連載記事がまとめてあるので、インサイト探索のさわりぐらいはわかるかも。
7つのUXリサーチ手法の強み・弱みが簡潔にまとめられています。いいね!
こういう発想ができる人、天才だと思う。
全部捨てたって… やることが半端ない。 『工場にはコンベヤベルトの複雑でクレージーなネットワークがあったが、それほどの生産効果があるわけでもない。だから、全部捨てた。』
データサイエンス全盛の今、広告効果やブランド価値などの検証系リサーチは、その意義が問われはじめています。 MRが唯一無二の検証方法でなくなったことも後押しして、まぁ、そうなりますよね。 『結局は、断片的な情報から確からしさを頼りに意思決定を行っているのではないか。広告効果の検証は合意形成のツールに過ぎないのではないか。そんな問題意識があります。』
先日、似たようなアイデアが某社のMROCでも盛り上がっていました。(後出しじゃんけんではないです。まじで。) 最近、生活に溶け込むデザインや、パッケージを見せない使い方が流行っていますが、生活者目線で考えれば、やっぱりそうなりますよね。これ、あらゆる商品に応用できます。
様々な面で、リサーチ業界の一歩先行く広告業界のトレンドは、リサーチ業界にもあてまるのでは。 当社のような専門特化型のブティックには朗報。 『マーケターたちは、この内製化の動きでも一番得をするのは、すでに個別の仕事で成長している特化型のブティックエージェンシーだと考えている。「自社の技術を本当に理解し、深い専門知識を持っているニッチのエージェンシーに、ブランドが目を向けるようになるだろう」』
これが新手法といわれても、いまいちピンとこないのだけど、MROCでは、写真や動画の撮影にとどまらず、●●をやって、●●に行ってと参加者に頼むことは一般的に行われています。(もちろんリサーチの範囲内で) 最近は、他人の自由回答の読み込みや、集まった動画の分析までお願いすることもあり、生活者目線のかなり有効な気づきが得られています。 このあたりのことも、4月・5月の自主セミナーでは紹介する予定です。
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『いま、ロレアルやペプシコ、ユニリーバ、ボーダホンといった企業は、これまでの古い市場調査を行うことを避け、代わりにStreetbeesと呼ばれるスタートアップに任せようとしている。Streetbeesは、アンケートや聞き取り調査を行う代わりに、世界中の100万の人々にお金を払い、われわれが日々行っていることをするように頼んでいる──つまり、彼らが日々使う製品やサービス、あるいは日常生活の習慣について写真や動画を撮ることを頼んでいるのだ。』
デコムの社員さんが書かれた、マーケティング協会主催 インサイトセミナーの参加報告がめちゃめちゃGOODでした。 『消費者は自分の行動の理由をすべて合理的に説明できるわけではない。 ⇒非言語的な状況を質問しても意味がない。 ⇒だからインサイトを捉えるのが重要。 ⇒まず、人間を見に行く。 ⇒何に価値を感じているか俯瞰する。 ⇒そして今、何に不満を抱いているか戻ってくる。 ⇒これがビジネス上のオポチュ
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ニティになる。』
行動観察のプロと、デザインのプロの対談。 明日発売の松波先生の新著「ザ・ファースト・ペンギンス 新しい価値を生む方法論」は、行動観察のバイブルになるのは必至かと。 『まず、新しい価値を生み出したいのなら最初にすべきは、計画を立てることではありません。アイデア出しでもないのです。ものごとを観察し、その観察した事実からいかに「気付き」を得るかということです。』
この方の言葉だけに、かなりグサッときます。 『逆に、近年、日本企業が生み出して世界を驚かせた基盤技術・サービスに、何か思い当たる人はいるでしょうか。残念ながら、僕にはパッと思い浮かぶものがありません。このままでは、日本企業は米グーグルや米アマゾン、米アップルなどのエコシステムにすっかり組み込まれてしまいます。さらに今後は、スウェーデン・イケアや米テスラなど、新しいライフスタイルを描けるような企業
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が、魅力的な製品を開発して市場を席巻するようになるかもしれません。日本メーカーの製品は独自性を持てず、市場の片隅に追いやられてしまう未来も考えられます。』
最近、これ系のサービスが増えていますね。 技術革新によって、一般的な書記さんの仕事がなくなるのは時間の問題な気がします。 ちなみに、先日、競合さんのデモを体験した社員曰く、リアルタイムの自動書き起こしで、滑舌が悪くAIが誤認したワードは、一度修正すると、以後は、正しく認識してくれるなど、なかなかの優れものだったらしいです。 一方で、優秀な書記さんは、コンセプトや図を見せながらインタビューするケ
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ースなどで、発話されていない仕草や様子も発言録に補足してくれるので、そこはプロの仕事として、残っていくと思います。
11段階のNPSを、10段階もしくは5段階にしたらどうなるかという、非常に興味深い考察。 尺度の違いによるNPSの差は約±4ポイントとのことなので、シンプルに5段階で聞くのもありなのではと思いました。
めっちゃ面白そうなセミナー。 マーケティング協会員以外も参加できるのかはわかりません。 15:00 - 15:20 いままでにない新しい戦略発想 埋もれた価値を引き出す「潜在価値開発R」 平野 淳氏 株式会社ビモクリ 15:25 - 15:45 大企業のオープンイノベーションプラットフォーム活用事例(仮) 原口 政也氏 株式会社アサツーディ・ケイ 15:50 - 16:10 2018年、広告
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主アンケートに見る企業のマーケティング関心事項 中澤 圭介氏 コムエクスポジアム・ジャパン株式会社 16:15 - 16:35 ボイス・エクスペリエンスの設計思想 泰良 文彦氏 株式会社電通デジタル 16:40 - 17:00 若年層を取り込む 新聞広告からのSNS拡散「よみバズ」とは 安部 順一氏 読売新聞東京本社 執行役員広告局長 17:00 Q&A
本記事のサブタイトルは、 『データサイエンスの現場にさっぱり中高年がいない件で』 将来に不安を抱えるミドル・シニア層のリサーチ関係者は、絶対に読んだ方がいい記事だと思います。会社に尽くしてきたから、これからは大した努力をしなくても、きっと定年まで会社が面倒をみてくれるはずといった、甘い考えは通用しないっぽいです。 『足りないのはデータサイエンティストではなく、データを活用するために必要な仕組み
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や知恵であって、極論を言えばデータを扱えなくて判断も遅い老兵は死ねという、遠回しな死刑宣告であることに誰も気づいていません。』
いろはの「い」。 とてもわかりやすいです。 『回帰分析とは、関数をデータに当てはめることによって、ある変数yの変動を別の変数xの変動により説明・予測・影響関係を検討するための手法です。』