消費者行動モデノレとプランド戦略:
最近の展開
小川孔輔
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.
はじめに
シャンプーのボトルの形状，車のスタイルやボディ ー・カラーには十数年周期の流行が観察される.しか し，一定のパターンを伴った流行のサイクルが認められ るのは，何も製品やプランドに限られるわけではない. マーケティングやマーケティング・リサーチの研究にも 3-5 年区切りで研究テーマの“流行り廃り"があり， しばしば 15-20年後に同じテーマのリサイグル波が到来 する. 1960年代後半から 1970年代の前半にかけて OR 学 会やマネジメント・サイエンス学会で一世を風腐した 「確率的プランド選択モデル J 注1)もその 1 つである.2
.
確率的プランド選択宅デル再訪
2.1 Colombo/Morrison モデルMarketing
Science 誌の最新号に，New
York 大学 の Colombo 教授と UCLA の Morrison 教授(以下 C/Mと略記)が共同で“ A
Brand Switching Model with
I
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Marketing
Strategies" というタイ トルの論文を発表した [5 ].この論文は，確率的ブラン ド選択モデルをプランド戦略策定にさいしての合意が得 られるように位置づけし直したものである.彼らは，い わゆるマルコフ型のプランド遷移行列を対数線形モデノレ で分解し，消費者を各プランドにロイヤルなセグメント(HCL :
Hard-Core
Loyals) と，プランド聞をスイッ チするセグメント (PS:P
o
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n
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a
l
Switchers) の 2 層 に分割し，各セグメントの構成を時系列的に比較するこ とで，当該プランドと競合プランドのシェア変化の源泉 を明らかにしている. 表 1 -表 3 は C/M 論文で例として取り上げられた自 動車のデータを再録したものである.表 1 は 1960年から 1963年にかけての米国 3 大自動車メーカーの市場シェア おがわこうすけ法政大学経営学部 干 102 千代田区富士見 2 ー 17-1 1989 年 9 月号 表 T マーケットシェアの変化: 1960ー 1963 年 G M フォード その他 クライスヲー 1960 1961 1962 1963 43% 44 51 51 ヲtnU7aqJ2
3
2
2
ζua 守内 4n ， hi
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1
1
1
1985( 参考 )40 21 27 12 表 2 乗用車のスイッチング行列: 1960ー 1963 新車 1960 G M フォードその他 スラークライ nm 》・ 1RJ 《u zoq4 ・ 1q4 M ド他一一}好
「{イ -フ G フそク 下取り車 .14 .60 .18 .17 .12 .06 .12 .07 .62 .05 .16.
4
6
1961 G M_ G
取フォード .23E その他 .26
• クライスヲー .28M
.70 新車 フォードその他 .18 .10 .64 .10 .18 .49 .17 .14 クライ スラー .05 .05 .07.
4
6
1962 新車 クライ G M フォードその他 司 Z~ -，ー_ G
M .
7
7
取フォード .27旦その他 .28
E クライスラー .32 .13 .62 .18 .18 .07 .03 .08 .03 .49 .05 .11 .39 1963 G M 。 onyooq4 得 rη4n493 M ド他一一〉一~
オ t イ・ ラ G フそク 下取り車 新車 フォードその他 .11 .06 .59 .06 .14 .48 .11 .09 イ一 ララ一回凶 ω 信 クス一 詮: 1960年の第 1 行は， GM車を下取りに出したすべて の人々のうち， 68%が GM寧を， 14%がフォード寧 を， 12%がその他のメーカー車を， 6%がクライス ラー車を新たに購入したと読める. (41)4
8
9
表 3 乗用車のロイヤル・ユーザーとスイッチャー の割合 スイッチャー (PS セグメント) 年 G 恥f フォード その他 クライスラー
1
9
6
0
35%
3
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2
4
1
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ロイヤル・ユーザー (HCP セグメント) 年G M
フォード その他 クライスラー1
9
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4
1
4
2
の変化を示したものである.また，表 2 は乗用車のスイ ッチング行列であり，各年の表頭と表側はそれぞれ新車 と下取り車のメーカーを表わしている.この間 GMがシ ェアを上げたのに対してフォードとクライスヲーのシェ アは低下したが，スイッチング行列の対角要素と非対角 要素を仔細に読み取ることで，シェア変化の源泉に関し ておおよその見当をつけることができる. 表 2 を行列と見なして左下 4 つのセルを比較すると， 他社シェアの奪取に関して GM とフォードは 1960年では ほぼ同等であったが， 1963年には GM がフォードの 2 倍 の成果を上げていることがわかる.また，対角要素の比 較からは， GMは自社ユーザーの再購入に関しでもフォ ードを凌駕していることが見てとれる.表31'1 各年の推 移行列に含まれている情報を対数線形モデルで、縮約した ものである.上段は特定のメーカーに対してロイヤルテ ィーのない消費者 (P S) のメーカー別割合であり，下 段は同ーメーカーの車にロイヤルな消費者 (HCL) の 割合である.時系列で比較すると， GM とフォードの差 は PS セグメントからの吸引力の差であり，マルコフ行 列の対角要素を比較したときとは違って， HCL セグメ ントに関しては相対的に差のないことがわかる.フォー ドは他社(車)ブランド吸引のための戦略を考えるべき であったことになる.2
.
2
C/Mの長所と潜在構造分析 上の例j では対象がわずか 4 つの企業であり，推移行列 の情報だけからでも消費者の購入行動の変化を把握する ことができるが， C/M モデルのようなアプローチは対 象(ブランド)の数が多くなる時に大いに威力を発侮す4
9
0
(
4
2
)
るであろう.たとえば 10 プランドの市場で， 10年間分の 10X 10 のスイッチング・マトリックスを比較分析するの はかなり骨が折れるが(大抵のデータ分析者はギプ・ア ップするだろう)，スイッチング・セグメント (P S) と ロイヤル・セグメント (HCL) を対照させながら，\0プ ランドに関する\0年分の時系列データを解釈することは それほど困難ではなかろう. C/M 論文では PS セグメントが l つであると想定さ れていた.Grover
,S
r
i
n
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s
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n
[
6
J は潜在構造モデル(Latent Structure
Model) をスイッチング行列に適用して，複数のスイッチング・セグメントを取り出す方法 を提示している.さらに，
Grover
,S
r
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n
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v
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s
a
n
[
7
J は 取り出された各々の PS セグメントのプランド選択シェ アを，ロジット・モデルによって，価格やプロモーショ ンなどのマーケティング・ミックス変数への効果に関連 づけている.注2)3
.
競争的市場構造の分析
3
.
1
強制スイ・7 チ・データ GM とフォードの例は，乗用車の買い換えデータから， 潜在的な 2 つの消費者セグメント(ロイヤル層と非ロイ ヤル層)を推測したものであった. ところで，下取り率/新規購入車とは別に，買い換え 時に実際に購入された車と比較検討された車(あるいは 第 2 位にランクされた車)が調査データとして得られる ことがある.たとえば「マーク E 購入のさいにスカイラ インが検討された J ， あるいは「もしマー夕立がなけれ ばチェーサーを買った J 等などである.こうして収集さ れたデータは，乗用車に関する消費者選好の近さを表現 したものであり，強制スイッチ・データ (ForcedSwiｭ
t
c
h
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g
Data) と呼ばれている.Urban
,Johnson
,Hauser
[IIJ は強制スイッチ・データからブランド(製 品)をグルーピングし市場構造を探る統計的仮説検定法を工夫し PRODEGY
(Product
Strategy) と命名した.注3)
3
.
2
PRODEGY の検定手続き PRODEGY では，全体のマーケットが L 、くつかのサ フ.マーケットから構成されていることを前提とする. 手続きの第 1 段階は，製品属性や使用実態，本特集で も紹介されている知覚マップの手法(古川 [14J) ，あるい はグラスター分析などによりブランドのグルーピングに 関する仮説を立てることである.次に，そのサブマーケ ットの構成が妥当かどうかを無構造のマーケット(プラ オベレージョンズ・リサーチ © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.ソフトドリンクの強制j スイッチング・データ 表 4 スイッチ先プラン ド 第 1 順位 実数{シェア) 第 l 位選択 プランド名 (1司 必噌《 U 必守 η ， a 。 2 ヲ E4 旬。 4roa せ 4 ・‘ zJd せ nツ ・ 1 ・ 1nJhzo (14) zy ハ U'i ・iq ，ゐ戸、， nuq300 凋守 'ir コ F コ ー (13) 必 Tnuq4zon ツ rOE393 〆OA せ AUn ツ 。， an4 ・ 1 ・ 1 ・ lr コ (1訪 -inu--roqJqJ ・1RJF コ・ l 《U 1 守 f 戸、， Fコ 。コ ) 1 1
1
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必 -.93Auroa 守 A 宅 ー(
9
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42 24 3 23 6
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7 - 156 3 105 13 223
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129
28 、，， J - E a '(
743 (25.7%) 46 ( 1. 6%) 67 ( 2.3%) 223 ( 7.7%) 221 ( 7.6%) 114 ( 4.0%) 168 ( 5.8%) 285 ( 9.9%) 214 ( 7.4%) 130 ( 4.5%) 24 ( 0.8%) 117 ( 4.1%) 169 ( 5.9%) 105 ( 3.6%) 264 ( 9.1%) コカコーラ ペプシコーラ コカコーラライト スプライト キリンレモン ファンタ ミツヤサイダー ポカリスエット アクエリアス オロナミン C リアルゴールド サンフィル キリンオレンジ ジョージア*U
C
C*
0444 司ゆめめの前町的川川間同川町同 ( ( ( ( ( ( ( ( t t f f ( ( 4 19 154(
4
)
ランドを実際に選んだ人の割合は， 円以 8)=n ， (8)!ni ただし ， n ， (8)=~ni (j) j手 s jεS となる. もし，帰無仮説(無構造市場)が正しいとすると， ni(8) は，平均 niPi(8) ， 分散問 Pi
(8) (I-Pi(8)) の二項分布をすることになる.十分大きなサンプル数 (n ， >20) があれば，これは正規近似できて，正規化され た z 値Zi=( ni(8) ー Pd8) )!vPd8)( 1-pJS百万i (5)
に，適当な有意水準(たとえば a=.05) を設定して仮説 検定ができる. もちろん，プランド a が十プマーケット S に属すれば 引 >0 であり，属さなければ Z， <O である.また，同様 な検定は，サプマーケットの各々に関して要約された z 値 (z(8)) を求めることで実行できる. はじめに想定したプランドのグルーピングによっては 十分満足のゆく z 値(正の有意な値)が得られない場合， z 債を参考にしながらプランドとサプマーケットの組み 変えを行ない再度仮説検定を行なう.このプロセスは試 行錯誤の過程である.仮説検定を通る複数のサプマーケ ットが存在することもあるし，適当な分害Ijが全く見つか らない場合もある. ンドをグルーピングしない時の単一のフラットな市場構 成)と比較する.この場合は，無構造のマーケットが帰 無仮説である. 仮説検定をするために，強制スイッチ・データを次の ように加工する. まず，市場が無構造の場合位にランクされたプラ ンドが手に入らない時は，消費者はプランドの現在シェ アに比例した確率でそれ以外のブランドを選ぶと考え る.したがって ， mi をプランド i のマーケットシェア とすると，プランド i が選択できない場合のプランド j の選択確率は，
Pd
j) =mj!(
1
-m;) (1) となる.最初に想定されたサブマーケットの分割をプラ ンドの番号の集合で表わし ， T= {1， 2 ， …， 8，…}とする と，サブマーケット S のシェアは， Pi(8)=(~mj)!( 1-mi) J'手 z 1<8 *缶コーヒー (43)4
9
1
(2) となる. これに対して，表 4 のような実誤Ijの強制遷移行列の (i , j)セル度数を ni (j)， ブランド i を第 11順位で選択し た消費者の数を引とすると，プランド i がない場合にブ ランド j を選択した人の実際の比率は， ni(j)=ndj)!ni (3) である.したがって，サプマーケット S のいずれかのプ 1989 年 9 月号表 S 代替的市場構造仮説に対する正規検定統計量 Zi 市場構造仮説 プランド名
Hl
Hz
Ha
H
,
(1) コカコーヲ1
7
.
6
1
9
.
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2
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.
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2
3
.
8
(2) ペプシコーラ4
.
1
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.
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.
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.
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(3) コカコーラライト2
.
6
3
.
2
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.
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.
8
(4) スプライ ト9
.
4
1
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.
0
1
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.
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6
.
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(5) キリンレモン6
.
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.
8
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.
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(6) フ ア ユノ タ 0.5命0
.
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.
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(7) ミツヤサイダー7
.
1
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.
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.
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(8) ポカリスエット1
7
.
9
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.
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2
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.
6
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.
6
(9) アタエリアス1
1.7 1
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.
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.
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(11) リアルゴールド -0.6ホ5
.
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7
(12) サンフィル1
0
.
1
1
0
.
8
1
0
.
8
2
0
.
0
(13) キリンオレンジ 1. 6ホ7
.
2
7
.
2
1
1.3
(14) ジョージア*1
9
.
7
1
4
.
0
1
4
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0
1
9
.
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(
1
5
)
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C*
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5
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.
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.
1
市場全体の z 値3
6
.
5
4
1.5 5
1.9 6
1.2
註*印はプランドのザ 7' マーケットへの帰属が 5% 水 準で有意でないことを意味している. なお，サ 7'7 ーケットに関する z(8) はすべて 15 を超えている.3
.
3
ソフトドリンクの市場構造 表 4 は 2 ， 890 人の消費者から得られた清涼飲料の強制 スイッチング・データである.この表は，まず (A)15 プ ランドの中から 1 番好きな商品を 1 つ選んでもらし、，次 に (B) お店や自動販売機に一番好きな商品がない場合に どの商品を買うか，を質問することによって得られたも 2 1.5 車由n
IIR 円 JI
l
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1 1 。2-0.5
〆 η -1'~ï +コークライト+
ベプシ +コカコーラ+
+
ツ矢サイダ ス+ ブキ+
ラリ フ イン ア トレ ヨ〆 モ タ ~-
0
.
6
-
0
.
2
のである.注4) たとえば，炭酸を含んだ清涼飲料かどうかと，缶コー ヒーであるかどうかを基準にして，商品を分類すると， 市場構造 (H1)= {(コカコーラ，ベプジコーラ，コカコーヲライト， スプライト，キリンレモン，ファンタ， ミツヤザ イダー，オロナミン C ， リアルゴールド)， (ポカ リスエット，アクエリアス，サンフィル，キリン オレンジ)， (ジョージア，UCC)}
というグルーピングが得られる. 前節の手続きを利用して，理論スイッチ確率と実際の スイッチ比率から統計検定量引を求めると，表 E の第1
:列n (Htl のような値が得られる.サプマーケットに関 する正規検定統計量 %(8) は，いずれの+プマーケット についても 1% で有意であるが，ファンタ，オロナミンC
, リアルゴールド，キリンオレンジの z 値が 5% で有 意でない.したがって，適当なグループの組み換えが必 要になる. しばしば， グループを組み換える補助的な手段として 知覚マップが利用できる.清涼飲料の調査では， (C) 2 番目に好きな商品がない場合に 3 番目の候補としてどの プランドを選ぶかも尋ねているので，回答者の答えたブ ランド (1- 3 番目まで)をダミー・コーディングして， これをコレスポンデンス分析(あるいは数量化国類)に かけることができる.注5) 図 1 は，そうして得られた 2 次元のプランド知覚マップである.ちょうど 4 つの象限 にプランドが間まっているので，それぞれの象限が 1 つ のサフ'マーケットを構成するものとする. +リアルゴールドポカリスエソト千fオアロタナエミリンアCス
+UCC
+
キリンオレンジ :;ョーン可‘'7+
+サンフィル0
.
2
0
.
6
1.4 x 軸(貢献度 13.30'ó) 図 1 ソフトドリングの製品マップ(+ :プランド)4
9
2
(44) © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず. オベレージョンズ・リサーチ(
1
)コカコーラ ーー一一ï28.6%
( 2) ペプシコーラ ーー--1・ー司---ー，(
3
)
コカコーラライト一一一...J :54.7%
(4 )スプーライト 一一一「 ト一一一九(
5
)キリンレモン
ー--1 25.1%
( 6 )ファンタ 一一一-l一一一_.J ( 7) ミツヘ'サイダ一 一一一...J (邑)向リスエ y ト一一、 17.3% ( 9 ) アクエリアス(
1
0
)
オロナミン C一一一一-1226%!
二コ竺 j-Em--1
(11) リアルゴー l レド(
1
2
)
サンフィル 一一一， 10.0% (13
)
キリンオレンジ一一一」一一一 -ì2~.7?0 (14
)
ジョージア*
一一寸 12.7%
ト一一-J
(15
)
UCC*
一一一一」ー白ー一ー __J 関 2 ソフトドリンクの市場構造 市場構造 (Hs)= { (コカコーラ，ペプシコーラ，コカコーラライト)， (スプライト， キリンレモン， ファンタ， ミツヤ 十イダー)， (オロナミン C ， リアルゴールド，ポ カリスエット，アクエリアス)， (サンフィル，キ リンオレンジ，ジョ}ジア，UCC)}
また，ここで，第 2 象限と 3 象限にある比較的まとま でいるように見える 7 プランドを 1 つのサプ市場と考え たのが仮説的な市場構造 (H2) である， 仮説 H2と Hslìt 、ずれも ， H1
より改善されている. しかし，ファンタ行についてのz値比較から， Hs の方 が市場構造としてより妥当と考えられる.実際 Ha の 下ではすべての検定統計量が 1% で有意である. 市場構造 (H.) は ， Ha での第 3 ，第 4 サフーマーケット をさらに 2 分割し， (オロナミン C ， リアルゴールド)， (ポカリスエット， アクエリアス)， (サンフィル，キリ ンオレンジ)， (ジョージア， UCC) のベアからなるサ ブ市場を想定したものである.この分割が最も良いプラ ンドのグルーヒ・ングを与えている.最終的には図 2 のよ うな市場構造が推定されよう.3
.
4
製品ラインの決定と PRODEGY の拡張 以上のようにして推論された市場構造は，マーケティ ング・マネジャーの製品ライン決定やプランド戦略立案 に利用できる. もし売上げやシェアの高いサブマーケットに自社製品 がなければ，それは新しい市場機会が存在することを意 味している.また，同じサ 7' マーケットに複数のプラン ドがあれば，類似ブランドの重複による自社製品問のカ 1989 年 9 月号 ニパリゼーション(共喰 L 、)を示唆する.注6) たとえば， トヨタ自動車にとって，マーク n ，チェーサー，クレス タの 3 つ子車は同じサプマーケットにあるのかどうか? キリンにとって，スポーツドリンク製品の発売は可能 か? いずれにしても，新プランド導入や既存製品の整 理統合に当ってこうしたカテゴリーゼーション・ツール の意義はかなり大きいと考えられる. ただし， PRODEGY には 3 つの欠点が指摘できる. まず，統計上の性質から単一プランドで構成されるサ ブマーケットが検定できないことである.この欠点は， ソフトドリンクの例では， (B) の質問に「それ以外のプ ランドは買わない J と L 、う選択肢を設けることで解決で きょう.また，プランドに対するロイヤルティーの尺度 (たとえば，プランドの再購入比率)から，単ープランド のサプマーケットが検定できるかもしれない. 第 2 には，無構造と L 、う帰無仮説が対立仮説としては 緩すぎることである.事実，清涼飲料の例(図 2 )では， 4 つのサフe マーケットからなる大きな括り(波線)でも， より細かな 6 つのサプマーケット構成(実線)でも検定 は有意であった.図 2 のように構造が入れ子 (Nested Structure) になっている場合は連続的な検定がたまた ま可能であるが，一般的には代替的な市場仮説を相互に 比較できる基準が求められる.注7) 第 3 番目の問題点としては， Urban らの方法は基本 的には l 次元的なプランド分類法であることが指摘でき る.すなわち， PRODEGY から作ることができるのは 平板な一階層の市場構造である.Grover
,D
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l
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n
[
2
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J
はこれを多段階の階層を扱える一般的なプレームに鉱張 している.また，Urban e
t
.
a
l
[18J は，階層的な市場 に，主成分分析，多次元尺度法，コレスポンデンス分析 などで得られた製品(知覚)マップを組み合せる可能性 を示唆している.4
.
マーケティング・ミックスの決定と
プロダクト・ポジショニング戦略
4
.
1
その他の市場構造分析アプローチ 強制スイッチ法以外にも，競争的な市場構造を探るた めの方法がこれまで開発されてきた.それらを分析に用 いられるデータの性質で分類すると， (1 ) プランドスイッチング・データによるもの (Kalwani
,Morrison[21J
,Rao
, Sabavala[22J出))(
2
)
プランドの購入間隔に着目したもの (Fraser，Bradford[24]
,
Grover
,
Rao[25])
(3) (交差)価格弾力性やマーケティング・ミックス変
数に対する反応、にもとづくもの (Cooper ，
Nakaniｭ
shi[26J
,
Carpenter e
t
.
a
l
[
2
7
J
.
Russell
,
Bolton
[28J ，中島 [29J)
(4 )
消費者の判断や使用状況によるもの (Daye
t
.
a
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[30J
,
Srivastava et
.
al[31J
,
Shocker e
t
.
a
l
[
3
2
J
)
がよく知られている.いずれも， 1980年代に入ってから 開発されたものであり，この方向での研究は今後もます ます盛んになるものと考えられるが，これらのアプロー チは，単なるプランド/製品のクラシィフィケーション に終る傾向があり，マーケティング意思決定に対しては 操作性が低いという批判を受けてきた.4
.
2 DEFENDER
そこで，価格やプロモーション変数，あるいは製品属 性を明示的に分析にとり入れて，製品のポジショニング に関連づけた研究が市場構造分析と並行して同時期に開 発されてきた.代表的なものは DEFENDER (Hau一切れ Simmie
[33J
,Hauser
,Shugan [34J
,Hauser
,Gaskin [35J
,Hauser
[36J) の系列に属するモデルであ る.注9) そこでは，競合プランドの相対的なポジションが， (パーダラー・マップと呼ばれる)ドル単位当りで基準化 された属性の知覚空間に位置づけられる.広告(プロモ ーション)の効果は反応関数を通してプランドの知名に 影響し，価格と製品属性の変更はドル当りマップ上での ブランドの位置を変化させる.消費者の晴好に異質性を 導入し，知覚空間上で理想点(理想ベクトル)の分布を 与えると，各マーケティング変数の組合せに対してそれ ぞれのブランド・シェアが求められる.最適なマーケテ イング・ミックス水準は，以上のようなメカニズムから 利益関数を最大化することで決定される. 4.3 緩やかなプロダクトイノベーションのモデル ところで，知覚空間を属性で表現しようとする試みは， 経済学のランカスター・アプ戸ーチ (Lancaster[39J) に 始まる.注10) DEFENDER ではこれをドル当り属性水 準のマップで表現したが，同じく個人のブランド選択メ カニズムを基礎に，価格と属性の 2 次元空間表現でブラ ンド間の競争と技術革新の軌跡を分析しようとする研究 が進められている(新宅[41J ，新宅，小川 [42J ).注11) そこでは，緩やかな製品革新 (IncrementalInnova
tion) の過程が， R&D への投資(品質あるいは属性を 高める方向)と経験効果を利した価格競争(価格を引き4
9
4
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(クオーツ式) 1970 ごろ (機械式) qunUFO ハ υ 14'I ヮ“5
0
1
0
0
0
誤差(土秒/月) 図 3 セイコー腕時計の機械式からクオーツ式への 移行 (1969年 -1982年) (a)国民総支出デフレ} タ(1 975=100) で修正した. [注J :新宅 [41J から許可を得て転載. 下げる方向)の 2 つのモメントのベクトルで示されてい る(セイコー腕時間の例を新宅[41J から再録:図 3)
.
そして，製品進化のかなり初期の段階での革新に関する 方向の選択が，後の段階での企業(ブランド)の成功失 敗を決定づけることが示されている.また，Ogawa
,Shintaku[
45J で、は，いくつかの消費財市場を比較事例 研究することで，注12) 市場で支配的になる製品デザイン(
Dominan
t
Design) が，消費者噌好の分布(通常は二 極分化)と上位メーカーの製品ライン政策によって条件 づけられることが示されている.注13) まだわが国でも何人かの研究者がこのテーマに取り組 み始めたばかりであるが，こうした消費者行動をベース にした製品戦略論の展開は，ともすると修辞と御題目と 精神論に支配されがちな「経営戦略論J や「戦略的マ} ケティング論j に新風を吹き込む可能性を秘めている.5
.
バラエティー・シーキング行動5
.
1
ブランドスイ・7 チのパラド '1 クス ところで，製品のポジショニング・マップ(図 1 )に しても，階層的な競争市場の分析(圏 2 )にしても， 「スイッチが頻繁に起こりやすいプランド同士は密接な 代替財である J ということが暗黙の前提で・あった.製品 オベレーションズ・リサーチ © 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.マップ上ではそれらの“競争的な"プランドは相対的に 近くに位置し，階層的な市場構造図ではそれらのブラン ドが i 本のツリーの同じ枝に属する.しかし，バラエテ ィー・シーキング (Variety-Seeking) が，消費者行動と りわけプランド選択を決定する重要な要因である場合， スイッチが起こりやすいブランド同士は競争的であると いうこの前提は誤りになる. 主婦が夕食のメニューを適当なサイクルでローテーシ ョンさせたり，どんなにコーラが好きな人でもたまに はサイダーやオレンジジュースを飲みたくなったり，ふ だん自分がドライブする車はシルピアやプレリュード といったスベシャリティー・カーでも，運転手つきで後 部座席に座るときはセドリックやクラウンを希望すると いった行動は，総称してバラエティー・シーキング行動
(Variety-Seeking
Behavior) と呼ばれている. カレ }ライスとハンパーグはメニューにパラエティーを与え ると L 、う意味では競合するとはし、えないし，コーラに含 まれていないピタミン C を摂取することがオレンジジュ }スを飲みたくなる主たる理由であるかもしれない. し たがって， r パラェテイ-(多様性)追求」と L 、う共通の ベネフィットを満たすという点からは，スイッチの起こ りやすいプランドは代替的ではなく，むしろ補完的であ ると解釈することもできる.注14) 実際，消費者が多様性を追求すると L 、う行動は，対象 (プランド)に対する“飽き"(Boring o
r
Satiation)
, 属性をパランスさせるための複数プランド購入 (Attribute Balancing
Behavior) ，製品/サービスの使用状況の違い (Usage Situation) ，情報収集のための新製品 購買 (Information Search) などで解釈できる.注15)
5
.
2
プランド戦略上の意味 パラェティー・シーキングがブランド戦略上重要にな る場合がある. たとえば，キリンレモンや三ツ矢サイダーのような低 シェアのプランドが，コークに対して気分転換目的で購 入されているのか (Change-of-Pace Brand) ，それと も比較的少数ながらロイヤルティーの高いコア・ユーザ ーがL 、るのか (Niching Brand) でブランドのマネジメ ントが違ってくる場面である.もし， トップメーカーの ブランド，たとえばコークに対するスプライトが「気分 転換プランド J であれば，全国的な広告やチャネル政策 面でメイン・ブランド(コーク)とシナジー効果が期待 できる.しかし，下位メーカーにとっては，ターゲット が“広く薄く"なるぷん，プロモーション/チャネルと 1989 年 9 月号 もにマーケティング効率が落ちてしまう.注16) しかも， リーディング・プランドからの価格プロモーション攻撃 にさらされやすい. また，製品ラインの構成に関して，ライフサイクルの 成熟段階後期にコアプランドの、ンェアの浸食を防ぐため に， トップ企業は「気分転換ブランド」閥発でラインを 拡張する必要性が上げられる. しかし，パラェティー・シーキング行動を分析するた めには，これまでは利用可能なデータに制約があった. たとえば，ソフトドリンクの場合の選好データやコンジ ョイント分析でよく用いられるランキング・データでは 分析のために十分で、はなく年以上のかなり長い期間 にわたるダイアリーパネルが必要である. また補助的 に，なぜパラェティー・シーキングするかの理由を調べ る動機調査も併せて必要となる.しかしながら，スキャ ナー・パネルデータが入手できるようになり，実務的に もさらに詳細なさまざまな分析が可能となってきてい る.注17)6
.
むすび 消費者行動モデルをベースにした製品/ブランド戦略 論はまだ緒についたばかりである.しかし，本稿でも紹 介したように，一方で理論的モデル研究の整理が進むと 同時に，他方で‘スキャナーパネルのようなデータの整備 も進んできている.また，企業の側からの期待と要請も 大きくなりつつある.したがって，プランド戦略とブラ ンド選択モデルの接点、であるこの分野でのマーケティン グ研究は今後ますます盛んになるものと考えられる. [注](1 )
いわゆる 3M (Massy
,Montgomery Morrison
[
1
J) の「購買者行動の確率モデル」がその l つの 集大成である.わが国では，大沢[2 J ，阿部 [3 J の 業績に代表される一連の研究があり，個人の選択行 動モデルとして整理されたものとしては中西 [3J を 参照されたい.(
2
)
マーケティングでのロジット・モデルの応用は数 限りないが，マーケティング変数を消費者選択確率 やマーケティング・シェア変化の説明要因とした代 表例は Guadagni ，L
i
t
t
l
e
[
8
J と Carpenter ，Lehmann[ 9
J がよく引用される文献である.プラ ンド・スイッチ確率を直接マーケティング変数に関 連づけて，ロジットモデルを経由して最小自乗法に (47)4
9
5
持ち込んだものとしては Zufryden [IOJ がある.
(3)
PRODEGY を使ってゴルフ・ボールの市場構造 を分析した例としては，中島ほか [1 2].歯磨きにつ いては上田口 3J を参照. (4 ) 質問崇には選択肢の l つとして「買わな L 、」とい う項目も含まれているがその場合のデータは除外し である.なお，このデータは， J.W ・トンプソンの 御好意により CDS 調査の一部を使用させていただ いた.(
5
)
コレスポンデンス分析については，Greenacre
[15J
,Lebart e
t
.
a
l
[16J. あるいは小川口 7J を参 照.この知覚マップに関しては，各輸の寄与率のス グリー・プロットがきわめてなだらかであり 3 次 元までの累積寄与率も 35.3% と低いので，マップの 安定性にはやや問題がありそうである.しかし，こ こでの(補助手段としての)使用目的には十分耐え うるものと考えられる.(6) Urban e
t
.
al[18J. 邦訳第 3 章 97-105 頁(市場 の定義と製品ラインの確立)参照.(
7) Novak
,Stangor
[19J の提唱した加重最小自乗 法 (WLS) は，カイ自乗検定を用いてこの問題に対 する 1 つの解決を与えている.(8 )
八木 [23J の歯磨きの事例は.Rao
,Sabavala
[22J の方法を用い，ブランド・スイッチング行列を |溜層的クラスタリングして得たものである.(
9)
DEFENDER のマップをスキャナー・データか ら作成する方法が Shugan [37J により閥発されて いる.また，わが国では，細見 [38J が想起プラン ト、集合を考慮した DEFENDER マップのアイテァ を鎌唱している.(
1
0
)
ランカスター流の「消費者行動へのニュー・アプ ローチ J についてのサーベイと解説は池尾 [40J に 詳しい.(
1
1
)
柴山，奥村[43J も同じプレームで，パソコン， 日本語ワープロと和文タイプを例にしてこの問題に 取り組んでいる.また，製品ライブサイクルとリサ イクルを市場進化論の立場から論じたものとしては アパナシーほか [44J を参照.(
1
2
)
2 つの乗用車市場(スベシャリティー・カー市場 と RV 市場)，電子レンジ，紙おむつ，電卓，時計.(
1
3
)
日本の自動車メーカー(トヨタとホンダ)の製品 ライン戦略の特徴を榊原[ 46J はモザイク形，スベ クトル形と命名している(榊原清則「製品戦略の全4
9
8
(
4
8
)
体性 J 110-114頁参照).(
1
4
)
Lattin
,
McAlister [47J
,
p
.
3
3
0
.
(
1
5
)
McAlister
,Pessimier[
48J は，なぜパラェティ 一・シーキング行動が起こるかの心理学的/行動論 的な分類を試みている，また，ブランド選択モデノレ のプレームで重要なのは Kahne
t
.
a
l
[49J の業績 である.彼女らは，それまでのブランド・スイッチ /ロイヤルティー・モデルを統合して，消費者パネ ルのブランド選択パターンを 7 つに分類している. パラエティー・シーキング行動はその特殊ケースに 該当する.(
1
6
)
この議論は.Kahn e
t
.
al[50J で詳細になされて いる.(
1
7
)
本号掲載八木論文 [23J 参照. 参宏文献[
1
J Massy
,W. F.
,Montgomery
,D. B.
,and
Morrison
,
D.G.:
Stο chasticModels of Buying
Behavior. MIT Press
,Cambridge
,MA
,1
9
7
0
.
[2
J
大沢怠:マーケティング科学と意思決定.中央経 済社，1
9
7
2
.
[3 J
阿部周造:消費者行動.千倉書房，1
9
7
8
.
[4J
中西正雄:個人選択行動モデルの展開.消費者行 動分析のニュー・フロンティア(中西正雄編著).誠 文堂新光社.1984
,
2
1
7
-
2
8
6
.
[5 J Colombo
,
R. A. and Morrison
,
D. G.:
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M arketing S
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Vo
1.
8
,
No.1 (Winter 1989)
,
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[6] Grover
,
R. and Srinivasan
,
V.: A Simultaｭ
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Market Segmentation and
Marl王 et
S
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.
Journal of M arketing
Research. Vo
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.
2
4
(May 198
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1
5
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.
[7 J Grover. R. and Srinivasan
,
V
.
:
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,
Journal of Marketing Reseｭ
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2
6
(May 1989)
,
2
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2
3
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[8 J Guadagni
,
P
.
and Little
,
D. C.:
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2
,
No.3
(Summer 1983)
,
2
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3
-
2
3
8
.
[9 J Carpenter
,
G. S
.
and Lehmann
,
D.
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Marketing Mix
,
Brand Switching
,
オベレーションス・リサーチ
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Journal 01 Marketing Resｭ
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,
Vo
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2
(August 1985)
,
3
1
8
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3
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1
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Variables Estimation by a Least-Squaresｭ
Based Approach. Journal 01 M arketing
Research
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(May 1989)
,
1
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1
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1
J Urban
,G.
L.,Johnson
,P
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,and Hauser
,J
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Marketing Science
,Vo
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,No. 2
(Spring 1984)
,8
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-
1
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[
1
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J
中島望ほか:市場の競争構造を探る.昭和60年度 経営アカデミー/マーケティングコース・グループ 研究報告書.日本生産性本部，1
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上田隆穂，斉藤実男:消費者商品選択階層構造に 関する試論.一橋論叢，95
,5 (1985)
,2
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[
1
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J
古川一郎，知覚マップと製品のポジショニング. オベレーションズ・リサーチ，本号，(
1
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Greenacre
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01 Correspondence A
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.
Academic Press
,
London
,
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[
1
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,L.
,Morineau
,A.
,and Warwick
,K.M. :
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Method. John Wiley
&Sons
,
1
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.
[
1
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J
小川孔輔:コレスポンデンス分析の基礎理論と 2つの応用事例.経営志林，
2
4
(1),3
3
-
6
1.[
1
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J
Urban
,G. L.
,Hauser
,J
.
R.
,and Dholakia
,N. :
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01 New Product Management.
Prentice-Hall
,Englewood Cliffs
,NJ
,1
9
8
7
.
(邦訳/林l貨茂，中島望，小川孔輔，山中正彦訳:プ
ロダクト・マネジメント.プレジデント社，
1
9
8
9
.
[
1
9
J
Novak
,
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.
T. and Stangor
,
C
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Grover
,
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,Vo
1.4
,No.4 (
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1985)
,82-97.
[
2
1
J
Kalwani
,
M. U. and Morrison
,
D. G. :
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No.5
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,
4
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2
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V. R. and Sabavala
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Journal 01 Consumer Research
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5
-
9
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.
[
2
3
J
八木滋，マーケティング実務でのシングルデータソースの利用.オベレーションズ・リサーチ，本号，
(
1
9
8
9
)
.
[
2
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J
Fraser
,
C. and Bradford
,
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Journal 01 Consumer
Research
,Vo
1.10
,NO.1 (June 1983)
,1
5
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3
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.
[
2
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J
Grover
,
R. and Rao
,
V. R.: I
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,
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,M.:Market-Share
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,
1
9
8
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[
2
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,G.S.
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,L.G.
,Hanssens
,D.M.
,
and Midgley
,
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Modeling Asymmeｭ
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Competition. Marketing Science
,
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.
7
,
No.4 (
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1988) ， 393叩412.[
2
8
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Russell
,
G
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and Bolton
,
R.N.: I
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.
Journal 01 Marketing Research
,
Vo
1.2
5
(Auｭ
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1988)
,
2
2
9
-
2
4
1.[
2
9
J
中島望: COMMIX: プランド聞の競合分析モデル .7 ーケティング・サイエンス，
3
1
(
1
9
8
8
.
6)
,1
9
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3
3
.
[
3
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ing Product Markets. Journal 01 Marketing
,
Vo
1.43
,
No.4 (
F
a
l
l
1979)
,
8-20.
[
3
1
J
Srivastava
,R. K.
,Alpert
,M.
1.,and Shocｭ
ker
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