前回から、だいぶ時間が空いてしまった。
前回は、マーケットの話の概略を書いた。
結局、マーケティングは、「誰に、何を売る」という話であり、このとき、「隣の田中さんに、今入れたコーヒーを売る」といったような、ある個人に、個別のものを売るということをやっていたんでは大変なので、グルーピングして、ある消費者グループに、ある商品（群）を売ると考えるという話をした。
このとき、市場とは、製品によるグループわけしたもの（市場の規定）と、消費者をグループ分けしたところ（市場細分化）の交わったところ（＝だれに何を売る）だという話を、下の図で書いた。
そして、これを決めていくのに、以下の手順で行うと書いた。
（１）製品を分割して市場を決める→市場の規定
（２）消費者を細分化する→マーケット セグメンテーション（Ｓ）
↓
ターゲティング（Ｔ）
↓
ポジショニング（Ｐ）
今回は、その市場の規定の話。
■市場の規定＝製品をグルーピング
結局「市場の規定」とは、製品をグルーピング化して、サブマーケットを出してくる作業といえる。
要するに、市場を分けられればよいので、適当な軸をもってきて、製品を適当に配置しちゃっても、それはそれで、通る。実際、バブル華やかかりしころは、「プランナー」とか言う人たちが、テキトーな切り口で、サービスや商品をならべて、紹介していた。
もちょっとまともに考えると、ある商品のまわりに、どんな市場があるかを考えるのならば、５Ｆ（ふぁいぶふぉーす）分析なんかも使えるかもしれない。
しかし、時代は２１世紀、統計的に処理したい・・・場合はどうするか？
■「市場の規定」を統計的に行う
２とおりの方法がある。
（１）属性を分析して、似たもの同士をクラスター分析
（２）もともと、似ているもの同士を調べる
まずは、（１）から
（１）属性を分析して、似たもの同士をクラスター分析
・商品のイメージの類似度を調べるという手がある。
以下のようなアンケートをとって、
この商品のイメージは？
機能的、かっこいい、おもしろおかしい、アレゲ・・・
それをもとに、因子分解する。
・他には、消費者の属性や、使用状況を、各項目とって、因子分析するなどがある。
・潜在的な項目（因子）を見たいなら、因子分析だが、タダ単純に、商品アイテムが
多いので、代表を作りたいというのなら、主成分分析もあり。
・この後、因子得点を使って、グループ化する（クラスタ分析のk-means法とかを使って）
・もちろんデータによっては、数量化理論を使う。
（２）もともと、似ているもの同士を調べる
・いくつかの似た商品があったとき、ある商品が１％値上げ（または値下げ）すると、他の製品は、何％売上が変動するかをみる、「交差価格弾力性」を使う。
・プロデジーモデル
ある商品がなかったら、他の商品は、どれくらい売れるかを考える。
たとえば、三洋のテレビがなくなったら、ソニーのテレビは売れるかもしれない。
→影響する。サブマーケットにある。
でも、ソニーのＶＡＩＯはたぶん、関係ない
→影響しない。サブマーケットにない。
このように影響度合いをみて、サブマーケットを決めていくやり方。以下の方法がある
強制遷移法（なかったら、どれ選ぶ？）
選好序列法（好きな順に１位、２位）
ロジット法（ブランドを１位に選ぶ確率）
想起集合法（思い出して・・・）
・スイッチ行列
コカコーラを買ったＡさん、次回は
コカコーラ ペプシ ドクターペッパー ７ＵＰ
Ａ
Ｂ
Ｃ
Ｄ
Ｂ，Ｃ，Ｄさんにも同様にやる。そうすると、１回目を行、２回目を列にすると・・・
コカコーラ ペプシ ドクターペッパー ７ＵＰ
コカコーラ ４人 ２人
ペプシ ２人 ２人 ２人
ドクターペッパー
７ＵＰ
のように表が出来る。この表をスイッチ行列とよび、この行列を、デンドログラムで表す。
・製品イメージの類似度とかを調べる。この場合、因子分析だけでなく、ＭＤＳ（多次元尺度構成法）
なども使える。
今回はここまで。
前回は、マーケットの話の概略を書いた。
結局、マーケティングは、「誰に、何を売る」という話であり、このとき、「隣の田中さんに、今入れたコーヒーを売る」といったような、ある個人に、個別のものを売るということをやっていたんでは大変なので、グルーピングして、ある消費者グループに、ある商品（群）を売ると考えるという話をした。
このとき、市場とは、製品によるグループわけしたもの（市場の規定）と、消費者をグループ分けしたところ（市場細分化）の交わったところ（＝だれに何を売る）だという話を、下の図で書いた。
そして、これを決めていくのに、以下の手順で行うと書いた。
（１）製品を分割して市場を決める→市場の規定
（２）消費者を細分化する→マーケット セグメンテーション（Ｓ）
↓
ターゲティング（Ｔ）
↓
ポジショニング（Ｐ）
今回は、その市場の規定の話。
■市場の規定＝製品をグルーピング
結局「市場の規定」とは、製品をグルーピング化して、サブマーケットを出してくる作業といえる。
要するに、市場を分けられればよいので、適当な軸をもってきて、製品を適当に配置しちゃっても、それはそれで、通る。実際、バブル華やかかりしころは、「プランナー」とか言う人たちが、テキトーな切り口で、サービスや商品をならべて、紹介していた。
もちょっとまともに考えると、ある商品のまわりに、どんな市場があるかを考えるのならば、５Ｆ（ふぁいぶふぉーす）分析なんかも使えるかもしれない。
しかし、時代は２１世紀、統計的に処理したい・・・場合はどうするか？
■「市場の規定」を統計的に行う
２とおりの方法がある。
（１）属性を分析して、似たもの同士をクラスター分析
（２）もともと、似ているもの同士を調べる
まずは、（１）から
（１）属性を分析して、似たもの同士をクラスター分析
・商品のイメージの類似度を調べるという手がある。
以下のようなアンケートをとって、
この商品のイメージは？
機能的、かっこいい、おもしろおかしい、アレゲ・・・
それをもとに、因子分解する。
・他には、消費者の属性や、使用状況を、各項目とって、因子分析するなどがある。
・潜在的な項目（因子）を見たいなら、因子分析だが、タダ単純に、商品アイテムが
多いので、代表を作りたいというのなら、主成分分析もあり。
・この後、因子得点を使って、グループ化する（クラスタ分析のk-means法とかを使って）
・もちろんデータによっては、数量化理論を使う。
（２）もともと、似ているもの同士を調べる
・いくつかの似た商品があったとき、ある商品が１％値上げ（または値下げ）すると、他の製品は、何％売上が変動するかをみる、「交差価格弾力性」を使う。
・プロデジーモデル
ある商品がなかったら、他の商品は、どれくらい売れるかを考える。
たとえば、三洋のテレビがなくなったら、ソニーのテレビは売れるかもしれない。
→影響する。サブマーケットにある。
でも、ソニーのＶＡＩＯはたぶん、関係ない
→影響しない。サブマーケットにない。
このように影響度合いをみて、サブマーケットを決めていくやり方。以下の方法がある
強制遷移法（なかったら、どれ選ぶ？）
選好序列法（好きな順に１位、２位）
ロジット法（ブランドを１位に選ぶ確率）
想起集合法（思い出して・・・）
・スイッチ行列
コカコーラを買ったＡさん、次回は
コカコーラ ペプシ ドクターペッパー ７ＵＰ
Ａ
Ｂ
Ｃ
Ｄ
Ｂ，Ｃ，Ｄさんにも同様にやる。そうすると、１回目を行、２回目を列にすると・・・
コカコーラ ペプシ ドクターペッパー ７ＵＰ
コカコーラ ４人 ２人
ペプシ ２人 ２人 ２人
ドクターペッパー
７ＵＰ
のように表が出来る。この表をスイッチ行列とよび、この行列を、デンドログラムで表す。
・製品イメージの類似度とかを調べる。この場合、因子分析だけでなく、ＭＤＳ（多次元尺度構成法）
なども使える。
今回はここまで。
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