!ミクロ・マーケティング各論（製品開発論)　2015年度　秋学期 ---- この授業では、マーケティングにおいて4Ｐの一つとしてとらえられている「製品」について、特に「開発」する段階に注目する。そこで行われている手法について紹介する一方、ケース演習やプロジェクトなどを通じて、それらを体得してもらいたい。なお、便宜上、「製品」という言葉をあてるが、製品のみならずサービスについても可能な手法について紹介する。 ---- !!お知らせ *課題提出､発言登録についてはdoc.google.comのサービスを利用しています｡ **登録ボタンを押すと､確認無しですぐに登録されます｡万が一間違った場合には､戻って再度登録して下さい｡ *発言登録は1/22(金)　23:59までに｡資料もその時点で公開停止します｡→いずれも終了｡ ! //*小課題　アンケートへの回答　(1/26　23:59)下記のアンケートに回答してくれれば小課題にカウントします｡ //**([学籍番号奇数|http://goo.gl/forms/zmDC537xon]) //**([学籍番号偶数|http://goo.gl/forms/jOPJcK3bds]) ---- *発言　 //　([ここから発言登録|https://docs.google.com/forms/d/1O9Mkyhhbzw8KcpcsFYLQt6VBLg8JaUg4C0Xi8cvVmQM/viewform]) **発言した場合､上の発言登録ページの該当授業日付に概要を入力してください｡日付が授業かあいまいな場合､それに近いところに入れておいてください｡回数が若干ずれても構いません｡記憶が薄れないよう､発言後､概ね2週間以内に登録して下さい｡ ---- *レポート **ワープロなどでつくったものを枠にコピー､ペーストして下さい｡フォーマットなどがずれても構いません｡ **ただし画像は受け付けられませんので､テキストデータのみです｡ ---- !!授業の計画および授業で使った資料 *(pdf形式で順次公開予定)　　　資料についての[[注意事項|aboutPdf]](ネットワーク印刷での文字化けへの対策) *授業の進め方について[資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/npd-0.pdf]　　　　　 ---- !I 製品マネジメントプロセス *1.製品マネジメントプロセスの全体像　　　([Iの資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-1process.pdf]) *2.製品開発プロセスの位置づけ !II 製品開発の各段階 *1.製品開発の前提 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-2-1plan.pdf]) **戦略の策定 **製品計画の策定 *2.製品開発の手順 **ニーズの識別 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-2-2need.pdf]) **製品仕様の特定 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-3spec.pdf]) ***([品質表の例|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/npd-3QFD-ballpen.xls] **アイディア・コンセプト創造 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-4concept.pdf]) ***参考リンク(ネット上でコンジョイント測定+分析) ***　リードユーザーのvonHippelの[ページ|http://www.leaduser.com]　論文やビデオなど **製品コンセプトのテスト ***コンジョイント分析　　 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-5conjoint.pdf]) ***参考リンク(ネット上でコンジョイント測定+分析) //***日経リサーチ(リンク切れ)　　http://www.nikkei-r.co.jp/internet/ ***　構造計画　[クルマの例|http://www15.kke.co.jp/aca-car001/index.htm]　　[住宅の例|http://www15.kke.co.jp/aca-house/index.htm] *3.導入計画 **売上、シェアの予測 プリテスト･マーケティング ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-6pretest.pdf]) **マーケティング計画の策定　　計量経済学的モデルによる予測　映画プロジェクトについての補足入り([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-7forecast.pdf]) **製品のデザイン　　([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-8idie.pdf]) **経済性分析 *4.導入とフォロー **市場導入とトラッキング　　 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-9tracking.pdf]) **ライフサイクル・マネジメント　　 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-10plc.pdf]) **製品ラインマネジメント !III 製品開発のためのしくみ ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-11system.pdf]) *1.開発プロセス *2.開発体制/組織 *3.開発支援ツール !IV.様々な製品開発 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-12dev_process.pdf]) *1.自動車の開発 *2. ソフトウエアの開発 *3.薬品の開発 !V. 製品開発の成功要因 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-13success.pdf]) *1.製品開発の成功要因 *2.新製品の成功要因 !VI. 製品開発の動向 ([資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/xnpd-14future.pdf]) *1.製品開発の変化 *2.ユーザー･イノベーション *3.共進化マーケティング ------以下は未公開｡授業の数日前に公開予定｡ ---- ---- !過去のお知らせなど //!課題提出､発言などの受付および授業用資料の公開はすべて終了しました｡ !参考)終了した課題 *小課題1　　ニーズの識別および品質表について｡　(10/17 23:59締め切り→10/20 23:59に延長) //　　([ここから提出|https://docs.google.com/forms/d/1TPXbpYICEMH7bL4Naf9Jsnb-WJR3lldLToohX3BnycI/viewform]) **携帯電話について､下記の手順で品質表を作成してください｡ **Q1　　どのようなニーズがあるか?　なんらかの方法で把握し､それを階層的に整理してください｡なおデータなどについては出所を明記してください｡ **Q2 　どのような製品の属性が重要か?競合製品なども含めて把握､整理してください｡なおデータなどについては出所を明記してください｡ **Q3　これらに基づいて､ボールペンの例(下の授業関係資料リンクから配布)｣を参考に品質表を作成してください｡ ***他社との競合などは作成できないので、ボールペンの例でU列19行めまでの部分を作成してください。 **Q4　品質表を用いることの利点や問題点を考えてください｡ //!プロジェクト1(製品･サービスコンセプトの提案)　　 ([これについての補足資料|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/npd-3aboutConcept.pdf]) *小課題2　直交表､コンジョイント分析について｡(10/24→11/3 23:59締め切りに延長)　設問は下記のシートのQ1-Q8(ただしQ5以降は任意) //　([ここから提出|http://spreadsheets.google.com/viewform?formkey=dFgyY2w2Ujh4akRpOWlEckR3OWEyRkE6MA]) **参考　 ([直交表などのエクセルシート|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/npd-5conjoint.xls]) ***　設問､直交表(いくつかの直交表と授業で紹介したクルマの例)､回帰(同､推定の手順と結果について) *プロジェクト　正月映画の興行収入予測 ** (映画の興行収入データ ***[エクセル版|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/movimojo2015fors.xlsx]　あけるときにエラーメッセージが表示される人もいるようですが､こちらでは問題ありませんので､多分問題ないはずです｡ ***[(macのnumbers版|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/movimojo2015fors.numbers] ***[タブ区切りテキスト版|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/movimojo2015fors.txt] 文字コードはUTF8｡文字化けする場合はブラウザの文字コードを変更｡ ***[エクセル版v2|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/movimojo2015forsv2.xlsx]　上のエクセルデータに､いくつかの変数を追加｡エクセルでの回帰分析の結果シートを追加｡ **(プロジェクトテーマ)12月以降に公開される下記の映画4本について､公開後4週間の各週末興行収入を予測する｡ ***[予測用シート|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/mojoforecast-list2015.xls]→従属変数をlog(興行収入)としたもの ***[予測用シートv2|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/mojoforecast-list2015v2.xls]→授業での資料とあわせて､従属変数をlog10(興行収入)としたもの｡ ***[参考　Rでの処理スクリプト|http://news.fbc.keio.ac.jp/~hamaoka/NOTE_NPD/mojoranking2015-rd.r]→テキストエディタなどで開いて､Rの画面にコピー､ペースとして実行｡変数を追加したテキストファイルを読み込む際は､数値の｢,｣を除いておくこと｡そうしないと､文字列扱いされる｡ *プロジェクト課題1　映画の予測について､データからわかることをまとめる(これは個人で)｡(11/21 23:59締め切り→受け付け終了) //　([ここから提出|https://docs.google.com/forms/d/1mymlTlBE6A1I-jt5eJVtCVsjz4Gy4K-LVt9G3Rgvcjw]) *以下は最大3名の共同で行ってもよい(提出時に共同研究者を明示)｡ *プロジェクト課題2　予測のためのシナリオなどについて｡(12/5 23:59締め切り→受け付け終了)　 //([ここから提出|https://docs.google.com/forms/d/16wUVCyi-iJDvqeQVXbQ6aNGKFhPUdexLscTtgaZFLO0]) *プロジェクト課題3　映画の予測結果について｡(12/19 23:59締め切り→受け付け終了)　 //([ここから提出|https://docs.google.com/forms/d/1ILyTKRvaA0Ifsk9P32sYtw6zuArAsRGRjGjm5H6KQCM]) **プロジェクト課題4　映画の予測結果の反省について｡(1/16 23:59締め切り→リンクが切れていたようなので若干遅れても受け付けます) //　([ここから提出|http://spreadsheets.google.com/viewform?formkey=dGFKTmNFYjY0cnMtMFl3cEt0OF9FU2c6MA]) **課題4参考資料　提出者の予測値をならべたもの　　→これについてはkeio.jpで公開｡要pw｡これに基づいて､課題4をまとめること｡ *プロジェクト課題2　質問コーナーへの返答 **Q　興行収入予測に最も効果的な分析手法は回帰分析なのでしょうか。それとも他に存在するのでしょうか。 ***A　授業ではコンジョイント､STM､フローモデル､類似製品データを使った回帰分析などを学びました｡映画の場合既に製品ができているので､コンジョイントは困難｡STM､フローモデルも適用可能ですが新たに消費者調査を行う必要あり｡分析のコストを考えると既存データを用いて推定するというのが現実的｡ **Q　(アンケート調査を行い)重回帰分析で個人の各映画への関心態度を図ってから興行収入予測を導き出すまでの筋道が定まっていないのですが、どのように進めたらよいかアドバイスをいただけるとありがたいです。 **Aそもそも分析計画をたててからデータを集めるべきだったのでは｡例えば5段階で視聴意向を質問し､トップ1ボックスの人の7割､トップ2ボックスの人の5割が行くと想定して積み上げる､といった簡便な方法はあるが､そもそも映画視聴可能性のある母集団から代表性のある個人についてデータを収集していることが前提｡さらに映画の属性評価をさせて細かく分析しても､過去に行った経験などとの関係も分析していないと予測するのは困難｡ ***参考)濱岡豊､里村卓也(2009)『消費者間の相互作用についての研究　　クチコミ､eクチコミを中心に』慶應義塾大学出版会のch.5 **Q　より精度を高める為に、何かできることがあれば知りたいです。 ***A　それを考える/調べることが皆さんの課題｡ **Q　　何週かたった後の上映館数はどのように推測するのですか？ ***A　それを考える/調べることが皆さんの課題｡ **Q　　予測した映画の「スクリーン数」情報は調べても見当たらなかったのだが、どのように推定することが妥当であるか？ ***A　探せばあるのでは｡自分でカウントする必要はあるかもしれないが｡推定したければ､スクリーン数を従属変数として別の変数で(興行収入以外)で説明すればよいのでは｡ **Q　一連の作業を勉強するのにいい本はありますか？統計の基礎からわかるものだとありがたいです。 ***A　この授業の資料ではだめですか｡統計については2年のときの教科書をよみ直すのがよいのでは｡ **Q　数値化されていない情報の数値化方法と重回帰分析の手順や方法が分からないです。 ***A　ダミー変数を定義　(例　有名スターがでていれば1､そうでなければ0となるような変数)｡ ***この授業の資料ではだめですか｡渡したシートを使って､エクセルで回帰してみるとわかるのでは｡ **Qエクセルで回帰分析を行う場合、説明変数を16個までしか設定できないのだが、さらに変数を追加したい際は、配給数の少ない会社をno/aとして処理しても問題はないか？ ***A　それは気付きませんでした｡そのような対応でも問題はないと思いますが､予測対象映画はno/aにしない方がいいでしょう｡　RやSPSSなどを使った経験があれば､それらでも分析は可能です｡JMPというソフトは対話型でわかりやすく､エクセルシートもほぼそのまま読み込めるので試してみるとよいでしょう｡大学でもインストールできますが､とりあえず下記から登録すれば30日間無料でトライアルできます｡ ***http://www.jmp.com/ja_jp/support/jmp-software-updates/jmp-trial-information.html !重要 **自分で分析するならば早くとりかかること｡分析しなくても済む方法､シートは提供してあるので､授業用資料をよく読むこと｡ **エクセルデータをテキスト出力すると　そのままでは桁区切りの","が含まれているので､Rなどで読むと文字列扱いされます｡そうならないよにテキスト化した後､","を除去(""に置換)してください｡もしくはエクセルで桁区切りしないように設定してからテキスト出力｡