Marketing Analysis Contest

マーケティング分析コンテスト

2022

審査結果・レポート公開中

提供データ

1．データの概要

関東圏（一都六県）に居住する3,000サンプルの同一調査対象者（20~69歳の男女個人：人口比を反映）から、2022年1月22日から4月2日にわたって収集した、広告・宣伝メディアへの接触状況と商品の購買行動に関するデータを、未加工のデータ（ローデータ）として提供します（データの特性と調査方法は、それぞれ図1~3をご参照ください）。データ構成などの詳細は、専用サイトをご覧ください。

2．調査対象商品

（以下は2021年の結果です。2022年は6月に更改します）
商品別の購買状況では、以下のような商品のデータを提供する予定です。

3．分析事例

本コンテストで提供する「シングルソースデータ」を用いることで、以下のような分析をすることが可能です。

• テレビCMのフリークエンシー別の購買状況
• テレビCMを見せてWebへ誘導できている割合
• 番組の視聴者にあった商品の宣伝
• WEBサイトの閲覧が購買に及ぼす影響
• WEB上の口コミが商品選びに及ぼす影響
• テレビとWEBの相乗効果
• カテゴリー別の最適な雑誌出稿パターン
• テレビ番組や雑誌などにおけるパブリシティの効果
• 電車の中吊り広告が購買に及ぼす影響
• カテゴリー別の消費者がよく使うチャネル
• 消費スタイル・ライフスタイルが商品選択に及ぼす影響
• メディアミックスの最適化

4. データの提供方法

今回のシングルソースデータは非常に膨大な量になります。3,000サンプルという調査対象者が多いだけではなく、テレビ番組数では1万5千番組、調査対象商品も140ブランド、Webサイトは4,000サイトなど、分析対象となる変数の量も膨大です。そのため、エクセルなどの表計算ソフトでは全てのデータを同時に分析することはできません。十分な分析をするためには、データベースソフトや統計処理ソフトなどの活用が必要になります。
今回も、誰もが分析することができるように、以下のような2つのパターンでデータを提供する予定です。
また希望者に限り、R言語用のデータも提供します（6月に順次送付予定）

SAS、SPSS形式

• 統計処理ソフトのSASやSPSSをお持ちの方が、そのまま利用できるような形でローデータを提供
• 変数の定義・値なども保存されているためすぐに分析作業が可能

CSV形式

ローデータを調査別のファイルに分割してCSV形式で提供

• 変数などの定義については別ファイルでの提供
• 分析したいデータを抽出し、表計算ソフトなどにデータを変換することで分析可能

R形式（希望者のみ6月より配布予定）

• マルチプラットフォーム、オープンソースのため、特別な統計処理ソフトをお持ちでなくても、分析が可能
• 各データはデータフレームとして作成してあり、R言語でそのままロードするためのファイルを提供