アンケートと行動データを組み合わせることで、隠れた嗜好を明らかにする方法をご紹介します。これにより、人々が「好きだ」と回答する内容だけでなく、その瞬間に彼らの関心を真に惹きつける要素が何であるか、そして異なる層のオーディエンスが驚くほど異なる反応を示す実態が浮き彫りになります。
Table of Contents
人はなぜあるピザメニューを別のメニューよりも選ぶのでしょうか？それは料理そのものの味なのか、それともブランドが醸し出す雰囲気なのか？その答えを探るため、私たちはアイトラッキング調査を実施しました。その結果は、あなたを驚かせるかもしれません
当社は、自社のリモートデータ収集プラットフォームを活用して、社内でリモート行動調査の模擬実験を実施し、iMotionsの従業員に参加してもらいました。これにより、リモート調査の実施現場の様子をご覧いただけるようにしました。従業員は、各自のパソコンとウェブカメラ、マイクを使用して、参加する日時や場所を自由に選ぶことができました。
はじめに
本調査では、「イル・マルテッロ」（「ハンマー」の意。当社の創業者兼CEOであるピーターは、よくハンマーの話をします）という架空のピザレストランを想定しました。この架空のピザ会社が、自社のメニューや動画広告の効果をテストしたいと考えているという設定です。
- メニューについて：彼らは、「自分でピザを組み立てる」方式にするか、あらかじめ用意されたピザのリストから選ぶ方式にするか、どちらにするか検討していた。
- 動画広告：彼らは、どの広告が視聴者の関心を引き、どのような層に響いているのかを把握することに興味を持っていた。
本研究をA/Bテスト形式で実施できるよう、2種類のメニューと2本の動画広告を作成しました。これらのメニューと動画広告は、以下の「刺激」セクションに掲載されています。
この遠隔データ収集（RDC）調査は、アンケート調査と以下のような遠隔行動調査ツールを組み合わせることの有効性を示すことを目的として設計されました：
刺激
アンケート
参加者は3つのアンケートに回答しました。これらは、iMotions Coreに組み込まれている「Advanced Study Builder」を使用してiMotions上で作成されました。
人口統計
性別、育った場所、他の大人や子供と同居していたかどうか、そして通常の1週間の生活がどれほど忙しかったかについての質問。
食欲
参加者に、現在の空腹感を評価してもらい、最後に食事をしたのがいつかを報告してもらいました。
ピザの好み
アンケートでは、トッピングやピザを食べる頻度、テイクアウトを利用するかどうかについて質問しました。また、食物アレルギーや不耐症についても尋ねました。
メニュー
これらのメニューは、静的刺激の例として用いられた。両方のメニューは、すべての被験者に提示された。
動画広告
その動画広告は、動的な刺激の一例でした。
広告1：ある広告では、人々がグループでピザを食べる様子が映し出され、ナレーターがピザの持つ社交的な側面について語っていました。さまざまな場面で人々がピザを分け合い、概して明るい表情を浮かべている様子が描かれています。
広告2：もう一つの広告は利便性に焦点を当てており、料理を作る場面や、人々が日常の用事をこなす様子（食料品の買い物、冷蔵庫の中を覗く、階段を上る、渋滞中の車など）が描かれていました。これらの場面には個人しか登場せず、誰も特に嬉しそうには見えませんでした。
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インサイトの事例
このような研究から得られる知見の例を3つご紹介します。また、今後の研究や分析の参考となるような提案もいくつか掲載しています。
目次
生体認証はアンケート回答に深みを与える
アンケート調査は、参加者や消費者の意図や好みを理解するのに役立ちます。それらは、回答者の考えや感情に関する明確な情報を提供してくれます。参加者の回答と実際の行動を比較することで、彼らの体験についてより詳細な洞察を得ることができます。
例
：本調査において、ある参加者は、利便性と原材料を強調した動画広告を好んだと報告した。
「ピザ作りの工程についてもっと詳しく描かれていて、前作の『みんなでくつろごう』という雰囲気よりも、こちらの方が面白くて食欲をそそられました。」
その特定の動画広告では、ピザ作りの工程（生地を伸ばす、玉ねぎを刻む、チーズをすりおろす、ソースを塗る）を描いたシーンは、広告全体のわずか35%を占めるに過ぎなかったが、この参加者には強い印象を残した。
色の波形は、被験者の吸気と呼気を示しています。 中央の紫色の線は呼吸数（1分あたりの呼吸回数）を示しています。数値が高いほど呼吸が速く、その人の覚醒度が高いことを示します。下部には動画のシーンが表示されています。緑色のバーは、広告内で料理の準備が行われていたタイミングを示しています。3つの視覚化図すべてに表示されている薄緑色の四角形は、視覚的な補助として機能しています。
この参加者の呼吸データを見ると、玉ねぎを刻む場面から始まり、CMの最後まで続く料理の準備シーンに合わせて、呼吸数が増加していることがわかります。
この呼吸データは、ピザ作りに関するシーンを好んだという回答者の回答を裏付けています。もし本調査が効果的な広告のアイデアを考案することを目的としているのであれば、この参加者と同様の顧客層に対しては、ピザ作りに関連するシーンをより多く盛り込むことが有効な戦略となるでしょう。
A/Bテストにおいて、アンケート調査を超える方法
調査の結果、参加者の中で、明らかに人気ナンバーワンの広告があったことが分かりました！
イル・マルテッロはこの広告を、より社会的なテーマに焦点を当てて制作したため、人々がこの広告を気に入ったのはその社会的な側面だったと推測しているのかもしれない。
なぜこの広告の方が好評だったのでしょうか？
これらは、遠隔データ収集を用いて検討できる研究課題の例です。
- おそらく、参加者たちは、人々が一緒にピザを楽しんでいる様子を見るのが好きだったのでしょう。アイトラッキングや表情分析を活用すれば、各広告に登場する顔を見た際に、参加者の顔に没入感が表れているかどうかを確認できるでしょう。
- この広告には9枚のピザが写っており、もう一方の広告には1枚（そして最後にピザの箱がいくつか）が写っていました。この広告の視線追跡データを確認すれば、視聴者が広告内のピザに注目していたかどうかがわかります。
- このCMには、人々がビールを飲んでいるシーンも数多く登場していました。おそらく、視聴者はピザよりもビールの方に注目していたのでしょう。これもまた、アイトラッキングを使って検証することができるでしょう。
- おそらく、この広告には参加者の覚醒に影響を与えたシーンがより多く含まれていたのでしょう。また、両方の広告における呼吸データを分析し、前述の別の広告における被験者の場合と同様に、どのシーンが覚醒の変化を引き起こしたかを確認することもできます。そうすれば、どちらの広告に刺激的なシーンがより多く含まれていたかを比較することができるでしょう。
直接聞いてみたらどうですか？
ご安心ください、私たちも調査しました！アンケートでは、お気に入りの広告を選んだ理由を記入できる自由記述欄を設けました。
回答内容に含まれる言葉に基づき、回答を「内省」と「評価」に分類しました。回答の中で自分自身について言及している場合は「内省」とし、そのような表現が含まれていない場合は「評価」としました。以下に、実際の回答例をいくつか示します。
内省
- 「ピザが焼かれている様子が映ってる、それがいいね」
- 「最初の広告の方が共感できました。2つ目の広告のように慌ただしい状況よりも、あちらのシチュエーションの方が自分らしく感じられたからです。うちの家族にとって、ピザはたいてい計画して食べる食事ですから。」
- 「どちらもうまくいっていると思います。」
- 「これは私自身の状況に当てはまります。料理をする気がないときはいつもピザを買いますが、最初の広告で挙げられていたような『前向きな』動機からではありません。」
評価
- 「どちらの広告も何かが欠けており、（最後のロゴを除けば）そのレストランとのつながりを感じさせるというよりは、ごくありふれたものになっています。」
- 「具材だけでなく、焼き上がったピザも紹介しました」
- 「ピザを食べて笑顔になる人々」
- 「より共感しやすく、選ばれたイメージもまた共感しやすいものでした――例えば、若い世代や有色人種など……」
ソーシャル広告を好んだ多くの人々は、考察を述べるのではなく、評価を下していました。彼らは、自分個人にとってどの広告がより大きな効果をもたらしたかを共有するのではなく、一般的にどの広告が最も成果を上げると考えるかを報告していました。
こうした場面で、無意識の指標が非常に役立ちます。
- 呼吸数の変化から、どの広告やどのシーンが最も興奮を誘ったのかが推測できるかもしれない。
- 表情分析データを活用すれば、どのシーンが最も視聴者の関心を引いたかを確認できる。
- アンケート質問の代わりに音声分析を活用すれば、各広告について話す際の話し方のトーンに関する情報を収集することもできたでしょう！
生体認証データをアンケート回答と照合する
「データをセグメント化する」とは、参加者をグループに分け、それぞれの生体データを比較できることを意味します。例えば、ある地域で育った人々と別の地域で育った人々のデータを比較することができます。また、子供と同居している人々と、そうでない人々を比較することも可能です。
効果的な戦略としては、人口統計に関する質問を、利用可能な広告ターゲティングの選択肢と整合させることです。性別で広告をターゲティングできる場合は、回答者に性別を尋ね、データを性別ごとに分析できるようにしましょう。そうすることで、調査結果を戦略の策定に活かすことができます。
以下は、本調査における人口統計調査データの一部をまとめたものです。これは、データをセグメント化するために使用できた可能性のある分類例を示しています。
例：子供がいる場合といない場合
例えば、イル・マルテッロ社が子供連れの消費者をターゲットにしようとしているとします。同社は、子供連れの参加者が、子供が登場するシーンにおいて、より注意を向けるかどうかを知りたいと考えています。そこで、子供や家族が登場するシーンをより多く盛り込んだ広告を作成することを検討しています。
ソーシャル広告の中から、子供、大人、ピザが登場する2つの異なるシーンを選びました。グラフは、子供と同居していると回答した参加者（オレンジ）と、子供と同居していない参加者（青）の視聴傾向を比較したものです。これは、アンケートの回答に基づいてデータをセグメント化した例です。提示されているデータは、各グループの平均値を表しています。
問題：このデータから、イル・マルテッロについては一長一短の結果が得られた。最初の
シーンでは、子供がいる参加者は子供2よりも子供1の方を長く見ていた。子供がいる参加者は、子供がいなかった参加者と比べて、子供たちを見る時間が長かった。また、子供がいる参加者は、子供がいなかった参加者と比べて、テーブルの上のピザを見ることに興味を示していた。
2番目のシーンでは、子供連れの参加者は、子供を連れない参加者よりも子供の方を多く見ていました。一方、子供を連れない参加者は、子供を連れない参加者よりもピザの方を多く見ており、これは前のシーンで見られた傾向とは逆の結果でした。
解決策：どこまで進みたいかを選択してください
イル・マルテッロ社は、子供や家族が登場するシーンに対して、こうした参加者が一貫して異なる反応を示すという明確な証拠がないため、子供連れの潜在顧客をターゲットにした個別の広告を作成する価値はないと判断する可能性がある。
また、なぜその場面に対する反応が異なっていたのかを調べるために、さらに調査を進めることもできる。
- 音声について：ナレーターはシーン1で「子供たちとの思い出を作るために」と、子供について明確に言及しています。シーン2では、「ピザを注文するだけ」と述べています。今後の実験として、映像の順序を入れ替えつつ、音声はそのままにするように動画を編集してみるのも一案でしょう。
- 前の場面：シーン1の場合、前の場面ではバレリーナたちが床に座ってピザを食べている。シーン2の場合、前の場面では男性たちがテレビの前でビールを飲みながらピザを食べている。場面を切り替えることで、前の場面が、選択されたシーンに対する反応にどのように影響しているかをより深く理解できるだろう。
- 閲覧順序：このデータは、参加者がこの広告を初めて閲覧した時点のものです。2回目の閲覧のみ、あるいは2回の閲覧の平均値のみを分析して、同様の傾向が見られるかどうかを確認するのは比較的簡単でしょう。
- 別の比較として：この問題を徹底的に解明するためには、子供がいる参加者が、子供が登場する場面と登場しない場面に対して、それぞれどのように反応したかについても調べる必要があるだろう。
結論
アンケート調査と生体認証を組み合わせることで、より精緻で強力な分析が可能になります。生体認証はアンケート回答に深みを加え、研究者がデータをより深く掘り下げるのに役立ちます。一方、アンケート調査は、研究者が生体認証データから実用的な知見を引き出すのに役立ちます。
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舞台裏：書斎の作り方
スタディビルダーを使えば、複雑さを損なうことなく、簡単にスタディを設計できます。このスタディビルダーはiMotions Coreに搭載されているため、リモートデータ収集プラットフォームおよびすべてのiMotions Labsの一部となっています。
Flow Designerでは刺激を追加でき、刺激のインポートや整理を行うことができます。
このサンプル研究への刺激の追加
- キャリブレーション：ウェブカメラを用いたアイトラッキングを行う予定だったため、調査の開始時と終了時にキャリブレーションの手順を設けた。
- メディア：このオプションを使用して、メニューと動画広告をインポートしました。また、動画のカウントダウンも数字の画像としてインポートしました。
- アンケート：このツールを使用して、参加者への説明資料を作成しました。説明用の「スライド」はすでにPowerPointで作成していたため、それらを画像としてアンケートツールにインポートしました。これにより、画像上に「次へ」ボタンが表示され、参加者が自分でスライドを進められることが一目でわかるようになりました。
ブロックの設計
本研究では、ブロック設計を用いて研究を構成した。
「アンケートブロック」：このブロックは、単に整理のために作成されたものです。ここには、すべての参加者に常に同じ順序で表示された2つのアンケートが含まれています。より複雑なブロックを扱う場合、他のブロックを非表示にすることで、複雑な研究デザインでも理解しやすくなります。
メニューブロック：ここでは、ブロックの中にさらにブロックを配置しました。各メニューの後に、参加者が何を注文するか尋ねる対応するアンケートが続き、これを1つのブロックにまとめました。メニューの種類ごとに1つのブロック（「メニュー選択ブロック」と「メニュー作成ブロック」）を用意しました。これにより、アンケートが常に正しいメニューの後に表示されるようになります。
その後、これらのブロックは「メニューブロック」に配置されました。「メニューブロック」はランダム表示に設定されており、各参加者が最初に「メニュー選択ブロック」か「メニュー作成ブロック」のどちらを見るかがランダムに割り当てられます。どちらのブロックも表示される点は変わりません。
もし、参加者が一方のメニューのみ（両方ではなく）を見るように調査の方法を変更したい場合は、Study Builderで異なるフローを作成することができます。
動画広告ブロック：次のブロックは動画広告に関するものでした。各広告の前には、説明文とカウントダウンを表示しました。各参加者は、カウントダウンを挟んで、各広告を2回続けて視聴しました。「メニューブロック」と同様に、順序をランダム化し、参加者の約半数は「広告1」の後に「広告2」を、残りの半数は「広告2」の後に「広告1」を視聴するようにしました。両方の広告を2回ずつ視聴した後、どちらが好みかを尋ねました。
高度な調査
本調査で提示した3つのアンケートは、「Advanced Survey Builder」で作成されました。iMotions Coreではサードパーティ製のアンケートツールとの連携も可能ですが、今回の目的においては、必要な機能はすべて既に備わっていました。
Advance Surveyは、非常に柔軟な設定が可能です。私たちは、アンケートの表示形式をカスタマイズして表示することにしました。各質問について、質問の種類（ここに表示されているメニューから）を選択できます。質問名はデータ上の「質問ID」を決定しますが、質問タイトルは回答者にとってより分かりやすい表現となります。 各質問について、必須とするかどうかを設定できます（また、回答者がその質問をスキップしようとした場合のエラーメッセージをカスタマイズすることも可能です）。回答選択肢や質問のレイアウトもカスタマイズできます。
JSONファイルをインポートすることも可能です。この調査を最初に構築した際、パイロット調査を実施しました。その初期のパイロット調査では、すでにいくつかのアンケートを用意していました。最終的な調査を作成する際、パイロット調査からJSONファイルをエクスポートし、それを最終的な調査にインポートして、必要と思われる微調整を加えました。
アンケートにロジックを追加することができます。 今回のアンケートでは、回答者に「同居している人数」を尋ねました。一人暮らしと回答した場合、組み込みのアンケートロジックにより、同居者に関するそれ以降の質問はスキップされました。また、子供と同居していないと回答した場合は、子供に関するそれ以降の質問は表示されませんでした。最終的にエクスポートされたデータにはエラーメッセージは表示されず、該当するセルには「EMPTY FIELD」というテキストが入力されていました。これにより、アンケートからエクスポートされたデータの分析が格段に容易になります。
刺激の概要
刺激の表示順序を設定すると、「刺激の概要」画面で、各刺激を自動または手動で切り替えるか、提示時間をどの程度にするか、また各刺激の表示中にウェブカメラ録画、画面録画、マウス操作の録画を行うかどうかを決定できるようになりました。
例えば、指示文の場合、参加者が指示文を読み理解する速度に合わせて、いつ次に進むかを選択できるようにするのが理にかなっています。ビデオのカウントダウンについては、各数字の画像を1秒間表示するように設定し、カウントダウンが自動的に進むようにしました。
データに圧倒されないようにし、処理時間を短縮するため、一部の録画オプションを無効にすることにしました。例えば、説明中はウェブカメラや画面の録画、マウスの動きの追跡は重要ではないと判断しました。また、参加者が動画を見ている間も、マウスの動きを追跡する必要はありませんでした。
調査データをiMotions Cloudにアップロードした後、iMotionsの従業員に参加用リンクを送信しました。参加を希望する従業員は、各自のパソコンを使って、好きな時間に、好きな場所で調査に参加しました。
