プッシュ型メディアによる広告 2012/10/15 情報管理論 企画のための情報分析 川村洋次 教科書ページ 経営情報論

データ集計例（１） 男女別あべ天頻度 沿線別あべ天頻度 よく行くショッピング施設とその理由 よく行く飲食施設とその理由 コンテンツとは データ集計例（１） 2012/9/20 男女別あべ天頻度 沿線別あべ天頻度 よく行くショッピング施設とその理由 よく行く飲食施設とその理由 よく行く映画等施設とその理由 あべ天以外のよく行くショッピング地域とその理由 あべ天以外のよく行く飲食地域とその理由 あべ天以外のよく行く映画等地域とその理由 あべ天に欲しいサービスジャンル（訪問頻度別） 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 2

データ集計例（２） 回遊ルートと滞在時間 回遊への影響度 休日にやっていること（あべ天頻度別） 男女別欲しい情報 2019/4/9 コンテンツとは データ集計例（２） 2012/9/20 回遊ルートと滞在時間 回遊への影響度 休日にやっていること（あべ天頻度別） 男女別欲しい情報 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 3

コンテンツとは データ集計例：男女別あべ天頻度 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 4

コンテンツとは データ集計例：沿線別あべ天頻度 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 5

コンテンツとは データ集計例：よく行くショッピング施設 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 6

コンテンツとは データ集計例：よく行く飲食施設 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 7

コンテンツとは データ集計例：よく行く映画等施設 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 8

コンテンツとは データ集計例：あべ天以外ショッピング 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 9

コンテンツとは データ集計例：あべ天以外飲食 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 10

コンテンツとは データ集計例：あべ天以外映画等 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 11

コンテンツとは データ集計例：あべ天に欲しいサービス 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 12

コンテンツとは データ集計例：回遊ルートと滞在時間 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 13

コンテンツとは データ集計例：回遊への影響度 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 14

コンテンツとは データ集計例：休日にやっていること 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 15

コンテンツとは データの集計例：男女別欲しい情報 2012/9/20 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 16

データの分析 集計結果の横並び 再集計 集計結果を横並びに（できればプリントアウト）し、全体的に何が言えるのかを考える コンテンツとは データの分析 2012/9/20 集計結果の横並び 集計結果を横並びに（できればプリントアウト）し、全体的に何が言えるのかを考える 集計結果を横並びにし、一番重要なのは何かを抽出する 再集計 一番重要なことを軸に、データを集計し直す より具体的な集計を行う それらの集計から法則性を抽出する 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 17

データ分析例（１） 顧客の生活パターン あべ天が通学経路にある23人、通学経路にない145人 訪問頻度 沿線別 コンテンツとは データ分析例（１） 2012/9/20 顧客の生活パターン あべ天が通学経路にある23人、通学経路にない145人 訪問頻度 月1回以上23％、月1回程度16%、2~3カ月に1回程度30％、1年に1回程度21％、それ以下10％ 月1回以上は女性の方が多い 沿線別 JR阪和線、近鉄南大阪線、地下鉄谷町線の人はあべ天に頻繁に行く 近鉄大阪・奈良線、JR大阪東線、南海線の人はあべ天に一定割合行く JR神戸・京都・宝塚線、阪急・阪神線の人はあべ天に行かない 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 18

データ分析例（２） あべ天地域の魅力 人気のある施設 回遊ルート ショッピングはミオ、飲食はキューズモールに人気がある コンテンツとは データ分析例（２） 2012/9/20 あべ天地域の魅力 人気のある施設 ショッピングはミオ、飲食はキューズモールに人気がある 美術館・動物園はほとんど行かない 回遊ルート キューズモールとミオを中心として、ハルカスなどを回遊するルートが一般的 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 19

データ分析例（３） あべ天以外の地域の魅力 人気のある地域 あべ天に欲しいサービスジャンル コンテンツとは データ分析例（３） 2012/9/20 あべ天以外の地域の魅力 人気のある地域 ショッピング・飲食・映画等において、梅田、なんば・心斎橋の地域に行く人が多い 理由は、好きな店舗・品揃えなど（Product）と通学経路で行きやすい（Place）が半々 あべ天に欲しいサービスジャンル あべ天に欲しいサービスジャンルとしては、アミューズメント、専門ショップ、スポーツ、エンタテインメントなど 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 20

データ分析例（４） その他 休日の過ごし方 欲しい情報 ショッピング・食事・家にいるなど、あまり参考になる意見は収集できなかった コンテンツとは データ分析例（４） 2012/9/20 その他 休日の過ごし方 ショッピング・食事・家にいるなど、あまり参考になる意見は収集できなかった 欲しい情報 ショッピングと飲食に関わる情報が欲しいという割合は50~60％であるが、イベント、見どころ、遊び方、クチコミ、リアルタイムなどの情報も欲しいという割合はそれなりにある 女性の方がショッピング・飲食以外の情報を欲しがる傾向がある 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 21

データ分析例（５） 現状 今後 大学生があべ天を訪問するのは、キューズモールとミオ周辺にとどまり、ショッピング・飲食の街という位置づけ コンテンツとは データ分析例（５） 2012/9/20 現状 大学生があべ天を訪問するのは、キューズモールとミオ周辺にとどまり、ショッピング・飲食の街という位置づけ 梅田、なんばに比較し、積極的に訪問するという魅力は乏しい 今後 梅田、なんばと差別化を図ることが必要 サービスジャンルとしては、アミューズメント、専門ショップ、スポーツ、エンタテインメントなどの取り込み 回遊ルートをキューズモールとミオだけでない施設に広げる 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 22

報告書の作成－添付資料３参照 抽出した重要なこと・法則性を報告書としてまとめる 作成目次例 結論を簡単にまとめる コンテンツとは 報告書の作成－添付資料３参照 2012/9/20 抽出した重要なこと・法則性を報告書としてまとめる 結論を簡単にまとめる 法則性をわかりやすく図（グラフ）にまとめる 途中の集計結果をアピールしない 作成目次例 １．アンケート対象者 ２．対象者の概要 ３．あべ天の魅力 ４．あべ天以外の地域の魅力とあべ天に欲しいこと ５．まとめ 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 23

企画のために足りない情報がある 地域活性化を果たした先行事例 あべ天の状況 今後のあべ天 発想のためには有効、ただし、そのままのコピーはダメ コンテンツとは 企画のために足りない情報がある 2012/9/20 地域活性化を果たした先行事例 発想のためには有効、ただし、そのままのコピーはダメ あべ天の地域特性にマッチさせる あべ天の状況 あべ天の施設等で（隠れた）目玉になりうる施設やサービスはないか あべ天の施設をうまく連携する（組み合わせる）ことはできないか、新しいストーリーが描けないか 今後のあべ天 自らが描く新しいサービス 2019/4/9 教科書ページ コンテンツビジネス論 24