マーケティング戦略の「質」の最適化：
CMM（コンシューマー・ミックス・モデリング）分析基盤
コンパス
消費者の「ブランド選択構造」を数理的に解明する独自のCMM分析基盤です。マーケティングの4Pや競合、外的要因が購買行動に与える影響を分析します。消費者理解を深め、自社の戦略の「質」を最適化します。
※COMPASSの技術の一部は、現在特許を出願中です
「消費者の声」は聞いている。
それでも、「成果」が伴わないのはなぜか？
多くのマーケティング責任者が、大量のアンケートデータやレポートを持ちながら、「なぜ売れたのか（売れなかったのか）」「どの要素が消費者の購買行動に最も寄与するのか」という問いに答えられずにいます。
顧客の「本音」と「購買動機」が見えない
「インタビューの発言と行動が矛盾する」「アンケートスコアは高いのに売上は伸びない」など、顧客自身も言語化できない"無意識"な購買動機が掴めていない。
戦略の「確実性」を支える根拠が不足している
「経験則や主観的な解釈で方向性が決まる」「仮説はあるが、それが本当に"最善の一手"なのか、客観的な裏付けがない」など、確実性の高い戦略立案ができない。
施策の「判断基準」が曖昧で、精度が落ちる
戦略の裏付けが乏しく、社内や代理店への指示が抽象的で、関係者間の共通認識が持てない。アウトプットの良し悪しの判断が曖昧となり、実行の質が低下する。
「なぜ選ばれたのか」を統計学で解き明かす。
顧客の本音を数値化し、「売上を伸ばす次の一手」を導き出す
COMPASS（コンパス）は、独自のCMM（コンシューマー・ミックス・モデリング）分析基盤を用いて、消費者のブランド選択メカニズムを解明する分析コンサルティングです。マーケティング4PやCX、ブランド資産が消費者の購買行動に与える影響を分析します。単なる集計ではなく、統計解析によって、競合からのスイッチやロイヤルティ向上に繋がる確率を算出します。
顧客の"無意識"な「購買動機」を可視化
スコアが高い項目が、必ずしも購買につながるとは限りません。COMPASSは、どの要素がブランド選択（購買）にどれだけインパクトを与えているかを数値化します。
戦略における「誰に・何を・どこで」を特定
ターゲット属性（Who）、訴求すべきメッセージ（What）、最適なタッチポイント（Where）。これらを組み合わせた勝ちパターンを導き出します。
「感覚的な議論」を「データドリブンな合意」へ
統計モデルに基づいた客観的な根拠が、社内会議や代理店ブリーフィングにおける「共通言語」となり、迅速な意思決定と確実性の高い実行を可能にします。
※COMPASSの技術の一部は、現在特許を出願中です
マーケティング戦略策定の最前線
― 「CMM」で解明するブランド選択のメカニズム
消費者のブランド選択のメカニズムを統計的に分析し、効果的な戦略設計を可能にする分析手法「CMM」について解説します。従来のアンケート調査では捉えきれなかった消費者インサイトを、CMMを用いることでどのように深掘りし、具体的なマーケティング戦略に落とし込むのか。飲食チェーンの事例を交えながら、詳しくご紹介します。
今すぐダウンロード課題に合わせて選べる2つの分析アプローチ
「選ばれる理由」と「選ばれ続ける理由」―― 目的に応じて2つのアプローチで戦略策定を支援します。
競合間での「ブランド選択」メカニズム解析：
Brand Switch 分析
競合他社の商品を購入している顧客を、自社ブランドへ「スイッチ（乗り換え）」させるための決定的な要因を特定します。
分析の視点各競合他社それぞれに対して、どの要素を強化すれば最も自社へスイッチする可能性が高まるかを分析
得られる示唆「スコアを1ポイント上げればシェアが何%アップする」といったシミュレーションが可能になり、シェア奪取のための具体的な打ち手を導き出せる
自社の「ロイヤルティ」のメカニズム解析：
Loyalty Driver 分析
「ライトユーザー」を「ミドル・ヘビーユーザー」へと育成し、離脱を防ぐためのロイヤルティ要因を解明します。
分析の視点行動だけでなく、その背景にある心理ロイヤルティが何によって形成されているかを分析
得られる示唆「スコアを1ポイント上げれば何%の顧客がロイヤル化するか」といったシミュレーションが可能になり、LTV向上に向けた打ち手を設計できる
従来のアンケート調査で陥りがちなこと
一般的なアンケート調査の場合、評点が平均や競合より高ければ良いという評価になりがちだが、それによってブランド選択率が上がるというわけではない
各項目の評点に対する現状のスナップショットの理解にはなるが、改善インパクトやそこからの予測を行ったりするなどのアクション活用には転換しづらいことが多い
統計的なアプローチで影響度合いを勘案した場合でも、回答者の異質性までは加味し切れず、具体的なアクションの示唆としては弱くなりがち
CMMコンサルティングのプロセス・分析フロー
仮説の設計からシミュレーションまで、データサイエンティストとコンサルタントが伴走し、確実なステップで成果へ導きます。
戦略整理・仮説討議
ターゲットとする相手やセグメントを明確にし、どの層にアプローチするかを決定します。競合間シェアや自社ロイヤルティ状況など、貴社マーケティングの現状や課題を整理したうえで、分析設計を行います。
データ取得・分析
「スイッチ」「ロイヤルティ」を押し上げるためのドライバー要素を構造的・数値的に把握すべく調査設計し、アスキングデータを取得、分析を実行します。
モデル構築・シミュレーション
消費者行動モデルを構築し、スイッチ率のシミュレーションを行います。このシミュレーションを通じて、各要素が消費者のブランド選択にどの程度影響を与えるかを定量的に評価します。
CMM分析アウトプット一例 特許出願中
複雑な消費者心理を、意思決定に使える「数値」と「構造」に変換して提示します。
「何を押さえれば勝てるか」を数値で特定
競合からのスイッチ／顧客をロイヤル化させるために、どの要素（4P・CX・ブランドイメージ）が最も効果的かをランキング形式で可視化します。
ここがポイント
- 「スイッチ率*」を算出するため、優先順位が明確になる
- 競合A社、B社それぞれに対して有効な「攻め方」の違いがわかる（Brand Switch分析）
*スイッチ率：アンケート回答スコアが1pt上がることによってスイッチ／ロイヤル化する人の割合
「維持すべき強み」と「攻めるべき機会」を整理
「自社の評価スコア」と「競合との差分」の2軸で要素をプロット。すでに勝っている「維持要素（重要成功要因）」と、僅差で競り合っている「成長要素」を明確にします。
ここがポイント
- 投資リソースを集中すべき要素が一目でわかる
- 「非効率な投資（すでに勝っている、または影響度が小さい）」を回避できる
ブランド選択構造の解明
消費者行動への直接的な影響だけでなく、特定のブランドイメージを経由した「間接効果」を特定。どの施策がブランド資産の構築に寄与しているかを構造的に解明します。
ここがポイント
- 「ブランドへの愛着」や「信頼」を高めるために、具体的にどの体験やメッセージが必要かがわかる
- 施策 → 意識変容 → 購買行動 という一連のメカニズムを数値化できる
競合に勝つ「訴求ポイント」を特定する
― 分析を「次の一手」に繋げるデータドリブン戦略
「競合分析がアクションに繋がらない」という課題に対し、データに基づいて勝てる「訴求ポイント」を特定する方法論を解説します。消費者が競合から乗り換える確率（スイッチ率）を算出し、投資対効果を最大化する戦略をどのように描くのか。消費財メーカーの事例を交えながら、その実践的なフレームワークをご紹介します。
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