新製品の普及過程

3
4
今回の予定
マーケティング科学
製品ライフサイクル
Bassモデル
トライアル購買モデルの特徴
モデルの拡張の方向性
拡張Bassモデル
1.
2.
3.
新製品の普及
4.
5.
5
製品ライフサイクル
製品ライフサイクル
PLC: Product Life Cycle
PLC: Product Life Cycle
製品の市場導入から販売中止までを、
4つの期間に分類したもの
„ 各期の違い
„
金額
導入期
成長期
成熟期
衰退期
営業収益
営業収益、営業利益
„ 競争、顧客
„ マーケティング戦略
„
営業利益
時間
新製品の普及(トライアル)パターン
7
9
青:F(t) トライアル購買率の累積
赤:f(t) 各期のトライアル購買率
トライアルモデルの活用方法
„
1
„
究極的な普及率
„
0.6
0
„
市場導入後の経過時間
予測
Bassモデルの定式化
F(t) t期までの累積トライアル購買率
f(t) t期のトライアル購買率
= rp ( p + q ) e
(p + qe
Bassモデルによる
各期のトライアル購買率
0.06
イミテータ
0.05
f (t ) = p × r (1 − F (t )) + qF (t )× r (1 − F (t ))
= r ( p + qF (t ))(1 − F (t ))
2 − ( p + q )t
14
„
)
− ( p + q )t 2
0.04
„
„
0
イノベータ
市場導入後の経過時間
„
1
p
log
p+q
q
q×F(t)
q 模倣パラメター
まだ実際にトライアル購買していないイミ
テータのうち、一定の割合が、各期にトラ
イアル購買する
„
qF(t)×r{1-F(t)}
18
⎛
⎞
q
F (t ) = r (1 − e − ( p + q ) t ) ⎜ 1 + e − ( p + q ) t ⎟
p
⎝
⎠
T* = −
0.01
„
p×r{1-F(t)} ただし
F(t) t期迄の累積トライアル購買率
累積トライアル購買率 F (t)
およびピーク時点 T *
内的影響は、
累積トライアル購買率に比例する
„
まだ実際にトライアル購買していない
イノベータのうち、一定の割合が、
各期にトライアル購買する
„
17
„
p 革新パラメター
0.03
0.02
15
イミテータ
外的影響は、時間に関して一定
„
外的影響によってタイミングを決定
„ イミテータ(imitator、模倣的採用者)
„ 内的影響によってタイミングを決定
16
長く(リピート購買)
イノベータ
„
外的影響 マス広告など
内的影響 既にトライアル購買した消費者に
よってもたらされる好意的なクチコミなど
Bass, Frank M. (1969),
“A New-Product Growth Model for
Consumer Durables,”
Management Science, 15.
市場導入後の経過時間
最適な新製品マーケティング戦略は?
「何がトライアル購買するタイミングに
影響を与えるか」という事に関する、
潜在的トライアル購買者の分類
„ イノベータ(innovator、革新的採用者)
いつか必ずトライアル購買する消費者が
全市場に占める割合
トライアル購買するタイミングに与える
影響としては、次の二つが考えられる。
„
0.2
イノベータとイミテータ
究極的普及率は r <1
立ち上がりを
はやく
13
Bassモデルの仮定
„
0.4
0
12
„
0.6
制御
„
高く
0.8
トライアル率(や売上)は今後、どの様に推移
するのか?
„ マーケティング変数を動かすとトライアル率
はどう変化するのか?
0.2
Bassモデルの紹介
1
どの様な変数がトライアル率に影響を与える
のか?
„
0.4
„
望ましい普及パターン
推定
0.8
„
10
19
Bassモデルの特徴
革新・模倣パラメターの値を
変化させることにより、
多様な普及パターンに対応が可能
„ 膨大な適応事例
„
„
„
特に耐久消費財、科学技術・・・
膨大な関連研究
20
21
Bassモデルによる普及パターン
Bassモデルによる普及パターン
(革新パラメタ<模倣パラメタ)
(革新パラメタ>模倣パラメタ)
22
23
Bassの一般化モデル (GBM)
しかし
1
„
1
0.8
0.8
0.6
0.6
0.4
0.4
Bass et al., 1994
Bassモデルには、広告や価格等の
パラメターがないので、制御、すな
わちマーケティング戦略の立案には
利用できないのではないか?
„
Bassモデルに価格 Pr(t) と広告 Ad(t) の
影響を考慮したモデル
h (t ) =
0.2
Pr' ( t )
Ad ' ( t ) ⎪⎫
⎪⎧
= { p + qF ( t )} ⎨1 + β1
+ β2
⎬
Pr
t
Ad ( t ) ⎪⎭
()
⎩⎪
0.2
0
0
市場導入後の経過時間
市場導入後の経過時間
Parfitt & Collins モデル
24
25
価格や広告の効果の逓減性も考慮し
ている
„ 価格や広告の推移が指数分布に従っ
ている場合、GBMはBMに一致する
„ 最適な価格・広告戦略を導出すること
ができる
1600
1
1400
1000
600
0
0
5
10
市場導入後の経過時間
あなたのキスを数えましょう / 小柳ゆき
8000
80
40
7000
70
35
6000
60
5000
50
4000
40
3000
30
10
2000
20
5
1000
10
0
0
25
20
10000
15
5000
99
/0
2
99
/0
3
99
/0
3
99
/0
3
99
/0
3
99
/0
3
99
/0
4
99
/0
4
99
/0
4
99
/0
4
99
/0
5
0
累積売上(1万枚)
0
売上(10枚)
累積売上(1万枚)
T max
0
15
29
99
/1
99 0
/1
99 0
/1
99 1
/1
99 2
/1
00 2
/0
00 1
/0
00 2
/0
00 3
/0
00 3
/0
00 4
/0
00 5
/0
00 5
/0
00 6
/0
00 7
/0
7
15000
DP (T max , Pr ( t ) ) = ∫
200
45
30
最適価格戦略のパターンはf(t)と類似
„ 内的影響q が大きい場合
„
„
„
400
Memory 青春の光 / モーニング娘。
20000
最適な価格戦略
800
28
25000
DP: 粗利益の一定期間にわたる割り引か
れた価値
„ 最適戦略 = DPを最大化する戦略
„
λ=0.9
λ=0.8
λ=0.6
1200
27
最適な戦略 (optimal strategy)
(市場導入時の価格を1とする)
„
売上(10枚)
26
指数分布に従う価格の推移
GBMの特徴
f (t )
1 − F (t )
{Pr ( t ) − c} N f ( t ) e
− wt
dt
市場浸透戦略 (penetration strategy)
内的影響q が小さい場合
„
上層吸収戦略 (skimming strategy)