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大ヒット映画を主な題材とし、『おくりびと』や『ALWAYS 三丁目
の夕日』『アバター』などを数理モデルで分析、その結果、得られ
た洞察をまとめています。
土井はアマゾン時代、400冊ほどのベストセラーを分析し、その売
れ方にどんな特徴があるのか、グラフや数値を用いながら分析しま
したが、本書で示された数理モデルには、あらゆる商品に通じる
「ヒットの法則」が隠されています。
なぜ「コアなファン」だけでは売れないのか、仕掛けられたクチコ
ミが機能しないのか、商品説明だけでは売れないのか…。
理論よりも雄弁に、本書のデータがその理由を物語っています。
本書によると、大切なのはクチコミよりも人が話題にしているのを
見聞きする「間接コミュニケーション」であり、また、商品説明よ
りも大切なのは「周辺話題性」です。
人間は自分が知らないことに対する知りたい知りたい願望が強く、
特にマスコミの人間ではなおさらです
人々の関心は、公開日あるいは発売日に向けて急激に高まり、そし
て公開あるいは発売とともに、徐々に減衰していきます
「コアなファン」だけで大ヒットになるのは不可能
「コアでない人たち」がどのようにして観る映画を決めるのかを知
ること、それが映画を大ヒットにするために必要なこと
◆人が映画を観に行くのには3つの要素がある
1.広告やテレビ番組での紹介情報
2.知人から薦められる
3.街中で評判・街中の噂
人々の心に長く残る広告・宣伝を狙うなら、1つ1つは1日か2日
で効果が消えてしまうので、時系列的にどのように広告・宣伝を続
けていくかが宣伝戦略上重要
映画の超大ヒットなどを見ると、間接コミュニケーションが決定的
な役割を果たしていて、場合によっては従来から「クチコミ」と言
われている部分の効果はそれほど大きくない例もあります
売る側からクチコミを仕掛ける「クチコミマーケティング」には限
界がある
売る側が仕掛けるクチコミはどうしてもソースが1つになってしま
いますから、その意味では大規模な間接コミュニケーションとして
盛り上がりにくい
メッセージの一貫性がヒットの鍵を握る
1つはいかに同じことを語らせるかという「共鳴性」という軸です。
それともう1つは「周辺話題性」という軸です。映画作品だけを語
るのではなく、その周辺にある「語りたくなる要素」をいかに発生
させるかがポイント
「映画自体の評価は決して悪くないこと」と「エリカ様という強烈
な個性による周辺話題性」を考慮すれば、映画を成功させるために
は沢尻エリカは謝罪するべきではなかった
「言いたい病」「聞きたい病」の本質をとらえて、その病気を味方
につけることがCGMマーケティング成功の必須事項
話題を切らさないマーケティング施策が重要
◆目次◆
序章 大ヒットを数式で予測する大胆な試み
第1章 ヒット現象を数理モデルで数式化する
第2章 映画の分析と予想シミュレーション
第3章 ヒットの話題共鳴分析で観客インサイトをつかむ
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ヒット作(主に映画)のブログの書き込み推移と興行収入が、大ヒットの方程式のモデルと類似しているケースを紹介している。
でも、このモデルのように口コミを生み出す方法論は得られない。
戦略を立てる場合に、目指すモデルとして目標値設定には役立つ本。
もしくは、新規プロジェクトの必要性を社内で説得するときに、成功事例のとして紹介するのに役立つ本。
ツイッター繁盛論とかと併読したいかな。併読本が、今はすぐに思いつかないけど。
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【BBM紹介記事】
人間は自分が知らないことに対する知りたい知りたい願望が強く、
特にマスコミの人間ではなおさらです
人々の関心は、公開日あるいは発売日に向けて急激に高まり、そし
て公開あるいは発売とともに、徐々に減衰していきます
「コアなファン」だけで大ヒットになるのは不可能
「コアでない人たち」がどのようにして観る映画を決めるのかを知
ること、それが映画を大ヒットにするために必要なこと
◆人が映画を観に行くのには3つの要素がある
1.広告やテレビ番組での紹介情報
2.知人から薦められる
3.街中で評判・街中の噂
人々の心に長く残る広告・宣伝を狙うなら、1つ1つは1日か2日
で効果が消えてしまうので、時系列的にどのように広告・宣伝を続
けていくかが宣伝戦略上重要
映画の超大ヒットなどを見ると、間接コミュニケーションが決定的
な役割を果たしていて、場合によっては従来から「クチコミ」と言
われている部分の効果はそれほど大きくない例もあります
売る側からクチコミを仕掛ける「クチコミマーケティング」には限
界がある
売る側が仕掛けるクチコミはどうしてもソースが1つになってしま
いますから、その意味では大規模な間接コミュニケーションとして
盛り上がりにくい
メッセージの一貫性がヒットの鍵を握る
1つはいかに同じことを語らせるかという「共鳴性」という軸です。
それともう1つは「周辺話題性」という軸です。映画作品だけを語
るのではなく、その周辺にある「語りたくなる要素」をいかに発生
させるかがポイント
「映画自体の評価は決して悪くないこと」と「エリカ様という強烈
な個性による周辺話題性」を考慮すれば、映画を成功させるために
は沢尻エリカは謝罪するべきではなかった
「言いたい病」「聞きたい病」の本質をとらえて、その病気を味方
につけることがCGMマーケティング成功の必須事項
話題を切らさないマーケティング施策が重要
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■ヒットの法則
①賛否の分かれる作品はヒットする。
②アバターのヒット要因は「感覚に訴求した新しい映像体験によって、映画を超えた3Dアトラクションとなったこと。
③渋滞の対策。会場までの道のりは〇〇が楽しいなど、駐車場から会場までの遠さの時間を逆にプラスに。
④話題を切らさないマーケティング。
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現象を数学モデルで表しているのは興味深いが、あくまで数式に当てはめていて、シミュレーションという感じはないのが、ちょっと残念な気がする。
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実務家と研究家が共著で、ヒット商品の要因を数学的に解析することを目指した実験的著作。
本著では、対象商品をほぼ映画に限定しながら以下の数式でヒットを発売からの時系列で分析している。
「観客動員数=ブログ書き込み数=広告・宣伝・報道×口コミ×間接口コミ(噂)×商品力」
著者はモデルの信頼性を力強く信じているが、誰が見ても怪しいのは一目瞭然笑
モデルの妥当性はさておき、新製品ヒット要因を偶然とするのではなく、科学的に考えんとする試みは歓迎したい。
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「ソーシャルメディアのクチコミ効果を数式化する」という魅力的なサブタイトル!それだけ。効果測定でもなんでもないし、数式化の根拠が浅はか。後付けの(くそ)理論でしかない。何の役にも立たない。
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試みはよいのだが。。。
私は数学が苦手だ。ましてや統計学にはトラウマがある。
末尾に実際の方程式が掲載されているが、難しすぎて使い物にならない。
これでは社会に還元していないのではないか?と思ってしまうものの、これをネットに載せられたら本を買う意味がなくなってしまうということなのだろう。
難しいところだが、実用性はない感じです。
せめて直接コミュニケーションと間接コミュニケーションの数値の導き方だけでもわかりやすく教えてくれれば。。。
理系の友人を探しに行く必要性が生じます。
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需要予測を算出する新たな数式を考案し、検証を試みる本。
マーケティングサイエンスに興味があるので、そこそこ楽しめたが、自分の理論をひたすら主張する内容には、少し懐疑的になる。やはり既存の理論との比較等の客観的な視点もないと説得力は出ないものだ。
題名に誘われて購入した多くの読者の書評はもっと辛辣だが、題名だけみると一般的なマーケティングの本と思うからだと思われ、題名の付け方ももう一工夫が必要であった、と思われる。
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最近、鳥取大学の研究チームが考案した映画のヒット現象を予測する数理モデルに関する報道がありました。
この数理モデルに興味を感じて少し調べた所、本書の著者の一人で数理モデルを考案した鳥取大学教授・石井晃氏のブログによると、上記報道で取り上げられた英物理学会誌「ニュー・ジャーナル・オブ・フィジックス(New Journal of Physics)」へ投稿した論文は、2010年に発行された本書の内容及び本書出版後の研究成果をまとめたものとの事。
そこで、本書を読んでみました。
構成は、序章から7章までと付録(数理モデルをその構築方法から解説)からなり、
序章でヒットを予想する数理モデルが誕生した経緯の説明と「数理モデルとは何か?」と言うテーマで簡単な解説を行い、
1章では「ヒット予想の数理モデルはどの様な考えに基づいて考案されたか」を解説。
続く2章では実際に「ダ・ヴィンチ・コード」「トランスフォーマー」「HERO」(木村拓哉主演)「どろろ」などの映画の観客動員数と数理モデルの計算結果を比較し、数理モデルの実用性を提示。
3章、4章では数理モデルの分析結果に基づき、様々な映画のヒットの理由を考察。
5章ではこの数理モデルが映画のヒット予想だけでなく地方イベントの成功予測などにも使える事を証明。
6章ではインターネットの普及により変化するマーケティングについて解説。
最終章の7章では、この数理モデルを用いたマーケティング手法の概要説明を行っていました。
アマゾンのレビューでは実用性が無いと言った低評価のものがありますが(2012年7月11日確認)、実際の所、本書の肝は数理モデルの構築過程を解説した付録部分であり、それ以外の全ては、はっきりと言えば(数理モデルが如何に役立つか等を述べた)その為の前フリみたいな感じです。
従って、この付録部分を理解するだけの数学的トレーニングを積んでいない人には、本書は余り役に立つものでは無いのかも知れません。
尚、肝心の付録部分を理解するのに必要な数学の知識レベルですが、理系学部の大学初年度で習う微積分を(その考え方だけでも)理解できていれば、付録を読み解く事はそんなに難しい事ではないのではと思います。
この場合、丁度いい感じの頭の体操になるのではないでしょうか。
ヒットを予想する数理モデルに興味をお感じで、ちょっと頭に刺激の欲しい方におすすめです。
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元TVプロデユーザーと学者が導いたヒットの方程式。
メディア業界に特化し、実際の数字から法則が見えてくる?!
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fb誕生前の話なので、研究はもっと研究が進んでいるかもしれない!?しかし、普遍的な部分はあるのだろう。電子書籍なら読み返したり、プレゼンの補足資料で使える。巻末付録の数式は???
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かなり期待して読んだが、正直がっかりであった。
本書で提唱されているモデルだが、本書内での説明だけではあまり理解できなかったが、分析結果から得られる筆者の考察があまりにも強引な印象で、初めから結論ありきの印象が拭えないし、納得もあまりできなかった。強引も強引。正直精緻な分析結果が得られているとは到底思えない。
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微分方程式に基づいてヒットの法則(と言うよりは、興業収益のシミュレーション)を説明(フィッティング)する書籍です。
観測値として使っているのはブログのデータでしたか、現在では他の指標もあると思われます。パラメータのフィッティングに何を使ったのか、二乗の項は本当に正しいのか(上限なしで良い?)、そもそもCVとかしてますかこれ?、他のモデルは考慮していない?という感じで、論文であればmajor revisionで徹底的に直させますがまぁ一般向けの書籍としては良いと思います。
微分方程式や概念に関して、説明抜きでこの程度のレベル(大学学部レベルの数学)を理解出来ない人をそもそも読書対象として考えていない気がします。最低限の数学的概念を持っている人が、興業収益シミュレーションの基礎・導入として読む本ですね。
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ヒットはどう生まれるのか?
→メッセージの一貫性がヒットの鍵を握る
話題の構造化することで顧客の隠れた本音を探る
CGMで語られてる内容、すなわち言葉や文脈に着目して様々なアプローチによってヒット要因をさぐるプロセス