NBDモデルとは

ビジネス、経済の世界には専門用語が多く、

初めてその世界に足を踏み入れた人は、まず飛び交う用語の意味から知らなければなりません。
売上を伸ばすためのマーケティング戦略で多く使われるNBDモデルも、専門用語の一つです。

NBDモデルは、カテゴリーの異なる商品であっても

消費者が購買に至る行動の原理は同じだということを数値化して表現したものです。
消費者が購買に至る行動の根本は、プレファレンスであると考えられています。

相対的な好感度がプレファレンスという言葉の意味ですが、

ある商品カテゴリーの中で特定の商品が選ばれる確率が

どれくらいかをNBDモデルで数値化する、という解釈になります。

　

　

　

　
例えば、缶コーヒーを買いに行ったときに

スーパーの棚には様々な缶コーヒーのブランドが並んでいますが、

日によってジョージアを選んだりボスを選んだりすることがあります。
このように多くのブランドから、ボス、ジョージアを選び購入する行動が、

プレファレンスになります。
このプレファレンスの結果をNBDモデルによって数式化します。

特定の商品ブランドが選ばれる確率（プレファレンス）がP、

その商品が何回選ばれるかの回数をrとし、Prを算出します。
全ての消費者がその商品を選んだ総数を消費者の人数で割った数値、

及び消費者が購入する確率を表す分布によって傾向を調査していきます。
NBDモデルの中で特定商品を選んだ総数を消費者の人数で割った数値をMとしていますが、

このMの数値を高める戦略がNBDモデルによるデータ化で求められています。

　

　

https://digimarl.com/syllabus/glossary-probabilistic-thinking-strategy/

確率思考の戦略論とは？マーケティングの基礎知識／デジマール株式会社

　

　

説明用の例や事例

特定の商品・ブランドが選ばれる確率・分布を数値化し、

売り上げ向上の戦略に活用することがNBDモデルです。
日常で目にする者には、定番と呼ばれるような商品・ブランドがたくさんあります。
例えば、コーラだったらコカ・コーラとペプシコーラが二大ブランドとして有名です。
少年漫画雑誌だと少年ジャンプ、少年マガジン、少年サンデーなどが知られています。

このように認知度の高い商品・ブランドの消費者の購買傾向を調査するときに、

NBDモデルは活用されています。
ある大型スーパーが、コカ・コーラとペプシコーラの消費者の購入実態を

NBDモデルによって調査しました。

　

　

　

　
コカ・コーラの1年間の平均購入回数は12回、対してペプシコーラの平均購入回数は9回と、

若干コカ・コーラが上回っています。
そして1回も購入していない人数は、コカ・コーラよりもペプシコーラの方が多い結果が出ています。

一方で、0回の人を除いた平均の購入回数はほぼ同じで、ペプシコーラに求められる戦略は

0回の人を減らす、ライトユーザーの取り込みであることが分かります。
コカ・コーラの戦略としては、ヘビーユーザー・ライトユーザー共に多い結果ですが、

ブランド力をさらに高めて購買行動を促す取り組みが求められることになります。
コカ・コーラとペプシコーラでの分析結果を表しましたが、

様々な業種・カテゴリーでも同様な分析が可能です。
日用品などの商品はもちろんですが、

サービスを提供する業種でもNBDモデルを活用し数値化すれば、幅広い改善策を行うことができます。

　

　

https://note.com/yukimitsu_hamuro/n/n69226a25ba60

確率思考の戦略論_【市場構造理解】NBDモデル解説（NBDモデルができるExcel付き）／note

　

　

マーケティングとして活用できる点

日常的に購入・使用する商品・サービスの購買行動を数値化し、

マーケティング戦略、ブランディング戦略などに活用する取り組みに、NBDモデルは使われています。
NBDモデルを有効活用する方法としては、

様々な調査会社が保有するパネルデータをより正確なものにするための補正措置に使われています。
調査会社が提示するパネルデータは、消費者の購買行動を分析することに幅広く活用されています。

しかし、調査会社でもすべてのデータが網羅されているわけではなく、

記録には漏れがあったり、一部のカテゴリーのデータが不足していることも少なくありません。

　

　

　

　
漏れているデータ、不足しているデータを追加し、

パネルデータを補正することで、より現実に近いデータとして活用することが可能になります。
NBDモデルを使うことで、

自社の商品・ブランドの購入実態をより正確に知ることができると言えます。
補正されたデータは、商品の売り上げ向上に活用することはもちろんですが、

他にも利用することが可能です。

例えば、定番商品のリニューアルの参考データとして、

または新商品の開発時に消費者の購入行動データのベンチマークとしても使えます。
他にも、同業他社の競合ブランドの購入傾向を分析し、

自社ブランドの課題や問題点を分析する際にも役立てることができます。
以上は調査会社で集計されたパネルデータをNBDモデルによって補正した取組でしたが、

信頼できるパネルデータが存在しない場合には、さらにNBDモデルを応用した

ガンマ・ポアソン・リーセンシーモデルという数式によっても補正することが可能です。
データ自体の信頼度やデータ数を把握したうえで、

NBDモデルを有効に活用することが売り上げ向上に繋がります。

https://note.com/ogataka/n/nce2aca79e89f

確率思考の戦略論の数式でアプリと広告の効果を把握＠外食チェーン／note