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Asking Big Data
アスキングビッグデータ
楽天インサイト独自の大規模調査により構築した
アスキングビッグデータです。

商品特長

大規模な回答データ
- アスキングビッグデータでは、約220万人のモニターを対象にアンケートを実施し、その回答結果をクリーニングした上でデータベース化しています。

多様なデータセット
- お客様が消費者を理解するために必要なデータを各種そろえております。
一般的な生活意識から商品購入意向など多様なデータセットをご利用いただくことにより、今まで以上に深い消費者理解を可能にします。
今後も順次データセットを開発予定です。

さまざまな用途での利用
- お客様が新たに実施するアンケートの結果に、アスキングビッグデータを連携してご利用いただくことができます。
- その他にもお客様のデータベースに連携して分析にご活用いただいたり、データ自体を集計システムに含めた状態で提供し、プランニングにご活用いただくことも可能です。
活用事例
ターゲット解像度を上げる
- 業界
- 家電業界(トースター)
- 課題
- 商品開発や販売促進のため自社のターゲットとなるユーザーのペルソナを作成してインサイトをより深く知りたい。
- 施策
-
ターゲットのプロファイル作成にアスキングビッグデータを活用することで、
大規模な調査をすることなく、ユーザーが生活全体に求めるものや、ライフスタイルを広く分析することができた。アスキングビッグデータを連携することにより、設問数をおさえたままターゲットのインサイトが得られた。モニターにとっても必要最低限の設問に回答すればよいため、調査疲れがなく質の高い回答を得ることができた。

イベントの協賛企業やコラボレーション企業の探索
- 業界
- スポーツ業界(スポーツイベント)
- 課題
- イベントの協賛や企業間のコラボレーション先を探すにあたり、社内を説得するためのデータを得たい。
現時点でどの分野とコラボレーションすれば良いか仮説が固まっていない。
- 施策
- スポーツイベント観戦者の特性をアスキングビッグデータにより抽出し、どの領域にこだわりがあり、チャンスがあるかを探った。領域を探ることでコラボレーション先の企業の選定をすることができた。

基本納品物
回答ローデータ+アスキングビッグデータ(CSV形式)
データチェック後のローデータです。

単純集計表・割付別クロス集計表+アスキングビッグデータ(エクセル形式)
全体の基本集計と性年代・指定割付軸で集計した表です。エクセル形式での納品となります。


クロス集計表イメージ
・生活意識データ

・カテゴリーデータ

集計ツール(楽クロス for Web)
集計結果をWeb上で確認したり、エクセル形式の集計表やレポートとして出力することができます。気になる集計軸で再集計したり、データの加工・統合などをご自身で行うことができます。
- ※ご利用にはインターネット環境が必要です

簡易アウトプット(オプション)
ターゲットと比較対象の差分を確認することができます。ターゲットの意識特性・購入利用特性の概要を把握いただくのに役立ちます。
- ※生活意識データ・カテゴリーデータのみ

料金
アスキングビッグデータはご利用いただく用途別に料金が異なります。
インターネットリサーチ(定量調査)に連携する場合の価格は以下となります。なお、インターネットリサーチの費用は別途設問数とサンプルサイズに応じて必要になります。
アンケートターゲティング
追加費用はございません。
調査への連携
連携する内容に応じて150,000円(税抜)~。
簡易アウトプット
分析軸の数に応じて50,000円(税抜)~。
アスキングビッグデータサービスラインアップ

データベース
生活意識データ
一般的な生活意識から、食などのさまざまなカテゴリーに対する意識、SDGsに対する行動までを聴取したライフスタイルデータベースです。

データベース
カテゴリーデータ
モニターが直近で購入した消費財や保有・利用している耐久財、金融商品などを購入意向も含めて聴取した商品カテゴリーデータベースです。

データベース
ブランドデータ
モニターが利用している商品やサービスカテゴリーの購入・利用ブランドを聴取したブランドデータベースです。

データベース
デジタルメディアデータ
ウェブサイトやアプリ、スマートテレビサイト等のメディア接触の他、デジタル屋外・店頭広告の接触などデジタルメディア全般の接触状況を把握できる約49万人分の大規模データベースです。

データベース
イノベーター
マーケティング®データ
イノベーターからラガードまで、イノベーター理論に沿った5種類のフラグを、楽天インサイトが独自の特許取得済のロジックで各モニターに割り振ったデータベースです。先進的な商品に対して、感度の高い層がどう反応するのかなどの分析に向いています。

データベース
属性データ
モニターの一般的な属性(職業、未既婚、世帯年収など)を聴取した属性データベースです。一般的なデモグラフィック情報としてご活用いただけます。