ListeningMind on ChatGPTでブランドスイッチ(Brand Switch)分析

2025.07.14

ListeningMind on ChatGPT

ブランドスイッチ分析（Brand Switch Analysis）とは、消費者が一つのブランドから別のブランドへ乗り換える理由とパターンを分析するプロセスです。これは、消費者のブランド選択の変化を追跡し、消費者が特定のブランドから他のブランドへ移行する経路とその原因を理解することを目的としています。

使用されたプロンプト

1.Path APIを使い、"リステリン"から始まり"モンダミン"に至るブランドスイッチの経路を、一直線のテキスト矢印形式で作成してください。各経路の中間ステップを具体的に示してください。例：リステリン → 経路1 → 経路2 → 経路3 → 経路4 → 経路5 → 経路6 → 経路N → モンダミン

2.このような分析には、どの種類のチャート（例：サンキーダイアグラム、フローチャート、ネットワーク図など）が最も適していますか？その理由も併せて説明してください。

ブランドスイッチ分析から得られること

消費者の乗り換え動機とパターン: なぜ消費者がブランドを乗り換えるのか、その理由を分析します。価格、品質、ブランド認知、広告、顧客サービス、製品機能など、様々な要因が考えられます。また、消費者がどのようなプロセス（価格比較、製品レビューなど）を経て他ブランドへ乗り換えるのかを分析します。
顧客離反の防止: 消費者が特定のブランドから離れる理由を把握することで、ブランドは顧客離反を防ぐための戦略を立てることができます。
製品改善とイノベーション: 消費者が他ブランドに乗り換えた理由を分析することで、製品の欠点や改善が必要な点を把握できます。
競合分析: 競合ブランドが消費者にどのようにアピールしているかを知ることができ、それを通じて競争優位を築く方法を見つけ出すことができます。また、乗り換えた顧客がどのブランドに移行したかを分析すれば、競合の強みと自社ブランドの弱みを明確に把握できます。

従来のブランドスイッチ分析方法

アンケート調査 (Survey Research): ブランドスイッチ分析の最も伝統的な手法の一つです。アンケートを通じて消費者にブランド乗り換えの理由、既存ブランドへの不満、好みなどを問い、それを分析します。消費者の直接的な意見を収集できるため、具体的かつ個人的な理由を知ることができますが、主観的であり、設問設計や回答者の偏りによって正確な乗り換え経路を把握することが難しい場合があります。
フォーカスグループインタビュー (Focus Group Interviews): 特定の消費者グループを対象に詳細なインタビューを行い、ブランド乗り換えの動機や行動を把握する方法です。この手法は、消費者がブランドを変更した理由やその過程での感情的な要因をより深く理解するのに役立ちます。しかし、これもまたグループの代表性が不足していたり、一般化が困難であったりする場合が多いです。
販売データ分析 (Sales Data Analysis): 販売データに基づいてブランドの乗り換えパターンを追跡する方法です。例えば、特定ブランドの売上急落と他ブランドの急増を分析し、消費者の移動経路を把握することができます。しかし、販売データだけでは正確な乗り換え理由を知ることができないため、補完的な分析が必要です。

ListeningMind × ChatGPTによるブランドスイッチ分析

検索ビッグデータソリューションであるリスニングマインドは、検索経路を提供する機能を備えています。この経路分析を用いることで、消費者がAブランドからBブランドへ乗り換える流れを把握することができます。

[リスニングマインドのダッシュボード > パスファインダー機能の画面]

リスニングマインドとChatGPTを使うことで、数億件の全量データに基づいた客観的なブランドスイッチ分析が可能になりました。ビッグデータに基づく経路分析は、一般的なアンケート調査やFGI（フォーカスグループインタビュー）に比べて、以下のような利点を提供します。

ブランド乗り換え経路の具体化: 検索経路分析を通じて、消費者がどのキーワードから検索を始め、どのブランドに移動するのかを具体的に把握できます。これにより、ブランド乗り換えの経路とその理由を明確に理解することができます。
競合ブランドと自社ブランドの比較: 検索経路分析を通じて、競合ブランドへ消費者がどのように乗り換えるのか、そして競合ブランドが市場でどのように位置づけられているのかを、具体的な言葉（キーワード）で把握できます。
偏りのないデータ: リスニングマインドが保有する数億件の検索データは、実際のユーザー行動を反映した結果であるため、アンケート調査やインタビューで発生しうる回答者の偏りを排除することができます。

リステリン > モンダミンブランドスイッチ分析

それでは、ListeningMind × ChatGPTを使ってブランドスイッチ分析をしてみましょう。対象は、マウスウォッシュの競合ブランドである「リステリン」と「モンダミン」です。「リステリン」から検索を始めた消費者が、どの時点で「モンダミン」に乗り換えるのか、そしてその理由は何なのかを明確に把握することができます。

プロンプト：

Path APIを使い、"リステリン"から始まり"モンダミン"に至るブランドスイッチの経路を、一直線のテキスト矢印形式で作成してください。各経路の中間ステップを具体的に示してください。例：リステリン → 経路1 → 経路2 → 経路3 → 経路4 → 経路5 → 経路6 → 経路N → モンダミン

リスニングマインドのAPI通信を開始する段階で、以下のような確認画面が表示されます。「確認」をクリックします。

リステリンからモンダミンへの主要なブランドスイッチ経路が2つ分析されました。

ブランドスイッチ経路 1

分析結果:

リステリン → リステリン効果 → リステリン紫やばい → リステリンアメリカ禁止 → モンダミン効果

経路1は、リステリンの強い刺激に関連するネガティブな経験、特に「リステリン紫」に対する危険性を懸念している様子がうかがえます。「リステリンアメリカ禁止」というキーワードは、アルコールや強い化学成分を含む製品が健康に害を及ぼす可能性があるという情報に敏感な消費者に影響を与えているようです。「リステリンアメリカ禁止」の次に「モンダミン」に乗り換えていることから、より安全な製品を求めるニーズがあると推測できます。

プロンプト：

ブランド乗り換え経路を、左から右へ流れる方向の構造で視覚化してください。モンダミン関連のノードはピンク色、その他は青色で区別してください。

TIP: データ視覚化において、どのチャートが最も適しているかをGPTに推薦してもらうこともできます。

プロンプト：

このような分析には、どの種類のチャート（例：サンキーダイアグラム、フローチャート、ネットワーク図など）が最も適していますか？その理由も併せて説明してください。

ブランドスイッチ経路 2

分析結果:

リステリン → リステリン効果 → リステリン歯が溶ける → モンダミン効果

ブランド乗り換え経路2では、まず「リステリンの効果」、つまり強力な殺菌効果を期待するものの、次に「リステリン歯が溶ける」と検索しており、強い成分がむしろ歯に有害である可能性を懸念していることがわかります。その次に「モンダミン効果」へと移行しています。

まとめ

検索データに基づくListeningMindとChatGPTを活用することで、これまで把握が難しかった具体的な消費者のブランドスイッチのポイントとその理由を分析することができました。ここまでのプロンプトをまとめると、以下のようになります。

Path APIを使い、"リステリン"から始まり"モンダミン"に至るブランドスイッチの経路を、一直線のテキスト矢印形式で作成してください。各経路の中間ステップを具体的に示してください。例：リステリン → 経路1 → 経路2 → 経路3 → 経路4 → 経路5 → 経路6 → 経路N → モンダミン
このような分析には、どの種類のチャート（例：サンキーダイアグラム、フローチャート、ネットワーク図など）が最も適していますか？その理由も併せて説明してください。

※ 本記事は、検索データに基づく分析事例であり、特定のブランドや製品のマーケティング戦略を代弁または評価することを目的としたものではありません。

使用されているキーワードは、実際の検索ボリューム、サジェスト、関連検索語などの情報をもとに収集されたものであり、消費者の関心や情報探索パターンを理解するための分析例として提示しています。

記載されているブランド名および製品は、分析構造を説明するための事例として引用しており、各企業の公式な見解や実際の施策とは関係ありません。

本文の内容は筆者個人の見解に基づくものであり、誹謗中傷、歪曲、営利目的は一切含まれておりません。