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2013年「自動車アフターマーケット×自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)/将来予測<予防・予見・予兆・コンサルティング>  ~未来絵 編 ~【ピンポイント調査(マルチ企画)】

 

出版社 出版年月電子版価格 ページ数
ESP総研
2013年3月¥400,000 (税別)
PDF(CD-R)
104

サマリー

【はじめに】

 2012年度末まで残すところあと1ヶ月を切ったが、「ビッグデータ(BigData)」 に対する期待や注目度は今まで以上に高まっている。

 中でも、特に最近では医療・ヘルスケア分野、農業分野、交通・自動車分野、防犯・セキュリティ分野、HOME分野などを中心に各分野別、各業界・業種別に「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)/将来予測<予防・予見・予兆・コンサルティング)>  ~未来絵 編 ~をレポート化して欲しい!といった声が高まっている 。
 
 背景にあるのは、 「ビッグデータ(BigData)」を収集・蓄積・保存、解析(マイニング)、活用、予防・予見・予兆・コンサルティングなどの一連の流れの結果、どのような社会創造、市場創造がもたらされるのか?が末端のエンドユーザー(市場)からは勿論、 「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスを展開している企業からでさえも見えないため、分かりやすく未来絵(企業向けマンガ・イラスト)を描くことで解説して欲しい!といった要望・リクエストがある。

 こうした声を受けて、ESP総研では、自動車アフターマーケット×集中調査シリーズNo.2となる 2013年 「自動車アフターマーケット×自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)/将来予測<予防・予見・予兆・コンサルティング)>  ~未来絵 編 ~ についてレポート化することとなった。

 この調査報告書が「ビッグデータ(BigData)」関連ビジネスに着眼する全ての皆様のマーケティング活動に貢献できることを心から切に望むものである。

【サブタイトル】

≪自動車アフターマーケット×集中調査シリーズ≫
~ 「ビッグデータ(BigData)」がもたらす近未来市場(社会)創造、基礎調査から(観点)抽出できた極めて斬新なシーンが市場(社会)に与えるインパクトを厳正に抽出・マージ&融合・イラスト化≪総括絵10枚、個票絵70枚≫~

1)「ビッグデータ(BigData)」がもたらす近未来市場(社会)創造、基礎調査から(観点)抽出できた極めて斬新なシーンが市場(社会)に与えるインパクトを厳正に抽出・マージ&融合・イラスト化(総括絵10枚、個票絵70枚)
(1) 「自動車アフターマーケット×自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格」分野×基礎調査から抽出できた「時流」「(次の)提案ポイント」「未来への(方向性やポテンシャル)ヒント」×特に変革(イノベーション)ポイントで代表的な観点を「Before」⇒「After」に落とし込み
(2)この「総括絵」「個票絵」のカット・シーンを俯瞰することで「ビッグデータ(BigData)」によってもたらされる潮流、変革(イノベーション)、新たなトレンドが分かる!
(3) 「自動車アフターマーケット×自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格」分野×セグメントに集中・特化して「BigData」変革(イノベーション)ポイントを可視化(未来絵レポート)!

【調査対象】

・ 「自動車アフターマーケット×自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格」分野 全般  → ネオマーケティング社のモニター数(約28万人)のうち、今回のアンケート配信数は合計で7,500人(20歳~69歳 男女 全国 無作為抽出)、そのうち回答数は合計で3,494人であったが、そのうち「整備・板金工場で点検・修理をしたことがある」と回答した回答者は全体で605人であった。このうち、回答レベルが高かった500人の回答を有効回答とした。

【調査方法】

・協力調査会社(ネオマーケティング社)によるモニターアンケート調査(「自動車アフターマーケット×自動車 整備・板金 工場」における「不満」「不安」調査 実施後、未来絵の制作(総括絵、個票絵)を行った。

【調査&レポート期間】

・ 2012年10月3日~2012年10月12日まで(モニターアンケート調査を)実施し、その後 2013年3月2日に未来絵制作が終了した。

【ピンポイント調査(マルチ企画)】とは?

1)「自主企画調査」が不特定多数を対象とした「調査レポート」(定価は10万円未満/冊・枚)であるのに対し、「ピンポイント調査(マルチ企画)」は不特定多数を対象としているものの、特定の業界に特化した「調査レポート」(定価は100万円未満/枚・PDF 等)となります。
2)「ピンポイント調査(マルチ企画)」を実施する背景には、不況などの影響により、お客様の方で「個別調査」に対して従来通りコスト(数百万円以上/テーマ)をかけられない!といったご要望にお応えするなどがあります。
3)つまり、「個別調査」を実施したいものの100万円未満/テーマしか調査予算がない「クライアント」様のご要望を満たすための「調査レポート」内容となっております。
4)基本的に、最低で5社以上からの「ご注文」または特定の企業様からの強い「ご要望」「リクエスト」があった場合に「ピンポイント調査(マルチ企画) 」を実施しております。
5)なお、「ピンポイント調査(マルチ企画) 」レポートは、個別調査、特別企画調査ではなく、あくまで出版物としての位置付けですので、権利の帰属、つまり成果物(本報告書及びその記載内容を含む)の著作権などは、(株)ESP総研に帰属します。



目次

【目次】

~「ビッグデータ(BigData)」がもたらす近未来市場(社会)創造、基礎調査から(観点)抽出できた極めて斬新なシーンが市場(社会)に与えるインパクトを厳正に抽出・マージ&融合・イラスト化(総括絵10枚、個票絵70枚)~ P1

Ⅰ.総括 編 P2

1.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.1(未来絵)編】<合計7枚を融合> P3
2.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.2(未来絵)編】<合計7枚を融合> P4
3.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.3(未来絵)編】<合計7枚を融合> P5
4.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.4(未来絵)編】<合計7枚を融合> P6
5.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.5(未来絵)編】<合計7枚を融合> P7
6.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.6(未来絵)編】<合計7枚を融合> P8
7.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.7(未来絵)編】<合計7枚を融合> P9
8.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.8(未来絵)編】<合計7枚を融合> P10
9.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.9(未来絵)編】<合計7枚を融合> P11
10.「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)【自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格 No.10(未来絵)編】<合計7枚を融合> P12

Ⅱ.個票 編 P13

(1)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『1』基本的な価格、技術料等が高すぎる(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P14
(2)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『2』とにかく高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P15
(3)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『3』価格体系が明確でなく高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P16
(4)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『4』各店舗によって料金がまちまち(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P17
(5)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『5』口をはさむ余地が無い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P18
(6)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『6』修理代が高くてびっくりした(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P19
(7)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『7』当初のいい値金額よりも最終の請求段階で金額が跳ね上がっていた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P20
(8)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『8』部品代が高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P21
(9)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『9』メーカーは当然寿命が来るだろう部位についての強度の必要性を軽んじている。それに対して修理工賃の高さは許せない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P22
(10)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『10』交換が必要のない部品まで交換されていた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P23
(11)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『11』ちょっとの修理でも高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P24
(12)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『12』板金を頼んだが、どの程度きれいにしてもらえるのか?予想が出来なかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P25
(13)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『13』自動車メーカーも含め、パーツのコストを下げる努力をしていない。形状記憶合金等があるのだから活用して欲しい (予防・予見・予兆・コンサルティング)> P26
(14)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『14』車検を受けてすぐにエンジントラブルがあった。何のための車検なのか分からない。(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P27
(15)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『15』板金の金額がとにかく高額である(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P28
(16)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『16』少しの修理をするだけなのに高すぎる。どのようにして料金を決めているのか?分からない。(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P29
(17)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『17』適正な価格かどうか?不明である(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P30
(18)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『18』ディーラーと比べて安いと思っていたが、最近はそうでもない予防・予見・予兆・コンサルティング)> P31
(19)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『19』車検の際、自分が思っていた金額より高かったことから少し高いのではないか?と言ったところ、2万円安くなった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P32
(20)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『20』チラシで数千円単位での割引があり得だと思ったが、元々の値段が高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P33
(21)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『21』ちょっとしたキズにも関わらず、保険を使うと言ったら見積が上がった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P34
(22)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『22』車のボディを傷つけて修理に出した。見積段階で簡単に10万円と言うが、どうしてそのような高い値段になるのか?理解しにくい(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P35
(23)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『23』車の点検をお願いした際に言われた金額と、最終的な金額が大きく違っていた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P36
(24)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『24』修理の仕上がりが遅く、車の洗車もして欲しかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P37
(25)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『25』料金が高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P38
(26)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『26』エアコンの修理がメーカーに聞いたところ10万円近くかかるとの事だったが、知り合いに聞いた他社では8万円で済み、引取にも来てくれて親切だった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P39
(27)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『27』修理費用が高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P40
(28)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『28』交換する必要のない部品の取り換えまでしていた予防・予見・予兆・コンサルティング)> P41
(29)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『29』最初の見積の値段からどんどん追加された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P42
(30)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『30』高すぎる(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P43
(31)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『31』自分の見積より高く、金額の開きが大きい(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P44
(32)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『32』バッテリーが切れた状態で、最終的にダイナモが原因だったが、修理の明細が分からなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P45
(33)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『33』車検の値段が予想より高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P46
(34)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『34』ディーラーで点検をすると、どうしてもモノの値段がひとつひとつ高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P47
(35)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『35』部品交換をしたそうだが、ほとんど替えてなさそうにも関わらず、以前お願いした業者よりも金額が高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P48
(36)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『36』整備士の見積価格と大きく値段が違っており、時間もかかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P49
(37)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『37』硬貨でドアを二枚傷付けられた修理代に8万円もかかると言われ、値段が高すぎて断念した(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P50
(38)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『38』車検整備から帰って直ぐにボンネットを開けてみると、フロントグリルを取り付けているピン(プラスチック)が折れておりガタついていた。直ぐに整備会社に持ち込んだものの別料金を取られた。車検に出す前は折れていなかったのに・・・整備後の点検はしていないのか? (予防・予見・予兆・コンサルティング)> P51
(39)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『39』他の工場より高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P52
(40)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『40』明確に言ってくれない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P53
(41)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『41』以前はへこみの修理に数万円あれば足りたが、今はぼったくりのような金額を請求されることが多い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P54
(42)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『42』少し傷が付いてるだけで、考えられない金額を要求された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P55
(43)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『43』故障修理の金額が高く感じた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P56
(44)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『44』実際は同じ部位にも関わらず、工数が2倍になっており総額が高かった。指摘したところ、明確な回答がなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P57
(45)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『45』板金工場の担当者は車の傷を見た瞬間に「10万円はかかる」と言ったが、何にいくら掛かるのか?教えてもらえなかった。結局別の工場へ持ち込み、色々説明を受け4万円程度で修理してもらえた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P58
(46)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『46』思っていたよりも高かった割りにはエアコンの効きが悪かったり、車内の掃除がされていなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P59
(47)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『47』些細なかすり傷に対し、全面塗装が必要と言われ、高額な見積りを出された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P60
(48)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『48』精密検査を行っていることから、高いとは思うが、少し機械で見ただけで3000円、検査が嵩むとその倍、3倍と膨れ上がるのが解せない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P61
(49)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『49』自宅駐車場で車が動かなくなった時、保険会社の提携工場に電話して見積に来てもらった。しかし、ものすごく高い代金を言われ、あれもこれも修理交換と言われた。高すぎると思って夫に電話してもらったところ、急に態度が変わり、ものすごく値下がりした。女だから何も分かってないと思われ、なめられたようで腹が立った(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P62
(50)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『50』値段が高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P63
(51)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『51』整備内容に対して価格が高い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P64
(52)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『52』急な修理だったため、金額が妥当か?分からなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P65
(53)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『53』車検時の価格であるが、当時出始めていた格安店と比較して5割程度も高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P66
(54)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『54』点検の見積りをお願いした際、書類ではなく「だいたいこれ位だ」と口頭で説明された。さらに最終的な請求額の値段が跳ね上がっていた (予防・予見・予兆・コンサルティング)> P67
(55)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『55』修理の見積金額が高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P68
(56)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『56』必要以上の整備を強制された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P69
(57)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『57』必要がない修理までしていないか?不安だった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P70
(58)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『58』エンジンの調子が悪くなったことから、直してもらったが、2年位経ってまた同じ箇所が壊れた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P71
(59)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『59』板金終了した後、見積金額よりも高い金額を請求された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P72
(60)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『60』もう少し安くあげて欲しかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P73
(61)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『61』高いと思った(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P74
(62)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『62』整備に出した時、思ったより高い額を出された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P75
(63)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『63』修理個所の部品価格と取り付け価格があり、さらに調整費などがあった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P76
(64)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『64』ディーラーよりは安いが、内訳については全く不明である点に疑問を持った(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P77
(65)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『65』 主人の元同僚が自動車の修理工場を始め車検に出したらディーラーよりも価格が高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P78
(66)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『66』思ったより高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P79
(67)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『67』車体後部を軽くぶつけたぐらいの修理費が30万円と言われた。あまりにも高すぎると感じた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P80
(68)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『68』保険対応でも元通りにならなかった(車両価格的には戻るはずではないのか)(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P81
(69)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『69』交換が必要でない部品まで交換して請求された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P82
(70)「自動車アフターマーケット」分野における「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)<自動車 整備・板金 工場×不満×全体の価格『70』見積段階で、修理する必要がない部品まで計上されていたことから、指摘したら取り下げた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P83

Ⅲ.基礎調査 編 P84

(1)モニターアンケート×調査設計 P85
(2)モニターアンケート×調査項目 P86
(3)モニターアンケート×回答者属性(500名) <グラフ・図> P87
(4)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 1> P88
(5)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 2> P89
(6)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 3> P90
(7)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 4> P91
(8)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 5> P92
(9)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 6> P93
(10)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 7> P94
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<1.以下の中で、あなたにあてはまるものをお答えください。(お答えはひとつ)×年齢別×性別> P95
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<2.あなたは、これまで【自動車 整備・板金 工場(以下、A とした)で点検や修理をしたこと】はありますか。(お答えはひとつ)×年齢別×性別> P96
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<3.以下の中で、あなたがAで体験したことで、より強く印象に残っているものをお答えください。(お答えはひとつ)×年齢別×性別> P97
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<4.それは何に対して不満を感じましたか。あてはまるもの全てお選びください。また、最も不満に感じたことをお選びください。【不満に感じたこと】×年齢別×性別> P98
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<5.それは何に対して不満を感じましたか。あてはまるもの全てお選びください。また、最も不満に感じたことをお選びください。【最も不満に感じたこと】×年齢別×性別> P99
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<6.それはAのどんなシーンで発生しましたか。印象に残っている不安を全てお選びください。また、最も不安に感じたことをお選びください。【不安に感じたこと】×年齢別×性別> P100
(11)モニターアンケート×クロス集計結果<7.それはAのどんなシーンで発生しましたか。印象に残っている不安を全てお選びください。また、最も不安に感じたことをお選びください。【最も不安に感じたこと】年齢別×性別> P101
(12)不満に感じたエピソード×自動車 整備・板金 工場×全体の価格への不満×回答マトリックス → 「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)カット・シーンを創造するための基礎調査結果マトリックス(N=70)<1> P102
(12)不満に感じたエピソード×自動車 整備・板金 工場×全体の価格への不満×回答マトリックス → 「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)カット・シーンを創造するための基礎調査結果マトリックス(N=70)<2> P103
(12)不満に感じたエピソード×自動車 整備・板金 工場×全体の価格への不満×回答マトリックス → 「ビッグデータ(BigData)」がもたらす変革(イノベーション)カット・シーンを創造するための基礎調査結果マトリックス(N=70)<3> P104

奥付け

 

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