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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×料金体系の分かりにくさ」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1月¥200,000 (税別)
PDF(CD-R)
66

サマリー

【はじめに】

 2012年度末まで残すところあと2ヶ月半となったが、「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.1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×料金体系の分かりにくさ」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6枚、個票絵37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6枚、個票絵37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×料金体系の分かりにくさ」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×料金体系の分かりにくさ」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×料金体系の分かりにくさ」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1月15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6枚、個票絵37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×料金体系の分かりにくさ No.1(未来絵)編】<合計6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×料金体系の分かりにくさ No.2(未来絵)編】<合計6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×料金体系の分かりにくさ No.3(未来絵)編】<合計6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×料金体系の分かりにくさ No.4(未来絵)編】<合計6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×料金体系の分かりにくさ No.5(未来絵)編】<合計6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×料金体系の分かりにくさ No.6(未来絵)編】<合計7枚を融合> P8

Ⅱ.個票 編 P9

(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×料金体系の分かりにくさ『1』見積価格より実際の修理請求価格が高額(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P10
(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×料金体系の分かりにくさ『2』なぜその料金になるのか?分かりにくかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P11
(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×料金体系の分かりにくさ『3』見積書・納品書・請求書等のみでのやり取りで、ひな型があるわけでもなく、かといって専門的な説明をされても理解できず、一方的な合計金額で不信(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P12
(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×料金体系の分かりにくさ『4』修理中に新たな不具合が出たとして追加料金を取られたが、その料金に見合った修理だったのか?本当に必要な修理だったのか?不明で不満を感じた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P13
(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×料金体系の分かりにくさ『5』エアコンの不調で結局直らなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P14
(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×料金体系の分かりにくさ『6』高すぎる(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P15
(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×料金体系の分かりにくさ『7』事前に聞いていた費用と実際の費用に乖離があり、説明を求めたが専門用語が多く納得できる説明ではなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P16
(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×料金体系の分かりにくさ『8』見積(書)が分かりにくい(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P17
(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×料金体系の分かりにくさ『9』車検で日数が思ったよりもかかり、費用も予想よりも相当にかかった。近くのところでネットで検索して探したが、思ったより安価にはならなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P18
(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×料金体系の分かりにくさ『10』整備の過程で部品交換について電話で確認されても良く分からない。メールで明細を送るなどの対応が必要(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P19
(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×料金体系の分かりにくさ『11』見積した時の金額と仕上がった時の金額に差がある場合、高い方の仕上金額で請求してくるのはおかしい。自動車について詳しくない人からはふんだくってやろうといった気持ちがにじみ出ていることから、なるべく個人工場のようなところには依頼しないようにしている。ディーラー車検が一番安全で安心(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P20
(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×料金体系の分かりにくさ『12』出来上がりの割に、料金について明確な説明がなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P21
(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×料金体系の分かりにくさ『13』車検などで、場所によって非常に差があり、ただ漠然と品質が高いと言われてもそれを確かめる方法もなく、不満に思う(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P22
(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×料金体系の分かりにくさ『14』代車のキーが簡単に折れた時、5000円も取られた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P23
(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×料金体系の分かりにくさ『15』見積金額が曖昧なことがある(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P24
(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×料金体系の分かりにくさ『16』見積書の項目が分かりづらく、本当に必要な項目なのか?もよく分からない。また、各項目が定価で書き込まれており、最後に一括値引きとなっていることから、安いか高いか他の場合と比較が困難(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P25
(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×料金体系の分かりにくさ『17』修理後、ブレーキがエアを噛んでおり、突然ブレーキの効きが悪化して、恐ろしい思いをした。その事を伝え直してもらったが、車のせいにされ何の謝罪もなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P26
(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×料金体系の分かりにくさ『18』専門分野での一般価格を知らないので不安(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P27
(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×料金体系の分かりにくさ『19』状態を説明したところ、何の根拠も示さず「これなら○○円」と言い値。他の選択肢も示されず。なんだか不安になり、結局ディーラーに問い合わせて価格確認したりして面倒だった。最初からディーラーに持ち込めば良かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P28
(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×料金体系の分かりにくさ『20』料金の細かな詳細が無いにも関わらず全体の金額を払えと言われた。説明を求めたが、よく分からなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P29
(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×料金体系の分かりにくさ『21』市場価格よりも高い部品を勧められた(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P30
(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×料金体系の分かりにくさ『22』不必要なものまで修理する(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P31
(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×料金体系の分かりにくさ『23』少しのへこみでも高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P32
(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×料金体系の分かりにくさ『24』合計金額のみが記載されており、詳細な料金明細が記載されていない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P33
(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×料金体系の分かりにくさ『25』オイルやワイパーブレードなどを直前に自分で交換して車検に出したにも関わらず、さらに交換されて料金を請求された(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P34
(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×料金体系の分かりにくさ『26』法定費用と手数料等の分かりにくさ(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P35
(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×料金体系の分かりにくさ『27』車検の料金について、パンフレットよりも高い料金がかかったこと(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P36
(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×料金体系の分かりにくさ『28』一式などまとめ的な項目が多い(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P37
(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×料金体系の分かりにくさ『29』思ったより高かった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P38
(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×料金体系の分かりにくさ『30』台風で車が水没した時の修理費用であるが、「一式」表記となっており、何がいくらなのか?分からなかった(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P39
(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×料金体系の分かりにくさ『31』部品代の価格が市場価格よりも高い。技術料の基準価格が分かりにくい(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P40
(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×料金体系の分かりにくさ『32』バンパーの凹みを直してもらったことがある。その際、見積金額を出してもらったが、実際には追加料金がかかり、了承した。しかし実際は車内清掃、洗車もしてあり、具体的な修理内容を提示しないにも関わらず、余計なサービスを受け、料金がかさんだことがある(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P41
(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×料金体系の分かりにくさ『33』どの範囲までが依頼した修理個所に当てはまるのか?分からない。結局、相手の言いなりに払うしかない(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P42
(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×料金体系の分かりにくさ『34』料金設定が分かりにくい(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P43
(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×料金体系の分かりにくさ『35』手数料など(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P44
(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×料金体系の分かりにくさ『36』見積金額と違う(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P45
(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×料金体系の分かりにくさ『37』支払方法(予防・予見・予兆・コンサルティング)> P46

Ⅲ.基礎調査 編 P47

(1)モニターアンケート×調査設計 P48
(2)モニターアンケート×調査項目 P49
(3)モニターアンケート×回答者属性(500名) <グラフ・図> P50
(4)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 1> P51
(5)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 2> P52
(6)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 3> P53
(7)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 4> P54
(8)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 5> P55
(9)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 6> P56
(10)モニターアンケート×項目別 単純集計結果<グラフ・図 7> P57
(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> P58
(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> P59
(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> P60
(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> P61
(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> P62
(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> P63
(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> P64
(12)不満に感じたエピソード×自動車 整備・板金 工場×料金体系の分かりにくさへの不満×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=37)<1> P65
(12)不満に感じたエピソード×自動車 整備・板金 工場×料金体系の分かりにくさへの不満×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=37)<2> P66

奥付け

 

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