大手新聞社のツイッターアカウントをテキストマイニングしてみた

 

新聞のツイッターアカウントを調べてみました。テキストマイニングもしてみましたよ。

大手5社の発行部数とツイッターのフォロワー数

新聞大手5社の発行部数と、ツイッターのフォロワー数を見てみましょう。新聞の発行部数は、読売新聞、朝日新聞がトップ2で、それを毎日新聞、日経新聞、産経新聞が追うような状況です。

http://news.livedoor.com/article/detail/9822428/

整理した結果が、以下です。

新聞発行部数アカウントフォロワー数
日経新聞275万534部@nikkei1,311,613
朝日新聞710万1074部@asahi873,508
毎日新聞329万8779部@mainichijpnews283,849
産経新聞161万5209部@Sankei_news47,811
読売新聞926万3986部@Yomiuri_Online458,277

また、ツイッターアカウントのフォロワー数も調べました。これは日経がぶっちぎりです。朝日新聞がそれに続いていて、それを読売、毎日が追う状況です。産経はやる気ないですね。。。。

これだけでも、各社のネット戦略が見えてきます。特に日経は、発行部数とツイッターフォロワー数の順位が大きく変わっていて、ネットに力を入れていることがわかりますね。

さて、各社のツイッターアカウントを分析していきます。上位5社のうち、読売新聞以外を対象にしました。(読売新聞は、なぜかつぶやきを十分な件数取得できなかったので。。。)

日経新聞のツイッター分析

日経新聞アカウントのつぶやき状況

これがアカウントのつぶやき状況です。だいたい、1日平均70件ぐらいでしょうか。

nikkei_tweet

日経新聞アカウントのテキストマイニング

日経新聞アカウントのつぶやきをテキストマイニングしてみました。当然といえば当然ですが、政治・経済系の単語が多くを占めていますね。

nikkei_text

朝日新聞のツイッター分析

朝日新聞アカウントのつぶやき状況

アカウントのつぶやき状況を見ると、だいたい一日100件弱ぐらいですかね。日経新聞よりはちょっと多い感じがします。

asahi_tweet

 

朝日新聞アカウントのテキストマイニング

こちらは、安保法案の多さが目立ちますね。それ以外にも、「囲碁」「ラグビー」「逮捕」など、趣味・スポーツ・社会系の記事を幅広くつぶやいているのがわかります。

asahi_text

 

毎日新聞のツイッター分析

毎日新聞アカウントのつぶやき状況

毎日新聞は、一日70件ぐらいですかね。日経新聞と良い勝負なんじゃないかと思います。

mainichi_tweet

 

毎日新聞アカウントのテキストマイニング

もっぱらプロ野球って感じがしますね。。。それ以外でいくと、安保法案ですか。

mainichi_text

産経新聞のツイッター分析

産経新聞アカウントのつぶやき状況

これまでの3社に比べると、少なめです。一日平均40件弱でしょうか。冒頭で紹介したようにフォロワーも少ないですしね。あまりネットには力を入れていないのでしょうか。

sankei_tweet

 

産経新聞アカウントのテキストマイニング

記事タイトルの最後tに「産経ニュース」が常に入っているので、テキストマイニングするとこんな感じになってしまいました。。。恐らく、記事サイトのTwitterシェアボタンからつぶやいているんだろうな、と。

それ以外は、あまり特徴的なキーワードがないですね。

sankei_text

 

 

さて、新聞のツイッターアカウントを調べてみましたが、それぞれのイメージと合ったでしょうか。こうやってみると、各社の戦略や傾向が見えてきて、面白いものです。

日経新聞がファイナンシャルタイムズを買収しましたが、今後は各メディアが新聞という枠組みを超えて、特徴を出していくことが求められていくでしょう。

新国立競技場に関する検証報告書をテキストマイニングしてみた

 

新国立競技場の設計・建設に向けての検証報告書が出ました。

新国立競技場整備計画経緯検証委員会 検証報告書(PDF)

この内容についてニュースになっていますし、文科相が辞任という流れになっていますが、少し気になったので、この検証報告書をテキストマイニングしました。

新国立競技場に関する検証報告書をテキストマイニングする

その結果が以下です。ちなみに、報告書の核心である三章と四章を分析対象にしています。

houkokusho

あまり特徴がない感じですね。だいたい聞き慣れた単語が並んでるようです。

今度は共起ネットワークでも見てみたいと思います。

net2

多すぎるとネットワーク図としてわかりづらくなるので、単語数は絞っています。それっぽく関係ある単語で固まっていますが、あまりここから意味を見出すことは難しいですね。かろうじて、「意思決定」が重要視された内容である、ということは言えるかもしれません。

それ以外、日付などありきたりな単語は削るなど、分析の精度は工夫の余地がありそうです。

「新国立競技場」を含むツイッターをテキストマイニングする

今度は、ツイッターで「新国立競技場」を含むつぶやきをテキストマイニングしてみました。9/24時点のものです。

twitter

こうやってみると、「責任」「問題」「検証」というのがフォーカスされていますね。また、「文科」というキーワードも多くなっています。また、「毎日新聞」や「産経新聞」も登場しており、ニュースメディアが取り上げた情報が出ていることもみてとれます。

 

というわけで、実際の報告書とツイッターの情報を、テキストマイニングで比較してみました。こうやってみても、メディアがある程度要約し、論点がフォーカスされた情報が流通されるんだな、と感じました。

報告書は60ページもありますし、なかなか直接目を通す人は少ないでしょう。その分、要点を伝えるニュースメディアの存在も必要だと思いますが、少しは報告書がどういう文章で構成されているかは、わかったでしょうか。

クレジット決済や電子マネー決済の導入メリットはあるか?

jarmoluk / Pixabay

クレジットカード決済が増えているのか、調べてみました。

 

クレジットカードって増えてるの?

クレジット協会の数字によると、発行枚数、会員契約数、クレジットカードショッピングの取引額は以下の通りになっています。

クレジットカードの発行枚数や会員契約数は、平成22年をピークに低下傾向に入っています。一方で、クレジットカードショッピングの信用供与額は増えています。

credit
統計 | クレジット関連資料 | 一般社団法人日本クレジット協会のデータを元にグラフを作成)

 

クレジットカードの発行枚数や会員契約数が減少しているのは、日本社会が平成22年をピークに人口が減少しているからだと思われます。つまりは、1人あたりのクレジットカード保有枚数は頭打ちになっているんじゃないでしょうか。

そして、恐らくネットショップ等の影響で、クレジットカードの取引額自体は増加しています。ということは、クレジットカード1枚あたりの取引額は増えている、ということになります。

 

電子マネーって増えてるの?

最近、電子マネーがどんどん増えている気がします。実態としてはどうなんでしょうか。

日銀が電子マネー決済について、統計資料を発表しています。平成24年からみても、どんどん上昇していますね。平成27年は半年分しかありませんが、このままいけば、前年度を超える数字になっています。

money_card
(単位は百万件。H27だけ6ヶ月間なのは注意。)

 

発行枚数でみると、クレジットカードとほとんど変わりませんでした。クレジットカードは右肩下がりであることを考えると、現時点では、逆転していると思われます。

credit_dmoney
(単位は万枚。)

 

いずれも、日銀の決済動向(2015年7月)のデータから作成しています。

こうみると、電子マネーは急速に普及してきていて、発行枚数でみればクレジットカードを上回る状況になっています。

 

電子マネーとクレジットカードの違い

クレジットカードと電子マネーそれぞれの動向を見てきましたが、それぞれに違いはあるんでしょうか。ビジネス上、どちらをどう気にしたらよいのか、ということですね。

決定的に違うのは、一回あたりの決済金額です。電子マネーは1000円以下が主流になっていて、それ以上は圧倒的にクレジットカードになっています。

以下は日銀の調査。2011年のものでちょっと古いですが、体感的には今も似たような傾向だと思います。

boj
最近の電子マネーの動向について(2011年)より)

 

この特性の違いは、理解しておいた方が良いでしょう。

 

まとめ

  • クレジットカードの発行枚数は頭打ち。ただし、取引額は増えている。
  • 電子マネーはすごい伸びている。発行枚数はクレジットカードに追いついている。
  • 両者で大きく違うのは、1回あたりの決済額の違い。
  • 小額の場合は電子マネー。1000円を超えるとクレジットカードが多く利用される。

決済手段を確保しておくことはとても重要です。SquareやCoinyなども普及してきていますし、タブレットがあればクレジット決済が可能になっています。また、手数料が小さい、金額の納付が翌日など、クレジットのデメリットもどんどん小さくなっているのが現状です。

小売やサービスなど、一般消費者を相手にする商売であれば、クレジットや電子マネーの決済を可能にしておくことが、消費者の満足度を高めるでしょう。

 

今日はこのへんで。

 

ヒューレット・パッカードが10%のレイオフを実施

blickpixel / Pixabay

ヒューレット・パッカードは、10%にあたる3万人 のレイオフを行うと発表しました。

Hewlett-Packard to Cut About 10 Percent of Work Force – The New York Times

 

先進国のコールセンターなどがレイオフされる

HPは、今後PC・プリンタ部門と企業向け部門で分社化される予定になっています。現在はまだ分社化されていませんが、その状態でHPの業績は以下のようになっています。売上が減少してきていますね。

HP

業績があまり芳しくないので、ダウンサイジングが必要な状況なのでしょう。レイオフの対象は主に先進国のコールセンターやサービスセンターなどで、その機能はオートメーション化されるか、インドやコスタリカに移されるようです。フラット化を地で行くような意思決定ですね。付加価値が高くない作業は、機械に変えてしまうか、単価が低いエリアに移すということですね。

なんでコスタリカ?と不思議に思いましたが、コンピュータ部品が主な輸出品になっているようです。なので、IT系の産業が集まっているんですかね。コンピュータ部品の輸出が盛んになったのは、1990年代にインテルが進出したことの影響とのことです。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B3%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%AA%E3%82%AB

 

HPの企業部門はIBMと競うことになる

HPは分社化して、企業向け部門はIBMと同じようなビジネスモデルになると思われます。企業向けサーバー等を提供しつつ、コンサルティングやサービスを提供して、ハイマージンな企業に転化する狙いですね。

ちなみに、今時点でHPとIBMの業績を比較すると、こうなります。

hp-ibm-sales

hp-ibm-margin

売上高はHPの方が大きいですが、営業利益でみればIBMが勝ってます。分社化して、このあたりの数字がどうなるかは注目です。

Hewlet-Packerd Enterprise(企業向け)とHP Inc.(PC・プリンタ)のそれぞれの割合と売上高は、以下のようになっています。(2014年の決算報告書から抜粋しました。)

hp2014

ここから推測するに、Hewlet-Packerd Enterpriseの売上高は今HP全体の半分になるので、IBMと比べると、倍とは言わなくても1.5倍以上は差が生じることになります。

それにしても、結果論になるかもしれませんが、IBMは早い段階でコンシューマー向け製品を捨て、企業向けのはいマージンなサービス企業に転身しました。今HPが苦しんでる状況を見ると、IBMが次々と非コア事業として売却し、事業領域をスライドさせてきた戦略には、考えさせられるものがありますね。

 

ビジネススクールでヒューレット・パッカードのケースを学んだのですが、起業後のヒューレット・パッカードは、オープンで自由なコミュニケーションを生み出す文化を形成していました。経営者が現場を歩きまわり、コミュニケーションを図るという、当時としては先進的な取組を生み出したりしていました。それがヒューレット・パッカードの強みのひとつだったと思いますし、そういう考え方を持った企業は個人的に好きです。「ビジョナリー・カンパニー」にも取り上げられていましたしね。

なので、ヒューレット・パッカードが今後復活して欲しいな、と僕は思っています。

 

【書評】データサイエンティスト養成読本(機械学習入門編)

「データサイエンティスト養成読本」も3冊目になり、ついに機械学習入門編が発売されました。「人工知能」「機械学習」というキーワードがとても注目されており、早速購入して読んでみました。専門的な内容がわかりやすくまとめられており、「機械学習の技術領域を入門的に知りたい」という位置付けで、非常に良い本です。興味があるけどどれを読んだらよいんだろう、という方は「買い」でしょう。

 

機械学習の全体像を説明

なぜ今機械学習が注目されているのか、改めてこれまでの歴史がわかりやすく説明されています。今は、Webの拡大によるデータ取得の容易性、コンピューターリソースの進歩によるデータの蓄積・分析の高度化、R言語などのフリーウェアの登場、分析アルゴリズムの共有によるデータ分析ツールの市民性獲得が重なり、これまでは専門家でしかできなかったことが、誰でもできるようになっています。

また、ディープラーニングという技術的ブレークスルーが2012年に生まれたことで、人工知能への到達にまたひとつ現実味が出てきていることが、機械学習が注目を集めている理由です。

 

機械学習が行うのは「外れ値検知」と「分類」

機械学習って何に使えるの?という答えに対して、本書の中では「外れ値検知」と「分類」と書かれていました。つまり、何かインプットを与えると、それがYesなのかNoなのか、という判別をしてくれるわけです。あるいは、AかBかCのどれに該当するかを教えてくれます。

メールのスパムフィルタや、アマゾン等のリコメンド機能に使われています。こういう原理を知ると、どこに応用できるか発想が広がりますね。

 

これからのデータ分析ソフトウェアは?

Rはデータ分析に特化したフリーソフトで手軽に使えること、豊富な追加パッケージがあることがメリットなのですが、サーバーサイドの分析にあまり強くなく、そういう面ではPythonの方が強みを発揮してきてるのかな、というのが本書を読んだ印象です。

実際に、本書の中ではこう書かれていました。

ただ、私見にすぎませんが、昨今ではPythonの方が勢いがあるようにも思われます。また、機械学習に慣れてきてフルスクラッチでアルゴリズムを書きたい場合も、PythonはNumpy、Scipyを駆使して高速なアルゴリズムを書けます。一方で、Rは多くの場合、Rだけでは十分な速度が出ず、CやC++等を用いて高速化する必要が出て、学習の負担が大きくなりやすい傾向にあります。

Rは手軽に使えること、比較的環境セットアップや言語習得が容易であるものの、高度なプログラミング処理を行う場合は、Pythonなどで組み上げる必要がある、ということでしょう。

 

以上です。R活用編に比べると、具体的な説明が少ないですが、それでもいろいろ事例やコードが書かれているので、データ分析を試してみたい、と思わせてくれます。

分析アルゴリズムが共有され、誰でもあまり深く意識しなくても利用できるようになってきているので、データ分析は本当にいろんな人に身近になってきています。興味がある方は、一度試してみてはどうでしょう。R言語に関しては、参考になるネタをこのページにまとめています。

https://synapse-diary.com/?page_id=3783

さーなにやろうかな。

社長に「我が社のサイトを検索で1位にしたい」と言われたら考えるべきこと

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どんな企業も自社のサイトを持つことは当然という時代になりましたね。

例えばあなたがサイトの運営担当者だとして、社長から「我が社のサイトを検索で1位にしたい」と突然言われたらどうしますか?

こういう話、結構聞くんですよね。そこで今日は、自社サイトの検索対策を行う前に考えるべきことを挙げておきたいと思います。

 

1位になりたいキーワードはどれぐらい検索されるものか?

よくSEOでは「ビッグワード」「スモールワード」とか言われますが、ビッグワードは非常によく検索されるキーワードで、スモールワードはその逆です。想像してみればわかりますが、ビッグワードは検索される回数が多いので、検索結果1位に表示されることの効果も大きそうです。

ただ、それは当然ながら競争の激しい世界です。いろんな企業やアフィリエイターなどが検索結果上位を勝ち取るために、いろんな努力を行っています。コンテンツを大量に作り、こまめに更新しています。しかもそのコンテンツも、適当で中身がなければ評価されません。質も伴わなければいけない大変な作業です。

会社の労力は有限ですので、そういう中で日々ずっと労力を投入し続けることに、本当に意味があるのかはよく考えてみた方が良いと思います。

キーワードの検索ボリュームはGoogleキーワードプランナーで調べることができます。

https://adwords.google.co.jp/KeywordPlanner

 

想定するユーザーは本当にそうやって検索するか?

検索で1位になりたい、と言って聞いてみると、単に自社の説明に合致するキーワードをあげている場合があります。ただ、本当にそういう検索をしているのかはよく考えた方が良いです。あるいは、アクセス解析してしばらく傾向をみて分析してみると良いでしょう。特にBtoB向けなど、あまりネットと親和性が高くないものは、やはり人づてやパンフレット、営業などをきっかけに企業を知ってもらう場合がまだまだ多いのではないでしょうか。

また、スマホが普及していたり、そのスマホからアプリの方が多く使われていたりと、パソコンからWebページを見るというパターンは相対的な比率は低下しているような状況です。パッと検索するならスマホが多いでしょうし、その場合は自社のWebページもちゃんとモバイル対策しておく必要があります。

どういうルートでユーザーが情報を入手するのかを考えて、効果がありそうであればWebページに力を入れると良いのではないかと思います。

 

継続的に改善できる体制が作れるか?

まず前提として、検索エンジンのルールはGoogleなどの検索会社が作るものです。なので、1位になる方法も明確に決まっているわけではありません。ある程度こういう方法が良いだろう、と言われていることがありますが、それも完璧ではないわけです。

また、検索エンジンの仕様は常に変わってきています。Googleでもこれまでペンギンアップデートやパンダアップデートと言われるように、これまでの検索順位が大きく変わるような変更を行ってきています。つまり、一度検索結果上位に来たとしても、日々順位は変動しますし、万全だと思っていたらいつの間にか圏外に落ちていた、ということもあり得ます。

その中で自社サイトの価値を維持するためには、常に改善努力を行う必要があります。検索順位が下がったら、一喜一憂せず、サイトの品質を上げることも必要になります。一時的に誰かからアドバイスや提案を受けて検索順位をあげても、一過性のものになってしまったら意味がありません。

継続的に改善できる体制をつくり、定期的に見直したり改善できるようにした方が良いでしょう。

 

以上です。結局、都合が良い話はないですし、かける労力はそんな軽いものではないので、自社の状況に合わせて投資する労力と、得られる効果のバランスをとっておくべきだと思います。

SEOの基本を勉強するなら、このあたりの本が良いのではないかと。

性別の境界線は限りなく曖昧に。「ジェンダーニュートラル」とは

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あなたが考えている「男らしさ」「女らしさ」というのは、もう古い価値観なのかもしれません。

 

バイリンガルニュースを聴いてるときに、アメリカの小売業であるターゲットが、おもちゃや子ども用品の売り場で性別の表示を撤廃する、というニュースについて話していました。

CNNでも記事になっていました。ちなみにターゲットは、アメリカの小売で業界6位ということで、それなりに大手です(参考)。

米ディスカウントストア大手のターゲットは10日までに、玩具や子ども用品売り場の「女の子のおうちセット」「男の子の寝具」といった男女別表示を段階的に廃止すると発表した。 同社に対しては子どもを持つ女性などから、女の子向け商品と男の子向け商品を区別する必要はなく、そうした区別が弊害を招く可能性もあると訴える声が強まっていた。 ターゲットはこれまで、買い物客が目当ての商品を見つけやすくする目的で売り場の性別表示を行ってきたと説明。しかし寄せられた意見に応え、玩具や日用品、娯楽品などの売り場では性別表示は不要になったと判断した。

CNN.co.jp : 米ターゲット、売り場の性別表示撤廃へ 子ども用玩具など

 

自分の中にあまりない考え方だったので、少し衝撃でした。こういう考え方を「ジェンダーニュートラル」と呼ぶそうです。

 

そして、世界ではこのジェンダーニュートラルが進んでいます。

同じ小売としては、イギリスの百貨店セルフリッジズが同じような取組を行っています。

http://www.fashionsnap.com/news/2015-01-29/selfridges-agender/

スウェーデンのおもちゃ販売会社トップ・トイでも、広告に掲載されている女の子は機関銃を持ち、男の子は人形遊びをしています。しかも、最近ではなく2012年の出来事です。

http://www.afpbb.com/articles/-/2913346

 

さらに、アメリカでは「ジェンダーニュートラル」なトイレが広まっているそうです。こちらはLGBTからのアプローチのようですけど。

http://wired.jp/2014/08/04/gender-neutral-bathroom/

 

こちらはGoogleトレンドの結果です。「gender neutral」というキーワードはどんどん上昇してきてるのがわかります。

gender_neutral

 

いずれにしても、性別という概念がこれまで以上にゆるやかな形になっていくようです。こういう流れは日本でもいずれ浸透していくんじゃないかと思われます。これまでも看護婦が看護師になったり、性別の固定的な要素というのはどんどん排除されてきています。今後はさらにそれが進み、男性・女性という性別に固定的な価値観というのは変化を求められていく気がします。

また、そのときに必ず保守的な反発というのも生まれるでしょうから、ビジネスを行う側としてはどのタイミングでそういう変化を取り入れるのか、という決断もどこかで生じるんじゃないでしょうか。

今日はこのへんで。

安倍総理の戦後70周年談話をテキストマイニングしてみた

安倍首相が戦後70周年談話を発表しました。少しタイミングが遅れてしまいましたが、過去に発表された村山談話(戦後50周年)、小泉談話(戦後60周年)と合わせて、テキストマイニングで分析してみようと思います。

分析の前提

R言語で分析を実施しました。それぞれ以下のサイトから全文を取得しました。

村山総理大臣談話
小泉総理大臣談話
安倍総理大臣談話

全文テキストを日本語の形態素解析を行い、名詞を抽出しました。

3つの談話の分析結果

村山談話、小泉談話、安倍談話の3つを形態素解析して、ワードクラウドで表示したのが以下です。

村山談話

murayama

小泉談話

koizumi

安倍談話

abe

 

3つとも同じ条件で解析したのですが、特徴的なキーワードはちょっと違っていることがわかります。村山談話や小泉談話は「平和」というキーワードが多くなっていますが、安倍談話では「日本」「世界」というキーワードが多くなっているのがわかります。

また、そもそも3つをみると、安倍談話→村山談話→小泉談話の順にキーワードの数が少なくなっているのがわかります。全文テキストの文字数でみると、こうなっています。

村山談話(1995年)1285文字
小泉談話(2005年)1135文字
安倍談話(2015年)3354文字

安倍談話が突出して文字数が多いのがわかりますね。いろいろセンシティブな国際情勢の中で、説明に苦慮した結果なのかもしれません。

 

とりあえず、こうやって比較すると特徴がみえてくるものですね。

グルーポンは生き残り、クーポン購入サイトから変わろうとしていた

今日は、グルーポンを調べようと思います。

「ナンバーセンス」という、統計の嘘などを見抜くための本の中で、グルーポンのことが書いてあったので、久々に気になりました。

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日本だと、数年前におせち事件とか記憶にありますが、今はどうなってるんでしょう。

 

創業当初のグルーポン

グルーポンは、店からクーポンを発行してもらい、ユーザーがそのクーポンを買う。そのとき、一部マージンをもらうというのがグルーポンのビジネスモデルでした。

期間限定で、インターネットで購入することで、圧倒的な割引率を実現し、フラッシュマーケティングを呼ばれました。

フラッシュマーケティング – Wikiwand

 

正直、グルーポンが最初に登場し騒がれていたとき、僕にはその凄さがよくわかりませんでした。

グルーポンの特徴は、クーポンを必要とする人と、客を獲得したい店をマッチングさせるところに意味があります。

ただ、クーポンというのは安売りであることには違いないので、下手すると店のブランドを下げたりしますし、新規顧客を獲得してからの維持をするのが大変だったりします。なので、グルーポンのビジネスモデルがどこまで永続性があるのか、というのは疑問を持っていました。

冒頭で紹介したナンバーセンスでも、「グルーポンはメールを送るだけで、それ以外何も生産していない」と書いています。

単純な仕組みだが、実態はわかりにくい。株式市場は最も活気のあるIT系スタートアップともてはやしたが、はたしてそうなのだろうか。少なくとも今のグルーポンは、積もり積もった赤字の波が、洪水警戒ラインをいつ越えてもおかしくない。そもそも創業から1年半で、既に5億ドルの累積損失を計上していた。同社の資産報告書をめくると、キャンベルスープやエトナのような企業とは似ても似つかない。商品もサービスも、送信するメール以外は何ひとつ生産していないのだ。顧客のターゲットを絞った広告を出し、営業担当が業者を訪ねてクーポンの契約を取りつけ、ライバル会社を真似して迅速に拡大する。それがグルーポンだ。

ただ、そんなグルーポンが今でも続いているんですよね。

 

今のグルーポンは何が変わったのか

グルーポンの売上高の推移を見てみましょう。ここ3年間で売上は伸びています。一方で、営業利益率は落ちてます。

groupon_year

グルーポンは、共同購入クーポンサイトの先駆けとなり、今はグッズ販売や韓国企業の買収を展開しています。海外展開に積極的ですね。

現在のグルーポンは好調なグッズ販売事業や、韓国のクーポン共同購入サイト「チケットモンスター」の買収で一時は撤退していた韓国市場で再起を図るなどで業績は順調で、株価も好調に推移している様子が伝えられています。

いろいろあったグルーポンが消滅せずに生き残れている理由とは? – GIGAZINE

 

さらに、クーポン購入から電子商取引サイトへの転換が図られています。

クーポン共同購入サイトからより幅広い電子商取引サイトへの転換 を目指すグルーポンにとってドル高が障害となっている。同社は売上高 の約40%を米国外で得ている。1-3月(第1四半期)の売上高実績は 7億5040万ドルと、アナリスト予想平均(7億6110万ドル)を下回っ た。ドルはこの1年でユーロに対して24%上昇、対円でも17%上げた。

米グルーポン:4-6月売上高見通し、アナリスト予想下回る

 

四半期決算でみると、こんな感じです。売上は順調に推移しているように見えますが、利益率は低いところで推移していますね。

groupon_querter

 

まとめ

グルーポンの現状をまとめると、以下のようになりますかね。

  • 共同購入型クーポンサイトとして先駆けになり、資金調達を行えた
  • その結果、クーポンサイトはすぐにレッドオーシャンになったが、先行者利益で乗り越えた
  • 買収等を行い、海外展開を積極的に行う
  • クーポン購入サイトからECサイトへ転換を図り、新しいプラットフォームの構築を狙う

 

ちなみに、ナンバーセンスでグルーポンについて書かれているのは、フラッシュマーケティングの効果を測るときに、「これぐらい集客効果がある」として出される数字はちょっと怪しいよ、ということを言及しています。世にはびこる数字の真実を考えるのに、面白い一冊です。

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スタバがマクドナルドの時価総額を抜きそうということで調べてみた

coffee-801781_640

日頃、Podcastを聴いているんですが、その中に「伊藤洋一のRound up WORLD NOW!」というものがあります。

http://www.radionikkei.jp/roundup/

 

その中で、スターバックスが時価総額でマクドナルドを抜いて、飲食チェーンとして世界一になる、という記事が紹介されていました。こちらでも書かれています。

http://arfaetha.jp/ycaster/diary/mac.html

 

で、スターバックスとマクドナルドの時価総額や売上高など、各種の指標を比較してみました。

指標マクドナルドスターバックスマクドナルド/スターバックス
時価総額(百万円)94,802.61885,697.7081.10
売上高(千USドル)27,441,30016,447,8001.67
営業利益(千USドル)7,949,2003,081,1002.58
営業利益率28.97%18.73%
ROE31.29%49.29%
店舗数36,25822,0881.64

 

確かに時価総額はマクドナルドがスターバックスの1.1倍になっており、迫っていることがわかります。ただ、売上高や営業利益率でみると、マクドナルドの方が全然高い。。。

売上高と営業利益率をグラフにすると、以下になります。

mac-subx-sales

mac-subx-profit

 

数値の違いをみると、ROEがスターバックスの方が大きくなっています。株主資本をうまく使って稼いでるのはスターバックスだ、と見ることができますし、成長してきているという点でも、マクドナルドに迫る勢いだ、と見られているのかもしれませんね。

 

冒頭の記事に戻り、時価総額をWikipediaでみると、こう書いてあります。

時価総額(じかそうがく、Market capitalization)、株式時価総額とは、ある上場企業の株価に発行済株式数を掛けたものであり、企業価値を評価する際の指標である。時価総額が大きいということは、業績だけではなく将来の成長に対する期待も大きいことを意味する。時価総額は企業尺度や企業の実力の一面にしかすぎないが、市場の期待値を反映した尺度の一つであり、一般には企業の利益や資産が大きいほど時価総額も高くなる。しかし、株価は時に過大(過小)評価される場合があるため、絶対的なものではない。

時価総額 – Wikiwand

 

ということで、スターバックスの方が成長性や、ターゲットとする客層の違い(スターバックスは所得が高い層、女性をメインとしており、消費に強いと言われている)などから、期待が高いと見られているんだと思われます。

 

ちなみに、店舗数は以下から拝借しました。売上高も同じぐらい開きがあるから、実は 店舗あたりの売上高はそれほど大きな違いはないんだなーと、ふと思いました。

マクドナルド 米国でも店舗数減へ 【MCD】 | アメリカ株でアーリーリタイヤを目指す
スタバの店舗数が世界2.2万軒を突破 売上は18%の増加 | Forbes JAPAN(フォーブス ジャパン)