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おひつじ座(アリエス)生まれの つくねパパ が 、コミュニケーション最適化運用関連でつぶやきます。「生き物探訪」記事もSEOのショーケース。

AIDMA, AISAS, SIPS, そしてREACT - 購買プロセスやカスタマージャーニーのモデル化

購買プロセスやカスタマージャーニーをモデル(=購買行動モデル)化するために、これまでにさまざまなフレームワークが提唱されてきました。

以下に、AIDMA, AISAS, SIPS, そして多様に解釈されるREACTについて、それぞれの意味・背景・活用領域を詳しくみていきましょう。

 

AIDMA(アイドマ)

◉ 概要

1920年代にアメリカの広告学者サミュエル・ローランド・ホールが提唱した 購買意思決定プロセスの古典的モデル

◉ 段階

ステップ 意味
A - Attention 注意をひく
I - Interest 興味を持つ
D - Desire 欲しいと思う
M - Memory 記憶する
A - Action 購買する

◉ 特徴

  • 主に マス広告やリアル店舗 を前提としたモデル。
  • 「記憶してから購入」という点が現在の購買行動とはやや異なる。

 

AISAS(アイサス)

◉ 概要

2004年に電通が提唱。 インターネット時代の消費行動モデル

◉ 段階

ステップ 意味
A - Attention 注意をひく
I - Interest 興味を持つ
S - Search 検索する
A - Action 購買などの行動
S - Share 共有・発信する

◉ 特徴

  • 検索(Search) と 共有(Share)が特徴。
  • ユーザーが能動的に情報を取得・発信 するという時代背景を反映。

 

SIPS(シップス)

◉ 概要

ソーシャルメディアの普及を背景に、電通が2011年に提唱。 共感重視の消費行動モデル

◉ 段階

ステップ 意味
S - Sympathize 共感する
I - Identify 確認・検討する
P - Participate 参加する・購買する
S - Share 発信・共有する

◉ 特徴

  • 「共感」から始まり、「共有」で終わる。
  • コミュニティやファンベースのマーケティングに適している。

 

REACT(リアクト)

実は「REACT」モデルには 複数のバリエーション が存在し、文脈(BtoB、共創、DX、マーケティング、パーソナライズドAIなど)によって解釈が異なる場合があります。

REACTモデル(その1):Recommend型

◉ 概要

AIの台頭で、購買行動は 「自分で探す」から「AIにレコメンドされる」へ 変化しています。AIが介在するので、人が「検索する」段階が減り、代わりにAIが最適な選択肢を提示する。そこに「共感」や「体験価値」を紐づけて、またAIが学ぶ。

つまり「人の探す手間をAIが肩代わりし、ファンの声がAIに学習されてまた次の推薦が磨かれる」循環です。

◉ 想定される段階

ステップ 意味(想定)
R - Recommend 推奨・レコメンド(AIや営業などから提案)
E - Evaluate 評価・検討(比較・判断)
A - Act 行動・実行(購入・契約・導入)
C - Co-create 共創・協業(パートナーシップや改善活動)
T - Trust 信頼関係の構築・維持

[このバージョンの REACTモデルは、主にBtoB領域やサブスクリプション・SaaSなどの顧客関係構築重視のビジネス で用いられることがあります。 

特に、

  • 「Recommend」→ AIや営業のパーソナライズされた提案
  • 「Co-create」→ 共有や意見投稿で共創、ユーザー参加型の開発・改善
  • 「Trust」→ 次のAI学習に反映、LTVや継続率につながる信頼の蓄積

という文脈が強くなります。

 

REACTモデル(その2):BtoB共創型

◉ 概要

主に BtoBや共創型ビジネス における意思決定モデルとして提案される新しい概念。正式な学術モデルではなく、企業や団体が提唱するケースが多い。 

◉ 想定される段階

ステップ 意味(想定)
R - Recognize 課題を認識する(気づき)
E - Engage 関与・関心を持つ
A - Analyze 分析・検討する
C - Collaborate 共創・協業する
T - Transform 変革(行動・導入)する

◉ 特徴

  • 単なる購買行動ではなく、 協業や共創を重視
  • 共創型PoC(概念実証)やM&A前段階 のプロセスにも応用可能。

 

各モデルの適用比較(簡略)

モデル名 主な領域 特徴
AIDMA マス広告時代 受動的な購買モデル
AISAS Web時代 検索・共有の導入
SIPS SNS時代 共感と参加を重視
REACT:Recommend型 AI推奨型 共感や体験価値をまたAIが学び、推奨する循環
REACT:BtoB共創型 BtoB・共創 課題認識〜共創まで含む イノベーション/組織変革系