コンジョイント分析 – 導入と概要

コンジョイントの概要


コンジョイント分析の目的は、顧客が意思決定においてとるトレードオフや妥協を定量化し、価格や機能面で低価格・低価格と高品質・高品質の最適なポジショニングを見出すことです。

製品やサービスを選択する顧客は、誰もがトレードオフに直面しています(当社のコンジョイント・デモを参照)。 たとえば、低価格や短納期よりも高品質であることが重要なのでしょうか。

企業にとって、顧客が製品やサービスのさまざまな要素をどのように評価しているかを正確に理解することは、顧客が支払うことを望む価格に対して、機能や品質の最高のバランスを与えるように製品開発を最適化できることを意味します。

顧客価値を推定する確立された強力な手段

1970年代に発明されて以来、コンジョイント分析は継続的に開発・改善され、製品計画と価格調査の中核ツールになっています。 人々がどのように意思決定を行い、製品やサービスにおいて何を重視するかを正確に理解することで、企業にとってのコストと顧客にとっての価値のバランスをとる機能やサービスのスイートスポットまたは最適なレベルを算出し、競争市場状況における潜在需要や市場シェアを予測することができます。

コンジョイントの原理-属性とレベル

コンジョイント分析の原理は、製品やサービスを構成要素(属性とレベルと呼ばれる-コンジョイント分析研究の設計方法のセクションを参照)に分解することから始まり、顧客が好むものを見つけるためにこれらの部分の組み合わせをテストすることである。 慎重に選択した統計デザイン(実験デザインとも呼ばれる)を使用して研究を適切に設計することにより、顧客の意思決定への貢献度という観点から、統計分析を使用して製品やサービスの各部分の価値、または効用スコアを算出することが可能になります

たとえば、コンピュータはプロセッサの種類、ハードディスクのサイズ、メモリ量などの属性で説明されることがあります。 たとえば、メモリ・サイズの属性は1GB、2GB、3GB、4GBのようなレベルに分類されます。

属性とレベルから製品プロファイルと選択課題へ

これらの属性とレベルは、異なる製品に異なるレベルを選択することによって異なる製品を定義するために使用できます。したがってコンジョイント分析の最初の段階は、製品プロファイル(属性とレベルの組み合わせ)を作成して、そこから顧客または回答者に選択してもらう選択肢のセットを作ることです(選択セットまたは選択課題として知られています)。

明らかに、可能な組み合わせの数が増えると、新しい属性を追加するたびに潜在的なプロファイルの数が急速に増加します。したがって、最小の選択タスクのセットから最大量の選択情報を収集できるように、テストするプロファイルの数と好みをテストする方法の両方を単純化する統計テクニックと設計方法があります。

コンジョイント分析の種類を選ぶ

「選択課題」を作成する正確なアプローチは,コンジョイント分析のどの種類を使用するのが最も適切かによって異なる。 最も一般的なアプローチは選択ベースコンジョイント(CBC)ですが、他の種類も存在します。 学生は,しばしば評価やカードを用いたフルプロファイル・コンジョイントを教わるが,より多くの属性については,適応コンジョイント分析(ACA),メニューベース・コンジョイント,適応選択ベース・コンジョイント(ACBC)などの適応設計が使用されてきた. 経済学者は、定型選好法や離散選択法に注目するかもしれません。

コンジョイント分析は正しい選択肢ではないかもしれません。 MaxDiff、Simalto、hierarchy of needs研究などの他のアプローチでは、質の高いデータを得るために含めることができる属性の数と示される必要がある選択肢の相対的な複雑さのバランスを管理する方法がそれぞれ異なっている。

統計的な出力は、効用または部分価値および重要度スコアとして知られる、示された属性とレベルから、何が嗜好を駆動しているかを定量化します。

市場モデル – 市場の可能性を予測する

統計的出力は、顧客がどのように意思決定するかについて詳細に定量化した画像を提供し、製品やサービスの変化が市場に与える影響を予測するために、新しい市場条件における嗜好の予測や市場シェアの推定を行う市場モデルの構築に使用できる一連のデータを提供します。 企業にとっては、競合他社よりもどこでどのように改善できるのか、顧客にどのような付加価値を与えられるのか、価格が意思決定にどのように影響するのか、など需要や収益を予測することが可能になる。

これらの市場モデルを社内のプロジェクト原価計算と組み合わせることにより、企業は市場に出る前に投資収益率(ROI)の観点から意思決定を評価することができるようになりました。 たとえば、新製品開発にどのようなリソースを、どのような分野で投入するかを決定することができます。

“私たちは、私たちのソリューションと複雑な顧客基盤を理解し、この理解を包括的な顧客調査に反映できる代理店を探していました。
dobney.comは、すぐに私たちのビジネスの特殊性を深く理解し、優れた最新のコンジョイント調査を設計してくれました。 彼らは、私たちがこれまで経験したことのないような質の高いプロフェッショナルで個別のサービスを提供してくれました。 dobney.comとの仕事は素晴らしく、調査から得られた知見は、私たちにとってかけがえのないものとなっています。”

Marketing Manager, Leica Microsystems

Alternatives to conjoint – from MaxDiff to configurators and e-commerce mock-ups

Conjoint analysis is relatively complex because it requires the understanding of how to use and create attributes and levels, what flavour to use, how to make the product profile, what choice task to offer and then how to analyze the data and build the market model.The systemは、どのような属性をどのようなレベルで使用するかを理解する必要があり、コンジョイント分析は比較的複雑です。 ガイダンスやヘルプを提供してくれる市販のソフトウェアを使用することは可能ですが、間違いを犯したり、質の悪いデザインを生成したりする可能性があります。 また、コンジョイント分析は、特に意思決定に多くのレベルやより深い感情的なドライブがある場合、常に適合するとは限りません。 そのため、製品やサービスによっては、既成の手法が必ずしも適切ではなく、他の手法が必要になることもあります。 幸いなことに,コンジョイント分析の代替として使われるMaxDiff,コンフィギュレータ,Simalto(トレードオフ・グリッドとも呼ばれる)など,関連するアプローチが多数存在する. MaxDiffは,完全な製品を生成するよりも,アイテムのリストから価値を測定することを目的としているが,コンジョイントと同じ機能および分析の多くを使用している. コンジョイント分析のように、Simaltoは製品を属性とレベルに分解し、回答者に選択肢のグリッドとして提示します。

メニュー構築(選択した選択肢の範囲から構成された製品を構築する)、回答者が最も好む製品を探す電子商取引スタイルのモックアップの形での検索とフィルタ調査などの他の調査手法もコンジョイント分析と組み合わせて、またはその代替として使用することが可能です。

Demonstrations and further reading

数学的な仕組みを見るために、コンジョイント分析が設計から分析までの部品価値や効用を推定するためにどのように機能するかを示す、Excelによる完全な単純コンジョイント分析の作業例を用意しました。

  • 選択肢から顧客価値を計算する方法を示す、インタラクティブなコンジョイント分析のデモをご覧ください。
  • 顧客価値に基づいてより良い ROI の決定を可能にするコンジョイント市場モデルおよびシミュレータの機能をご覧ください。
  • コンジョイント分析の設計原理
  • コンジョイント分析のタイプまたはフレーバー

市場モデリングへのコンジョイント分析の使用に関するヘルプとアドバイス、またはコンジョイント分析調査の実行については、 [email protected]

にメールを送信してください。

コメントする