コンジョイント分析 CBC+HB
Choice-Based Conjoint Analysis +階層ベイズ法

市場の実態に近いリアルなシミュレーションでシナリオチェック。
商品開発やプライシングに最適なコンジョイン卜手法です

  • 競合に対して競争力のある価格設定がしたい方へ
  • 競争力のある商品開発をしたい方へ
  • ブランド価値の測定をしたい方へ

特長

  • 購入シーンに近い測定方法で自然な選択行動を再現します。
  • 多水準に対応可能なため、幅広い調査ニーズにお応えできます。
  • 階層ベイズ(HS-HierarchicalBayes)法によって、生活者一人ひとりの違いを捉えることができます。
  • 従来のコンジョイント手法に比べ、回答者負荷を低減できます。

マクロミルのCBC+HB

当社では、「シナリオプランニング」をサポートするために、使いやすい独自シミュレーターをご用意しております。PCにインストールすることで、お手元で、自在に、スピーディに、シェア予測のシミュレーションを行うことができます。(オプションでのご提供)

例:【既存ブランドの別シリーズ投入におけるシナリオ評価】
既存ブランドの製品スペックを設定した後に、新アイテムを追加。 新規投入により、どのようにシェアが変動するかを確認できます。

マクロミルのCBC+HB

※米国SawtoothSoftware社のCBCを導入しています

調査画面(設問)イメージ

仮想商品を提示し、最も欲しい商品を選んでもらいます。 下図のような耐久消費財のほか、食品・飲料・医薬品などの商材も対応可能です。

調査画面(設問)イメージ

活用事例

  • 製品開発に役立てるために、生活者のセグメンテーションを実施し、有望なターゲットを把握したい。
  • ノートPC市場に参入しているA社は、低コストの海外ブランドに対抗するため、 ノートPC購入時に「価格だけ」を重視する層のボリューム感を確認し、有望なセグメントを発見したい。
  • コンジョイント分析とクラスター分析を組み合わせて生活者のセグメンテーションを行い、 ターゲット層の特徴を把握したうえで、競争力のある価格設定を検討したい。

アウトプット例

基本アウトプット
セグメンテーション結果

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