コンジョイント分析

コンジョイント分析とは

商品やサービスの「どこ」を「どの程度」変更すれば、消費者に気に入ってもらえるのかを明らかにする商品開発の戦略立案の支援に適した分析手法です。

商品アイディアを直接的に対象者に評価させるのではなく、考えうる商品スペックの組み合わせを実験的に作成し、各々について評価させます。その際、商品の具体的スペックにトレードオフが発生するようになっており、対象者別の「本当に重視すること」を明らかにした上で、商品スペックの各々の「買いたい気持ちを強める力（効用値）」を算出できます。

このようなときに

商品全体の評価から構成要素の好ましさを推定

何かを購入するときに「この商品は、少し価格が高いけれども性能がよいので購入しよう」とか、「この商品は、性能が悪いけれどもデザインがよいので購入しよう」といった意思決定をしたことはありませんか。多くの人がこのような意思決定を経験したことがあると考えられますが、実際に「この性能だったら価格がいくらまでなら妥当か」、「このデザインであれば、性能はどこまで悪くても平気か」と質問されると、回答するのは難しいはずです。

そこで、コンジョイント分析では、回答者にさまざまな価格や性能などを示した具体的な商品例を複数提示し、その商品例を評価してもらうことで、価格が○○ 円であることの好ましさや、性能が高いことの好ましさといった商品の構成要素の好ましさを推定するのです。この調査方法は、店頭で複数のスペック表や価格表のついた商品群の中から欲しいものを選ぶという実際の選択行動に似ており、生活者自身も気付いていなかった選択行動における傾向などが抽出できる可能性もあります。

そして、この結果から「この性能だったら価格がいくらまでなら妥当か」、「このデザインであれば、性能はどこまで悪くても平気か」といった疑問に対する答えも得られ、最適な商品仕様を知ることや、性能やブランドの価値を価格に置きかえて測定することも可能となるのです。さらに、商品仕様を変化させた場合のシェア予測などにも応用することができます。

コンジョイント分析の手順

コンジョイント分析を行う際にはまず、分析の対象としたい価格・機能・性能・ブランド・デザインといった商品の構成要素（これを属性と呼びます）とその属性の具体的なレベル（具体的な価格やデザイン案など。これを水準と呼びます）を特定化しなければなりません。これを属性・水準表と呼ばれる図2のような表にまとめます。

次に属性・水準表をもとに図3のような複数の商品プロファイルを作成し、調査対象者にこれらの商品プロファイルを評価してもらいます。この図では評価方式として順位法を使っていますが、直接好ましさの度合いや魅力度を聞く絶対評価法でもかまいません。このとき、正しい分析結果を得るために商品プロファイルに表示される水準の組み合わせに偏りがないように実験計画法にもとづいてプロファイルを作成します。（実験計画法直交表などを用います）

分析の段階では、図4のようなグラフが出力されます。（データはダミーです）
このグラフはそれぞれの水準が生活者に与える効用を数値化したもの（これを効用値と呼びます）を表しています。各属性で平均がゼロになるように集計されますので、例えば、メーカーがA社である場合には効用値は0.6、B社である場合には効用値は-0.6ということになります。単純に比較するとこの例からは、価格が220,000円と170,000円のときの効用差が、他のどの属性よりも大きいということがわかります。また、この効用値の単位はすべての属性で共通なので、例えばCPUがPentium4からCentrinoになった場合には効用は減少するが、ハードディスクを40GBから60GBとし、メモリが256MBから512MBとすれば同じだけの効用を補うことができる、と理解できます。

シミュレーター

マクロミル独自開発のシミュレーターを利用することで、コンジョイント分析で得られたデータをもとにしたさまざまなシナリオシミュレーションを、直感的操作で行うことができます。