その他の分析

潜在クラス分析

潜在クラス分析は、個人の様々な特徴の違いから、統計情報に基づきセグメント（クラス）を決定する手法です。また、連続変数だけでなく、カテゴリカル変数も含めて解析することができます。従来の手法によるセグメンテーションと比べ、より煩雑で膨大なデータを機械的に分類することができる手法とも言えます。

#データ分類

TURF分析

TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency）は、生活者へのリーチが最大になるような商品の組み合わせを得ることができる分析手法です。ビジネス上の制約（予算やカニバリゼーションなど）がある中で、最適な組み合わせを決める場面で有効です。

#予測

共分散構造分析（SEM）

第2世代の多変量解析と呼ばれる共分散構造分析の多重指標モデルを利用すると、先ほどの例のような関係性を、一度の分析で数値化して求めることができる上に、仮説ロジックを全体評価し、統計的な検証が行えます。

#データ要約

MaxDiff法

MaxDiff（Maximum Difference）法※1は、トレードオフを明らかにし、生活者の嗜好や選好の差をより明確に把握するためのデータ聴取方法です。

#データ要約

選好回帰分析

特定市場において、消費者が商品（ブランド）やサービスを消費者がどのように知覚し、選んでいるかを構造化します。これにより、【自社ブランドの選好度（他社よりも選ばれる度合い）を高めるために、どのようなイメージを押し出すべきか？】のヒントを探ります。

#予測

Web-AHP

AHPとは、アメリカのトーマス・サーティが開発した階層分析法のことで、Analytic Hierarchy Processの略。生活者自身に複数の評価基準の重要度と、それらの評価基準における各商品の評価を質問し、商品・ブランド・クリエイティブ案の総合評価を行うものです。それをWeb調査上で行う手法について、Web-AHPとして解説します。