- CBC
- 店頭を再現する選択型コンジョイントです。
全ての商品特徴を提示した、いくつかのランダマイズされた商品やサービスの中から、最も気に入った商品コンセプトを『選択する』という回答を繰り返します。
消費者が商品やサービスを選択する際、何を重視しているのかを明らかにし、消費者の「買いたい」気持ちを高めるために、どのようにしたら良いかの示唆を与えてくれる分析手法。
コンジョイント分析には、複数の種類があります。耐久消費財などじっくり考えて購入商品を決定する商材には「ACBC」、日用品などの商材には「CBC」が向いています。
- ACBC
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BYO(Build Your Own)質問と言って、回答者の好みを直接的に聞くことにより、以降のコンジョイント質問を効率的に提示します。
さらに、『非補償型意思決定』モデルと呼ばれる仕組みが組み込まれています。
これは、回答者にとって「これがあっては嫌」「これがないと絶対にダメ」という要素を聞くことで、さらなる質問提示の効率化を図る仕組みになっております。
こうした最新の仕組みにより、コンジョイントとして頻度の高い6～12個程度の属性数を極めて高精度な状態で検査することができます。
個票レベルで極めて高い効用値計算が可能になっており、サンプル数についてもたった1票からの効用値算出が可能なCBCになります。
こんなシーンでご利用できます
- 消費者が商品やサービスを購入する際の購入重視点を明らかにしたい。
- どのようなスペックの製品を投入した場合に、どの程度シェアが取れそうかをシミュレーションしながら、 最適仕様を決定したい。
- 自社または競合製品の価格を変更した場合、シェアがどのぐらい変化するか、自社の他製品とのカニバリが 生じないかを確認したい。
- 製品開発のために、消費者のニーズを元にした消費者視点のセグメンテーションを作成し、有望ターゲットを見つけたい。
- 自社や競合のブランド力を測定する指標を作るために、ブランド力を金額換算したい
さっそくデモでコンジョイント（CBC/ACBC）を試してみる
CBC
ACBC
スケジュール
スケジュールは、調査票の仕様（設問数・ロジック内容・修正回数など）／サンプル数により、変動いたします。
あらかじめご了承ください。詳細なスケジュールにつきましては、営業担当もしくは運用担当者にご相談ください。
※最短スケジュールイメージ
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ローデータ（効用値データ付き） メージ画面
サンプルごとの属性×水準の効用値データと、属性ごとの重要度データがローデータ（一般設問）の最後に付きます。
