コンジョイント分析とは？
コンジョイント分析の定義コンジョイント分析は、人々が複雑な選択をする方法を理解しようとする調査ベースの高度な市場調査分析手法と定義される。 私たちは日々、トレードオフの選択を迫られ、そのことに気づかないこともあります。 洗濯洗剤の選択や飛行機の予約の決定といった単純な意思決定でさえ、私たちを選択へと導く複数の要素を含むメンタル・コンジョイント・スタディなのです。
コンジョイント分析は、購買プロセスにおける消費者の嗜好を抽出する上で最も有効なモデルの1つである。 このデータを 定量的測定 統計解析を用いて 他の手法では不可能な、製品やサービスの評価です。
コンジョイント分析入門
家を買ったことがありますか？ 最も複雑な購入の意思決定の一つとして、多くの好みを考慮する必要があります。 立地や価格、金利、地元の学校の質など、すべてが住宅購入の判断材料になります。 複雑でない買い物は、自分のニーズに合った商品やサービスを選ぶという同じようなプロセスがあります。 ただ、そのような判断をしていることに気づいていないだけかもしれません。
無意識のうちに、ある人は価格にこだわり、別の人は機能にこだわるかもしれません。 消費者がどの要素を必須とし、どの要素を些細と考えるかを理解することがコンジョイント調査の中心的な目的である。
なぜコンジョイント分析が重要なのか？
研究者たちは、コンジョイント分析を顧客価値を決定するための最良の調査手法と考えています。 顧客に対するアンケートを作成、配布、分析し、回答分析に基づき購買意思をモデル化するものである。
QuestionProは、消費者行動を説明するための数値を自動的に計算し、分析することができます。 当社のソフトウェアは、回答を分析し、価格、機能、地域、その他の要素にどの程度の価値を置いているかを確認します。 そして、このデータを消費者プロファイルに関連付ける。 実際のお客様から得たデータをソフトウェアで回帰分析することで、仮説ではなく、正確なレポートが出来上がります。
信頼性の高い正確なデータは、お客様のすべてのニーズとウォンツを満たす製品やサービスを生産するための最良の機会を提供します。
現在，コンジョイントの中で最も普及しているのは，選択式コンジョイント分析である． 参加者は一連の選択肢を見せられ、最も買いそうなものを選ぶように言われます。 その他のコンジョイントには、参加者に製品を評価したり、ランク付けしてもらうものがある。 購入する製品を選択すると、通常、ランキングシステムよりも正確な結果が得られます。
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アンケートの質問では、各参加者に製品や機能の選択肢をいくつか示しています。 その答えから、私たちのソフトウエアが基礎となる値を算出することができるのです。 例えば、その好みのサイズや、好きなブランドならいくらで買うかなどをプログラムすることができます。 選択肢のデータが揃えば、さまざまな分析が可能になります。 分析のための重要なツールは、What-ifモデル、予測、セグメンテーション、コスト・ベネフィット分析の適用などです。
なぜアンケート調査でコンジョイント分析を使うのか？
従来の評価調査では、製品を構成するさまざまな属性に価値を置くことはできません。 一方、コンジョイント分析では、回答者の選択肢をふるいにかけて、その選択の理由を明らかにすることができます。 データを分析することで、ターゲットの心を覗き見し、商品やサービスの何に最も価値を置いているかを知ることができ、市場シミュレーターとして機能します。
コンジョイント分析は、一見すると高度な設計と手法であるため、多くの企業が敬遠しています。 でも実は、QuestionProのような使い勝手の良いアンケートソフトを使えば、この方法を効率的に使うことができるんです。 ここでは、コンジョイントの簡単な説明と、コンジョイント分析マーケティングの事例を紹介します。
コンジョイント分析を使用する場合
コンジョイント分析は、過去50年以上にわたって、市場研究者や統計学者が、アンケート調査の質問を用いて、消費者が商品についてどのような決定を下すかを予測するために実施する手法として発展してきました。
中心的な考え方は、消費者は製品のさまざまな特性を評価し、どの特性が自分にとってより重要であるかを判断して購入を決定するというものです。 オンライン・コンジョイント調査の主な目的は、購入者が購入を決定する際に考慮する選択肢に明確な価値を設定することである。 このような知見を得ることで、マーケティング担当者は、製品やサービスの特徴のうち重要性の高いものに的を絞り、ターゲット購買者の心に響くようなメッセージを設計することができます。
離散選択コンジョイント分析では、消費者にアンケートで可能な意思決定のセットを提示し、どれを選ぶか判断してもらう。 各概念は、属性（色、サイズ、価格など）の集合からなり、レベルの集合によって詳細化される。
コンジョイント分析のメリット
コンジョイント分析を調査に利用することには、複数の利点があります。
- これは、消費者が多数の属性を同時に評価する際に、心理的なレベルで行うトレードオフを研究者が推定するのに役立つ。
- 研究者は個人レベルで消費者嗜好を測定することができる
- 研究者は、あまり表に出てこないような本当のドライバーや隠れたドライバーを見抜くことができるのです。
- コンジョイント分析は、消費者と属性をより深く研究し、ニーズに基づいたセグメンテーションを作成することができます。
コンジョイント分析例
例えば、製品のマーケティング担当者が、個々の製品の特徴が推定市場シェアや売上高に与える影響を測定する必要がある場合を考えてみましょう。
このコンジョイントスタディの例では、製品を携帯電話とします。 競合は、アップル、サムスン、グーグルです。 ブランド、価格、画面サイズ、画面解像度などの属性を、顧客ごとにどのように評価するかを理解する必要があります。 この情報をもとに、消費者の嗜好に合わせた商品展開をすることができます。
コンジョイント分析は、現実的な選択肢を作り、人々に評価してもらうことで、これらの製品の属性や水準に価値を割り当てるものです。
消費者や顧客の行動を数学的に分析し、顧客データからの真の洞察に基づいた意思決定を行うことを可能にします。 これにより、競争力のあるより良いビジネス戦略を立てることができるのです。 お客様の希望をかなえ、利益を上げるためには、自社の製品やサービスのどの部分が最も評価されているかを十分に理解することが必要です。
コンジョイント分析の使い方
コンジョイントモデルで回答者の好みを予測する。 例えば、ノートパソコンに関するコンジョイントスタディを行うことができます。 このノートパソコンは、3色（ホワイト、シルバー、ゴールド）、3画面サイズ（11インチ、13インチ、15インチ）、3価格（200ドル、400ドル、600ドル）で提供することが可能です。 そうすると、3×3×3種類の商品の組み合わせが考えられることになります。 この例では、3つの属性（色、サイズ、価格）があり、属性ごとに3つのレベルがあります。
定義された属性に基づく一連の概念、すなわちタスクが回答者に提示される。 回答者は、実際の生活でどの製品を購入するかを選択します。 コンジョイント技法には多くのバリエーションがあることに留意する必要があります。 QuestionProの
コンジョイント分析ソフトウェア
は、消費者の購買プロセスを最も正確にシミュレートできる選択式分析を採用しています。
離散選択式コンジョイント分析調査を実施するのに適したタイミングは？
この質問はよくされますね。 Conjoint O’ Clock（コンジョイント・オー・クロック）」という造語を作ったほどです。 もし、お客様がなぜ購入するのかを理解するために、お客様の心の中を探る必要があるとお考えでしたら、その洞察から何を得たいのかを自問してみてください。 試している方はコンジョイントオクロックの時間です。
- 新製品・新サービスを市場に投入する。
- 既存の製品・サービスをリパッケージして市場に投入する。
- 顧客を理解し、彼らが製品のどこに価値を置いているかを理解する。
- ブランドの競争力を高めるための実用的なインサイトを得ることができます。
- 競合ブランドに対して、自社ブランドの価格を設定する。
- 価格体系を見直す。
コンジョイント分析の主な用語
- アトリビュート（特徴）。 分析によって評価される製品の機能。 ノートPCの特性例。ブランド、サイズ、色、バッテリーの寿命など。
- レベルです。 各属性の仕様です。 ノートPCの規格例としては、以下のようなブランドがあります。Samsung、Dell、Apple、Asus。
- タスク 回答者が選択しなければならない回数のこと。 この例では、”Step 1 of 5 “で示されるように、5つの機能のうち最初の機能を示しています。
- コンセプトまたはプロフィール:仮想的な製品や提供物のこと。 これは、タスクカウントごとに表示されるレベルの異なる属性の集合体です。 通常、少なくとも2つの中から選択することになります。
- 相対的重要度:商品・サービスの様々な属性のうち、どれが購買の意思決定に重要であるかということを描いた「属性重要度」。 ノートパソコンの相対的重要度の例。ブランド35％、価格30％、サイズ15％、バッテリー駆動時間15％、色5％。
- 部品価値・実用価値:Part-Worths（効用値）とは、ある属性レベルが回答者に対してどれだけの重みを持つかを示すものである。 消費者にとっての製品の総合的な価値につながる個々の要素がパート・ワースである。 ノートパソコン・ブランドの部品価値例。サムスン-0.11、デル-0.10、アップル-0.17、アスース-0.16。
- プロフィール:最高の実用価値を持つ究極の製品を発見してください。 QuestionProでは、市場が求める製品やサービスを構築するために、実用価値でランク付けされた製品プロファイルのすべての可能な組み合わせを一目で比較することができます。
- マーケットシェアシミュレーション:コンジョイント分析の最もユニークで魅力的な側面の1つは，コンジョイント・シミュレータである． これにより、存在しないかもしれない新しい製品やコンセプトに対する消費者の選択を「予測」することができるのです。 与えられた市場において、既存製品の変更に基づく市場シェアの増減を測定する。
- ブランドプレミアム:サムスンとLGのテレビを比較すると、お客さまはどのくらい多くお金を払ってくれるのでしょうか？ 価格を属性として割り当て、それをブランド属性と結びつけることで、効用ごとのドル分配のモデルが得られる。 これを活用して、任意の特性に対する実際の金額を計算する。 ブランドとの相対的な分析が行われると、ブランドに値段がつくようになります。
- 価格弾力性と需要曲線:価格弾力性は、製品の総需要と需要曲線の形状に関係する。 異なる価格水準での需要（頻度数／総反応数）をプロットすることで算出します。
コンジョイント分析の種類
コンジョイント分析には，大きく分けて2つのタイプがある．選択ベース・コンジョイント（CBC）分析と適応コンジョイント分析（ACA）である．
離散選択ベースのコンジョイント分析（CBC）。
このタイプのコンジョイント調査は、消費者に実際の市場の購買行動を模倣してもらい、価格と機能に関する特定の基準がある場合、どの製品を選択するかを調査するため、最も一般的な調査です。
例えば、それぞれの製品やサービスには、特定のフィクション・キャラクターが存在します。 これらのキャラクターは、互いに似ているものもあれば、異なるものもあるでしょう。 例えば、回答者に次のような選択肢を提示することができます。
デバイス1
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デバイス2
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端末はほぼ同じですが、端末2はトリプルカメラで構成が良く、端末1は端末2より電池の持ちが良いのが特徴です。 カメラ台数とバッテリー容量のトレードオフがいかに重要かは、回答を分析すればわかるはずです。
QuestionProでは、離散選択モデルを用いて、コンジョイント分析を行うために3種類のデザインタイプを用意しています。
- ランダム このデザインは、可能な属性のランダムサンプルを表示します。 各回答者について、調査ソフトはその特徴を独自に組み合わせている。 コンジョイント概念シミュレータを実行することで、アンケートを展開する際にツールが提示する選択肢を知ることができます。
- D-Optimal（ディーオプティマル）。 完璧にデザインされた実験は、研究者が最小分散と偏りなくパラメータを推定するのに役立ちます。 D-最適設計では、研究対象の調査や最適化を行うためにいくつかのテストを実施します。 このアルゴリズムにより、サンプルサイズと回答者一人当たりのタスクに最適なデザインを作成することができます。
- 設計をインポートする。SPSS形式の設計をインポートすることもできます。 例えば、QuestionProでは、分数階直交計画をインポートしてアンケートに活用することができます。
適応的コンジョイント分析（ACA）。
研究者は，属性/特徴の数が選択ベースのシナリオで可能な数を超えている場合に，このタイプのコンジョイント分析をよく使用する． ACAは、商品設計やセグメンテーションの調査には適していますが、理想的な価格を決定するためには適していません。
例えば、適応的コンジョイント分析は、調査回答者が一連の属性間の相対的な好みを評価するよう求められる、段階的なペア比較タスクである。 そして、それぞれのペアをあらかじめ設定された点数で評価します。
QuestionProは、CBC（離散選択コンジョイント分析）を使用しており、価格がお客様にとって最も重要な要素の1つである場合に最適なオプションです。 この方法の主な利点は、様々な機能間のトレードオフを行う市場の意思を把握することができる点である。 その結果、「理想的な」製品・サービスとは何かという答えが導き出されるのです。
レベルアップしたコンジョイント分析による洞察
コンジョイント分析では、調査設計と分析に多くの関与が必要ですが、追加的な計画の労力は、多くの場合、それに見合うものです。 製品を選ぶ際に最も重要な顧客の嗜好を、わずかな手順で本格的に把握することができます。
例えば、ノートパソコンを購入する際、多くの人にとって重要なのは価格です。 しかし、ノートパソコンのバッテリー駆動時間を延ばすために、より重く、よりかさばるデザインを意味するのであれば、大多数の人はどれほどの代償を払うことになるのでしょうか。 画面サイズが小さいと、少し大きいものと比べて、どれくらいの価値が下がるのでしょうか？ コンジョイント調査を使えば、製品開発に多大な投資をする前に、これらの詳細を発見することができます。
コンジョイントは、インサイトのパイの一部に過ぎません。 価格戦略、消費者嗜好戦略、ブランディング戦略、市場参入戦略など、他の質問タイプや提供方法を用いて、プロジェクトの可能性を最大限に引き出します。 QuestionProでは、コンジョイント分析の結果と、アンケートに含まれる追加の質問やカスタムプロファイリング情報からのインサイトを組み合わせた包括的なアンケートを構築し、提供することができます。
コンジョイントアルゴリズム コンジョイント分析のしくみ
論理モデルとNelder-Mead Simplexアルゴリズムを用いて、効用値や部品価値を計算する。 このアルゴリズムの恩恵により、QuestionProは1つのプラットフォームでまとまりのある包括的なアンケート体験を提供することができます。
私たちは、ほとんどのビジネスが私たちの数学的分析の複雑な詳細を必要としないことを理解しています。 しかし、コンジョイント調査の結果を利用するために必要な透明性を提供したいと思います。 以下のアルゴリズムを確認し、結果に自信を持ちましょう。
表記する。
- 回答者をR人、個人をr = 1 … とする。 R
- 各回答者にT個のタスクを表示させ、t = 1 … とする。 T
- 各タスクtにC個の概念を持たせ、c = 1 … とする。 C
- a = 1からAまでのA属性があり、各属性にl = 1からLaまでのレベルがあるとすると、特定の属性/レベルのパートワードはw'(a,l)となる。 この演習では、この（ギザギザの配列の）部品価値を解いていきます。
- これを単純化して1次元配列w(s)とすると、wがS個の要素を持つ{w′(1, 1), w′(1, 2)…w′(1, L1), w′(2, 1)…w′(A, LA)} ということになる。
- 特定の概念xは、特定の属性があればx(s)=1、なければ0という一次元の配列で示すことができる。
- Xrtcは、r番目の回答者のt番目のタスクにおけるc番目の概念の具体的な概念を表すとする。 したがって、実験計画はサイズRxTxCxSの4次元行列Xで表現される。
- 回答者rがタスクtで概念cを選択した場合、Yrtc=1、そうでない場合0とする。
- 確定したアイデアの値Uxは、構想の中で利用可能な要素に対する部分価値の合計、すなわちxとwのスカラー積である。
多項ロジットモデル
効用U1とU2の2つの概念の単純な選択に対して、多項ロジット（MNL）モデルは、概念1が選択されると予測します。
モデル化された選択確率
r番目の回答者がt番目のタスクでc番目の概念を選択する選択確率を（MNLモデルを用いて）表すとする。
対数尤度測定法
対数尤度(LL)指標は次のように計算されます。 
最尤法による部品価値の解法
LLに最大値を与えるベクトルwを求めることで、パートワースベクトルを解きます。 S個の変数について解いていることに注意してください。
- これは多次元的な非線形連続最大化問題であり、標準的なソルバーライブラリが不可欠である。 Nelder-Mead Simplex Algorithmを使用します。
- 対数尤度関数は関数LL(w, Y, X)として実装し、最大値を与えるベクトルwを見つけるために最適化する必要があります。 レスポンスY、そしてデザイン。
Xは、特定の開発に対して指定され、一定である。 wの開始値は原点0に設定することができます。 最終的な部品価値値wは、どの属性の部品価値値も平均が0になるように再尺度化される。 これは、各品質の全レベルの部品価値の平均を差し引くことで行われる。
QuestionProを使ったコンジョイント分析の方法について教えてください。
QuestionProが提供するコンジョイント分析には、以下のツールがあります。
- コンジョイント・タスク作成ウィザード 価格などの特徴（属性）と、100円、200円などのレベルを入力するだけで、コンジョイントタスクを作成するウィザード形式のインターフェースです。
- コンジョイントデザインパラメータ。 タスクの数、タスクごとのプロファイルの数、「適用しない」オプションを選択することにより、設計を微調整することができます。
- ユーティリティ計算。 ユーティリティを自動計算します。
- 相対的重要度。 属性の相対的な重要度を自動的に計算します（ユーティリティに基づく）。
- クロス/セグメンテーションとフィルタリング。基準に基づいてデータをフィルタリングし、相対的重要度の計算を実行します。
コンジョイント分析マーケティング例
ステップ1． をクリックします。 新しい質問を追加する のリンクをクリックし、「高度な質問タイプ」から「コンジョイント（離散選択）」オプションを選択します。 これにより、ウィザード形式のコンジョイント質問テンプレートが表示され、属性（特徴）と各特徴のレベルを入力してタスクを作成することができます。
この例では、ある組織がテレビを製造しており、サムスン、LG、ヴィジオの競合であるとします。 テレビのサイズ、ブランド、価格といった特定の属性に対して、異なる顧客がどのような価値観を持っているかを理解する必要があります。 この情報をもとに、市場ニーズを満たし、収益を上げる独自の製品群を構築することができます。.
Step2: 機能とレベルを入力します。
タスクカウントとタスクごとのコンセプトを設定し、フィーチャータイプを割り当てます。価格、ブランド、その他を設定します。 テレビブランドを例にとって考えてみましょう。
- テレビ向け機能。価格、サイズ、ブランド。
- 価格:800ドル、1,200ドル、1,500ドル
- サイズ：36″、45″、52″
- ブランド：ソニー、LG、Vizio
ステップ3． Design Typeを3つのデザインタイプのいずれかに選択します。ランダム、D-Optimal、Importの3つのデザインタイプのいずれかを選択します。
ステップ4．固定タスクや禁止概念など、設定オプションを追加する。
ステップ 5:プレビュー、テキストデータを確認し、アンケートを配布する。
この例では、アンケートは次のようなものになります。
コンジョイント問題のレポートはどこで見ることができますか？
Step 1: ログイン ” アンケート ” 分析 ” 選択モデル ” コンジョイント分析
Step2：ここでは、オンラインレポートを見ることができます。
ステップ3：データをExcel/CSVまたはHTML形式でダウンロードすることができます。
