製品やサービスをリリースする前に、消費者が最も重視する機能をしっかりと把握することが重要です。 非常に多くのオプションが利用できるため、製品やサービスのどの側面が消費者にとって最も重要かを判断するのは難しい場合があります. それにもかかわらず、一部の経営幹部は、顧客をよりよく理解するためにコンジョイント分析を採用しています。 コンジョイント分析は、マーケティング リサーチと統計分析の手法であり、顧客が提供する製品の中で最も役立つ機能と利点を確認するために使用されます。 たとえば、あなたがテレビ メーカーである場合、購入者が最も気にかけている機能は何か疑問に思うかもしれません。 顧客が最も気にかけている機能を提供するために、コンジョイント分析を使用してそれぞれに金銭的価値を割り当てることができます。 この記事では、コンジョイント分析の方法、その価格設定、および例について説明します。
コンジョイント分析とは何ですか？
コンジョイント分析は、調査を利用して意思決定プロセスをよりよく理解する、効率的で高度な研究分析方法です。 私たちは毎日、トレードオフを伴う場合と伴わない場合がある意思決定を行っています。 洗濯洗剤の選択やフライトの予約は、どちらもメンタル コンジョイント リサーチを含む複雑な決定の例です。
バイヤーの好みを引き出すための最良のアプローチの XNUMX つは、この分析です。 その後、統計分析によってデータが数値に変換されます。 サービスや製品の品質を判断する上で、これに匹敵するものは他にありません。
Jarvis によると、企業は「コンジョイント分析」と呼ばれる手法を使用して、購入決定の背後にある顧客の精神的プロセスについて詳しく知ることができます。 また、企業は市場分析を実施して、顧客が犠牲にすることを検討している機能にどのように反応するかを確認する場合があります。
マーケティング リサーチおよび分析組織である Optimization Group は、この分析の前提は、製品またはサービスの属性の相対的な価値を、個別ではなく一緒に考えたときに、より正確に測定できることであると述べています。
オプティマイゼーション グループによると、会社を運営する際には「市場が製品やサービスのさまざまな部分をどのように評価するかを理解することが重要です」。 「クライアントがより多くのお金を払う準備ができている機能を理解することで、製品開発を最適化し、それに応じて価格を設定できます。」
この分析を実施する最も効果的な方法は、顧客が最も重視する側面を明らかにするだけでなく、顧客が購入することに最も関心を持つ製品やサービスを企業が予測できるようにすることです。
コンジョイント分析のさまざまなタイプとは?
ここでは、日常のビジネスやマーケティングで使用できるさまざまなタイプのコンジョイント分析を紹介します。
＃1。 選択ベースのコンジョイント分析
最も一般的なタイプのコンジョイント分析は、選択ベースのコンジョイント分析 (CBC) であり、離散選択コンジョイント分析とも呼ばれます。 選択ベースの共同研究の回答者は、さまざまな完全なプロファイルのアイデアに対する好みを評価します。 このプロセスが繰り返され、3 ～ 5 個の完全なプロファイル アイデアが選択されます。
さらに、この種の意思決定の演習は、実際の買い物の習慣を再現するという考えです。 各オプションの長所と短所を比較検討することにより、属性の特性とレベルの相対的な重要性と優先度を定量的に決定できます。 機能とレベルの数に応じて、この分析を実行できます。 実験のレイアウトは、回答者が疲れるのを防ぐために不可欠です。その数値は通常高いからです。 クアルトリクスは、コンジョイント調査内の実験計画に関して、私たちに大きな余裕を与えてくれます。
選択肢ベースの分析の結果から、特に価格設定の観点から、機能の重要性を適切に見積もることができます。 分析により、各レベルの値と最適な製品構成を推定できます。 シミュレーターは、パッケージの選択シェア、好み、および価値 (市場シェアの代理) を示します。
＃2。 適応コンジョイント分析
アダプティブ コンジョイント分析では、ユーザーの好みを使用して、選択可能な一連のオプションがどのように提示されるかを通知します。 ただし、この変更により、最も魅力的な側面に焦点を当て、あまり魅力的でない側面に関する質問を除外することで、コンジョイント演習がより生産的になります。 ここで紹介するパッケージはすべて、競合他社よりも費用対効果が高く、「よりスマートな」結果を生み出します。
調査参加者の関心と関与を維持する能力の結果として、アダプティブ分析はより質の高い回答を生み出すことがよくあります。 この分析手法によって生成されるメトリックとシミュレーションの品質を犠牲にすることなく、調査の合計時間を短縮します。 各レスポンダーのコンジョイント シナリオをカスタマイズするためのオプションがいくつかあります。 通常、機能の設計の最も重要な段階が使用されます。 また、投票はリアルタイムで評価される各パッケージへの応答に適応し、次のアイテムの関連性を高めます。 さらに、ハイブリッド コンジョイント分析は、完全なプロファイルと機能評価の両方のアプローチを使用できる手法です。
＃3。 自明なコンジョイント分析
自明なコンジョイント分析は、完全なプロファイルの概念を開発する必要なく、洞察に満ちた結果をもたらす、実装が容易な方法です。 複数の製品機能を同時に評価するためのハイブリッド戦略です。 この分析モデルは、品質のグループではなく、機能の個々のレベルの好みを分離します。
この方法は他の方法とは異なりますが、選好効用の正確な推定という同じ結果が得られます。
ヒューリスティック推論や統計分析を含むいくつかのコンジョイント手法は、自明のコンジョイント分析では不要です。 調査結果は、完全なプロファイルの方法で得られた結果と同等か、それよりも優れており、この方法では回答者側の労力が少なくて済みます。 自己説明型分析には、属性のバンドルを相互に、または異なる価格で取引することを許可しないなど、いくつかの制限があります。 さらに、レスポンダーが常に最低価格を選択する場合に使用する、より優れたコンジョイント分析モデルがあります。
＃4。 フルプロファイル コンジョイント分析
フル プロファイル コンジョイント分析では、参加者に多数の詳細な製品記述子が提示されます。 これらのバンドルを調べることで、各顧客または回答者の明示的な詳細を抽出できます。 特性の値を計算するためのよく使用される方法は、フル プロファイル コンジョイント分析によるものです。 ただし、フルプロファイル コンジョイント タスクでは、さまざまな製品の説明 (または異なる実際の製品でさえ) を作成して回答者に提示し、受け入れまたは好みの評価を引き出します。
一部実施要因実験計画では、各製品プロファイルが因子であり、XNUMX つの特徴の発生率が他のすべての属性の発生率と一致します。 また、研究者は、属性の組み合わせを操作することにより、各特性のさまざまなレベルで回答者の有用性を評価できます。 回答者は、評価アクティビティで購入の好みまたは可能性を示します。 コンジョイント分析を使用して幅広い特性とグラデーションを調べることができますが、回答者に示されるプロファイルの数が少ない場合から中程度の場合に最も効果的です。 クアルトリクスの洗練された機能は、実験計画を使用して調査評価の質問を減らします。 完全プロファイル コンジョイント調査は、他のコンジョイント モデルと一致する結果と分析を生成します。
コンジョイント分析は回帰ですか?
参加者の順位を重視する重回帰分析の拡張です。 最終製品の特性の完璧なバランスを特定するのに役立ちます。 参加者は、評価またはランキングに基づいて、機能バンドルを最も望ましいものから最も望ましくないものまでランク付けします。
コンジョイント分析の例
コンジョイント分析の例としては、回答者に価格、画面サイズ、処理速度が異なる XNUMX 台のコンピューターの選択肢が与えられた調査があります。 研究者は、回答者にとってどの特性が最も重要であるか、およびそれらの特性の変化が回答者の好みにどのように影響するかを、回答を調べることで知ることができます。
2 番目の使用例は、XNUMX つの製品 (たとえば XNUMX 種類の歯磨き粉) からの選択肢をクライアントに提示することです。 製品は、コストや香りなどのいくつかの識別要素を除いて、互いに区別できない場合があります。 企業は、どの製品をより頻繁に購入するかを観察することで、顧客が最も重視するものを知ることができます。 コンジョイント分析が適用される XNUMX つの基本的な場所の例を次に示します。
＃1。 コンジョイント分析
相互依存的評価とは、医療ケアを受けるという文脈で個人の欲求と要求を評価することであり、そのようなケアを強化することを最終的な目標としています。 コンジョイント分析は、コンサルテーションなどの個別のやり取りからサービス設計などのシステム全体のイニシアチブまで、ヘルスケア提供プロセスのすべての段階に患者の優先順位を組み込むための強力なツールとして称賛されています。
＃2。 コンジョイント分析経済学
経済分野では、コンジョイント分析の用途がいくつか見られます。 一般に、組織はこのリソースを使用して、マーケティング、製品開発、価格設定、およびその他の金銭的決定の質を向上させます。 さまざまな「取引」と価格を組み合わせることで、コンジョイント分析は、顧客が最も重視するものを判断するのに役立ちます。 これにより、企業は提供する製品やサービス、設定した価格、および生み出す収益を最大化できます。
コンジョイント分析の応用とは?
製品特性のコンジョイント分析で得られた情報を企業が活用する方法はいくつかあります。 コンジョイント分析は、価格設定、販売およびマーケティング戦略に影響を与えるだけでなく、R&D イニシアチブにも影響を与えます。 ここからはコンジョイント分析の応用です。
＃1。 価格設定におけるコンジョイント分析
コンジョイント分析では、ユーザーは特性を並べて比較して相対的な重要性を確立するように求められます。 企業の製品やサービスの機能に対する顧客の金銭的評価は、価格設定に役立つ情報です。
ネットワーク効果を利用してビジネスを拡大できると確信しているソフトウェア会社は、いわゆる「フリーミアム」モデルの下で無料で製品を消費者に提供することを選択する可能性があります。 コンジョイント分析により、会社は人々が最も重視する機能にペイウォールを課すようになる可能性があります。
したがって、コンジョイント分析は、製品のさまざまな特性が消費者の支出意欲にどのように影響するかを知るための優れたツールです。 さらに、追加機能に対する顧客の支払い意思は、この方法で測定できます。
＃2。 セールス＆マーケティングにおけるコンジョイント分析
企業のマーケティングおよび販売戦略は、価格アプローチだけでなく、コンジョイント リサーチによっても知ることができます。 企業が消費者の優先事項をしっかりと把握している場合、その情報を広告、マーケティング テキスト、および特別オファーの形で有利に利用できます。
対照的に、企業は、クライアントがさまざまな品質にさまざまな重要性を置いていることを発見するかもしれません. コンジョイント分析は、顧客を共通の関心や好みを持つグループに分類して、メッセージを各グループに合わせて調整するための便利なツールです。
たとえば、チョコレートの e コマース サイトは、コンジョイント分析を通じて、購入者が XNUMX つの要因を最も重視していることを知ることができます。それは、製品の品質と、すべての購入の一部が環境の持続可能性イニシアチブへの資金提供に使われるという事実です。 その後、ビジネスは各グループに合わせてコミュニケーションを調整し、よりうまく説得することができます。
＃3。 研究開発におけるコンジョイント分析
企業の研究開発パイプラインも、コンジョイント分析から恩恵を受けることができます。 洞察は、どの製品の変更を優先するか、または新しい製品を作成するかどうかを決定するのに役立ちます。
たとえば、コンジョイント分析を使用して、購入者が他のどの機能よりも巨大なディスプレイを優先することを学習するスマートフォン メーカーを考えてみましょう。 このデータは、大画面の作成に投資することが、同社の研究開発資金を最も効率的に使用できることを示唆しています。 しかし、さらなる調査により、クライアントの関心がオーディオ品質などの別の側面に変わったことが示された場合、企業はそれに応じて製品開発の優先順位を調整する可能性があります.
コンジョイント分析は、企業が自社の製品またはサービスのどの側面を顧客が最も重視しているかを判断するのにも役立ちます。 携帯電話のイラストに話を戻すと、スマートフォンに収まる部品の数には限りがあります。 消費者からのフィードバックに基づいて、特定の電話機能が最終バージョンに含まれたり、省略されたりする場合があります。
2016 年、Apple は iPhone のヘッドフォン ジャックを廃止し、追加機能を追加できるようにしました。 ヘッドホンジャックがないのは、購入者が他の機能をより重視していることを示す市場調査が原因である可能性があります.
コンジョイント分析のやり方
ここでコンジョイント分析を実行するには、実行する必要があるいくつかの手順があります。
- 会社が直面している問題を理解する。
- リサーチクエスチョンを作成します。
- 調査の実施方法を選択します。
- できるだけ多くのことを学びましょう。
- クリーンなデータ
- 数字を確認してください。
- 事前に準備をして、プレゼンテーションを行う準備をしてください。
- 必要なビジネス上の手順を実行します。
価格コンジョイント分析
公正な価格を設定することがいかに重要であるかは誰もが理解しています。 結局のところ、コストは強力なマーケティング ツールになる可能性があります。 このため、最適な製品価格設定を実現するための最も効果的な戦略は、コンジョイント分析による価格調査を実施することです。
さらに、合理的な価格を設定することで、会社が生み出した価値と利益を得ることができます。 では、製品やサービスの妥当な価格をどのように決めるのでしょうか?
市場価格調査研究では、さまざまな価格戦略をテストすることで、実際の顧客から販売データを取得できます。 また、市場テスト中の競合他社の行動によって、価格戦略が狂ってしまう可能性もあります。
貴社製品と競合他社の価格と販売量のデータベースを使用して、理想的な価格を調整できます。
とはいえ、それほど簡単ではありません。 収益または利益を最大化するための最適な価格ポイントに照準を合わせることのできる予測モデルを既存のデータから確立することは困難です。これは、通常、分離できる十分な価格変化がないためです。 また、読んでください 価格分析テクニック: 価格分析の詳細ガイド。
問題は、どのようにして最適な販売価格を決定できるかということです。
コンジョイント分析は価格分析の分野に入りました。
コンジョイント分析の長所と短所は何ですか?
これは、消費者が製品やサービスを構成する多くの特徴、特典、および機能にどのように価値を置いているかを確認するために、市場調査で使用される統計的手法です。 ここでの目標は、応答から、利用可能な特性のどのサブセットが最も頻繁に認識されるかを確認することです。
この戦略には、回答者にあらかじめ決められた商品またはサービスのグループを提示することが含まれます。 製品のさまざまな機能に置かれた価値を推測するために、回答者の好みを調べます。 このような暗黙の値を市場モデルに組み込むことで、売上、市場シェア、および利益をより適切に予測できます。
コンジョイント分析を行う際には、まず必要なデータを収集するためにマーケティングリサーチ調査を実施するのが一般的です。 ただし、適切に構造化されたデータまたはテスト市場実験からのコンフィギュレーターを使用すると、コンジョイント分析も役立つ場合があります。
一言で言えば、レスポンダーの観点から、業界とサービスまたは製品の認識価値について多くを学ぶことができます. これは、属性レベルを表すチャートに、それらのレベルで計算する必要がある効用とともに表示されます。
ここでは、コンジョイント分析を使用する利点と欠点をいくつか紹介します。
メリット一覧
＃1。 ブランドの収益性
複数のブランドの相対的な価値を比較する場合、コンジョイント分析は理想的な戦略です。 コンジョイント分析は、ブランド エクイティを測定する他のアプローチとは対照的に、さまざまな製品の価格設定と特性に関連するさまざまなブランドの相対的な強みと人気に関するデータを生成する必要があります。
ターゲット オーディエンスの大部分が価格を重視している場合、印象的なブランド名だけでは不十分な場合があります。 また、ブランドの構築に関連する金銭的コストを相殺するのに十分な機能セットが必要になることも現実的です. しかし、コンジョイント分析では、クライアントがさまざまな機能、価格設定、およびブランドからどのように選択するかを推定することが重要です。
＃2。 より良い購入の選択肢を提供
参加者は、購入の進め方を尋ねられたときに、「上記のいずれでもない」を選択できます。 XNUMX つの選択肢は、購入せずにそのまま立ち去ることです。 この応答をモデルに組み込み、選択ベースのコンジョイント分析で効用を計算する際に考慮することができます。
＃3。 市場を分割するのに役立ちます
コンジョイント分析は、顧客のメリットに対する評価を測る効果的な方法です。 市場セグメンテーションのほとんどの方法は、顧客の実際の価値と認識された価値を測定することを中心に展開しています。
マーケティング キャンペーンの成功は、見込み顧客に製品やサービスの価値を納得させる能力にかかっています。 また、新しい商品を作成したり、既存の商品を再考したりして、思い描くメリットをより適切に提供するための踏み台としても使用できます。
＃4。 コストの変化の影響を見積もる
市場またはセグメントの価格感度のレベルの XNUMX つの指標は、価格レベルのユーティリティの助けを借りて見つけることができます。 ブランド名やその他の属性に関して変化する可能性のある価格設定の感度は、価格とその他の変数の間の相互作用を計算することで測定できます。 このように、さまざまな価格帯でシミュレーションを実行して、価格変更がビジネスと競合他社の両方に与える影響を簡単に見積もることができます。
デメリット
＃1。 使いにくい
実際の特性に関する認識を縮小された一連の機能に関する認識に変換する手法がないため、製品のポジショニングの調査に使用することは困難です。 これでは使いづらいです。
＃2。 意見の言語化の欠如
新しいカテゴリーに関する感情を表現することになると、回答者はそうするのに苦労します。 さらに、あまり注意を払うつもりのない事柄について考えさせられているような印象を受けるかもしれません。
＃3。 市場シェアに関する信頼できない測定値
残念ながら、市場シェアの見積もりは通常、各顧客が購入するアイテムの平均数を考慮していないため、不正確であることが判明しています。
コンジョイント分析は、従来の調査とは対照的に、より高いレベルの回答者情報処理を必要とします。 そのため、回答者が自分のペースでデータを確認できるように、コンジョイント演習にアクセスできる必要があります。
＃4。 要因の不適切な評価
十分に準備されていない調査が行われた場合、変数が過大評価または過小評価される可能性があります。
研究者が共同研究の参加者を募集し、中央の場所で紙またはコンピューターで調査を完了させることは一般的な方法です。 現在、ハイテク市場、裕福な消費者の間、および企業との間でコンジョイント分析を行うための選択肢が増えているため、ほとんどの企業がこの種の調査を実施することはより簡単になります。
まとめ
効果的なマーケティング戦略では、コンジョイント分析を使用して消費者の嗜好に関する洞察を得ることができます。 ターゲット層にとって何が最も重要かを組織がしっかりと把握している場合、製品の機能、価格、および広告についてより適切な決定を下すことができます。 コンジョイント分析を行うのが難しいことは事実ですが、クライアントの要望やニーズを満たすことを重視する企業にとっては、大きな見返りがあります。 この記事のおかげで、コンジョイント分析の可能性をよりよく理解できたと思います。
コンジョイント分析に関するよくある質問
コンジョイント分析を発明したのは誰ですか?
「同時コンジョイント分析: 基本的な測定の新しい種類」は、数学者のダンカン ルースとジョン テューキーによって 1964 年に発表されました。
Paul E. Green と Vithala R. Rao の 1971 年の「最初の包括的な顧客」ソリューションは、「判断データを定量化するための結合測定」でした。
SPSS はコンジョイント分析を行うことができますか?
はい、IBM® SPSS® Conjoint モジュールはコンジョイント分析を提供し、消費者の好み、トレードオフ、および価格感度をよりよく理解するのに役立ちます。 顧客が製品をどのように比較し、製品の品質が消費者の行動にどのように影響するかを理解するのに役立ちます。
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