コンジョイント分析

− 新製品開発などの場面で、複数の候補の中から最適なものを選びたい
− 消費者にとって重要視されている属性を見出したい

コンジョイント分析は消費者の様々な要求事項（属性）の組合せの中から、最適なものを探る手法です。

統計学の理論を用いて評価したい属性に関する“部分効用値”、“相対重要度”を算出し、定量的にその属性・水準の持つ影響力を探ることができます。一般に、消費者の欲求は理想を求めればキリがありません。品質が良くて、値段が安くて、その上注文したら即お届け、その上アフターサービスも万全。。。そんな夢のような製品・サービスを常に世に放つことができるのであればそれに越したことはありません。これに対して企業側は現実問題として、ある種の　“妥協点”、“落としどころ”　を見出す必要があります。このような選択を迫られた場合、コンジョイント分析を使うことによって、どのような優先順位で対策を施すべきか判断基準を示唆することができます。

また、モデルの特性から対象者毎の結果が出力できるので、定性調査との親和性が高く、例えばコンジョイント分析の結果を個人プロファイルとして扱い、質的調査レポートに加えることで、結果解釈がより深いものになると期待されます。

コンジョイント分析の手順概要

分析事例

【命題】 とあるレストランを開業させようと考えたとき、実現可能性の高い選択肢の中から、どのような特徴を持ったお店にすれば良いかを考える。

データは架空のものであり、あくまで分析手法のイメージを掴んでいただくためのもので、実際の分析モデルではありません。本事例の分析結果に関する一切の責任と保証は負いかねます。

お店の特徴について色々と考慮した結果、以下のような属性と水準を設定して分析をかけることを想定します。これらの組合せの中から最適なものを探します。

属性と水準が決定したら直交表に従い水準を割付て、以下のような評価の元となる仮想店舗のCardを作ります。このCardに記された対象を対象者に評価してもらいます。

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【分析結果】

コンジョイント分析をかけた結果、水準の部分効用値、属性の相対重要度の全体平均は以下の通りになりました。(Summary)

部分効用値は対象者毎に属性内で0に平均化された母数です。値が高いほどより好まれている水準になります。 部分効用値が求まると属性の相対重要度が計算できます。相対重要度は当該属性の部分効用値の分散／部分効用値全分散で算出されます。つまり当該属性の効用値の変動割合（寄与の程度）を表し、相対的な重要性の指標となります。これを個々の対象者に対して算出し、平均をとると集団全体としての重要度を考察することができます。

この事例では、求められているレストランはメニュー構成の重要度が最も高く、"シェフのこだわり逸品"メニューの導入が望まれていることが読み取れます。付帯サービスや食材への関心も高く、サービスとしては常連さんにとってお得感のあるポイントカード制の導入が喜ばれるようです。"有機野菜"への嗜好がお肉系よりも高く、昨今のヘルシーブームか、あるいは食の安全性への関心が伺えます。

また、コンジョイント分析はこれらの効用値を利用して"全効用値"を計算することで、水準の最適な組合せをシミュレーションすることもできます。

コンジョイント分析の注意事項【重要】
属性や水準の取り方は慎重にすべきです。例えばある属性や水準に嗜好が偏るような取り方をすると、その効用値や相対重要度が不当に高く評価されます。語弊はありますが調査結果を操作できると言っても過言ではありません。
また、同じ属性・水準の設定であっても別の場面で調査をかけると全く違う結果をもたらすこともめずらしくはありません。例えば、上記の事例の場合、Dinner主体のレストランが対象であれば酒類の相対重要度はもっと高くなると想像できます。コンジョイント分析ではそれ故、属性・水準の設定プロセスである計画段階が重要となります。コンジョイント分析は一度調査を進めてからでは変更がききません。調査対象となる固有の案件に対して各属性・水準のバランス関係を保ちつつ、目的に沿った結果解釈が見出せるような調査設計が肝要になります。
CBRではお客様と内容を十分に吟味し、両者納得の上で調査を進めるように致します。