2023.09.28
重回帰分析完全ガイド：基礎から応用事例まで
重回帰分析とは、予測したいデータ（目的変数）に対して、複数の要因データ（説明変数）との関係を数式で表現する統計的な手法です。重回帰分析を活用すればデータから様々……
公開日：2019.12.05
最適な商品コンセプトを決定することを目的とした分析手法です。商品全体の評価（全体効用値）をすることで、価格や色、デザイン、品質など、個々の要素の購買に影響する度合い（部分効用値）を算出する手法です。
例えば、スマートフォンを購入する際には容量やカメラの性能、価格や型の新しさ等を比較検討することが考えられます。消費者にとって、スペックが高く価格が安いスマートフォンを購入したいわけですが、そのような商品はなかなか見つかりません。そのため、自分に必要なスペックを厳選し、価格を妥協して商品を選択します。このときに、消費者が最も重要視する商品の要素(スペックや価格)の組み合わせを算出するのが、コンジョイント分析です。
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コンジョイント分析の目的は、消費者の購買時に最も意識される要素は何か、また消費者が最も購入しやすい要素の組み合わせは何かを算出することです。
消費者が何かを購入するとき「これが決め手」という項目があることは少なく、商品の特徴や価格などいくつかの項目を複合的に検討します。コンジョイント分析で消費者がどの要素を重視するのか、どの要素の組み合わせが好まれるかを知ることで、商品の企画に活用することが可能です。また、消費者の商品評価のポイントや購入・非購入時の差の把握等から、販売戦略などマーケティング全般に活かすことができます。
購入の意思決定に起因する項目を列挙し、表側：「要因」、表頭：「水準」を決める（下記参照）
上記要因・水準は、数に上限がある
目安は、要因×5項目、水準は4水準まで
設問設計は2パターンあり
コンジョイントカードを作成し、優先順位を回答させる
（右記参照）
要因の重要度をランク付けする設問（次頁参照）
各要因の水準をランク付けする設問（次頁参照）
2023.09.28
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