選択に基づくコンジョイント研究 - 離散選択

コンジョイント分析：

コンジョイント分析は、消費者行動を経験的または定量的な測定に抽出する最も効果的なモデルの1つです。コンジョイント分析は、他の手法では不可能な方法で製品/サービスを評価します。従来の評価調査や分析では、特定の製品やサービスが構成する様々な属性に「重要度」や「価値」を置くことができません。コンジョイント分析は、エンドユーザーの好みを定量的な測定に外挿するよう導きます。コンジョイント分析の最も重要な強みの1つは、製品変更に対する消費者行動を予測できる市場シミュレーションモデルを開発できることです。コンジョイント分析では、市場や製品の変化をシミュレーションに組み込み、変化に対する消費者の反応を予測することができます。

選択型コンジョイント - 離散選択

選択型コンジョイント（または離散選択コンジョイント）は、コンジョイント分析の中で最もよく使われるモデルです。その理由は、実際の消費者行動をよく再現するからです。現代の消費者は、多くの場合、選択肢のトレードオフに基づいて購入を決定します。例えば、150ドルの経由便と200ドルの直行便（4000マイル付き）のどちらを選ぶかといったように。

属性とレベルとは

どのような製品やサービスも、属性のセットを持つエンティティとしてモデル化することができます。例えば、シアトルとマイアミ間の航空券には、以下のような属性があります：

価格
航空会社
経由

各属性には 1 つ以上のレベルがあります。レベルは、属性が取り得る任意の値として定義できます。上記の例では、属性は以下のレベルを持つことができます。

価格	航空会社	経由
$100	デルタ	なし
$150	ノースウエスト	1
$150	AA	2

各レベルが互いに排他的であると仮定されています。 また、レベルは具体的で曖昧さのない意味を持つ必要があります。例えば、「非常に高価」対「500ドルのコスト」

オンラインアンケートの準備

オンラインコンジョイント調査を開始する前に、情報を吸収するための簡単な手順を以下に示します。

属性：市場セグメントの属性を定義します。ほとんどの調査では、属性の数は5つ以下になるようにします。属性の数が多い場合は、これらの属性を集約し、意味のある複合属性に組み合わせてみましょう。
レベル：属性ごとに少なくとも2つのレベルを定義します。1つの属性につき最大4つまたは5つのレベルまでにしてください。
最小回答者ベース：回答者ベースが均質であるかどうかを把握してください。異なる属性間のコンジョイント・データの相互作用に興味がありますか？たとえば、航空券を購入する際に、男性が女性よりもマイルに高い価値を置くかどうかを把握しようとしていますか? このような場合、最小回答者ベースは全参加者の1/2です（男女の分布が等しいと仮定します）。
統計的妥当性のための最小選択肢数：統計的に有効なサンプリングを行うために、回答者にレベルを示す最小回数を考えます。ほとんどのコンジョイント調査では、100から150の最小選択回数がよい結果をもたらします。この数値が意味するのは、調査の結果を統計的に有意にするためには、すべての属性レベルを少なくとも100回から150回提示する必要があるということです。

最小回答者ベースと最小選択回数の両方を設定する必要はありません。一方があれば、コンセプトシミュレーターがもう一方を決定します。コンセプトシミュレーターの詳細は以下をご覧ください。

結論

コンジョイント調査の目的は、購入者が購入を決定する際に考慮する選択肢の範囲に特定の値を割り当てることです。この知識によって、マーケターは製品やサービスの最も重要な特徴に焦点を当て、ターゲットとなる購買者の心を打つ可能性が最も高いメッセージをデザインすることができます。