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2018.4.13更新

コラム

コスト削減のその次は|コンジョイント分析

コスト削減に成功したら一件落着。ではなく、次は浮いたお金をどこに投資するか判断する必要があります。

今回の記事では、商品・サービス開発、戦略立案の投資判断の際に用いられるコンジョイント分析について解説します。

 

コンジョイント分析とは

コンジョイント分析とは、商品やサービスの「どの要素」を「どれだけ」変更すると、消費者が満足するのかを明らかにする分析手法です。コンジョイント分析では商品のスペックを表す変数のことを「属性」、そしてその具体的な値を「水準」と呼びます。

商品開発の際は、様々なアイディアが出るかと思います。例えばテレビの開発であれば、画面サイズ、画質、録画機能、価格などが属性としてあげられるでしょう。また、画面サイズには28インチ、32インチ、40インチ、52インチなどの種類があり、それらが画面サイズの水準としてあげられます。他の要素においても同様です。

コンジョイント分析では、属性・水準にトレードオフが発生するように組み合わせを作成し、その組み合わせについて評価させます。これによって消費者別の「重視する属性・水準」を明らかにした上で、属性・水準別の「(その要素・水準が)どの程度重視されているか」を定量的に算出できます

 

全体から要素を推定

コンジョイント分析の大きな特徴の一つとして、商品・サービス全体の評価から属性・水準の重要度を推定することがあげられます。

実際の購買シーンを想像すると、「この商品は性能は低いけれど、安いから購入しよう」や「この商品はデザインはいまいちだけど、性能が高いので購入しよう」といったことがあるかと思います。しかし、「この性能であればいくらまで出せるか」や「この価格であればデザインはどこまで我慢できるか」といった定量的な質問をされると回答が難しいのではないでしょうか。

しかし、一般的なアンケートによる調査手法では、個々の属性や水準の良し悪しを質問し、その合計から全体の価値を測ろう、という期待価値モデルと呼ばれる手法が取られていることが多いです。設問の例としては「画面サイズと画質どちらを重視しますか」や「画面は何インチが望ましいですか」といったものですね。

一方で、コンジョイント分析では、いくつかの商品を提示し、「欲しい順番に並べてください」といった質問をします。このように実物が提示されているため、一般的なアンケートに比べ実際の購買シーンに近く、直感的な回答が得られる言われています。

そしてその結果から「この性能であればいくらまで出せるか」や「この価格であればデザインはどこまで我慢できるか」といった属性・水準別の重要度を算出するのです。これによって最適な商品・サービス仕様を明らかにすることや、属性別の価値を定量的に測定することも可能になります

このようにアプローチの違いから、期待価値モデルは演繹的・合成的と、コンジョイントモデルは分解的・帰納的といわれています。

 

コンジョイント分析の手順

では実際にコンジョイント分析を行う手順について見ていきます。

コンジョイント分析を行うための質問はコンジョイントカードと呼ばれます。質問としては買いたい順番といった順序尺度を回答させるものをはじめ、買いたい度合いを点数で回答させるもの、一対比較法で回答させるものもあります。

質問の方法によって、アルゴリズムは異なりますが、いずれの方法であっても得られる結果は属性別の部分効用値です。属性の重要度は部分効用値の最大と最小の差によって求まります。属性の重要度を相対重要度としてまとめ、特に重要と判定された価格属性に関して部分効用値をまとめたものが以下の図です。

部分効用値から5万円までは価格が上がった時の効用値の現象が激しいことがわかります。このことから価格帯が安い場合ほど、値引きによる効果は大きいと言えるでしょう。(今回用いたデータはダミーです)

 

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