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目次
コンジョイント分析は、商品やサービスを構成する「価格」「機能」「デザイン」などの要素が、消費者の選択にどの程度影響しているのかを定量的に分析する手法です。
新商品の企画では、「価格も重要」「機能も重要」「デザインも重要」といった意見が出て、何を優先すべきか判断しにくいことがあります。コンジョイント分析では、複数の条件を組み合わせた商品案を評価してもらうことで、こうした要素間のトレードオフを捉え、商品設計や価格設定の判断材料を得ることができます。
本記事では、コンジョイント分析の基本的な仕組みから、マーケティングで活用するメリット、実施時の注意点、具体的な手順までわかりやすく解説します。
この記事の要約
・コンジョイント分析は、価格や機能など、商品を選ぶ際に何が重視されるかを明らかにする手法
・分析結果を商品開発や価格設定の判断に活用できる
・精度を高めるには、適切な調査設計と対象者選びが重要
新商品の企画では、「価格も重要」「機能も重要」「デザインも重要」といった意見が出て、何を優先すべきか判断しにくいことがあります。コンジョイント分析では、複数の条件を組み合わせた商品案を評価してもらうことで、こうした要素間のトレードオフを捉え、商品設計や価格設定の判断材料を得ることができます。
本記事では、コンジョイント分析の基本的な仕組みから、マーケティングで活用するメリット、実施時の注意点、具体的な手順までわかりやすく解説します。
この記事の要約
・コンジョイント分析は、価格や機能など、商品を選ぶ際に何が重視されるかを明らかにする手法
・分析結果を商品開発や価格設定の判断に活用できる
・精度を高めるには、適切な調査設計と対象者選びが重要
コンジョイント分析とはどのような手法か？
コンジョイント分析とは、商品やサービスを構成する複数の要素を組み合わせて評価してもらい、その結果から各要素が消費者の選択にどの程度影響しているかを推定する分析手法です。
たとえば商品開発では、「価格」「デザイン」「機能」のそれぞれについて重要度を直接質問する方法があります。しかし、すべての項目に「重要」と回答されてしまうと、実際に何を優先して商品を設計すべきか判断しにくくなります。
コンジョイント分析では、実際の商品に近い複数の条件をまとめて提示することで、「価格が上がってもこの機能は欲しい」といった消費者の選択におけるトレードオフを捉えます。
たとえば商品開発では、「価格」「デザイン」「機能」のそれぞれについて重要度を直接質問する方法があります。しかし、すべての項目に「重要」と回答されてしまうと、実際に何を優先して商品を設計すべきか判断しにくくなります。
コンジョイント分析では、実際の商品に近い複数の条件をまとめて提示することで、「価格が上がってもこの機能は欲しい」といった消費者の選択におけるトレードオフを捉えます。
| 観点 | 分析の特徴 |
|---|---|
| 判断基準の可視化 | 商品選択に影響している要素を定量的に把握できる |
| 好ましさの推定 | 各属性・水準がどの程度評価されるかを推定できる |
| トレードオフの把握 | 単純な重要度質問では捉えにくい要素間の関係を分析できる |
商品選択に影響する要素を定量的に把握する
コンジョイント分析を活用すると、顧客が商品を選ぶ際に、どの要素をどの程度重視しているのかを定量的に把握できます。
一般的なアンケートで「価格と機能のどちらが重要ですか」と尋ねても、「どちらも重要」と回答されることがあります。しかし、実際の商品選択では、限られた予算の中で価格や機能、デザインなどを比較し、いずれかの商品を選ばなければなりません。
そこでコンジョイント分析では、複数の要素を組み合わせた商品案を評価してもらいます。その結果から、それぞれの要素が選択にどの程度影響しているのかを分析し、商品企画の判断材料として活用できます。
一般的なアンケートで「価格と機能のどちらが重要ですか」と尋ねても、「どちらも重要」と回答されることがあります。しかし、実際の商品選択では、限られた予算の中で価格や機能、デザインなどを比較し、いずれかの商品を選ばなければなりません。
そこでコンジョイント分析では、複数の要素を組み合わせた商品案を評価してもらいます。その結果から、それぞれの要素が選択にどの程度影響しているのかを分析し、商品企画の判断材料として活用できます。
一般的な重要度調査とコンジョイント分析の違い
↓
コンジョイント分析では、商品全体を比較した結果から
価格・機能・デザインなど各要素の影響を推定します
商品全体の評価から各要素の好ましさを推定する
商品全体への評価から、商品を構成する個々の要素に対する好ましさを推定できることもコンジョイント分析の特徴です。
たとえばパソコンを購入する際、CPUだけを見て購入を決める人は多くありません。価格、重量、バッテリー性能、画面サイズなど、複数の条件を総合的に比較して判断するのが一般的です。
コンジョイント分析では、このような商品全体に対する評価をもとに、「軽量であることはどの程度プラスに評価されるのか」「価格が高くなることで評価はどの程度下がるのか」といった各要素の影響を推定します。
たとえばパソコンを購入する際、CPUだけを見て購入を決める人は多くありません。価格、重量、バッテリー性能、画面サイズなど、複数の条件を総合的に比較して判断するのが一般的です。
コンジョイント分析では、このような商品全体に対する評価をもとに、「軽量であることはどの程度プラスに評価されるのか」「価格が高くなることで評価はどの程度下がるのか」といった各要素の影響を推定します。
要素間のトレードオフを明らかにする
コンジョイント分析では、「高機能だが価格が高い」「機能は最低限だが価格が安い」といった要素間のトレードオフを分析できます。
トレードオフとは、一方を優先すると、もう一方では何らかの妥協が必要になる関係のことです。
たとえば「価格が多少高くても高性能な商品」と「機能を抑えて価格を安くした商品」を比較してもらうことで、消費者がどこまで価格を許容し、どの機能を優先しているのかを分析できます。
各項目の重要度を個別に尋ねるだけでは把握しにくい、実際の商品選択に近い優先順位を探れる点がコンジョイント分析の特徴です。
トレードオフとは、一方を優先すると、もう一方では何らかの妥協が必要になる関係のことです。
たとえば「価格が多少高くても高性能な商品」と「機能を抑えて価格を安くした商品」を比較してもらうことで、消費者がどこまで価格を許容し、どの機能を優先しているのかを分析できます。
各項目の重要度を個別に尋ねるだけでは把握しにくい、実際の商品選択に近い優先順位を探れる点がコンジョイント分析の特徴です。
マーケティングにコンジョイント分析を活用するメリット
コンジョイント分析をマーケティングに活用することで、商品を構成する要素の優先順位や、消費者から評価されやすい商品仕様を検討できます。
社内で「価格を下げるべきか」「機能を増やすべきか」と意見が分かれている場合にも、消費者データに基づいて議論するための材料になります。
社内で「価格を下げるべきか」「機能を増やすべきか」と意見が分かれている場合にも、消費者データに基づいて議論するための材料になります。
| 活用による利点 | もたらされる具体的な効果 |
|---|---|
| 優先順位の明確化 | 商品選択に影響しやすい要素を把握できる |
| 商品仕様の検討 | 価格や機能などを組み合わせ、評価されやすい商品案を検討できる |
| 選択傾向の把握 | 複数の商品案を比較してもらい、消費者の選択傾向を捉えられる |
商品選択に影響するスペックの優先順位を把握できる
コンジョイント分析のメリットの一つは、複数の要素の中で、どのスペックが商品選択に強く影響しているのかを把握できることです。
商品企画の現場では、開発側が重視する機能と、顧客が実際に評価する機能が必ずしも一致するとは限りません。また、顧客に直接尋ねても、複数の機能をすべて「重要」と評価することがあります。
コンジョイント分析によって各要素の影響を比較すれば、どの要素を優先的に改善するべきかを検討しやすくなります。限られた開発予算や期間の中で、どこにリソースを配分するか判断する際にも役立ちます。
商品企画の現場では、開発側が重視する機能と、顧客が実際に評価する機能が必ずしも一致するとは限りません。また、顧客に直接尋ねても、複数の機能をすべて「重要」と評価することがあります。
コンジョイント分析によって各要素の影響を比較すれば、どの要素を優先的に改善するべきかを検討しやすくなります。限られた開発予算や期間の中で、どこにリソースを配分するか判断する際にも役立ちます。
複数の要素から評価されやすい組み合わせを検討できる
コンジョイント分析では、価格や機能、デザインなど複数の要素を組み合わせて、どのような商品案が評価されやすいかを検討できます。
たとえばスマートフォンであれば、「5万円・高性能カメラ」と「4万円・標準カメラ」など、異なる条件の商品案を比較できます。
分析によって得られた各水準の効用値などを用いることで、商品仕様を変更した場合に消費者の選好がどのように変化するかをシミュレーションすることも可能です。
ただし、コンジョイント分析から得られるのは、あくまで調査条件下における選好や選択の傾向です。実際の売上は認知度や販路、プロモーション、競合状況などにも左右されるため、分析結果だけで売上そのものを予測できるわけではありません。
たとえばスマートフォンであれば、「5万円・高性能カメラ」と「4万円・標準カメラ」など、異なる条件の商品案を比較できます。
分析によって得られた各水準の効用値などを用いることで、商品仕様を変更した場合に消費者の選好がどのように変化するかをシミュレーションすることも可能です。
ただし、コンジョイント分析から得られるのは、あくまで調査条件下における選好や選択の傾向です。実際の売上は認知度や販路、プロモーション、競合状況などにも左右されるため、分析結果だけで売上そのものを予測できるわけではありません。
実際の買い物に近い比較によって消費者の選択傾向を捉えられる
コンジョイント分析では、価格や機能を一つずつ評価してもらうのではなく、複数の条件が組み合わされた商品案を比較してもらいます。
実際の買い物でも、消費者は「価格だけ」「デザインだけ」を見ているわけではなく、複数の条件を比較しながら購入する商品を決めています。
そのため、「この機能はどのくらい重要ですか」と直接尋ねる方法とは異なる角度から、消費者の選択傾向を把握できます。
実際の買い物でも、消費者は「価格だけ」「デザインだけ」を見ているわけではなく、複数の条件を比較しながら購入する商品を決めています。
そのため、「この機能はどのくらい重要ですか」と直接尋ねる方法とは異なる角度から、消費者の選択傾向を把握できます。
分析精度を下げる原因と実施時の注意点
コンジョイント分析は、属性や水準、回答方法などの調査設計によって分析結果が大きく左右されます。
特に、回答者が一度に比較する情報量を増やしすぎないことや、実際の商品選択として不自然な組み合わせを作らないことが重要です。
特に、回答者が一度に比較する情報量を増やしすぎないことや、実際の商品選択として不自然な組み合わせを作らないことが重要です。
| 注意すべき観点 | 精度を保つための対応策 |
|---|---|
| 負担の軽減 | 回答者の負担を減らすために調査項目と選択肢を絞り込む |
| 事前準備の徹底 | 正確な検証を行うためにプロファイル作成などの事前準備を徹底する |
| 対象者の選定 | 分析結果のズレを防ぐために実際のターゲット層のみを対象とする |
回答者の負担を減らすために属性と水準を絞り込む
回答者の負担を減らし、回答の質を保つためには、分析対象となる属性と水準を必要以上に増やさないことが重要です。
属性や水準が増えるほど、回答者が一度に比較しなければならない情報量や、検討すべき組み合わせが増加します。情報量が多すぎると、十分に比較せず回答してしまったり、途中で離脱したりする可能性があります。
適切な属性数・水準数は分析方法や商品カテゴリー、回答形式などによって異なるため、一律に「何個まで」と決められるものではありません。まずは今回の商品企画で意思決定に必要な要素を整理し、優先度の低いものを除外しましょう。
候補が多い場合は、事前調査やインタビューなどを行い、コンジョイント分析に含める要素を絞り込む方法も有効です。
属性や水準が増えるほど、回答者が一度に比較しなければならない情報量や、検討すべき組み合わせが増加します。情報量が多すぎると、十分に比較せず回答してしまったり、途中で離脱したりする可能性があります。
適切な属性数・水準数は分析方法や商品カテゴリー、回答形式などによって異なるため、一律に「何個まで」と決められるものではありません。まずは今回の商品企画で意思決定に必要な要素を整理し、優先度の低いものを除外しましょう。
候補が多い場合は、事前調査やインタビューなどを行い、コンジョイント分析に含める要素を絞り込む方法も有効です。
正確な検証を行うためにプロファイル作成などの事前準備を徹底する
コンジョイント分析では、属性と水準を組み合わせた商品案を「プロファイル」として回答者に提示します。
単純に思いついた組み合わせだけを提示すると、特定の属性や水準に偏りが生じ、それぞれの影響を適切に推定できなくなる可能性があります。
また、「最低価格なのにすべての機能が最高性能」といった現実には成立しない商品案が含まれていると、回答者が現実的な選択として評価しにくくなります。
分析手法に応じて直交表や実験計画法などを活用しながら、分析したい要素の効果を推定でき、かつ回答者にとって不自然ではないプロファイルを設計することが重要です。
単純に思いついた組み合わせだけを提示すると、特定の属性や水準に偏りが生じ、それぞれの影響を適切に推定できなくなる可能性があります。
また、「最低価格なのにすべての機能が最高性能」といった現実には成立しない商品案が含まれていると、回答者が現実的な選択として評価しにくくなります。
分析手法に応じて直交表や実験計画法などを活用しながら、分析したい要素の効果を推定でき、かつ回答者にとって不自然ではないプロファイルを設計することが重要です。
分析結果のズレを防ぐために実際のターゲット層を対象とする
コンジョイント分析では、「誰に回答してもらうか」も重要です。
たとえば高価格帯のビジネス向けパソコンを開発するための調査で、実際には購入する可能性が低い人から多く回答を集めると、想定顧客の選好とは異なる結果になる可能性があります。
そのため、性別・年代・居住地・職種などの属性に加えて、「対象カテゴリーの商品を利用している」「一定期間内に購入経験がある」など、商品に応じた条件を設定することが重要です。
アンケートモニターを利用する場合は、登録属性で対象者を絞り込んだうえで、必要に応じてスクリーニング調査を行い、実際のターゲットに近い回答者を抽出するとよいでしょう。
たとえば高価格帯のビジネス向けパソコンを開発するための調査で、実際には購入する可能性が低い人から多く回答を集めると、想定顧客の選好とは異なる結果になる可能性があります。
そのため、性別・年代・居住地・職種などの属性に加えて、「対象カテゴリーの商品を利用している」「一定期間内に購入経験がある」など、商品に応じた条件を設定することが重要です。
アンケートモニターを利用する場合は、登録属性で対象者を絞り込んだうえで、必要に応じてスクリーニング調査を行い、実際のターゲットに近い回答者を抽出するとよいでしょう。
コンジョイント分析を実践する具体的な手順
コンジョイント分析は、目的を決めてすぐにアンケートを配信するのではなく、属性・水準の設定からプロファイルの作成、調査、分析まで順番に進める必要があります。
基本的な流れを見ていきましょう。
基本的な流れを見ていきましょう。
コンジョイント分析の基本的な進め方
STEP 1
→
属性・水準を決める
STEP 2
→
プロファイルを作成
STEP 3
→
ターゲット層に調査
STEP 4
→
回答データを分析
STEP 5
商品企画に活用
属性と水準を決め、商品案を評価してもらい、
分析結果を商品仕様や価格設定の判断材料にします
分析の軸となる商品の属性（要素）と水準（選択肢）を決定する
最初に、分析対象となる「属性」と「水準」を決めます。
属性とは商品を構成する要素、水準とはその属性に設定する具体的な条件のことです。
たとえばパソコンであれば、以下のように設定できます。
属性とは商品を構成する要素、水準とはその属性に設定する具体的な条件のことです。
たとえばパソコンであれば、以下のように設定できます。
属性・水準・プロファイルの関係（パソコンの例）
価格（属性）
10万円
15万円
20万円
重量（属性）
1.0kg
1.5kg
2.0kg
バッテリー
性能（属性）
性能（属性）
8時間
12時間
18時間
ストレージ（属性）
256GB
512GB
1TB
属性＝商品を構成する要素／水準＝その要素に設定する具体的な条件
各属性から水準を1つずつ組み合わせて、商品案を作成します
↓
プロファイル（回答者に提示する商品案）
価格
15万円
重量
1.0kg
バッテリー
12時間
ストレージ
512GB
このような複数の商品案を回答者に比較・評価してもらいます
重要なのは、「分析できるものを入れる」のではなく、「商品企画上、判断したいものを入れる」ことです。
たとえば価格を変える予定がないのであれば、価格を分析対象に含める必要性は低くなります。今回の分析結果をもとに何を決めたいのかを明確にしたうえで、属性と水準を設定しましょう。
たとえば価格を変える予定がないのであれば、価格を分析対象に含める必要性は低くなります。今回の分析結果をもとに何を決めたいのかを明確にしたうえで、属性と水準を設定しましょう。
直交表などを用いて評価用のプロファイルを作成する
属性と水準が決まったら、それらを組み合わせて回答者に提示するプロファイルを作成します。
すべての組み合わせを回答者に評価してもらう「完全実施」は、属性や水準が増えるほど組み合わせ数が急増します。
たとえば3つの属性にそれぞれ3つの水準がある場合、単純な全組み合わせは3×3×3＝27通りです。
すべての組み合わせを回答者に評価してもらう「完全実施」は、属性や水準が増えるほど組み合わせ数が急増します。
たとえば3つの属性にそれぞれ3つの水準がある場合、単純な全組み合わせは3×3×3＝27通りです。
そこで、分析方法に応じて直交表などを利用し、すべての組み合わせを提示しなくても各要素の影響を推定できるようにプロファイルを設計します。
ただし、必要なプロファイル数や適切な組み合わせは、属性数・水準数や分析したい効果によって異なります。単純に組み合わせ数を減らせばよいわけではないため、分析方法に適した設計が必要です。
ただし、必要なプロファイル数や適切な組み合わせは、属性数・水準数や分析したい効果によって異なります。単純に組み合わせ数を減らせばよいわけではないため、分析方法に適した設計が必要です。
ターゲット層に商品案を評価・選択してもらう
プロファイルを作成したら、ターゲットとなる回答者に商品案を提示し、どの商品を選ぶか、どの程度魅力を感じるかなどを回答してもらいます。
たとえば、パソコンを対象とした場合は、価格や重量、バッテリー性能などの条件が異なる商品案を提示し、「購入するとしたらどちらを選ぶか」を回答してもらいます。
たとえば、パソコンを対象とした場合は、価格や重量、バッテリー性能などの条件が異なる商品案を提示し、「購入するとしたらどちらを選ぶか」を回答してもらいます。
商品案の提示例
| 商品A | 商品B | |
|---|---|---|
| 価格 | 10万円 | 15万円 |
| 重量 | 1.5kg | 1.0kg |
| バッテリー | 8時間 | 18時間 |
| ストレージ | 512GB | 1TB |
Q. あなたがパソコンを購入するとしたら、どちらの商品を選びますか？
商品A
商品B
※商品条件の組み合わせを変えながら、複数の商品案を評価してもらいます。
このように条件の組み合わせを変えた商品案を複数提示し、その評価結果を収集します。
回答方法には、複数の商品案から1つを選ぶ「選択型」のほか、商品案を段階で評価する「評定型」、購入したい順に並べる「順位型」などがあります。調査目的や分析方法に応じて適切な形式を選びましょう。
また、回答者に大量の商品案を提示すると負担が大きくなるため、一人あたりの回答量にも配慮しましょう。
回答方法には、複数の商品案から1つを選ぶ「選択型」のほか、商品案を段階で評価する「評定型」、購入したい順に並べる「順位型」などがあります。調査目的や分析方法に応じて適切な形式を選びましょう。
また、回答者に大量の商品案を提示すると負担が大きくなるため、一人あたりの回答量にも配慮しましょう。
調査の配信と回答回収はセルフ型アンケートツールでも実施できる
プロファイルを作成した後は、アンケート画面を作成し、対象となる回答者からデータを集めます。
自社で調査を実施する場合、アンケートを作成できても、「条件に合う回答者をどのように集めるか」が課題になることがあります。
アンケートモニターへ配信できるセルフ型ネットリサーチツールを利用すれば、性別・年代・居住地などの条件を指定して回答者を募集できます。また、登録属性だけでは絞り込めない購入経験や利用状況などは、スクリーニング調査によって対象者を抽出することも可能です。
コンジョイント分析そのものの設計・分析とは工程を分けて考え、回答者の募集やデータ回収をセルフ型ツールで行う方法も選択肢の一つです。
自社で調査を実施する場合、アンケートを作成できても、「条件に合う回答者をどのように集めるか」が課題になることがあります。
アンケートモニターへ配信できるセルフ型ネットリサーチツールを利用すれば、性別・年代・居住地などの条件を指定して回答者を募集できます。また、登録属性だけでは絞り込めない購入経験や利用状況などは、スクリーニング調査によって対象者を抽出することも可能です。
コンジョイント分析そのものの設計・分析とは工程を分けて考え、回答者の募集やデータ回収をセルフ型ツールで行う方法も選択肢の一つです。
回答データから各要素が選好に与える影響度（効用値）を算出する
アンケートで回答を集めたら、複数の商品案に対する評価結果をもとに、価格や機能などの各要素が選択にどの程度影響しているかを分析します。
コンジョイント分析では、各水準の評価を表す「効用値」などを算出します。効用値を見ることで、同じ属性の中でどの水準が選ばれやすい傾向にあるかを比較できます。
コンジョイント分析では、各水準の評価を表す「効用値」などを算出します。効用値を見ることで、同じ属性の中でどの水準が選ばれやすい傾向にあるかを比較できます。
※数値は説明用のイメージであり、実際の調査結果ではありません。
上記の例では、価格は「10万円」の効用値が高く、「20万円」は低くなっています。また、また、重量では「1.0kg」の効用値が高くなっています。このように各水準の効用値を比較することで、回答者がどのような条件を選好する傾向にあるかを把握できます。
さらに、各属性の効用値の差などから、「価格」と「重量」のどちらが商品選択に強く影響しているかといった、属性ごとの相対的な重要度を分析することもできます。
こうした分析結果は、どの機能を優先するか、価格をどの水準に設定するかなど、商品仕様を検討する際の判断材料として活用できます。
なお、効用値の算出方法や解釈方法は、採用するコンジョイント分析の手法やモデルによって異なります。分析方法に応じて適切に解釈することが重要です。
さらに、各属性の効用値の差などから、「価格」と「重量」のどちらが商品選択に強く影響しているかといった、属性ごとの相対的な重要度を分析することもできます。
こうした分析結果は、どの機能を優先するか、価格をどの水準に設定するかなど、商品仕様を検討する際の判断材料として活用できます。
なお、効用値の算出方法や解釈方法は、採用するコンジョイント分析の手法やモデルによって異なります。分析方法に応じて適切に解釈することが重要です。
コンジョイント分析はどのような場面で役立つ？
コンジョイント分析は、「どの商品仕様にするか」「どの機能を優先するか」「どの価格帯を検討するか」といった、複数の条件を比較しながら意思決定する場面で活用できます。
| 活用シーン | 解決できる具体的な課題 |
|---|---|
| 新商品開発 | 新商品開発において開発予算を投じる機能の優先度を判断する |
| 販売価格の設定 | 機能やスペックと価格のバランスを検討する |
| リニューアル方針 | 既存商品のシェア拡大に向けたリニューアルの方向性を策定する |
新商品開発において開発予算を投じる機能の優先度を判断する
新商品を開発する際、限られた開発予算をどの機能に投じるか判断する場面でコンジョイント分析を活用できます。
理想的な機能をすべて搭載できればよいものの、実際の商品開発には予算や原価、納期などの制約があります。
コンジョイント分析によって、消費者の選択に影響しやすい要素を把握できれば、どの機能を優先して開発するかを検討する材料になります。
また、競合製品にはない新機能を追加する場合にも、その機能が消費者からどの程度評価されるのかを発売前に調べる方法の一つとして活用できます。
理想的な機能をすべて搭載できればよいものの、実際の商品開発には予算や原価、納期などの制約があります。
コンジョイント分析によって、消費者の選択に影響しやすい要素を把握できれば、どの機能を優先して開発するかを検討する材料になります。
また、競合製品にはない新機能を追加する場合にも、その機能が消費者からどの程度評価されるのかを発売前に調べる方法の一つとして活用できます。
顧客が感じる価値と利益のバランスを踏まえて販売価格を検討する
価格設定を検討する際にも、コンジョイント分析を活用できます。
価格だけを質問するのではなく、「どの機能を備えた商品が、どの価格なら選ばれやすいか」という形で、商品価値と価格を組み合わせて評価できるためです。
たとえば「機能を追加して価格を上げる案」と「機能を抑えて価格を下げる案」を比較することで、価格とスペックのバランスを検討できます。
ただし、コンジョイント分析から得られる選好と実際の購買行動が完全に一致するとは限りません。原価や競合価格、市場環境などの情報も合わせて、価格設定の判断材料として利用することが重要です。
なお、価格に特化した調査方法には、PSM分析やCVM分析などもあります。価格調査の方法やそれぞれの分析手法について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
価格だけを質問するのではなく、「どの機能を備えた商品が、どの価格なら選ばれやすいか」という形で、商品価値と価格を組み合わせて評価できるためです。
たとえば「機能を追加して価格を上げる案」と「機能を抑えて価格を下げる案」を比較することで、価格とスペックのバランスを検討できます。
ただし、コンジョイント分析から得られる選好と実際の購買行動が完全に一致するとは限りません。原価や競合価格、市場環境などの情報も合わせて、価格設定の判断材料として利用することが重要です。
なお、価格に特化した調査方法には、PSM分析やCVM分析などもあります。価格調査の方法やそれぞれの分析手法について詳しく知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
既存商品のリニューアルの方向性を策定する
既存商品のリニューアルを検討する場面でもコンジョイント分析は活用できます。
市場環境や顧客ニーズが変化すると、発売当初に評価されていた機能やデザインが、現在も同じように求められているとは限りません。
現在の商品仕様とリニューアル案を構成する要素を比較することで、「容量を増やす」「デザインを変更する」「機能を追加する」といった候補のうち、どの変更が消費者から評価されやすいかを検討できます。
社内の感覚だけでリニューアル方針を決めるのではなく、顧客データを意思決定材料の一つとして取り入れたい場合に有効です。
市場環境や顧客ニーズが変化すると、発売当初に評価されていた機能やデザインが、現在も同じように求められているとは限りません。
現在の商品仕様とリニューアル案を構成する要素を比較することで、「容量を増やす」「デザインを変更する」「機能を追加する」といった候補のうち、どの変更が消費者から評価されやすいかを検討できます。
社内の感覚だけでリニューアル方針を決めるのではなく、顧客データを意思決定材料の一つとして取り入れたい場合に有効です。
まとめ
コンジョイント分析は、価格や機能、デザインなど複数の要素を組み合わせた商品案を評価してもらい、それぞれの要素が消費者の選択にどの程度影響しているかを分析する手法です。
「価格も機能も重要」といった単純な重要度調査だけでは判断しにくい場合でも、要素間のトレードオフを分析することで、商品開発や価格設定に必要な判断材料を得られます。
一方で、分析結果の精度は、属性・水準やプロファイル、回答形式、調査対象者などの設計によって左右されます。まず「今回の調査結果を使って何を決めたいのか」を明確にし、その意思決定に必要な要素に絞って設計することが重要です。
また、分析設計だけでなく、想定するターゲット層から必要な回答数を集めることも調査を実施するうえで欠かせません。アンケートモニターに配信できるセルフ型ネットリサーチツールを活用すれば、条件に合う回答者の抽出からアンケート配信、データ回収までを自社で進めることもできます。
「価格も機能も重要」といった単純な重要度調査だけでは判断しにくい場合でも、要素間のトレードオフを分析することで、商品開発や価格設定に必要な判断材料を得られます。
一方で、分析結果の精度は、属性・水準やプロファイル、回答形式、調査対象者などの設計によって左右されます。まず「今回の調査結果を使って何を決めたいのか」を明確にし、その意思決定に必要な要素に絞って設計することが重要です。
また、分析設計だけでなく、想定するターゲット層から必要な回答数を集めることも調査を実施するうえで欠かせません。アンケートモニターに配信できるセルフ型ネットリサーチツールを活用すれば、条件に合う回答者の抽出からアンケート配信、データ回収までを自社で進めることもできます。
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コンジョイント分析に必要な回答データを集めたい場合も、性別・年代・居住地などの条件を指定してアンケートを配信できます。さらに、商品の購入経験や利用状況など、登録属性だけでは指定できない条件については、スクリーニング調査を実施して対象者を抽出することも可能です。
市場調査や新商品のニーズ探索など、定量・定性の両面からリサーチを行いたい方は、ぜひご活用ください。
◆こんな方におすすめ◆
・自社でスピーディーに市場調査を実施したい
・商品・サービスのターゲットに合った回答者からデータを集めたい
・アンケート調査からインタビュー調査まで、目的に応じて使い分けたい
アンケートの作成・配信・集計をご自身で行うことができ、商品開発やマーケティングの意思決定に必要なデータをスピーディーに収集できます。
コンジョイント分析に必要な回答データを集めたい場合も、性別・年代・居住地などの条件を指定してアンケートを配信できます。さらに、商品の購入経験や利用状況など、登録属性だけでは指定できない条件については、スクリーニング調査を実施して対象者を抽出することも可能です。
市場調査や新商品のニーズ探索など、定量・定性の両面からリサーチを行いたい方は、ぜひご活用ください。
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