Web上で分析可能(Mind-Repo)
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……………ポジショニング分析
とは
認知マップ(コレスポンデンス分析)
知覚マップ(因子分析)
競合マップ(多次元尺度法)
……………商品分析とは
戦略課題の把握(ブランドポートフォリオ分析)
商品カテゴリ分析(アイテムクラスター分析)
……………消費者セグメンテーションとは
生活意識・ライフスタイル分析
購入商品による顧客分類
……………顧客分析とは
顧客満足度の分析(CS分析)
ポジ/ネガ要因分析
……………価格意識の分析とは
PSM分析
PSM分析+許容率・妥当率
PSMクロス分析
価格期待分析
……………新商品コンセプトテストの分析とは
TOP1-2分析
影響要因分析(CS分析)
ポジ/ネガ要因分析
データ品質を左右する3要因
回答データの偏りを防ぐ方法
不審回答データを除去する方法
データ品質を高める質問設計法
QuintessRepo、マインドリーダーの主な分析機能をWebサービスとしてご提供。
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サービス期間
月曜日~土曜日
8:00~23:00 (祝日は利用可能)
Mind-Repoの6つの特徴
商品開発、ブランドや広告マネジメントなどのリサーチで定石的な手法や実用性が高い手法を説明します。多変量解析など、説明を読むだけでなく、必要なツールを利用して、すぐ分析に取り組めます。(「分析課題から」「主な分析手法」タブをクリック)
お手元のデータを使い、事前のデータ加工から関連分析までを数回のクリックで行えます。
分析時のパラメータは、一般的な方法をデフォルトとすることで、簡単な操作となりました。
操作手順の説明は、分析画面中で随時行っています。
分析のトライアルは無料で、何度でも行えます。
トライアル分析では、結果の概要グラフを出力できます。より詳しい分析結果や関連分析などをしたい場合は、有料サービスをご利用下さい。
使いたい分析技法ごとに選んで有料サービスを利用できます。(分析技法1種類、月1000円相当)
Mind-Repoの様々なデータ分析機能を自由に使用できる「基本定額コース」を用意しました。
さらに、より本格的なデータ分析活用が可能なQuintessRepoのプロフェッショナルライセンスも合わせて自由に使える「Repoプロフェッショナル1U」もあります。
データ分析を頻繁に行う方や、様々な分析手法を利用する方にお勧めです。
より高度な分析や複雑なデータ加工を行う場合はQuintessRepoを、自由回答などテキストデータを本格分析の場合は、マインドリーダーを利用できます。
データは、サーバー内に保管することで、社外や在宅勤務でも安全に重要データを扱うことができます。
また、登録メールアドレスへのコールバックとパスワードの併用によるユーザー認証により、パスワード流出によるリスクを抑えられ、情報管理を徹底できます。
※メールアドレス認証の徹底のため、フリーメールアドレスは使用できません。
分析サービスを初めてご利用する場合は、ユーザー登録を御願いします。
ユーザー登録の上、実際に利用する際は、右上のログインボタンか、各分析説明中の「分析する」ボタンをクリックして下さい。
お手元の分析対象データファイル(CSVテキスト)を使い、分析できます。
個々の商品やブランドについて、需要空間の中に位置を確認するものがポジショニング分析です。市場の中でどのような位置にあるのか、どの商品と競合しているか、自社内競合していないか、それらの時系列変化等を視覚的に把握し、課題やその優先順位を明確にできます。企業イメージからコーポレートブランドの位置や強さを把握することもあります。
通常、二次元平面(または多次元空間)にマップとして表現します。
何に注目してポジショニングするか、また、どのようなデータを分析してマップとするかにより、いくつかの方法があります。
ここでは、主な3つの方法を紹介します。
認知マップとは、各ブランドがどのような消費者に認知されているかを、マップにしたものです。各ブランド認知率を性年代別などでクロス集計した結果を、コレスポンデンス分析によりマップ化します。
ブランド間の距離には直接的な意味はありません。同じような属性を持つユーザーに認知されている傾向があるといったものです。また、座標軸にも、明確な意味はありません。
認知率と認知ユーザーの関係を、簡単な図式に表現したものです。ポジショニング分析の簡便法といったものです。
知覚マップとは、各ブランドをイメージよりマップ化したもので、ブランドマネジメントや広告戦略検討の際に、よく利用される方法です。イメージマップとも呼ばれます。
各ブランドについて、イメージをSD法の質問(「とてもそう思う」~「まったくそう思わない」までの5段階、7段階評価)から、データサンプルをブランド単位で層化した上で分析することが一般的です。
緻密な分析結果が得られ、どのような強いイメージや弱いイメージを明確にでき、イメージ戦略に結びつけやすいという利点があります。反面、質問項目の設計がやや難しいという特徴があります。
また、知覚上のブランドポジションを表現したものであり、実際の購入選択上の競合関係を表現しているか否かは、知覚と購買行動の相関がどの程度強いかによることに注意する必要あります。各ブランド間のイメージ差異が多くの消費者に意識されている商品分野に相応しい方法です。関与度が高い、計画購買型の商品に適したポジショニング分析手法です。
競合マップとは、実際の購入商品や、買いたい商品の選択結果から、競合関係(商品の類似性)を直接的にマップに表現するものです。知覚イメージ空間上にブランドポジショニングを行う知覚マップとは異なります。
普段買っている商品、買いたい商品、買いたいものが無かった場合の代替商品などの質問から、多次元尺度法(MDS)のアイテム分析(変数分析)により、マップ化します。
競合関係にある商品や独自性が強い商品など、実際の商品選択を反映したマップが得られるのに対して、マップ自体に座標軸の概念がなく、座標だけからは競合理由などの意味がわかりにくいという難点があります。イメージ差があまり意識されていない商品や、非計画購買型の商品のように、知覚・評価に時間がかけられず商品選択される商品、商品選択に対してイメージ以外の要因の影響度合いが高い商品・サービスのポジショニング分析に適した方法です。また、知覚イメージ仮説が立てにくい場合にも有効です。
分析に使用する商品の類似性スコアをどのような質問、データから抽出するかにより、いくつかの方法があります。
主なポジショニング分析
マップ
分析内容
利用データ
主な分析手法
認知マップ
ブランド認知率と性年代など消費者属性との関係
消費者調査のクロス集計結果
コレスポンデンス分析
知覚マップ
消費者の知覚イメージ軸と各ブランドの位置
消費者調査
因子分析
主成分分析
競合マップ
競合選択・選好関係にあるブランド
消費者調査
購買履歴データ
多次元尺度法
自己組織化マップ
商品の分析には、ポジショニング分析以外に、様々な分析技法かあります。ここでは、製品戦略検討に役立つ次の2つについて説明します。
商品ラインアップや店頭での品揃えを検討するための最も基本的な分析方法のひとつです。
簡単な方法ですが、戦略設計の基本となる分析です。
消費者アンケートの集計結果や販売実績データなどから、全商品を、次の4つの商品群に分類します。
主力商品……………売上げの中核となる定番アイテム
売上げ確保はできるが、品揃えに魅力や将来性がなくなる。
重点育成商品または特殊ニーズ商品………現在、今後成長の可能性がある商品、または、一部のユーザーに強く支持されている商品。どちらかを見極めることが重要。
品揃え商品……………アイテム数が多いにも関わらず、1アイテムごとの売上げは多くない。但し、幅広いニーズに応えようとした場合には、必要な商品。見せ筋(品揃えの幅を見せる)商品の場合もある。
死に筋商品……………売上げが小さい商品、または、低下している商品
4商品群の分類することで、商品ラインアップ戦略を検討するベースとなります。
特別なデータ解析を必要とせず、簡単な計算と図式化でできる便利な方法です。(Mind-Repo等は不要)
アンケートデータから分析する以外に、購買履歴データや販売実績データでも分析できます。
メーカーや流通の立場での商品分類ではなく、消費者がどのように商品をカテゴライズしているかという分析です。同一カテゴリの商品は代替関係(競合)にあるので、同じ場所に陳列すべきですし、場合によっては品揃えをカットしてもよいといったものです。
クラスター分析のアイテム分析(変数分析)などで可能です。
消費者のニーズや購買行動が様々な場合、平均値では消費者の姿が明確になりません。平均値の消費者が存在するかどうかも疑問です。消費者のニーズや購買行動にバラツキが大きい場合、いくつかにグルーピングすることで、消費者を鮮明に捉えることができ、商品開発や販売活動の狙い目を絞ること(ターゲティング)ができます。この消費者分類をセグメンテーションと言います。セグンテーションの上で、ターゲティングが可能となります。
当然ですが、全員の意見や行動に大差がないような事柄では、消費者セグメンテーションは意味がありません。また、セグメンテーションすればするほど、市場規模は細分化されるため小さくなってしまいます。多少小さくなっても有望なセグメントを見極めることが基本です。また、セグメントすることで、消費者像がより鮮明になることが重要です。
ここでは、消費者個人を対象に、データ分析からセグメンテーションを行う2つの方法を紹介します。
生活者アンケートでの意識や態度、行動についての質問から、生活者のセグメンテーションを行うものです。5段階評価や7段階評価のSD法の質問など、多くの質問を必要とし、その質問設計は容易ではありません。
分析は、因子分析などで、意識や行動パターンをいくつかの因子に集約した上、クラスター分析を行います。
この方法は、価値観や行動様式が実際の購買行動に影響しやすい、住宅・自動車・家電や旅行などの計画購買型の商品・サービス分野で有効な方法です。価値観や行動様式の影響を受けにくい、食品や日用雑貨、単価が安い商品の分野には適しません。
意識・ライフスタイル分析が、生活者の行動のベースにある価値観や行動様式のタイプ分類なのに対して、実際の商品選択結果から、直接的に消費者を分類することもできます。
消費者アンケートから、普段買っている商品や買っても良い商品を複数回答してもらい、選択商品の類似性から購入者をクラスター分析するというものです。消費者アンケートデータだけでなく、実際の購買履歴データ(ID-POS等)から分析することも可能です。
この方法は、食品や日用雑貨など、日常的な消費財の分野で有効な方法です。但し、商品選択があらかじめ制限されている場合、例えば、ある地域では販売されていない商品がある、ような場合には、その影響を配慮しておく必要があります。
※「分析する」をクリックすると、登録済みデータセットからの分析となります。分析データを直接入力して分析する場合は、「もっと詳しく」をクリックして下さい。
PSM分析(価格感度測定法price sensitivity meter)は、特定製品や製品カテゴリーに対する消費者の価格意識、特に、許容範囲を捉えることで、最も多くの消費者に受容される価格を明らかにする調査・分析手法です。
価格は品質などの製品価値と関連づけられて意識されることが多く、高価格だと受容されないだけでなく、低価格になりすぎると品質が低いと意識され拒否され る可能性があります。但し、その価格の目安は人により異なり、同じ価格でも高すぎると感じる人と安いと感じる人がいます。そこで、この人数の割合を比較す ることで、最も支持されやすい価格の他、どの範囲の価格であれば受け入れられるかを明らかにできます。
PSM分析を行うには、決まった4つの質問を行い、その結果から4本の折れ線グラフを描き、それらの交点から受容価格帯を算出します。
指定の方法で質問する必要があるので、調査設計段階から準備しておく必要があります。
PSM交点の意味(なぜ交点を最適価格と言えるのか)
PSM分析は、市場全体として、最も拒否感、違和感がない価格帯を捉える方法です。戦略的な価格設計を行うには、十分な方法ではありません。
PSM分析の長所と短所
次に、戦略的な価格設計に役立つ3つの方法を紹介します。
PSM分析は、最も多くの消費者が違和感がない価格帯を把握する方法です。逆に言えば、価格戦略(低価格訴求)、差別化戦略(多くの場合、高価格)を検討するには、十分ではありません。PSM分析に、許容率と妥当率の2つの指標を追加することで、こうした戦略的価格設定の検討が可能となります。
PSM分析の結果は、多くの場合、メーカー担当者が考えるより安い価格となり、価格設計を考え直さなくなることは多々あります。しかし、PSM分析を行うと、同じ商品について、100円でも高いと感じる人がいる反面、10万円でも買っても良いと答える人が、わずかとは言えいることに驚かされます。
こうした想定価格の差は何から生じるのでしょうか。また、メーカーとして希望する価格設計は全く無理なのでしょうか。
新製品の想定価格を何が左右しているか、それを見極めるには、PSM分析のクロス分析が便利です。
一般的には、想定用途やニーズ、想定チャネル別に分析すると、PSM分析での新たな発見ができます。
価格期待分析とは、商品の価格イメージについての分析から、戦略的価格設定を判断をするための調査分析手法です。次の2つの課題を明らかにします。
●価格設定に反映できる潜在的な商品期待の高さ。(価格期待指数)
●価格を低めにした場合の使用促進効果。(価格反応指数)
企業や店舗などの顧客の分析には、その目的の点から見ると、
新規集客や客数アップのための調査分析
既存客の維持・客単価アップのための調査分析
売上げ不振対策のための顧客の調査分析
があります。
また、何を調査・分析するのかという点から見ると、
商圏・集客率の分析………市場の中で、どの程度のシェアがどこでとれているか
客層の分析…………………どのような客層が多いか。その客層の特徴とは。
顧客の定着度・流出客の分析………その顧客にとっての自社購入率は。競合はどこか。
購買行動の分析……………どのように買い物しているか。チャンスロスはないか。
顧客満足度の分析…………満足していか。再購入につながるか。
があります。
ここでは、既存客の維持・客単価アップに関わる、顧客満足度の分析について説明します。
CS分析またはCSポートフォリオ分析と呼ばれているものです。
商品やサービスについての総合的な満足度と個別項目についての満足度の回答との関係づけて分析します。
顧客満足度(総合評価)と個々のサービス評価から、影響度が高く、かつ、評価が低いサービス項目を重点的に改善すべき事項とします。
総合評価や総合満足度を左右する個別要因項目(個々の商品機能やサービス項目)には、ポジティブに働く要因とネガティブに働く要因があります。
ポジティブ要因とは、評価が低くても問題ないが高いと総合評価を一気に高める要因です。「あると嬉しい」機能や特徴で、その商品の十分条件です。逆に、評 価が少し低いだけで総合評価を下げる要因があります。これがネガティブ要因です。「ないと困る」機能や特徴で、その商品の必要条件です。一般的に、商品の 基本機能はポジティブ要因に、商品のサイズや形状条件、価格はネガティブ要因になります。
影響要因分析のように重要な要因を一律に捉えるのではなく、影響の仕方の違いを識別できます。
多くの新商品アイデアやコンセプトなどの購入意向を比較し、注目すべきプランを識別するための簡単な方法です。5段階評価などの購入意向のTOP2と、TOP2に占めるTOP1比率で、各プランをマップに配置し、有望プランと検討プラン、その検討ポイントを識別できます。
一般には、CS分析またはCSポートフォリオ分析として紹介されますが、CS(顧客満足度)調査だけでなく、商品コンセ
プトテストでも有用な方法です。このため、「影響要因分析」と呼ぶことにします。
新商品コンセプト調査の際、購入意向といくつかの商品特徴についての魅力度評価を得た場合、購入意向に影響する商品特徴と影響しない商品特徴を識別するた めの分析です。影響度が強い商品特徴は、より魅力を高めると同時に、販売時の訴求ポイントとなります。影響度が高いにも関わらず評価が高くない商品特徴は 改善対象となります。
総合評価や総合満足度を左右する個別要因項目(個々の商品機能やサービス項目)には、ポジティブに働く要因とネガティブに働く要因があります。
ポジティブ要因とは、評価が低くても問題ないが高いと総合
評価を一気に高める要因です。「あると嬉しい」機能や特徴で、その商品の十分条件です。逆に、評 価が少し低いだけで総合評価を下げる要因があります。これがネガティブ要因です。「ないと困る」機能や特徴で、その商品の必要条件です。一般的に、商品の 基本機能はポジティブ要因に、商品のサイズや形状条件、価格はネガティブ要因になります。
影響要因分析のように重要な要因を一律に捉えるのではなく、影響の仕方の違いを識別できます。
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08
調査の品質は、データの品質と分析の品質により決まります。
データの品質が良くないと、当たり前のことですが、次のような問題が発生します。
分析結果の精度が下がる(不鮮明になる)
分析結果が歪む
詳細な分析ができなくなる(個々のデータを詳細に見ると矛盾が露見するため)
分析に時間がかかる(仮説と異なる結果となるため)
全データ上で均一に不良データが含まれれば、1の結果が不鮮明になるだけです。しかし、実際には、不良データが含まれる場合、均一とは限りません。よって、2のように分析結果が歪みます。
ここでは、分析結果の歪みを防ぐためのデータ品質のアップ方法を説明します。
アンケート調査の回答データの品質は、一般には、対象者の問題(母集団の代表性)と回答の正確性の2要素で語られますが、実は、次の3つの要素により決まります。
調査協力者の母集団代表性 (元名簿の歪み、サンブリング、調査告知到達率)
回答完了(回答中に質問を見てから回答脱落する比率の低さ)
回答内容の正確性(信頼できない回答の少なさ)
実際の調査で、直接的に結果を大きく歪めかねないのが、2番目の
回答完了の比率
(質問途中での回答中断の少なさ)です。質問内容に影響を受けて回答中断となるため、好意的な人に回答者が偏るなど、回答結果を直接的に左右します。
ちなみに、Repoリサーチには、この回答中脱落率からくるデータの歪みの可能性を確認できる機能があります。
また、Repoのデータ信頼性診断機能は、(3)
回答内容の正確性
(虚偽回答の有無)をチェックし、不審データを検出する機能です。
このコーナーでは、一般に語られることが多い、調査サンプルの代表性の問題以外の、回答完了率と回答の正確性について、実際的な対処策を説明します。
調査品質を左右する要素
問題ケース
対処方法
母集団(市場全体や社会全体など)とズレた結果となる。
例えば、調査方法によりサンプル層が異なると、内閣支持率が変わる。
質問を見てから回答を止めた比率が高いと、回答結果がゆがむ。
例えば、その商品に関心がある人に偏り、認知率や評価が高めに出る。
未回答や二重回答、回答ルールに違反した回答の他、虚偽回答などがあると回答結果がゆがむ。特に、10代、20代の若年層や調査協力意向が低い人を対象にした調査結果の場合、結果がゆがむことがある。
データの信頼性
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