| １．クラスター分析
◆消費者実態調査
◆消費者追跡調査
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似通ったサンプルや変数のグループ化を行うための分析手法です。距離や相関係数といった基準によって、距離の近いもの、または、相関の高いものどうしを集めていきます。分析の結果は、樹状図（デンドログラム）で表して視覚的に捉えることができます。
⇒消費者のタイプをグループ化したりするときに用います。 |
| ２．コンジョイント分析
◆コンセプト受容性調査
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商品やサービスの評価をするとき、それらを構成する要素（規格や性能）がどの程度影響力をもつのかを探る手法です。その結果、商品を選ぶ際に重視している項目を把握したり、どの組み合わせが最適かを知ったり、組み合わせによって評価がどのように変わるかを予測したりすることができます。
⇒新商品コンセプトの構成要素の組み合わせに対して順位をつけたり、好まれている程度を探ったりするのに用います。 |
| ３．ＰＳＭ分析
◆価格受容性調査
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Price Sensitivity Measurement
特定の商品やサービスの適正価格を探る分析手法の一つで、消費者の視点から見た、理想的な価格を算出する分析のことです。高いと感じる／安いと感じる／高すぎて買えないと感じる／安すぎて買うのに不安を感じる、の４つの質問から、「最高価格」「最低品質保証価格」「妥協価格」「理想価格」を割り出します。
⇒新商品の妥当な価格を探るときなどに用います。 |
| ４．ＣＳポートフォリオ分析
◆顧客満足度調査
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「満足度」を縦軸に、「重要度」を横軸にとり、各評価項目をプロットします。プロットの結果、４つの象限に別れ、それぞれ「重点維持分野」、「維持分野」、「改善分野」、「重点改善分野」を把握することができます。重要度が高く、満足度が低いものが右下にプロットされ、それが「重点改善分野」と解釈します。
⇒商品、サービスの満足度を聞くことによって、問題点、改善点を探るときなどに用います。 |
| ５．判別分析／重回帰分析
◆購入意向者調査
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ある項目に、他のいくつかの項目がそれぞれどの程度関係しているかを分析します。
⇒購入／非購入のグループを分ける要因を探ったり、ビールの購入金額に影響している要因を探り需要予測をするような場合に使います。 （購入／非購入のように対象がグループカテゴリーの場合は判別分析、ビールの購入金額のような対象が連続的な変数の場合は重回帰分析になります。） |
| ６．コレスポンデンス分析
◆ブランドイメージ調査
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自社や競合他社のブランド、商品、サービスなどに対して、複数のイメージワードを呈示してあてはまるかどうかを聞き、結果をポジショニングマップとしてイメージ項目、ブラント・商品・サービス、回答者の属性など同一マップ上に表すものです。似ているものが近くにプロットされ、ブランド等がどのように評価されているかが分かります。
⇒自社と他社のイメージの違いを探りたいときなどに用います。 |
| ７．因子分析／主成分分析
◆ライフスタイル調査
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関連しあう多くの項目を、いくつかの項目に少なくまとめてわかりやすくするために使います。（項目数を決めて分析する場合は因子分析、１つまたはできるだけ少ないものにまとめる場合は主成分分析になります。）
⇒様々な意識やイメージ評価の中から、ある傾向をもった軸を抽出してまとめるような場合に使います。 |
| ８．共分散構造分析 |
因子分析と重回帰分析を組み合わせたような分析手法です。実際に測定した数値だけを用いて関係式を導き出す重回帰分析に、測定値の背後にある因子を導き出す因子分析を組み合わせて、関係式と潜在していた変数との因果関係を設定することによって、さまざまな現象を理解しようとする分析です。この分析を用いるには、あらかじめ仮説のモデルを作成する必要があります。 |
| ９．テキストマイニング |
アンケートの自由記入などに書かれたテキストデータの中から、出現単語の傾向や、単語間の相関関係を分析することよって、有用な情報を抽出する手法です。
⇒問い合わせ・苦情等の内容から満足度の状況を把握したり、今後欲しい商品の回答から潜在的なニーズを探ったりするときに用います。 |
