ACA （Adaptive Conjoint Analysis）
多くの商品属性を扱うことができる実験・分析方法と、商品競争力を明らかにするシミュレーションによってマーケティングの意思決定を強力にサポートする、世界の代表的なコンジョイント手法のひとつです。
※米国Sawtooth Software社のACAを導入しております。
- このようなときに･･････
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- 消費者にとって重要な商品属性の絞り込みができず、多くの属性の中から重要度の高い属性を発見したいとき
- 競争力のあるコンセプト開発やスペック決めをしたいとき
- 消費者ニーズの違いに基づいたセグメンテーションを行いたいとき
- こんなことができます
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- 多くの属性を扱うことができるため、たくさんの商品属性の中から重要度の高い属性を発見することができます
- 様々な商品スペックを組み合わせた中から、最も競争力のあるスペックの組み合わせを見つけることができます
- 消費者が重視する商品属性やスペックのパターンなどから、ニーズセグメントの発見ができます
1. ACA（Adaptive Conjoint Analysis）の特長
「多くの属性」を扱うことが可能なため、たくさんの商品属性の中から重要な要素を発見できます
「商品属性の数が非常に多い場合に、どのように調査を行うべきか」。これは、マーケティング実務上にコンジョイント手法を適用する際にしばしば深刻な問題となることです。属性数を増やせば網羅性の高いデータが得られますが、回答者負荷の増大により信頼できない回答結果になるリスクが増大し、反対に属性数を減らせば回答者負荷は下がりますが、重要な属性が調査項目から漏れてしまうリスクが増大します。
ACAでは、一対比較形式による商品選択質問の内容を、回答者ごとに前の回答結果に応じてリアルタイムでカスタマイズ（adaptive＝適応できる）し、各回答者にとって重要な要素のみを提示することで回答者の負荷を軽減しています（調査画面（設問）イメージ）。その結果、たくさんの商品属性（最大30属性）を扱うことができ、その中から重要な要素を発見することが可能になります。
ニーズセグメント（似たようなニーズを持つ消費者の集団）の発見に最適なコンジョイント手法
個人の価値観の多様化が進むなか、新たな商品開発には潜在的なニーズセグメント、すなわち、ボリュームセグメントとは異なる属性を重視するニッチセグメントの掘り起こしが重要になってきています。コンジョイント手法では、個人ごとの部分効用値を類型化することによって、求める商品スペックをベースにしたニーズセグメンテーションを行うことができます。
特に、ACAでは多くの属性を扱うことができるため、ニーズセグメントを見つける上で最適なコンジョイント手法であり、重要なインサイトの発見に貢献します。
2. マクロミル ＶＩリサーチのACA 特長
- 当社では、「シナリオプランニング」をサポートするために、シミュレーションを行いやすいExcel®形式の独自シミュレーター（日本語）をご用意いたします。
- ご要望に応じて、シミュレーション結果を意思決定しやすいように、2次データなどを利用してチューニングいたします。
- 味や手触り、重さなどの感覚が重要な商材の場合は、会場調査（CLT）で実施することも可能です。
※Excelは米国Microsoft Corporationの米国及びその他の国における登録商標です。
3. 調査画面（設問）イメージ
薄型テレビに関するアンケート
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1.「水準の魅力度」を回答してもらいます
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2.「各属性の重要度」を回答してもらいます
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3. 「欲しいと思う仮想商品とその度合い」を一対比較で回答してもらいます
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4. アウトプットイメージ
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【ニーズセグメンテーション】のアウトプット例
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個人毎の部分効用値のパターンをベースにクラスター化することで、ニーズセグメントの発見も可能です。
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<ご参考>ACAを用いた自主調査データ
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