分析モデル
| コンジョイント分析 通常、一つの製品からはいくつか属性が挙げられます。価格、色、スタイル及び製品の持つ特有な効能、性質などです。そして、どのような属性をもっている製品が消費者から受け入れられているのかを更に細かく見ると、「消費者にとっての製品の具体的な属性の重要度はどの程度なのか。」「同じコストでどんな属性を有している物が消費者に受け入れられるのか」という疑問がでてきます。このような疑問に対し、定性調査のような伝統的な調査の分析からでは実際のところ困難です。コンジョイント分析（Conjoint Analysis）は、このようなニーズに基づいて考え出された市場分析方法です。 コンジョイント分析は、現実生活において、消費者がある方面のニーズを満足する為に、他の属性を犠牲にして選択するプロセスを分析します。ここから得られる分析結果は客観的であり、正確です。
CBRのコンジョイント分析 CBRは現在最も信頼のあるコンジョイント分析ソフト「Sawtooth」のコンジョイント分析パッケージソフトを採用しています。 このソフトはAdaptive conjoint analysis (ACA), Choice based conjoint (CBC) 等の多種類の研究テストを行う事ができます。 ※CBRのコンジョイント分析は、アンケート用紙による実施だけでなく、PC上での実施も可能です。 Dタイプ自動車購入予定者のサンプル 使用評価 コンジョイント分析を通じ、消費者がどのタイプの商品に対する傾向が強いのかを正確に把握する事ができます。 各製品の異なる価格の水準、異なるブランドなどにより、いずれもそれぞれ異なる作用をもたらします。
市場模擬
調査条件に基づき、最適な分析方法を採用 CBRは調査目的に基づき、最も適したコンジョイント分析方法を提案します。 ·CBCは消費者の選択に基づく分析モデルです。対象者がシリーズ商品サンプルの中から選択するだけで、消費者の潜在ニーズの分析が可能です。 ·CBCはさまざまな調査環境に適応します。主なメリットは、テスト情景が現実的であり、消費者の実際の選択に近いことです。CBCのデメリットは、調査の精度を保証するため、多くのサンプルが必要になることです。 ·ACAは多くの属性（6以上の属性）或いは属性レベルを分析する際に使用します。メリットは時間をセーブでき、同時にサンプルが少なくても比較的安定した結果を得られることです。価格テストには適しません
GAP Model GAPモデルは、CBRが、消費者ニーズを分析する際に使用するモデルです。基本的な考え方は、現在のニーズと、未来の購買のギャップを分析し、消費者が購入に走る為のキーとなるニーズを探り出し、さらにニーズの大きさを基に、それぞれのニーズ程度での購買率を予測します。
GAPモデルの分析案例- DC製品をエスカレートする原因 現在のデジカメ購入意向者の主な購入要因は、消費者の画素に対する不満とズーム能力の追求によるものです。
デジタルカメラは、3百万画素以内では、買い直しの可能性は低く、3百万画素以上でニーズが明らかに増加。5百万画素でニーズが最大になる。
デシジョンツリー分析モデル 定義--デシジョンツリー分析の特徴 · デシジョンツリー分析（Decision Tree Analysis）は、データマイニング方法のひとつです。総合的に自変数を比較し、自動的に最もターゲットに影響を与える変数量を選出し、最適の分類モードを見つける分析方法です CBRはこの分析モデルを基に、応用モデルの開発に成功しました： · 最適な市場細分：デシジョンツリーから導き出された結果から、最適な市場細分方法を選択 · 収益分析（GainAnalyses)：各市場細分に対し市場の潜在能力と営業効能を分析し、最も適した細分市場を選び出します。 · 長期応 デシジョンツリー分析フロー １、可能な細分変量を全て選出/決定の根拠に必要な変量を選出 ２、分析の決定事項を選出、システム運用、自動チェック ３、デシジョンツリー図を作成する。ゲインテーブルを作成す
調査案例 ·あるIT商品の研究中、あるクライアントが多種類の細分方式に直面しました。「地理細分」「収入細分」「性別細分」...。では、いったいどの角度から細分するのが最も効率的に潜在消費者を探し出す事ができるのでしょうか。 目的に基づき、私達は今後6ヶ月以内の購入予定者を目標の変量として選択すると共に、購入予定者をターゲットとしました。 · その変量に対し、CBRは購入予定に影響する人口変量をなるべく多く加えます。「年齢」「収入」「都市」「性別」「婚姻」「教育」… ·整理後の分析結果は以下の通りです。
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