分析メニューのご案内

クラスター分析

回答者や商品など対象となる集団の中から、性質の近いものを集めてグループ化(クラスター化)する手法です。
~セグメンテーションの切り口を探したい~ 調査活用例 •利用実態把握調査 •市場ニーズ調査 •生活者行動分析調査 •プロモーション効果測定調査 •コンセプトデザイン調査

コレスポンデンス分析

マトリクス表の行項目と列項目を一緒にプロットし、その位置と関係(=ポジショニング)を探ります。
コレスポンデンス分析は、「個別ブランドとイメージ要因」や「個別商品と評価要因」などを同一軸で分析する手法です。
~対象集団と要因結果のポジショニングを見る~

調査活用例 •ブランド戦略調査 •コンセプトデザイン調査 •商品嗜好調査

CS・ESポートフォリオ分析

分析結果を4つの領域に分け、それぞれ「重点維持領域」、「維持領域」、「ウォッチング領域」、「重点改善領域」にプロットします。重要度が高く、満足度が低いものが右下にプロットされ、「重点改善領域」であると解釈します。
CS(顧客満足度)・ES(社員満足度)ポートフォリオ分析は、「個別評価の強さ」と「満足度への影響度」を測るための分析手法です。
~重点改善領域を抽出する~

調査活用例 •顧客満足度調査 •社員満足度調査 •「総合評価とその要因」を時系列で把握・分析

コンジョイント分析

機能や性能についての優先順位づけが必要な場合に有効な手法です。例えば顧客が商品・サービスの価格や複数の機能(項目)をどのくらい重視しているか相対評価を把握することやいくつかの組合せの中から「最も購入したい・利用したいと思う組合せ」を確認できます。
コンジョイント分析は、最適な組み合わせを見つけるための分析手法です。
~何をどのくらい優先すべきかを考える~
 
調査活用例 •利用実態把握調査 •市場ニーズ調査 •プライシング調査 •結果に対して「個別要因の影響度合い」の把握

主成分分析

多変量データから全体を規定しそうな要因に基づいて、それを集約する(取りまとめる)ことによって、データの特徴を簡潔にまとめ、新たな総合指標を作り出します。
主成分分析は、情報を要約する分析手法です。
~購買の動機として最も重要なものを知りたい~ 調査活用例 •生活者行動分析調査 •プロモーション効果測定調査 •ブランド戦略調査 •コンセプトデザイン調査
多変量データの背景にある多数の因子を取り出して、それをいくつかの共通因子に絞り込むことによって、特性をつかみます。
分析の前に「因子についての仮説」を持つことが前提の分析です。
~消費者行動の背景を探りたい~ 調査活用例 •生活者行動分析調査 •プロモーション効果測定調査 •ブランド戦略調査 •コンセプトデザイン調査

PSM分析

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。価格感についての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。
~商品・サービスの適正価格が知りたい~

調査活用例 •プライシング調査

重回帰分析

「目的変数(売上など求めたい結果係指標)」と「複数の説明変数(結果係数へ影響を及ぼしていると想定される要因係指標)」の間にそれぞれどの程度関係があるかを分析し、説明変数から目的変数の予測値が計算できる式を導きます。
~目的に対する要因の関係度合いを見る~

調査活用例 •同一業種・業態における新規店舗の売上予測式 •新商品に対する顧客調査満足度スコア予測式

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