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ACA/CBC/ACBC

ACA、CBC、ACBCどれが向いてるの?

ACA、CBC、ACBCどれにすれば迷ったときは・・・

単純な目安としては
・ACAでは、12以上の属性数をカバー
・CBCでは、6以下程度の属性数をカバー
・ACBCでは、6~12程度の属性数をカバー
まずは属性数からどの手法を使えばいいのか判断しましょう。

ACA

ACAはパーシャル・プロファイル・コンジョイントとも呼ばれます。

属性をPartial(部分的)に提示するという意味で、全員にすべての属性を提示するわけではありません。

最初の魅力度・重要度の設問で回答者が重要だと考える属性を判断し、重要な属性のみでプロファイル(コンセプト)を構成し提示します。

ですので属性数が多い製品には向いていますが、一方必ず全員に回答してほしい属性(価格など)が提示されない可能性があります。

CBC

CBCはフル・プロファイル・コンジョイントとも呼ばれます。

全員に全ての属性(フル)を提示します。
回答者の回答負荷は高めですが、属性数が比較的少なく、必ず全員に回答してほしい属性がある場合などに向いています。

ACBC

ACBCは最も進んだコンジョイント分析手法で、ACAとCBCの中間的な位置づけで開発されています。

Adaptive CBCの略で、コンピューターテクノロジーをフルに活用し、消費者や対象企業の真のマインドを明らかにしていきます。

BYO(Build Your Own)質問と言って、回答者の好みを直接的に聞くことにより以降のコンジョイント質問を効率的に提示します。

さらに、『非補償型意思決定』モデルと呼ばれる仕組みが組み込まれています。これは、回答者にとって「これがあっては嫌」「これがないと絶対にダメ」という要素を聞くことで、さらなる質問提示の効率化を図る仕組みです。

こうした最新の仕組みにより、コンジョイントとして頻度の高い6~12個程度の属性数を極めて高精度な状態で検査することができるようになった訳です。

個票レベルで極めて高い効用値計算が可能になっており、サンプル数についてもたった1票からの効用値算出が可能です。つまり、サンプル数確保が難しい案件での利用が期待されます。

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