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マーケティングテクノロジー(株)が開発した究極のデザイン/パッケージ/コンセプト画像、等の評価システムです。
おそらく世界初となるこのデザイン案等の画像評価リサーチ手法は、従来のデザイン等の画像評価のあらゆる問題点と限界を完全にクリアしています。
通常、デザインや様々なスタイリング等のコンセプトは、いくつかの要素で構成されています。
例えば、『背景』、『見出し文字』、『提示するメイン商品の大きさ』、『ラベルのデザイン』・・・等、様々です。
おのずと以下のような、確認事項が発生してきます。
例えば、製品デザインの現場では
- どの『背景』の受けが一番良いのか?
- どの『ラベル・デザイン』が良いのか?
- どの『ロゴ』が良いのか?
また、ゲームや映画ポスター制作やCM制作の現場では、等々、デザイン画像を評価したいケースでよく見られることです。
- どの『世界観や風景、シーン』の受けが一番良いのか?
- どの『キャラクター』が良いのか?
- どんな『建物・構造物』が良いのか?
従来型のデザインやパッケージ、その他の画像を用いた調査では、このように各要素(例えば『背景』、『ラベル』、『ロゴ』)の訴求力を分解して、それぞれ検証することはできませんでした。また、どの組合せにしたとき、最も効果的なのか等も測定することはできませんでした。
従って、従来のデザイン評価では、デザイナーが作成した複数の最終案をユーザーに提示して、『どれが一番良いか?』と聞くことがほとんどでした。
つまり、この方法では、最終のコンセプトデザインをかなり絞り込まなければなりません。
なぜならば、
- 上記のような要素を組み合わせた場合、膨大な数のデザインが必要になりリサーチとしては非現実的
- 同様に、ユーザーもそのようにたくさんの組合せを評価するのは無理
【このCMで行くべきか?】 → それとも【背景は夏らしい方が良いのか?】 → では【ラベルも思い切ってこっちの方が・・・】
例えば、この方法で調査を行ったとしましょう。どのデザイン案が良いのかは分かりました。しかし、本当は「もっと評価の高いデザインがあったかもしれない」という疑問は永遠に残ります。また、ユーザーも数少ない提示されたデザイン案でしか評価できないため、常に「どちらかと言えばこっちが良いかな」程度の回答傾向になるのは避けられません。それは調査としての精度に直結します。
そこで我々は、画像を分解してみました。
デザイン制作の現場では、Photoshopやillustratorと言ったソフトを用いるケースも多いと思います。そのようなソフトの場合、概ね『レイヤー』という概念が導入されており、多くのデザイナーの方は、このレイヤーという透明フィルムのような層(レイヤー)に一枚一枚画像を描き、重ねて1つの画像として扱っているでしょう。
我々は特にこのレイヤーという概念に着目し、デザイン等の画像を各要素に分解するという発想を得たのです。
人間は、デザイン等の画像を目にした時、頭脳の中で、各要素に分解し、なにが良いのかを無意識に判別したり、頭の中で組み立てたりしていると言えます。
この画像評価システムを可能にしているのがFlashによる動的な画像組み立て生成とCBC(Choice Based Conjoint)という最新のコンジョイント分析手法です。
では、以下の例を考えてみましょう。
缶コーヒーのパッケージ案評価
要素1【缶自体のデザイン(背景)6画像】、
要素2【見出しロゴ6画像】、
要素3【イメージ画像7画像】、
要素4【見出し下ロゴ6画像】
通常の調査方式では6x6x7x6=1512枚の画像が必要になります。たったこれだけの画像点数で、1512もの組合せが発生してしまいます。
- 当然、デザイナーはコンセプト段階の画像をこんなにたくさん描くことはできません。
- また、ユーザーもこんなにたくさんの画像を評価することはできません。
これを解決するのが今回開発したFlash+CBCという手法です。各要素からなる構成をFlashにより動的に組合せ画像化し、コンジョイントにより評価分析に必要な最小限の組み合わせのみ被験者に質問します。質問組み合わせは被験者ごとに変化します。
よって、CBCとFLASHにより6+6+7+6=25のパーツ画像で調査が可能となります。
では、こちらの Flash+CBCコンジョイントデザイン画像評価デモをご覧下さい。
この『缶コーヒーの缶デザイン』デモでは、以下の画像パーツを組合せて表示しています。
下段の数字は、デモにご回答頂いた方の回答結果をコンジョイント分析し得られた効用値と呼ばれるコンジョイント結果指数です。数値が大きいほど購入や選択時の効用、つまり【効き目】が大きいことを表します。
また、重要度と言ってどの部位(要素)が、どの程度重視されていたかを示す数値も併せて得られます。
ピンク色の背景のセルは、各要素中で最も効用の高かったものに付いています。
要素
【背景(缶デザイン)要素
【トップロゴ】要素
【イメージ絵】要素
【下ロゴ】重要度33.41 重要度17.48 重要度32.67 重要度16.45 1
4.80
1.39
9.50
2.172
-9.56
4.28
-22.21
9.183
6.83
-8.27
53.10
2.104
-33.92
-5.85
0.61
-11.145
26.60
-0.81
0.62
5.326
5.26
9.26
-36.90
-7.637 - -
-4.72-
このように端的にどの部位のどの画像が、対象者つまり、ユーザーの選好に効果をもたらしているのかが分かります。
缶のデザインでは、この画像が26.60という値で最も効用値が高いことがわかります。
そしてトップロゴでは、こちらです。
デザインのポイントでもあるイメージ画像では、が最も高い効用値を得ています。
そして、トップ下のロゴではとなっています。
このようにいかにもコーヒーをイメージさせる「ツートーンの缶に、シンプルなCOFFEEという文字、そしてまさにコーヒー豆の香りが届きそうなローストされた豆のピクチャーにわかりやすいカタカナのロゴで、コーヒーのフレーバーを端的に表しているトップ下ロゴが選ばれた訳です。
少々、画像が小さいですが、単純に効用値を合算した(総合効用値という)では、こちらの組合せが最も受容性が高く、魅力的な組合せとなります。
一般的な質問で、画像合成を行わずに各パーツの評価を行った場合、1位となったのはです。現在は青系の画像が選択される傾向が強いようです。ロゴでも
青みがかったこちらが選ばれました。ワンポイントイメージでは、コンジョイント実施時と同様に
が選ばれました。しかし、実際の商品は各パーツだけで提示されることはありません。ここでも組合せ全体として評価を適正に行うことができるコンジョイントの有効性がおわかり頂けるかと思います。
最適な画像組合せとは?
- まず、最も重視された要素に注目します。→ここでは、【背景(缶デザイン)】が重要度33.41で最も注目度が高かったことがわかります。
- 次に、この【背景(缶デザイン)】の中で、最も効用の高かったものに注目します。→ここでは、
が26.60という効用値で最高でした。
- そして効用値分析と同時に出力することができるカウント分析(出現したものの中でどの程度選択されたかを分析する方法)の双方向影響度(2-way interaction)を加味した分析を行います。→つまり何と何のペアが最も組合せとして良いのかをペア同士となる相乗効果を計算に入れて分析する方法です。
- 缶デザインとトップロゴでは、
+
= 0.17
- 缶デザインとイメージ画像では、
+
= 0.32
- 缶デザインとトップ下ロゴでは、
+
= 0.19
上記が最も組み合わせたとき「座りが良い」ペアとなります。こちらがその結果もっとも効用が高くかつ、ペアとしての完成度も高いコンセプトと言えるでしょう。
※相乗効果(2-way interaction)とは、例えば、「泣きっ面に蜂」ということわざがあります。「泣いているということ」が-20の効用だったとします。「蜂に刺されるということ」が-40の効用だった場合、単純に総合効用として合算すると-20+-40=-60の効用となりますが、このことわざの通り、「泣いているところに、さらに蜂に刺されるという不運」は-100にも-200にも感じられることでしょう。これを計算から導き出したものが2-way interactionと呼ばれている効用値補正の方法です。
コンジョイント分析により得られる結果は、
- どの部位つまり、要素(コンジョイントでは属性と呼びます)に注目されているのかが分かる重要度という数値
- また、その部位の中で構成員(水準と呼びます)ごと、つまり画像ごとの効き目である効用値という数値
- 相乗効果を加味したペアの決定
- この効用値を使って、マインドシェア(心の中でどの程度魅力的かをシェアとして表す)のシミュレーションを行うこともできます。
こちらには別のデモを用意しました。 Flash+CBCコンジョイントデザイン画像評価デモをご覧下さい。
このようにパッケージデザイン・スタイリング・コンセプト画像等の評価を端的にかつ精度高く数値化する手法は今までありませんでした。FlashとWebに最適化された最新のCBCコンジョイントシステムにより確立された最も精度が高く容易に実施できるリサーチを行ってみませんか?
お問い合わせはこちら、info@m-te.com または、0120-88-2648 画像評価コンジョイント係までどうぞ。
また、各調査会社様にも上記のリサーチ手法をASPとしてご提供させて頂いております。
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