通常は属性数によりコンジョイント手法を選択しています。
一概には言えませんが通常6～7属性程度（内容が簡単であれば10属性以下)は選択型のCBC、それ以上の場合はACBCや更に多い場合はACAという手法を適用しています。
しかしそれでも15属性以上等、属性数が多くなってしまう場合は、対策と申しますか手順としては、

1. 他の調査結果や過去結果、二次データ等を活用し、現状のわかる範囲で消費者重視度の低いと思われる「属性」項目を割愛する。
   
   
2. メーカーとして優先度を下げられる属性項目（開発費やハンドリングコストが低い、粗利が低い等でしょうか）を外す。
   
   
3. なかなか難しいかとは思いますが、簡単な小規模の別調査を事前に走らせ単純に「ほしい/あったら良いなと思うオプションは?(MA)」等の質問を行い優先度を決めておく。
   
   

というような流れが想定されます。

※この他にMaxDiffとACBCを動的に連携させる方法もございます。やや処理が複雑ですが、多数の属性を先ずMaxDiffにより減らし、重要なものだけに絞り込みます。この絞り込みは個人ごとにことなります。

その上で重要なTOP10属性のみをACBCへ引き継ぎ、ACBCによるコンジョイントを実施します。つまり個人ごとに属性の異なるACBCを実施する訳です。

これにより、個人ごとに重要度のことなる属性を評価できるため、全員画一的に多数の属性の評価を行う必要はなくなります。

但し、サンプル数が少ない場合、評価されない属性が発生する場合が出てきます。無論評価されないということは重視度が低いので無視しても良いかとは思います。

▼MaxDiff ACBCの回答画面例
MaxDiff ACBC (自動車パーツの例）