ACBCは最も進んだコンジョイント分析手法でAdaptive CBCの略です。

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行きます。

弊社では、ACBCに弊社独自のデバイスと工夫及び分析アルゴリズムを追加し、単に対象者の便益である効用を明らかにするだけでなく、そのマインドの源泉となっているニーズや理由までも明らかにし、御社の製品ブラッシュアップ及びイノベーションの方向性を明確にします。

ACBCについては2009年に導入し、まだ多くはないですが、数々の実績があります。

ACBCは、ACAとCBCの中間的な位置づけで開発されております。

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

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なCBCでです。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。

ACBCはまた価格調査についても、水準に価格概念を持たせるなど、非常に高精度な価格感を捉えることが可能になっています。

ACBCは以下のセクション単位で進んでいきます。