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CBC

CBC

CBCはChoice Based Conjoint の略です。

店頭を再現する選択型コンジョイントです。商品棚そのものを提示し、1つを選んでもらいます。

CBCでは、商品の特徴を全て表示してしまうのが、ACAとの最大の違いです。

全ての商品特徴を提示した、いくつかのランダマイズされた商品やサービスの中から最も気に入った商品コンセプトを『選択する』という回答を繰り返します。

この『選択する』という回答方法がCBC(Choice Based Conjoint)のネーミングになっています。

CBCに向いているもの

CBCは、フルプロファイル(全ての要素を表示)型のコンジョイント分析のため、価格を提示要素に含めた場合、常に商品の価格も表示されます。

一般的にCBCはACAよりも『価格』を扱うのに向いていると言われます。価格が分析の中で比重を占める場合は、特にCBCが推奨されます。

CBCの属性・水準・質問数

質問数:20問程度
属性数:多くても6属性程度
水準数:多くても6水準程度

におさえましょう。

n:サンプル数
t:質問数
a:組み合わせ数(通常4)
c:最大水準数

nta/c>= 1000(2000以上あると尚良い)

サンプル数×質問数×組み合わせ数/最大水準数が1000以上である必要があります。

組み合わせ(コンセプト)生成メソッド

Complete Enumeration

主効果の観点から最も直交に近いデザインです。
(Most Nearly Orthogonal)

Shortcut

「Complete Enumeration」をより効率化・単純化したものです。
タスク内での水準重複出にくいです(Minimum Overlap)。

Random

Joint Effect(異なる属性間の水準の相関)をみたい時に使用します。

Balanced Overlap

Main EffectとJoint Effectをバランスよく考慮してほしい時に使用するメソッドです。

「Main Effect」と「Joint Effect」

「Main Effect」指向型

「主効果」とも言い、属性間の影響は考慮しません。(「Main」のみを考慮)
「Complete Enumeration」と「Shortcut」は「Main Effcect」志向型であり、組み合わせの網羅性を高め、ばらばらに提示しようとします。

「Joint Effect」指向型

「Joint Effect」とは、異なる属性間の水準同士の交互作用のことです。

(例:属性「色」/水準「赤」と、属性「ボディタイプ」/水準「クーペ」)
「Random」と「Balanced Overlap」は「Joint Effect」向きになります。

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