データを集約・分類する要因のデータだけを必要とする分析です。

データを集約・分類する

総合的な満足度指標を作成したり、多数のブランドイメージの背後にある共通の傾向を抽出するなど、膨大なデータを集約・分類することができます。

主成分分析(Principal Component Analysis)

提供サービス 調査実施 / 集計
サンプル数(回収数) 1,000サンプル
設問数 30問
対象者 首都30km圏内に在住の一般個人
納品物 単純集計、クロス集計、回答ローデータ
納品日程 約6週間

 

因子分析(Factor Analysis)

手法の内容 多数のデータから、少数個の「潜在的なデータ(因子)」を抽出する分析手法です。
多数のブランドイメージワードから、その背後にある共通の傾向を見つけたり、消費者の潜在的なニーズを探ったりすることが可能です。
必要なデータ 数量データ
活用場面例 ●ブランドイメージを表す多数のワードの背後に潜む、重要なキーワードを探りだし、今後のコーポレート戦略の策定に活用したい
●購入した商品の使用方法を調べ、消費者が潜在的に求めている要素を抽出し、商品開発や訴求方法に役立てたい

 

数量化Ⅲ類(Quantification Method-Ⅲ)

手法の内容 因子分析と同じく、多数のデータから、少数個の「潜在的なデータ(因子)」を抽出する分析手法です。
数量データを扱う因子分析と同じように、多数のブランドイメージなどのカテゴリーデータから満足度指標や販売力指標などを作成することができます。
必要なデータ カテゴリーデータ
活用場面例 ●消費者のライフスタイル(生活行動や価値観など)の分析を行い、新製品開発の参考になる情報を探索したい

 

コレスポンデンス分析(Correspondence Analysis)

手法の内容 数量化Ⅲ類と同じく、多数のデータを、似ているものは近くに、似ていないものは遠くに配置し、ビジュアルで分かりやすく理解するために用いられる分析手法です。
様々なブランドとそれらのブランドイメージを、同一空間上にポジショニングすることができ、ビジュアルで分かりやすく理解するのに役立ちます。
必要なデータ 数量データ、カテゴリーデータどちらでも可能
活用場面例 ●自社と競合他社がそれぞれどのようなイメージを持たれているのか、マッピングを行い視覚的に把握したい。
●自社で展開しているブランドとそのイメージを尋ね、カニバリゼーションが発生していないかのチェックをしたい。

 

クラスター分析(Cluster Analysis)

手法の内容 集団を分類して、似たもの同士をグループ化する分析手法です。
消費者を似たようなタイプでまとめたり、多数の商品をグループ化したりすることができます。
必要なデータ 数量データ、カテゴリーデータどちらでも可能
活用場面例 ●新サービスに対する意見を元に、顧客をいくつかのグループに分け、特性の違いから魅力的なセグメントを探索したい。
●消費者の行動や考え方から、消費者をいくつかのグループに分け、規模が大きいグループに適した販売促進策を考えたい。

 

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