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コンジョイント分析(定量調査)

商品仕様(PHEV)の最適化調査

調査目的/調査課題

  • SUV市場のPHEV(プラグインハイブリッド車)の購入選択において、どのような商品属性が重視されるのかをコンジョイント分析によって明らかにし、今後企画するPHEVの商品仕様の最適化を図る。

※掲載している調査課題/調査結果はすべて仮想のものです。

調査手法/分析手法

  • インターネットアンケート調査(定量調査)
    • 一般的なアンケート項目+コンジョイント分析のための設問
    • コンジョイント分析には、ACBCシステムを使用
  • コンジョイント分析によって、商品属性×水準ごとの効用値、各商品属性の重要度を算出、効用値を使用してシェアのシミュレーションをおこなう。

調査仕様

  • 調査対象者:20歳以上の乗用車保有者(購入意思決定に関与している人)で、今後3年以内にSUVを購入する可能性がある人
  • 調査対象者数:500s(性・年代を自動車保有層の構成比に合わせて割付)
  • 設問数:スクリーニング5問、一般設問10問、コンジョイント設問15問 (計30問)
  • コンジョイント分析:11属性×各2~5水準

コンジョイント分析に用いる商品属性

  • ブランド、価格、出力、トルク、燃費、乗車定員、積載量、総航続距離、EV走行距離、充電性能、ADAS(11属性)

分析・アウトプット

  • コンジョイント分析によって、各商品属性の水準ごとの効用値と商品属性重要度を算出
  • 効用値を用いて、SUV(PHEV)のマインドシェアシミュレーションをおこなう。
  • 仮想商品を含めたシェアシミュレーションをおこない、仮想商品の仕様を変化させることで最適な仕様を探る

アウトプットイメージ

コンジョイント分析(定量調査)

商品仕様(PHEV)の最適化調査

調査目的/調査課題

  • SUV市場のPHEV(プラグインハイブリッド車)の購入選択において、どのような商品属性が重視されるのかをコンジョイント分析によって明らかにし、今後企画するPHEVの商品仕様の最適化を図る。

※掲載している調査課題/調査結果はすべて仮想のものです。

調査手法/分析手法

  • インターネットアンケート調査(定量調査)
    • 一般的なアンケート項目+コンジョイント分析のための設問
    • コンジョイント分析には、ACBCシステムを使用
  • コンジョイント分析によって、商品属性×水準ごとの効用値、各商品属性の重要度を算出、効用値を使用してシェアのシミュレーションをおこなう。

調査仕様

  • 調査対象者:20歳以上の乗用車保有者(購入意思決定に関与している人)で、今後3年以内にSUVを購入する可能性がある人
  • 調査対象者数:500s(性・年代を自動車保有層の構成比に合わせて割付)
  • 設問数:スクリーニング5問、一般設問10問、コンジョイント設問15問 (計30問)
  • コンジョイント分析:11属性×各2~5水準

コンジョイント分析に用いる商品属性

  • ブランド、価格、出力、トルク、燃費、乗車定員、積載量、総航続距離、EV走行距離、充電性能、ADAS(11属性)

分析・アウトプット

  • コンジョイント分析によって、各商品属性の水準ごとの効用値と商品属性重要度を算出
  • 効用値を用いて、SUV(PHEV)のマインドシェアシミュレーションをおこなう。
  • 仮想商品を含めたシェアシミュレーションをおこない、仮想商品の仕様を変化させることで最適な仕様を探る

アウトプットイメージ

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