選好回帰分析

選好回帰分析

選好回帰分析とは

選好回帰分析とは、消費者が製品(ブランド)をどのように”知覚”し、”選んでいるか”を構造化し、 製品(ブランド)の選好度(他社よりも選ばれる度合い)を高めるために、どの知覚を改善すべきかのヒントを探る手法です。

  1. 消費者がどの知覚次元により、
    ブランドを識別しているかを把握
  2. 各知覚次元がブランド選好に
    どの程度結びつくかを把握
  3. 自社ブランドの強み/弱み、
    改善すべき方向性を把握
  1. 各ブランドの知覚(イメージ)を20~40項目に
    ついて評価してもらい、
    因子分析などの手法で少数の次元に集約
  2. ブランドの選好度に対し、
    各次元(因子)がどの程度結びつくか
    (重要であるか)を、回帰分析を使って測定
  3. 知覚次元上で、自社ブランドや競合ブランドが
    どのようなポジションにあるかを把握し、
    強み/弱みや改善の方向性を抽出
因子分析
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回帰分析
調査票イメージ

因子分析×回帰分析(=選好回帰分析)を行うことで、ブランドの選好度に重要なイメージ(因子と分析対象ブランド)の評価を把握。

  • 「重要度が高い」かつ「対象ブランドの評価も高い」⇒強み / 「重要度が高い」かつ「対象ブランドの評価が低い」⇒弱み
  • どこを改善すれば選好度が高まるか

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