データ解析・分析手法

マーケティング戦略や課題解決にあわせた、
最適な分析サービス

NTTコム リサーチでは、多変量解析などの解析手法に対応しています。
その中から、対応しているデータ分析サービスの一例をご紹介します。
また、調査研究レポートでは、高度な専門知識と緻密な分析力により、
クオリティの高い調査分析レポートを提供しています。

コンジョイント分析

  • 目的
    主に消費者の購買意思を分析することを目的に利用します。
    複数の要素のうち、どれが重視されているか、どの機能の組合せで商品化するとよいかその傾向を数値的に把握するため、単純な設問では明らかにされない深層心理を探ります。
  • 方法
    消費者が商品を選ぶ行動をそのまま質問に再現します。
    さまざまな組み合せで商品サービスを提示し、好みの商品サービスを選ぶことを繰り返します。その結果から、どのような機能や効能を組み合せればベストな評価が得られるかを調べることができます。
  • 活用例
    • 新製品コンセプト選定
    • 購買きっかけの優先順位付け
    • 顧客セグメンテーション
    • 価格と他の要素との関連性把握

イメージ例

コレスポンデンス分析

  • 目的
    多次元集計されたデータを多次元空間にマッピングして、データ要素同士の関係性を視覚的に表現します。直観的・感覚的にデータの傾向を把握できます。
  • 方法
    クロス集計表の表頭・表側カテゴリーを同じ空間にマッピングします。
    相対的に、類似度・関係性の強い要素同士は近くに、弱い要素同士は遠くにプロットされます。この時、軸がクロスする原点付近にプロットされる要素は比較的特徴が薄いと解釈できます。
  • 活用例
    • ブランドポジショニング分析
    • 消費者特性分析
    • パーセプションマップの作成

イメージ例

CSポートフォリオ分析

  • 目的
    消費者の重点項目を明らかにすることで、改善必要性部分の優先順位付けをします。「重点維持分野」、「維持分野」、「改善分野」、「重点改善分野」を把握できます。
  • 方法
    「満足度」を縦軸に、総合評価に影響を与える強さを統計的に算出した独立係数を「重要度」として横軸にとり、各評価項目をプロットします。
  • 活用例
    • 顧客満足度評価

イメージ例

クラスタ分析

  • 目的
    複数のデータからグループ分けしたクラスターを作成します。クラスターの特徴やボリュームを分析することで、単純なクロス集計などではとらえきれない事象が解析できます。
  • 方法
    一定の手続きに従い、人やモノを、特徴の似た、いくつかのグループに分けます。
  • 活用例
    • 顧客セグメンテーションの切り口の把握

イメージ例

クラスター 情報分析因子 エコ・自然派因子 無関心・無頓着因子 n
1 高感度コスメ層(因子1) 0.63 -0.10 -0.49 1,915
2 エコ・自然派志向層(因子2) -0.79 0.13 -0.11 1,912
3 低感度コスメ層(因子3) 0.39 -0.07 1.47 773
表の続き →

因子分析

  • 目的
    多数のデータの背後にある構造をつかみ、消費者行動の背景を探ることができます。
  • 方法
    ライフスタイル、商品やサービスに対する潜在的態度を分類し、消費者心理を探りイメージを分析します。
  • 活用例
    • 顧客セグメンテーション
    • 顧客満足度評価
    • ブランドポジショニング分析
    • 消費者特性分析
    • 因果関係の検討

イメージ例

因子名 設問項目 因子負荷量 寄与率 累積寄与率
因子1:
情報分析因子
(固有値1.77)
いろいろな特徴を比較してから化粧品を購入する 0.74 19.6 % 49.2%
出来る限り時間をかけて慎重に化粧品を選ぶ 0.81
化粧品を購入する前に、サンプルで試してから買うことが多い 0.50
因子2:
エコ・自然派因子
(固有値1.34)
環境に配慮した化粧品を購入するするように心がけている 0.70 14.9 %
自然素材(天然成分無添加)の化粧品を選んでいる 0.86
因子3:
無関心・無頓着因子
(固有値1.32)
美容・化粧にはあまり関心がない 0.51 14.7 %
化粧をするのは面倒くさい 0.41
電車の中など、人前でお化粧することがある 0.63
メイクは会社に着いてからすることがある 0.70
表の続き →

重回帰分析

  • 目的
    マーケットの市場性予測、関連性を説明したりする際に、最も一般的に使われます。
  • 方法
    2つ以上の説明変数を1つの目的変数に数式の上で結びつける手法。 適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作る。
  • 活用例
    • 市場性予測
    • 広告効果予測
    • 顧客満足度評価
    • 因果関係の検討

イメージ例

β(標準回帰係数) P値(有意確率) R2(決定係数)

主成分分析

  • 目的
    多数のデータから得た情報を集約し、購買動機として、最も主要なものを把握することができます。
  • 方法
    ライフスタイル、商品やサービスに対する潜在的態度を分類し、消費者心理を探りイメージを分析します。
  • 活用例
    • 顧客セグメンテーション
    • ブランドポジショニング分析
    • 消費者特性分析