Web上で分析可能(Mind-Repo)
Repoをインストールして分析可能
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クロス集計表などの数表をマップ化。
多くの変数データを少ない変数(因子)に集約。潜在意識の分析などに利用。
多くの変数を、少ない合成変数に集約。
データの類似性をマップに表現。
ブランド競合マップの作成などに便利。多次元尺度法の変数分析。
データサンプルを類似性から分類。消費者セグメンテーションなどに利用。
商品カテゴライズなど変数の分類に便利。
価格意識の分析法。新製品の受容価格帯や戦略的価格の見極めに便利。
顧客満足度調査の結果分析法。
テキストマイニングの手法を発展させた自由回答分析法。
登録データセットから……
データ貼り込みから……
データにはハラツキ(分散)があります。
因子分析とは、相関した変数(項目)の背後にあると想定される真の変数(因子)を抽出することで、より少ない変数でデータのバラツキを説明できるようにするためのデータ解析手法です。
消費者のタイプやニーズ、感覚には様々なものがあります。ライフスタイルや価値観だけでなく、特定の商品分野や生活シーンや消費場面(例えば、食生活、旅行、健康生活など)の意識や価値観、また、商品の選択ポイントを簡単に言葉で捉えることはできません。一般的には、「自然回帰」「家族重視」「安全重視」「革新性」など、抽象的な概念で捉えることとなります。マーケティング・リサーチや社会調査では、10数~数十の質問(変数)から、こうした潜在的な価値観や評価基準を捉える際に、因子分析は利用されます。
マーケティングの中では、実際には、次のような場面で使用されます。
ライフスタイルや生活価値観の違いで消費者セグメンテーションを行う
特定商品・サービス分野(資産管理・旅行・健康・教育・子育てなど)での商品選択時の検討軸を抽出
顧客満足度調査などで、重視するサービス要素をつかむ
特定分野でのブランドや企業イメージの評価軸を抽出して、ブランド・マップ化する
といった時に、因子分析は利用されます。
主な、分析結果の出力には、次のものがあります。
因子軸とその説明情報……重要とみなされる因子についての説明情報を因子負荷量として出力
寄与率・累積寄与率など………各因子がどの程度、実際のデータのバラツキを説明できているか
因子得点…………分析対象データサンプルごとに、因子軸ごとのスコアを出力
こうした分析結果の内容検討の上、妥当と判断できれば、因子軸を確定、因子軸の命名をします。
実際のデータのバラツキが説明できていない、または、出力された因子軸が意味的に理解不能な場合は、分析項目の変更など行い、再分析を行います。納得できるままで、これを繰り返すことになります。
マーケティング・リサーチでは、因子軸の抽出では終了しません。
確定した因子時についての各データのスコア(因子得点)から、消費者(回答者)のセグメンテーションや、評価対象(ブランドなど)の評価空間でのポジショニング(ブランド知覚マップ作成など)を行うます。
登録データセットから…………
データ貼り込みから…………
分析データファイル(CSVテキスト)を貼り込んで分析することも、データセットを作成してから分析することもできます。但し、ブランド知覚マップの分析時のように、データの重ね合わせや分類をする場合は、あらかじめデータセットを作成してから分析して下さい。
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