学術的な分析手法を用いた、問題分析・問題解決型オンラインリサーチ
ProblemResearch プロブレムリサーチ
プロブレムリサーチからの最新情報・
最新分析結果をお知らせ致します。
プレスリリース 会社概要 お問い合わせ
クライアント企業向け
リサーチ・分析依頼
実施のながれ
価格表
FAQ
実施サンプル
リサーチ会員向け
新規会員登録
リサーチ会員とは
FAQ
会社概要
ニュースリリース
お問い合せ
携帯電話市場調査アンケート分析結果

<分析@:競合比較・購買行動分析>因子分析⇒パス解析⇒重回帰分析

この分析では、ユーザの志向タイプをグループごとに抽出し、それらの志向タイプと購買行動の関係を商品やサービスごとに関連性を図と数値で表すことができます。
競合他社や競合商品と自社・自社商品の違いを明らかにしたい場合、こちらの分析フローをお勧めします。

@−1因子分析質問項目それぞれの回答から、ユーザのタイプ(因子)を割り出す

「携帯を購入する際に重視している程度」を尋ねる質問項目について、回答パターンの関連の深いものどうしをまとめてみると(因子分析)

@価格重視派
Aマスコミからの情報重視派
B身近な人の情報重視派
C(バッテリーや通話エリアなど)携帯の基本的な性能重視派
Dデザイン重視派
Eエンターテイメント重視派

の6つのタイプの人がいることが分かりました。

パターン行列
以下
質問項目
因 子

1 2 3 4 5 6
価格
重視派
マスコミ
情報重視派
身近な人の
情報重視派
基本性能
重視派
デザイン
重視派
エンター
テイメント
機能派
割引
サービス
0.79 0.00 0.00 -0.07 -0.01 0.03 1.00
無料通話 0.78 0.00 -0.02 0.07 -0.02 -0.03 0.47
通話料 0.71 0.00 0.00 0.03 0.01 -0.01 0.90
本体価格 0.49 -0.01 0.03 0.00 0.01 -0.01 0.63
雑誌記事
広告
-0.02 0.98 -0.06 -0.01 0.01 -0.04 0.48
ネット記事
広告
0.00 0.81 -0.02 0.04 0.00 -0.04 0.63
テレビCM 0.02 0.57 0.16 -0.03 -0.04 0.12 0.60
家族から -0.03 -0.04 1.03 0.03 -0.02 -0.03 0.52
友達から 0.05 0.08 0.61 -0.05 0.03 0.03 0.25
バッテリー -0.03 -0.02 -0.05 0.80 -0.06 0.09 0.66
通話エリア 0.02 0.01 0.02 0.60 -0.10 0.01 0.50
丈夫さ 0.05 0.05 0.04 0.48 0.18 -0.04 0.68
本体の形 -0.03 0.00 -0.01 -0.07 0.83 0.00 0.49
色合い 0.04 0.00 0.00 -0.08 0.62 0.16 0.60
大きさ 0.00 -0.02 0.03 0.30 0.46 -0.13 0.36
着メロ 0.03 0.00 -0.01 0.05 0.01 0.81 0.33
カメラ機能 -0.05 -0.01 0.00 0.02 0.04 0.69 0.32
固有値 4.18 2.29 1.70 1.46 1.09 1.08  
因子抽出法: 最尤法 回転法: Kaiser の正規化を伴うプロマックス法

次に、各因子に含まれる項目得点を合計したものの間の相関係数を算出すると、

相関係数
  価格重視 マスコミ 身近な人 基本性能 デザイン エンター
価格重視 1.00          
マスコミ 0.15 1.00        
身近な人 0.28 0.40 1.00      
基本性能 0.31 0.16 0.17 1.00    
デザイン 0.16 0.25 0.16 0.24 1.00  
エンター 0.13 0.33 0.23 0.12 0.35 1.00
すべての相関係数は 1% 水準で有意 (両側) です。

相関係数を見ると、消費者はさらに

@価格重視・基本性能重視・身近な人から情報を得るタイプ
Aデザイン重視、エンターテイメント重視、マスコミ情報重視タイプ

の2タイプに分かれることが分かる。
どちらかというと、@が堅実派、Aが遊び派ということであろうか。

ユーザのタイプごとに、購入行動との関連性を調べる

次に、買い換える場合のキャリア、人にすすめる場合のキャリアと、各タイプとの相関をみると、以下のようになる。

  価格重視 マスコミ 身近な人 基本性能 デザイン エンター
あなたが購入・ドコモ -0.13 0.09 0.06 0.09 0.06 0.03
あなたが購入・J-フォン 0.09 0.05 0.09 0.01 0.08 0.12
あなたが購入・au 0.05 0.03 0.05 0.00 0.03 0.03
あなたが購入・TU-KA 0.02 0.00 0.01 0.02 -0.05 -0.10
他人にすすめる・ドコモ -0.05 0.11 0.05 0.10 0.09 0.05
他人にすすめる・J-フォン 0.10 0.06 0.09 0.02 0.09 0.14
他人にすすめる・au 0.05 0.06 0.07 -0.01 0.08 0.06
他人にすすめる・TU-KA 0.04 0.03 0.03 0.04 -0.04 -0.10
は、相関係数0.1以上で、1% 水準で有意 (両側)のもの。
は、1% 水準で有意 (両側) のもの。

次は、重回帰分析を実施し、ユーザタイプごとに購入行動を導き出す「計算式」を算出してみます。
次のページヘ >>