製品戦略 製品レベル 中核ベネフィット 休憩と睡眠 基本製品 ベッド、バースルーム、タオル 机、鏡、台、クローゼット 期待製品 清潔なベッド、洗い立てのタオル 膨張製品 リモコン付きのテレビ、生花 潜在製品 製品ミックス 製品ミックス 特定の売り手が販売する製品及びアイテムの全て 例： コッダクの情報製品と画像製品 NECの通信製品とコンピュータ製品 製品ミックスの幅 その企業が所有している製品ラインの数 製品ミックスの長さ 製品ミックス内のアイテムの合計数 製品ミックスの深さ 製品ライン内の各ブランドについて、提供されてい るアイテムの数 製品ミックスの整合性 多様な製品ラインの間のかかわり合いの度合い P&Gの製品ミックス 製品ミックスの幅 洗剤 製 品 ミ ッ ク ス の 長 さ 練り歯磨き粉 グリーム クレスト 固形石鹸 使い捨て紙おむつ トイレットペーパー 製品ラインの決定 • 製品ライン分析 – 製品ラインの各アイテムの売上高および利益 – 製品ラインの各アイテムの市場プロフィル • 製品ラインの長さ – 下級市場への拡張 – 上級市場への拡張 • 製品ラインの充実 • 製品ラインの現代化 製品ラインの充実 • ライン充実の動機 – – – – – – 利益の増大 ラインのアイテム不足の解消 販売店の不満の解消 余剰生産能力の活用 フルライン企業としてのリーダーとなる願望 競合他社や新規参入企業の締め出し • ライン充実が行き過ぎると – カニバリゼーションの発生 – 顧客の困惑 新製品開発 新製品の定義： • まったく新たな製品 • 改良製品 • 一部変更製品 • 新ブランド 新製品の導入方法 • 革新的な新製品 • 新製品ライン • 既存製品ラインへの追加 • 既存製品見直し・改良 • 再位置づけ • コスト低減 新製品に関する組織体制 • プロダクト・マネジャー • 新製品マネジャー • 新製品委員会 • 新製品開発部 • 新製品開発チーム 新製品開発プロセス アイデア創出 アイデアのスクリーニング 製品コンセプトの開発とテスト マーケティング戦略の開発 事業収益性分析 製品開発 マーケットテスト 事業化 コンジョイント分析 コンジョイント分析 コンジョイント分析とは、製品やサービスを構成する属性 の最適な組み合わせを探る手法です。 製品 PC 製品属性 効用 市場シェア CPU HD メモリ ディスプレイ 価格 U（PC１） U（PC２） … m（PC１） m（PC２） … 12 製品属性及び属性水準 • • • • • 価格：15万円,17万5千円,20万円 CPU：1.7GHz, 2.2GHz, 3.06GHz ハードディスク：20GB, 40GB, 60GB メモリ：128MB, 256MB ディスプレイ:15インチ, 17インチ 13 製品プロファイル PC１ 価格：15万円 CPU: 1.7GHz HD：40GB メモリ：128MB ディスプレイ：17インチ PC２ 価格：17万円 CPU: 2.2GHz HD：40GB メモリ：128MB ディスプレイ：15インチ 14 コンジョイントモデル 価格の部分効用 U(PC1) = UP(15万) + UC(1.7GHz) + UH(40GB) + UM(128MB ）+ UD(17インチ） PC1の効用 15 コンジョイント分析で分かること 1. どの属性がどの程度好まれるかがわかる。 2. 競合との対比で、マーケット・シェアを予測することが できる。 3. 当該製品の値下げ効果や値上げ影響をシミュレート できる。 4. 属性の水準を変えて、現行マーケットシェアの変動 をシミュレートできる。 16 コンジョイント分析の手順 • 分析計画 • データ収集 • モデルの推定と製品コンセプトの評価 17 コンジョイント分析の計画 • 利用する属性の決定。 – フォカス・グループ・インタビュー。 – 製品開発チームからの意見。 – 専門家の意見や二次データの使用。 • 各属性の水準の決定。 – 既存製品と対比し、合理的な水準。 – 可能な限り少ない水準数。 – 属性間の水準数のバランス。 • 製品プロファイルの作成。 – プロファイル数の決定（直交配列）。 – 全ての水準において他のプロファイル優越するプロファイ ルはないかをチェックする。 18 直交配列によるプロファイルの作成 プ ロ ファ イ ル 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 価格 150000 150000 200000 150000 150000 150000 200000 150000 200000 175000 175000 175000 150000 150000 175000 200000 cpu 3.06GHz 1.7GHz 3.06GHz 1.7GHz 3.06GHz 2.2GHz 1.7GHz 3.06GHz 2.2GHz 2.2GHz 1.7GHz 3.06GHz 2.2GHz 3.06GHz 3.06GHz 3.06GHz hard disk 60GB 40GB 20GB 20GB 20GB 60GB 60GB 20GB 20GB 40GB 20GB 60GB 20GB 40GB 20GB 40GB memory 128MB 128MB 128MB 128MB 128MB 256MB 256MB 256MB 128MB 128MB 256MB 128MB 256MB 256MB 256MB 256MB display 17inch 17inch 17inch 15inch 15inch 17inch 15inch 15inch 17inch 15inch 17inch 15inch 15inch 17inch 17inch 15inch 19 データの収集 • 一対比較のデータ。 • 選好順序データ。 – 単調回帰分析。 • 選好データ。 – 線形回帰分析 20 プロファイルの選好順序データ ID 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 SEQ1 11.00 12.00 13.00 12.00 2.00 1.00 3.00 16.00 7.00 8.00 SEQ2 8.00 11.00 7.00 1.00 9.00 10.00 2.00 10.00 15.00 2.00 SEQ3 2.00 3.00 4.00 9.00 6.00 16.00 14.00 15.00 11.00 7.00 SEQ4 6.00 16.00 5.00 11.00 11.00 2.00 8.00 2.00 1.00 11.00 SEQ5 3.00 5.00 3.00 7.00 10.00 11.00 6.00 3.00 10.00 12.00 SEQ6 4.00 8.00 9.00 14.00 14.00 14.00 12.00 11.00 16.00 9.00 SEQ7 5.00 13.00 8.00 2.00 12.00 7.00 9.00 7.00 3.00 5.00 SEQ8 16.00 6.00 11.00 13.00 1.00 4.00 16.00 12.00 9.00 10.00 SEQ9 SEQ10 15.00 9.00 7.00 4.00 6.00 15.00 15.00 8.00 3.00 7.00 6.00 8.00 10.00 7.00 8.00 5.00 8.00 14.00 4.00 16.00 SEQ11 1.00 9.00 1.00 4.00 4.00 12.00 15.00 9.00 6.00 14.00 SEQ12 7.00 10.00 10.00 6.00 16.00 13.00 11.00 6.00 5.00 13.00 SEQ13 13.00 2.00 14.00 10.00 13.00 15.00 5.00 4.00 2.00 3.00 SEQ14 12.00 15.00 12.00 3.00 15.00 5.00 1.00 1.00 13.00 6.00 SEQ15 14.00 1.00 2.00 5.00 5.00 9.00 13.00 14.00 12.00 15.00 21 SEQ16 10.00 14.00 16.00 16.00 8.00 3.00 4.00 13.00 4.00 1.00 モデルの推定（回帰分析） j = 製品プロファイル Uij = 被験者iのプロファイルjの選好度 aikm = 部分効用 Mk = 属性kの水準数 K = 属性数 xjkm = ダミー変数 22 製品プロファイルの選択確率 pij = 被験者iのプロファイルjの選択確率 23 マーケット・シェアの予測 mj = プロファイルjのマーケットシェアの予測値 wi = 被験者iの平均購入量の予測値 24 分析結果の例 Averaged Importance Utility Factor PRICE 価格 32.29 .9667 --150000 ÷ .3833 -175000 .1833 200000 CPU cpu 41.15 .6958 1.7GHz ÷ .8792 --2.2GHz 1.2167 ---3.06GHz HD hard disk 8.85 -.2667 - 20GB ÷ .1083 40GB .1583 60GB MEMORY memory 4.17 -.1000 128MB ÷ .1000 256MB DISPLAY display 13.54 -.3250 - 15inch ÷ .3250 17inch 8.9625 CONSTANT Pearson's R = Kendall's tau = .726 .538 Significance = .0007 Significance = .0019 25 シミュレーション • U(150000円,3.06Hz,60GB,256MB, 17inch) = 87.500 • U(200000円,3.06Hz,60GB,256MB, 17inch) = 62.204 • U(150000円,3.06Hz,60GB,128MB, 17inch) = 86.667 26
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