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調査・分析手法とその特徴

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調査・分析手法とその特徴

工業市場研究所は総合調査会社として、様々な調査手法に対応しており、調査課題に応じて最も適切な調査手法をご提案します。

訪問面接インタビュー調査

【調査内容】
企業担当者、一般生活者を訪問し、インタビュー形式で調査を行います。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

多い

高い

短い

高い

デプスインタビュー

【調査内容】
主に一般生活者を対象にインタビューを行い、行動・意志決定の背景となる深層心理などを調査します。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

多い

高い

短い

高い

フォーカスグループインタビュー

【調査内容】
主に一般生活者を特定の会場に集め、座談会方式のインタビュー調査を行います。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

多い

高い

短い

高い

CLI(会場テスト)

【調査内容】
主に一般生活者を特定の会場に集め、実際の商品、試作品などを試用・試食してもらい、その評価・感想などを調査します。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

多い

一部可

高い

短い

高い

街頭調査

【調査内容】
街頭に調査員を配置し、主に一般生活者を対象にインタビュー形式で調査を行います。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

一部可

短い

通行量調査

【調査内容】
特定地点に調査員を配置し、通行者数、通行車両数などをカウントします。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

少ない

-

-

-

短い

訪問留め置き調査

【調査内容】
企業、個人宅を訪問しアンケート調査票を手渡し、後日回収。回収データを入力・集計・分析します。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

一部可

一部可

高い

高い

電話調査

【調査内容】
企業担当者、一般生活者に電話によるアンケート調査を実施。回収データを入力・集計・分析します。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

少ない

困難

不可

短い

郵送調査

【調査内容】
企業担当者、一般生活者にアンケート調査票を郵送。回収データを入力・集計・分析します(必要に応じて、事前に電話依頼を行います)。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

一部可

一部可

長い

FAX調査

【調査内容】
企業担当者、一般生活者にFAXによるアンケート調査を実施。回収データを入力・集計・分析します。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

少ない

一部可

一部可

低い

インターネット調査

【調査内容】
主に一般生活者(登録モニター)を対象にインターネットによるアンケート調査を実施。回収データを入力・集計・分析します。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

一部可

一部可

短い

低い

ミステリーショッパー

【調査内容】
覆面調査員が小売業、飲食業、サービス業などの店舗を一般顧客として訪問。接客・サービスレベルなどの調査を行います。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

-

-

-

店舗観察調査

【調査内容】
調査員が小売業、飲食業、サービス業などの店舗を一般顧客として訪問。陳列状況、スタッフ配置状況などの観察調査を行います。

データ量

複雑な質問

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

少ない

-

-

-

短い

低い

文献調査(オープンデータ収集・整理)

【調査内容】
特定テーマに関して、新聞、雑誌、書籍、各種統計、インターネットなどあらゆるメディアから情報を収集し、整理・分析します。

データ量

複雑な問題

視覚的データ使用

回答率

データ回収期間

コスト

少ない

-

-

-

低い

多変量解析/その他分析手法

クラスター分析

【概要】
それぞれのサンプルの似ている度合いによって分類を行い、その距離や相関関係をみる分析手法です。
【調査内容】
価値観による分類、購買時の重視点や嗜好性などで分類し、回答者の特性を把握します。

重回帰分析

【概要】
複数の説明変数(影響を及ぼしている項目)とある目的変数(予測すべき項目)を式にあてはめ、目的変数の変動が説明変数の変動によってどの程度影響されるかを分析する手法です。
【調査内容】
売り上げや入場者数など将来の予測をし、今後の販売戦略に活かします。

判別分析

【概要】
将来、起こりうる可能性があるかどうかを判別する手法です。
【調査内容】
商品を購入するかどうか、新規店舗にきてくれるかどうか、などを把握します。

主成分分析

【概要】
データ集団が持っている複数の情報を、なるべく少ない変数(項目)で特徴をまとめる手法です。
【調査内容】
アンケートでいくつかの商品(例えばゴルフクラブ)の使いやすさを尋ねたとき、その「総合成績」や「飛距離重視・コントロール重視」などといったことを明らかにします。

因子分析

【概要】
『データの背景に潜むもの』(因子)の存在が明らかになる分析手法。回答者の心理が明らかになります。
【調査内容】
例えば商品購入についての重視度を尋ねたとき、回答者の深層心理や各サンプルの特徴を把握します。

コレスポンデンス分析

【概要】
項目の相互関係を調べることによって、カテゴリーあるいはサンプルの類似性やポジショニングを明らかにする手法です。
【調査内容】
商品やブランドなどのイメージを確認することにより、そのイメージのポジショニングマップを作成します。

コンジョイント分析

【概要】
商品やサービスを構成する要素の中で、最適な組み合わせを抽出するための分析手法です。
【調査内容】
新商品の仕様や価格の設定や、広告物の効果的なレイアウトを決める際に応用できる分析手法です。

テキストマイニング

【概要】
自由回答から得られる複数の言葉同士を結びつけることによって、定量データ分析では得られないキーワード抽出が可能となります。
【調査内容】
これまであまり有効活用されていなかった自由回答を、体系的にデータ分析することで、消費者の隠れたニーズを発見できます。

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