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MaxDiff ベイクオフ調査: 数十の製品の中から最も好まれるものを見つける (2021-US-45MP-804)

招待論文オンデマンド受賞者

 

レベル: 中級

 

Rob Reul 氏、Isometric Solutions 担当マネージング ディレクター

エイミー・アンダーソン、プリンシパル、AA インサイト、LLC

Bradley Jones、JMP Distinguished Research Fellow、SAS

 

MaxDiff 調査は、現在販売されている類似製品のグループに対する消費者の好みを順序付けする方法です。 比較する製品の数が増えると、回答者の認知的負担が高まり、調査を完了する人が少なくなり、バイアスが生じる可能性があります。 私たちのケース スタディでは、3 ダース (36) の製品の注文設定を担当しました。 まず、36 製品を相互に排他的な 9 つの製品からなる 4 つのグループに分割し、それぞれについて別々の MaxDiff 調査を行うことで、この問題に対処しました。 「ベイクオフ」は、4 つのグループのそれぞれから最も好まれる製品を並べた新しい MaxDiff 調査で構成されていました。

JMPを使用した研究の分析結果を提示します。 また、当初の 36 製品の提供をより少数の優先製品グループに合理化することによる経済的節約も示しています。

 

 

自動生成されたトランスクリプト...

 

スピーカー	成績証明書
ジョーダン・ヒラー	行く。
ロブ・ルール	JMP Discoveryカンファレンスでは、ポートフォリオと製品の最適化について話します。
	この画面は、今日の話全体の予兆であり、この消費者がオンライン、デパート、またはギフトカードが販売されている他の多くの場所で何を探しに行くかについて、この問題を解決しています.
	エイミー・アンダーソン、彼らのチーフ分析コンサルタント。そして、Isometric Solutions のマネージング ディレクターである Rob Reul です。
	エイミーがブラックホークについて少しお話しします。
エイミー・アンダーソン	私が Blackhawk に紹介されたのは 1 年と少し前のことで、Subway ですべてのギフトカードを実際に担当している同僚が、Blackhawk のカードポートフォリオを手伝うよう誘われました。
	ほとんどの人はブラックホークについて聞いたことがありません。 彼らは舞台裏にいますが、実際には世界最大の個人所有のギフトカードです
	会社。彼らはデジタル ギフト、電話、デビット、インセンティブ カード、オンライン、および小売業者のグローバル ネットワークを通じて決済ブランドとしての地位を確立しています。
	数枚前のスライドで Rob が示したものについて考えてみると、それは Target です。 おそらく食料品店に行ったことがあるでしょう。
	チェックアウトしているときに、オプションがあるカードが表示されます。 それが彼らのビジネスの主な焦点です。それは97％です。 彼らはまた、成長し始めているオンラインプレゼンスを持っています...
	giftcards.com およびその他の Web エンティティを通じて。 それで、ブラックホークが私のところに来たとき、彼らは挑戦しました。 ギフトカードについて考えるとき
	最初のスライドにあったギフトカードモール全体で
	各ペグを賃貸物件と考えてください。 そのため、そのペグに乗るためにはお金を払わなければなりません。 したがって、ギフトカードを作成している会社として、彼らはどのカードが成功し、そのペッグに値するかを理解する必要があります.
	ブラックホークはいつも、
	ご存知のように、どのカードが出るべきかを推測し、財務情報が入るかどうかを確認するために12〜18か月待つことになります.
	そして、それは多くの時間を浪費するので、彼らは私たちのところに来て、最も多くの顧客にアピールするためにどのカードをペグに置くべきかを理解するためのより良いアプローチがあるかどうか尋ねました.
	そこに私がロブを連れてきたので、私たちがこれにどのようにアプローチするかについて話し合うために、それをロブに戻します。
ロブ・ルール	はい、そしてそして…
エイミー・アンダーソン	私たちがそこに行く前に、すみません、私はできますか
	試行とテストについて話しますか?
ロブ・ルール	それがあなたの構成が基づいていたからです。
エイミー・アンダーソン	とにかく、Rob と私が話したことの 1 つで、私たちは笑い、多くのマーケティング部門の同僚も笑いました。
	Blackhawk は、いわゆるトライを行うことで有名です。 つまり、トライはテストとは大きく異なります。考えてみると...
	ご存知のように、彼らはそこに何かを出し、それが機能するかどうかを確認しました。 そして、私たちはしようとしています... 私たちは彼らと協力して、より多くのテストを念頭に置いて物事にアプローチしています.
	トレードオフ。 そして、私たちが彼らのために設計したこのテストでは、それは本当にすべての選択です。何かを試してから18か月待っても、それが失敗だったことを知るには遅すぎるからです.
ロブ・ルール	それはそう。 エイミーが Blackhawk の推測について話したとき、彼らは実際には推測がかなり上手になりましたが、市場の規模とカードの数は
	かなり大きくなり、すぐにそれがわかるでしょう。 したがって、テストまたは実験を行うという観点から、次のように焼き上げました。
	彼らは...113 枚のカードを持っていて、それらのペグを争っていたと思います。もちろん、課題はトライアルをデザインすることでした。
	またはそれを可能にする実験。 そして、これは最終的にどうなったかのスナップショットです。 私たちがどのようにたどり着いたかを説明します...そこにたどり着きました
	すぐにですが、ここでいくつかの重要なことがわかります。これについては、計画された実験のトーナメント デザインとして説明します。
	帰属は最初に Chris Nachtsheim 博士に送られ、次に Brad Jones 博士と密接に協力して、基本的に、まずコンセプトと実際にそれを行う方法について説明します。
	そして、それが Max Diff の実験になりました。これはもちろん、私が常に使用している JMP の重要なプラットフォームです。
	そして、この特定の調査では、5 つの異なる Max Diff 調査を実行することで、実際にそれをテストしました。
	私たちがそこにたどり着いた方法を通して。 というわけで、まずはカードについて少しお話しましょう。 その壁、113 かそこらと競合他社のカードを見ました。 それがターゲットでした。
	Blackhawk のシナリオを検討したとき、消費者に提供できる実験的なデザインを構築することは考えられませんでした。
	そして、彼らが妥当な時間内にそれを完了することを期待してください。 つまり、9 分…9 ～ 12 分です。
	私はナハツハイム博士と再び、疲労と選択実験のモデル化に関する多くの作業を行いました。
	約12分後、人々は質問に答え始めたばかりで、内部の矛盾、すべて同じ場所で答えている人、または調査を終えていない人がいます.
	そしてもちろん、私たちはそれをまったく望まなかったので、最も重要なセットに選別する必要があり、その最初の努力は
	36枚のカード。 つまり、いくつかあり、さらにあり、残りがあります。 以上が最終的な 36 枚のカードのセットのようなものでした。
	ほとんどの研究者が、エイミーや私がもたらした深い調査分析がなければ、このような問題を解決する従来の方法は、次のようになります。
	JMP会議で。 しかし、古典的な評価の質問が表示されます。各行は評価対象の 1 つであり、この場合は 36 行の高さになります。
	そして、どのくらいの確率で購入するか、またはどのカードがお気に入りのカードであるかがわかります。しばらくすると、収集したデータがどれほど役に立たないかがわかります。 あなたは得るだろう
	存在の分離が非常に悪い...それを分析できるという点で、評価は確かにアウトでした.
	私たちの分野で典型的に見られる次のアプローチは誰かです... よし、ランク付けしましょう。
	それはより良い方法ですが、私たちのようにリストが長くなると、回答者にとって一連の課題が完全に悪化し、膨大な累積的な認知的負担が生じます.
	そして、それは基本的に受け入れられません。 そしてもちろん、修正はあります。これがメソッドの構築です。これがLoviereの
	ベスト-ワースト スケーリング。 Max Diff は私たちがそれを知っている方法であり、効用として知られる魔法の統計を与えてくれます。 1枚のカードの価値
	別のカードですよね？ そして、それが最終的に私たちが求めているものです。 これが私たちの実験です。 これが私たちがやろうとしていたことであり、私はただ JMP を壊すつもりです...
	そこでの議論。 私は私の中に入るつもりです
	JMP のデザイナーと実際に行った実験を紹介します。
	私はそれを得ることができます。
	そして、そのデザインを作っていきます。
	このデザインについて強調したいことがいくつかあります...（それが私に当てはまる場合. ちょっと待って。）
	見えますか、エイミー？
	よしよし。
	再び 36 枚のカードがあったので、これを扱いやすい部分に分割するために、
	最終的にブロック サイズ 9 ～ 5 を使用して 9 つの異なるグループを作成し、別の実験で 18 の選択肢を提供しました。
	こんな感じのデザイン。
	それをプログラムし、実際に美しいインシデント マトリックスを作成しました。
	したがって、私たちの世界では、すべてのカードを他のすべてのカードと比較することが非常に重要です。
	そして、あるカードが別のカードに勝っているという仮定をしないでください。他のカードの 1 枚が勝った、または勝てなかったカードに勝ってしまうからです。
	そして、このバランスの取れた不完全なブロック デザインで私たちが得たものは...すべてのカードが他のすべてのカードに対して正確に 2 回テストされる、美しく効率的な実験です。
	私たちはこの実験をプログラムしました. プログラムが完成したらどのように見えるかをお見せしたいと思います. これも美しいものです.
	私はに戻るつもりです
	ここで私の実験。
	だから私たちは
	実験を設計し、それをインターフェースに組み込みました。調査の途中、約4分で、すべての回答者が
	に頼まれて...どこに行ったの？ ちょっと待って。 申し訳ありません。
	もう一度試してください。 これにつきましては申し訳ございません。
	彼らは実験に導入されました
	そして、私たちはそれらを見せました
	各カードを評価するように求められたランダム化されたグループまたは選択セット。 だからこれが一番好きなら
	そして私はこれが一番好きではありません。
	そして、私たちは彼らにこれを数回やらせました。
	この設計に基づいて、正確には実際には 18 回です。
	そして、いわばゲームに参加し続けるように途中で彼らに促すたびに、そして一度私たちは
	18人全員を通過させることができました
	私たちはセットを持っていました。 そこで、実験を 9 つの異なる方法に分けました...
	それぞれ 9 人ずつの 4 つの異なるグループに分け、回答者の集合セットを用意しました。次に、ユーティリティ スコアが上位の勝者を最終ヒートに入れました。 しかし、私たちは再びそれをやったので、彼らを決勝に進めました。
	と...
	ここに戻らせてください。
	ちょっと下品です、すみません。
	実験がありました。
	そして、Danny McFadden の作業と JMP の分析プラットフォームに基づいて分析しました。
	繰り返しになりますが、ここで重要なのは、彼はテキストの最後で根本的な懸念についてコメントしています。
	人間の選択行動を理解し、何が議論されているか、または回答者が何に影響を受けたかがわからないため、解釈できない交絡の影響がない環境でそうする.
	これは、限界効用を見てみましょう。 これは、実験を分析した結果の最初のカットです。 すべての正確なカードを示しているわけではありませんが、ポジティブで
	陰性、中間で統計的に有意ではなかったもの。 このような 36 枚のカードの大きな配列がありました。
エイミー・アンダーソン	ここで、ロブ、非常に重要なことについて言及してもよろしいですか? ロブが先に述べたように、多くの調査研究者は、これが好きですか?と尋ねています。それを 1 から 5 までランク付けします。これが Blackhawk がすべての研究にアプローチした方法です。 だからこれを見せたら
	私たちの製品マーケティング担当者はショックを受け、理解できませんでした。 彼らは、ちょっと待って、なぜ赤字で幸せなお父さんがいるのですか。
	ええと、違いは、あなたが彼らに尋ねた場合、あなたはこれが好きですか、彼らに選択肢を与えずに、彼らはそれが好きかもしれませんが、もっと良いものがあればどうなるでしょうか? そして、これはちょうど
	なぜなら、彼らは自分のカード ポートフォリオをそのように見たことも、この方法で研究にアプローチしたこともないからです。
	続けて、ロブ。 だから私はそれを明確にしたかったのです。なぜなら、彼らにとっては...彼らは選択について考えたことがないからです。 それは、のように、
	まあ、そこにあるすべての選択肢で必要なことは明らかです。
ロブ・ルール	また、壁もあります。非常に多くの選択肢がありますよね。 うん。
	私たちはこのデータを持っていましたが、エイミーが私に思い出させたのは正しかったのですが、それはここでの方程式の一部にすぎません。彼女にもう一度話してもらいたいのです.
エイミー・アンダーソン	はい、ありがとう、ロブ。 先ほど申し上げたように、Blackhawk は非常に財政面に重点を置いています。ほとんどの企業は、確実に利益を上げている必要があるためです。
	しかし、お金を稼ぐのは結果であり、それは事後です。 だからこそ、この調査を検討する必要がありました。 それで、アフィニティ インデックスは素晴らしいですね。 しかし、あなたも理解する必要があります
	オーケイ、それは素晴らしい、私はこれがそれよりも好きですが、
	あなたはそれを買うつもりですか？ そして、あなたがそれを買うつもりなら、どれくらい積み込むつもりですか。
	したがって、これを調査の一部として行うことで、消費者が伝えていることと消費者が実際に行っていることとの間のギャップを埋めるのに役立ちます.
	そして、時間が経つにつれて、これはクライアントのスコアカードを開発するのに役立ち、クライアントは消費者のフィードバックを早い段階で取得し、最終的に推定することができます.
	彼らがその情報に基づいて行動した場合、彼らの財務に何が起こるか、そしてそれが調査の一部としてこれら3つの指標すべてを持つことが非常に重要である理由です.
ロブ・ルール	そのため、それらを組み合わせることで、将来を見据えたビジネスブックの予測モデルを作成することができました.
	そして、エイミーが彼らのために設定できたのは、戻ってそれを見る方法でした。基本的には、もしあなたが...
	これらのカードを市場に投入すると、6 か月または 12 か月でこの種の収益が得られるようになります。
	次の画面は、最終的にどのようにしてクライアントのためにレイアウトできるようになったかを示しています。 そして、私たちは
	アフィニティ スコア、および基本的に有用性に基づいてランク付けされた各カードがここに示されている場合、それが購入される可能性があります。
	そして、負荷値がありますね。みんなに聞いたので、それはあなたのお気に入りでした。
	いくらで...カードを購入する可能性はどのくらいありますか?また、そのカードにいくら使いますか? そして、彼女が話したこの調整された値を作成することができました.
	そして、この軸に沿って、すべてのカードを相互に相対的にランク付けすることができました。これは基本的に、負荷の可能性に対する効用でした。 そして、私たちはいくつかの分離を作成することができ、それらを見つけることができます
	最高のカードであり、この場合、明らかにこの Visa カードが優勢でした。
	そして、最終的にその理由を理解することができました。それについては、すぐに説明します. それは、幅広い魅力と、カードを使用できるブランドの数に関係しています.
	しかし、これが私たちがその分離を作成することができた方法でした. それが私たちができる最初の主要な仕事でした。 次のレベルの分析に移り、Amy がギフト カードの構造について少しお話しします。
エイミー・アンダーソン	つまり、ポートフォリオの最適化を調べたので、どのカードが多かれ少なかれ成功するかのランク付けがありました。
	そして...しかし、2番目の部分は、おそらく中間にあるいくつかのカードがあり、それらを捨てる必要はありませんが、それらを最適化する方法を考える必要があります. 今
	ギフトカードについて考えるとき、つまり、このビジネスに着手するまで、ギフトカードのすべてのコンポーネントについて考えたことはありませんでした.
	そして、彼らがハッピーカードと呼んでいるこの特定のポートフォリオには、好みを駆り立てるものがたくさんあります。
	ご存知のように、それはカードの負荷かもしれません。では、ギフトカードと誰かへのギフトをいくらで購入できますか? 条件かもしれません。 では、カードを使用するにはどうすればよいでしょうか。
	パーソナライゼーション。 お母さんや娘さんなどに合わせてカスタマイズできますか？ カードにはブランドがあり、次にカードのテーマまたは機会があります。
	したがって、カードを最適化するためにどこに焦点を当てるかを理解するという点で、これらの要素のどれが好みを促進するために重要であるかを理解することが次のステップでした.
	つまり、基本的に無制限の数のテーマ、宗派、パーソナライゼーション オプションがありました。
	Blackhawk が通常、彼らがカード キュレーションと呼んでいるものを行う方法は、それらのカードを考え出すことでした。
	文字通り過去のすべての財務状況を調べて、うーん、このブランドがあったので、このカードはうまく機能したと思います。
	ああ、このブランドはカードに載せていないので、取りたいと思います。 そして、それはとても、とても、
	ご存知のように、彼らは素晴らしいビジネスのバックグラウンドを持っていますが、それらのカードを作成する方法を理解するためのアプローチに関しては、やや主観的です.
	したがって、この調査により、何がその好みを駆り立てているのかを理解することができました（そして、ロブに説明してもらいたいので、今は賞を渡すつもりはありません）
	しかし、それはクライアントにとって非常に素晴らしいツールを開発しました。
ロブ・ルール	うまくいきましたね。
エイミー・アンダーソン	それは本当にうまくいきます。
ロブ・ルール	選択プラットフォーム。 と
	ここで求めているのは離散選択の実験であり、ここで見た解剖学に基づいて、重要であることがわかっているものを実際に提供し、トレードオフすることができます。
	そしてそれは、右側に示されている実験で具体化されました。
	これは画面のライブ画像です。明らかに、エクスプローラーで JMP とデッキを行き来するのは、視聴者として最適ではありません。
	ここではそれについて話します。 そのため、4 つの主要なテーマまたは属性があり、属性内にはいくつかの異なるレベルがありました。 解剖学に基づいてテストされた主なものは、人々がカードを購入することを強いるテーマは何ですか?
	それが大きな要因であることが判明したため、彼らは誰に贈り物をしていますか。 カードのスポンサーまたはブランド、および使用条件。 そのため、有効期限がある場合もあれば、オンラインでカードを登録する必要がある場合もあります。
	右。
	オンラインでしかカードを引き換えることができない場合があるため、基本的には、それらのどれが最も口に合うかを判断することを目的としていました。
	そして、エイミーがほのめかしていたように、結果として非常に強力なモデルが得られましたが、変数の 1 つが失敗しました。 しかし、あなたははっきりと見ることができます...そしてエイミーはしようとしていました...
	カードの好みの 57% はすべて、カードに記載されているブランドに基づいていることを教えてくれます。
	ブランドが重要であることは知っていましたが、それがそれほど重要であることは知りませんでしたが、他の要因も同様に重要です. 右側にプロファイラが表示されます
	その最初の変数の種類が洗い流され、統計的に有意ではありませんが、明らかに、これに関するさまざまな属性の間にいくつかの良い分離がありました...研究で. これらはすべて名目上の属性であり、
	その間を移動するときは注意が必要なので、さらに興味深いものになります。 それが一種のメインでした...そこのメイン出力です。
	そして、私たちには難問がありました.1枚のカードに253のブランドが含まれていたからです。
	私たちが示した最初の研究では、36 枚のカードがあり、それを理解するために 5 つの Max Diff 実験を使用しました。
	ここでは、離散選択実験を行いました。 12 の画面があったと思います。各画面には 3 つの選択肢があり、個人が考えるのは簡単な実験ではありません。 しかし、どうやって解決するのですか
	ブランドの数とブランドの仕組み そして、それが、計画された実験ではなく、はるかに優れた、単なる試行よりもはるかに意図的な計画された演習のこの全体的な概念を生み出しました. それで実際に作ったのは、この夢のカード・デザイナーという概念でした。
	そして、人々に離散選択実験をさせ、彼らの選択を示されたものに制限した後、
	私たちは彼らに自分のカードを選んで作ってもらい、彼らが何を望んでいるのかを見てもらいました. そして、その解剖学に基づいて、同じコンポーネントが生き返ります。
	そのため、これは私たちをまったく異なる方向に導きました。 繰り返しになりますが、私たちが解決しようとしているのは、どのブランドがカードで楽しませるべきかということです。
	そして、2,000 人の回答者からのこの調査の感覚を解決するための計算量は、実行に約 3 日かかったことが判明しました。
	253 のブランドの中から 1 つだけ、または 9 つまで選択できるとしたら、膨大な数の組み合わせでした。
	カードが誰に渡されるのかに加えて、彼らが金種を望んでいるかどうか、そしてその金種がどれくらいの大きさになるか。 ご想像のとおり、それは大規模でしたね。
	しかし、それが生み出すことができたのは、この種の驚くべき出力であり、それについてはエイミーに話してもらいます.
エイミー・アンダーソン	この情報は、他の研究からの出力とともに、私たちがカード最適化ツールと呼んでいるものに取り入れました。
	クライアントがこのツールを使って新しいカードをデザインする際に参考にして、複数のブランド カテゴリにまたがるブランドを持つことは理にかなっていますか?
	そして、この出力でわかったことは、消費者はたくさんの種類を求めているわけではないということです。なぜなら、種類が欲しければ、Visa カードを手に入れますが、単一のブランドのカード以上のものを求めているからです。 だから、それは真ん中の何かでした。
	通常、私たちがブランドを持っていた場合、消費者がこの演習を行うとき、ブランド カテゴリ内にとどまります。 最初に選んだブランドが 小売ブランドだったら
	彼らは主にカードのデザインを終えました...主に小売りで。 同じことが QSR にも当てはまり、デジタル、大きなボックスなどにも同じことが当てはまりました。
	ブランドをまたがるケースがいくつかありましたが、それは小売店であり、レストランである可能性もあります。
	ショッピング モールでの体験のように考えてみてください。 しかし、ここには私たちが呼ぶブランドがあります...
	これは、キュレーション チームの共感を呼んでいました。 そして、デート可能なブランドは、ペアになっているブランドがたくさんあるブランドです.
	そして、それはこれらのマルチブランドカードを作成する上で非常に良い前兆でした. しかし、24 時間フィットネスや Alamo、Albertsons のように、日付を記入できないブランドもあります。 彼らはただ...彼らは独りでいるようなものです。
	そして、これらのブランドがブラックホークに来て、プレイしたいときに何が起こるかというと、彼らはこれらのカードに参加したいと思っています。
	これは、カードをデザインするだけでなく、彼らが「見て、
	あなたのブランドは実際には誰ともうまくペアリングされていないため、プレイしたい場合はお金を払わなければなりません。 そして、あなたは何を知っていますか？ 私たちの消費者
	他のブランドを好む。 そして、そのレバレッジを持っていることは、彼らがカードをデザインするために実際にいくつかの洞察を持ち、さらにBlackhawkとのビジネスに関してこれらのブランドと交渉することは驚くべきことです.
ロブ・ルール	まさに、まさに。
	これにはもう 1 つのピースがあり、それは
	カード
	工事。そして、最初に、どのカードがキーパーで、どのカードがキーパーでないかについて話します。
	先に言及しておくべきだったのは、それらの予選ラウンド、それらの 4 つのラウンドを設定するときでした。
	前年のカードからの収益に基づいて、これらのラウンドを開始しました。 そしてもちろん、収益はカードを使用できるブランドの魅力の結果です。
	カード上のブランドの実際の組み合わせについて考え始めると、エイミーは条件付き確率を示していました。
	私たちは今、それをさらに一歩進めようとしていました。 右端には上位 50 のブランドが表示されています。
	同じカードにまとめられたブランドを購入する可能性が高い、ターゲティング可能な消費者セグメント。 これは、私たちが理解しようとしている分析作業の次の層です。
	性別、年齢、その他のサイコグラフィックなタイプのものに到達できるほど大きなターゲットはありますか? 適切なブランドで適切なテーマを配置することで、キラーカードを改良することができます.
	ですから、これは一種の研究の状態です。 Blackhawk のほぼ 1 年半にわたる堅実な研究について説明しました。
	そして、すべての重労働の 90% が JMP のおかげで解決されました。 それが私たちの話です。
	どんな質問にもライブでお答えします。 これは10月6日に上映されると思います。 そして、トーナメント デザインの技術リソースであったブラッド ジョーンズ
	と分析は、そのために私に同行します。 それでは、ご関心をお寄せいただきありがとうございます。良い会議になることをお祈りしております。 ありがとう。 バイバイ。

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