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MaxDiffのベイクオフ研究：数十種類の製品の中で最も好まれるものを見つける（2021-US-45MP-804）

MaxDiff調査は、現在市販されている類似製品群に対する消費者の嗜好を順位付けする方法です。比較対象となる製品の数が増えると、回答者の認知負荷が増大し、回答を完了する人がほとんどいなくなる可能性があります。これは潜在的なバイアスにつながる可能性があります。私たちのケーススタディでは、36種類の製品の嗜好を順位付けするという課題に直面しました。この課題に対処するため、まず36種類の製品を9製品ずつ、互いに排他的な4つのグループに分け、それぞれについて個別にMaxDiff調査を実施しました。この「ベイクオフ」では、4つのグループそれぞれから最も好まれる製品を比較する新たなMaxDiff調査を実施しました。

JMPを用いた本研究の分析結果をご紹介します。また、当初36製品提供していたものを、より少数の好まれる製品群に絞り込むことで得られた経済効果も示します。

自動生成されたトランスクリプト...

スピーカー	トランスクリプト
ジョーダン・ヒラー	行く。
ロブスター	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お話しします。
	この画面は、今日の私たちの話全体の前兆となるもので、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消費者が何を探すかという問題を解決します。
	同社のチーフ分析コンサルタントであるエイミー・アンダーソン氏と、Isometric Solutions のマネージング ディレクターである私、ロブ・ルール氏です。
	それで、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	そこで私は 1 年ちょっと前に Blackhawk を紹介されましたが、Subway のすべてのギフト カードを担当している私の同僚が、同社のカード ポートフォリオのサポートを求めて Blackhawk に誘われたのです。
	ブラックホークについて聞いたことがない人も多いでしょう。彼らは舞台裏で活動していますが、実は世界最大の非上場ギフトカード会社です。
	同社は、オンラインおよび世界的な小売業者ネットワークを通じて、デジタルギフト、電話、デビットカード、インセンティブカードを取り扱っているため、決済ブランドとしての地位を確立しています。
	ロブが数枚前のスライドで示したものを思い出してください。それはTargetです。おそらく皆さんも食料品店に行ったことがあるでしょう。
	チェックアウト時に、オプションとしてカードが表示されます。これが彼らのビジネスの主力で、97%を占めています。また、オンラインでの展開も拡大し始めており…
	giftcards.comや他のウェブサイトを通じて。Blackhawkが私に相談に来た時、彼らは課題を抱えていました。ギフトカードについて考えると
	最初のスライドにあったギフトカードモールにはペグが限られています
	それぞれのペグを賃貸物件と考えてください。つまり、そのペグに載せるには料金を支払う必要があるのです。ですから、ギフトカードを制作する会社は、どのカードが成功し、そのペグに載せる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、
	どのカードを世に出すべきかを推測し、財務状況が明らかになるまで 12 ～ 18 か月待つことになります。
	それでは時間が無駄になってしまうので、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載せるべきかを判断するためのより良い方法はないかと尋ねました。
	そこで私はロブを呼びました。この問題にどう取り組むかについては、ロブに話を戻します。
ロブスター	はい、そしてそして...
エイミー・アンダーソン	そこに行く前に、すみません、
	試すこととテストすることについて話しますか?
ロブスター	まあ、そうした方がいいでしょう。なぜなら、それがあなたの構築の基盤となったからです。
エイミー・アンダーソン	とにかく、ロブと私が話して私たちが笑ったことの 1 つは、マーケティングの同僚の多くも同様に笑ったことです。
	ブラックホークはいわゆるトライをすることで有名です。トライとテストは全く違います。よく考えてみると…
	彼らは何かを出して、それがうまくいくかどうかを見ようとしていました。そして私たちは、よりテスト的なアプローチを念頭に置いて、彼らと協力して取り組んでいます。つまり、
	トレードオフです。そして、私たちが彼らのために設計したこのテストは、まさにあらゆる選択肢を網羅しています。何かを試してみて18ヶ月も待たされると、失敗だったと気づくには遅すぎるからです。
ロブスター	そうですね。エイミーがブラックホークの推測について話していた時、彼らは推測がかなり上手でしたね。でも、彼らのマーケットプレイスの規模とカードの数は
	かなり大きくなりました。すぐにお分かりいただけると思います。そこで、テストや実験を行うために、次のようなものを焼きました。
	それで彼らは...113枚のカードがペグを争っていたと思います。そしてもちろん、課題はトライアルを設計することでした
	あるいは、それを可能にする実験です。そしてこれが最終的にどうなったかのスナップショットです。どのようにしてそこに至ったのか、これからお話しします。
	すぐに説明しますが、ここでは、計画的実験のトーナメント設計として取り上げるいくつかの重要な点について説明します。
	帰属はまず Chris Nachtsheim 博士に帰属し、その後 Brad Jones 博士と緊密に協力して、基本的にはまずコンセプト、次にそれを実際にどう実現するかを検討します。
	そして、Max Diff 実験になりました。これは今では、もちろん、私がいつも使用している JMP の重要なプラットフォームです。
	そして、この特定の研究では、5つの異なるMax Diff研究を実施することで、実際にそれをテストしました。4つは互いに栄養を与え、1つは決勝に進むためのものでした。
	そこに至るまでの経緯をお話しします。まずはカードについて少しお話しましょう。あの壁には113枚ほどのカードと競合他社のカードが並んでいましたね。あれはターゲットのカードでした。
	ブラックホークのシナリオを見たとき、消費者に提供できる実験設計を構築することは考えられませんでした。
	そして、それを妥当な時間内に終わらせることを期待します。つまり、9分…9分から12分です。
	私はナハトハイム博士と疲労と選択実験のモデル化について多くの研究をしました。
	約 12 分が経過すると、人々は質問に答え始め、内部に矛盾が生じ、全員が同じ場所で回答したり、アンケートを完了しなかったりするようになります。
	もちろん、私たちはそんなことは望んでいませんでした。だから、最も素材となるセットを絞り込む必要がありました。そして、その最初の努力の結果が
	36枚のカード。他にもいろいろあって、残りもいろいろある、という感じですね。それで、最終的に36枚のカードが揃ったというわけです。
	さて、エイミーと私が行っているような深い調査分析を行わない研究者の従来の方法は、このような問題を解決することになります。これは私が以前にも話したことのあることです。
	JMPカンファレンスで。典型的な評価の質問ですね。各行は評価対象を表し、この場合は36行になりますね。
	そして、あなたがどれくらい購入する可能性があるのか、どのカードがあなたのお気に入りなのか、しばらくすると、集めたデータがいかに役に立たないものになるかが分かります。
	分析できるという点では分離が非常に悪く、評価は確かに外れていました。
	私たちの分野で典型的に見られる次のアプローチは、誰かが...そうですね、順位付けしてみましょう。なぜなら、今度はそれらを独立してではなく相互依存的に考えなければならないからです。
	これはより良い方法ですが、私たちのようにリストが長い場合、回答者にとっての一連の課題は完全に悪化し、累積的な認知的負担が大きくなります。
	そしてそれは基本的に維持不可能です。もちろん、解決策はあります。それがロヴィエールの手法の基盤です。
	ベスト・ワースト・スケーリング。そして、Max Diffは私たちが知っているもので、ユーティリティと呼ばれる魔法のような統計値を与えてくれます。1枚のカードの価値はいくらでしょうか？
	別のカードの上に重ねる、ですよね？それが最終的に目指すところです。それで、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すが、JMPを少し壊してみます…
	そこでの議論について。
	JMP デザイナーと実際に行った実験を示します。それがこちらです。
	手に入りますよ。
	そして私たちはそのデザインを作ります。
	このデザインについて強調したい点がいくつかあります...(私にもわかると思いますが。ちょっと待ってください。)
	見えますか、エイミー？
	はい、よかったです。
	36枚のカードがあったので、これを扱いやすいサイズに分割して、
	最終的に、ブロックサイズを9つ、または5つにして9つの異なるグループに分け、別の実験で18の選択肢を用意しました。
	こんな感じのデザイン。
	そしてそれをプログラムし、実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つという仮定はしないでください。なぜなら、そのカードは、他のカードの 1 つに勝った、または勝てなかったカードに勝つことになるからです。
	そして、このバランスのとれた不完全なブロック設計によって得られるのは、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。
	そこで、この実験をプログラムします。プログラムするとどうなるかお見せしたいと思います。これもまた美しいものです。
	私は戻るつもりです
	私の実験はここにあります。
	そこで私たちは
	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分後に、すべての回答者が
	頼んだのに…どこに行ったの？ちょっと待って。ごめんなさい。
	もう一度お試しください。申し訳ありません。
	彼らは実験を紹介された
	そして私たちは彼らに
	ランダムにグループ分けされた選択肢の中から、各カードを評価するように求められます。
	そして私はこれが一番嫌いです。
	これを何回かやってもらいました
	正確に言うと、このデザインに基づいて実際に 18 回作成されました。
	そして、そのたびに、私たちは彼らをゲームに引き留めるために促し、そして一度私たちは
	18カ国すべてを通過させることができました
	私たちにはセットがありました。それで、実験を9つの異なるグループに分けました。
	9人ずつ4つのグループに分け、回答者を集計し、ユーティリティスコアが最も高かった勝者を決勝ラウンドに進めました。しかし、同じことを繰り返し、決勝ラウンドに進めました。
	そして...
	ここに戻らせてください。
	ちょっと不格好ですが、ご容赦ください。
	実験がありました。
	そして、Danny McFadden の研究と JMP の分析プラットフォームに基づいて分析しました。
	ここでも鍵となるのは、彼が本文の最後に根本的な懸念についてコメントしていることである。
	人間の選択行動を理解し、何が議論されていたのか、回答者が何に影響されたのかわからないために解釈できない交絡因子のない環境でそれを実行することです。
	これは限界効用についてです。実験を分析して得られた最初の結果です。すべてのカードを正確にお見せしているわけではありませんが、お分かりいただけると思います。
	中央値で統計的に有意ではないもの、つまり負の値です。こうして36枚のカードからなる大きな配列ができました。
エイミー・アンダーソン	ロブ、ここでとても重要なことを一つお話ししてもよろしいでしょうか？ロブが先ほど言ったように、多くの調査研究の担当者は「これは気に入っていますか？」と尋ね、1から5で評価します。ブラックホークもすべての調査を同じように行っています。ですから、これを皆さんに見せた時、
	製品マーケティング担当者たちはショックを受け、理解できませんでした。「ちょっと待って、なぜハッピー・ダッドが赤字になっているんだ？」と。だって、あれはトップ2のボックスだったのに。
	違いは、選択肢を与えずに「これが好き？」と聞くと、彼らは気に入るかもしれないが、もっと良いものがあったらどうだろう？ということです。
	これは彼らにとって画期的な出来事でした。なぜなら、これまでカードポートフォリオをそのように捉えたり、リサーチにそのようにアプローチしたことがなかったからです。
	続けてください、ロブ。それで、ちょっと確認したかったのは、彼らにとって、つまり、彼らは選択について考えたことがなかったんです。まるで…
	まあ、選択肢がたくさんあるので、そうする必要があるのは明らかです。
ロブスター	壁もあるし、選択肢はたくさんあるよね。うん。
	それで、私たちはこのデータを持っていましたが、エイミーがそれは方程式の一部に過ぎないと私に思い出させてくれたのは正しかったので、彼女にもう一度話してもらいたいと思います。
エイミー・アンダーソン	はい、ありがとうございます、ロブ。先ほども申し上げたと思いますが、ブラックホークは多くの企業と同様に財務に重点を置いています。つまり、利益を確実に上げなければならないのです。
	しかし、ご存知の通り、お金を稼ぐというのは結果であり、事後のことです。だからこそ、この研究を見る必要があったのです。親和性指数は素晴らしいもので、それが気に入るかどうかを理解する必要があります。しかし、次のことも理解する必要があります。
	わかった、それは素晴らしい、私はこれよりこっちの方がいいけど、
	買うつもりですか？買うなら、どれくらい積むつもりですか？
	したがって、これを調査の一部にすることで、消費者が伝えていることと彼らが行う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、クライアント向けのスコアカードの作成に役立ち、早い段階で消費者からのフィードバックを得て、最終的に予測できるようになります。
	その情報に基づいて行動した場合、財務に何が起こるかを知る必要があります。そのため、調査の一環としてこれら 3 つの指標すべてを含めることが非常に重要です。
ロブスター	したがって、それらを組み合わせることで、将来の顧客リスト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用意できたのは、戻ってそれを見ることができる方法であり、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れば、6 か月後または 12 か月後にはこのような収益を生み出すことが期待されます。
	次の画面は、クライアント向けにレイアウトした様子を示しています。
	親和性スコアがあり、ここでは基本的に実用性に基づいてランク付けされた各カードが表示されており、購入される可能性がわかります。
	そして負荷値があります。皆さんにこれがお気に入りだと聞いたので
	あなたならどれくらい…カードを買う可能性はどれくらいありますか？そして、それにいくら使いますか？そうすれば、彼女が話していた調整後の価値を算出できます。
	そして、この軸に沿って、すべてのカードを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実用性です。そして、ある程度の分離を作り出し、それらを見つけることができました。
	最高のカードであり、この場合、明らかにこの Visa カードが圧倒的な勝者でした。
	そして、最終的にその理由が分かりました。その理由については後ほど詳しくお話しします。それは、カードの幅広い訴求力と、利用可能なブランドの多さに関係しているのです。
	しかし、これが私たちがその分離を実現できた方法でした。これが私たちが成し遂げた最初の主要な仕事でした。これから分析の次の段階に移り、エイミー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	それで、ポートフォリオの最適化を検討したところ、どのカードがより成功するか、またはより失敗するかを順位付けできました。
	そして…そして2つ目のポイントは、中間に位置するカードの中には、捨てる必要のないカードもあるかもしれないが、それらをどのように最適化できるかを考える必要があるということです。さて、
	ギフト カードについて考えるとき、私たちがこのビジネスを始めるまで、私はギフト カードの構成要素すべてをあまり考えたことがありませんでした。
	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、好感度を高める要素が多数含まれています。
	カードの残高がいくらなのか、ギフトカードを購入して誰かにプレゼントできるのか、といったことですね。条件も関係しているかもしれません。カードを使うにはどうすればいいのでしょうか？
	パーソナライゼーション。お母さんや娘さんなど、個人向けにカスタマイズすることはできますか？カードにはブランド名が印刷されており、カードのテーマやイベントに合わせてカスタマイズすることも可能です。
	したがって、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、つまり、カードを最適化するにはどこに重点を置くべきかを理解することが次のステップでした。
	つまり、テーマ、額面、パーソナライズのオプションは基本的に無制限でした。
	ブラックホークが通常カードキュレーションと呼んでいるカードを作る方法は、会議室に集まって、コロナ以前は
	そして文字通り過去の財務状況をすべて確認し、このカードがこのブランドだったからこそパフォーマンスが良かったんだと思う、と言います。
	ああ、このブランドはカードに載ってないから、ちょっと買ってみようかな。すごく、すごく、
	彼らは素晴らしいビジネス経験を持っていますが、カードの作成方法を考えるという点ではやや主観的です。
	この研究により、私たちはその好みを駆り立てているものが何なのかを理解することができました（そして、私は今、その答えを明かすつもりはありません。なぜなら、ロブにその詳細を説明してもらいたいからです）。
	しかし、クライアントにとって非常に素晴らしいツールが開発されました。
ロブスター	うまくいきました。
エイミー・アンダーソン	本当にうまく機能します。
ロブスター	選択プラットフォーム。そして
	ここで私たちが求めているのは、先ほどご覧いただいた構造に基づいて、重要だとわかっているものを実際に提供し、トレードオフできる、離散選択実験です。
	そして、それが右側に示されている実験で形になりました。
	これは画面のライブ画像です。エクスプローラーのJMPとデッキを行き来するのは視聴者にとって最適ではないので、
	ここで少しお話しします。私たちは4つの主要なテーマ、つまり属性を持っていて、その属性の中にもいくつかのレベルがありました。構造に基づいて主にテストされたのは、「人々がカードを購入するきっかけとなるテーマは何か？」という点です。
	誰にギフトを贈るかは、カードのスポンサーやブランド、利用条件など、大きな要素になります。有効期限がある場合もあれば、オンラインでカード登録が必要な場合もあります。
	右。
	場合によっては、オンラインでのみカードを引き換えることができるので、基本的には、入場料としてどれが最も受け入れやすいかを判断するというアイデアでした。
	そして、エイミーが示唆していた通り、結果として非常に強力なモデルが完成しました。しかし、一つには…変数の一つが外れてしまったのです。でも、ご覧の通り…エイミーは…
	彼女は、カードの好みの 57% はカードに記載されているブランドによって決まると明言するつもりでした。
	ブランドが重要であることは知っていましたが、それほど重要だとは知りませんでした。しかし、他の要素も同様に重要です。右側にプロファイラーが表示されています。
	最初の変数は消えてしまい、統計的に有意ではありませんが、この研究では明らかに様々な属性の間に良好な分離が見られました。これらはすべて名義変数です。
	より面白くなりますよね。なぜなら、その間を移動する際には注意が必要だから。これが、いわばメインの…メインの出力でした。
	そして、私たちは...しかし、難問を抱えていました。なぜなら、カードには 253 ものブランドがあったからです。
	さて、私たちが示した最初の研究では、36 枚のカードがあり、5 つの Max Diff 実験を使用してそれを解明しました。これは、質問されたときに人間にそれを処理させることができたためです。
	離散選択実験を行いました。画面は12個あり、各画面には3つの選択肢がありました。個人でじっくり考えるには簡単な実験ではありませんでした。では、どうすれば良いのでしょうか？
	ブランドの数と、そのブランドの機能について。そして、そこから「計画された演習」という概念が生まれました。これは計画された実験ではありませんでしたが、単なる試みよりもはるかに優れた、より意図的なものでした。こうして最終的に私たちが作り上げたのは、「夢のカードデザイナー」という概念でした。
	そして、被験者に離散選択実験を行ってもらい、示された選択肢だけを選択させた後、
	参加者に、どんなカードが気に入るか、自分で選んで作ってもらうように頼みました。すると、その構造に基づいて、同じ部品が生き生きと動き出すのです。
	それで、私たちは全く違う方向に進みました。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、どのブランドが自社のカードでエンターテイメントを提供すべきかということです。
	そして、この調査の回答者 2,000 人分の感情を解決するのに必要な計算量を実行するのに約 3 日かかったことが判明しました。
	253 のブランドから 1 つだけ、あるいは最大 9 つまで選択できる組み合わせは膨大でした。
	カードを誰に渡すか、額面金額は希望するか、そしてその額面金額はいくらか、といったことに加えて、想像がつくと思いますが、かなり高額でした。
	しかし、それが生み出すことができたのは驚くべき成果であり、これについてはエイミーが話します。
エイミー・アンダーソン	そこで、この情報と他の調査からの出力を、カード最適化ツールと呼ばれるツールに組み込みました。
	そのため、クライアントが新しいカードをデザインするときに、このツールを参考にして、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るかを判断することができます。
	そして、この調査結果からわかったのは、消費者はそれほど多くの種類を求めていないということです。なぜなら、種類が欲しければVisaカードを選ぶからです。しかし、消費者は単一ブランドのカード以上のものを求めています。つまり、その中間に位置するカードだったのです。
	通常、ブランドがある場合、消費者はこのテストを行う際に、ブランドカテゴリー内での行動をとります。つまり、最初に選んだブランドが小売ブランドだった場合、
	カードのデザインは、主に小売店向けに完成していました。QSR、デジタル、大型店舗などでも同様に完成しました。
	ブランドをまたいで、小売店やレストランといった例もいくつかありました。
	ショッピングモールでの体験を想像してみてください。少し違った例ですね。でも、ここには私たちが「…」と呼ぶブランドがあります。
	これはキュレーションチームにとても好評でした…私はそれらを「デート可能なブランド」と「デート不可能なブランド」と呼んでいます。デート可能なブランドとは、多くのブランドがペアになっているブランドのことです。
	そういうわけで、マルチブランドカードを作るのには非常に良い前兆でした。しかし、24時間フィットネスやアラモ、アルバートソンズのように、日付が付けられないブランドもあります。まるで…それぞれが独自の存在になっているかのようです。
	そして、これらのブランドがブラックホークに来てプレーしたいと思ったら、カードに載りたいと思うのです。それが彼らの収入になるからです。
	これはカードをデザインするだけでなく、交渉を手助けするためのツールでもあります。
	遊びたいならお金を払わなければなりません。あなたのブランドは誰とも相性が良くないからです。そして、ご存知ですか？私たちの消費者は
	他のブランドを好みます。ですから、ブラックホークとの取引において、カードのデザインやブランドとの交渉において、彼らにとってその影響力は実に素晴らしいものでした。
ロブスター	まさにその通りです。
	もう一つの要素は
	カード
	構築です。まず、どのカードがキープすべきで、どのカードがそうでないかについて話し合います。
	先ほど申し上げるべきだったことの一つは、予選ラウンド、つまり4ラウンドを設定するときに、
	これらのラウンドは、前年度のカード売上に基づいて決定しました。もちろん、売上はカードが利用可能なブランドの魅力によって決まります。
	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ました。
	私たちはそれをさらに一歩進めようとしています。右端にトップ50ブランドがリストアップされていますが、私たちは
	同じカードに集約されたブランドを購入する可能性が高い、ターゲットとなる消費者セグメントです。これが、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、その他の心理的特性にリーチできるほど大きなターゲットがあるでしょうか。適切なテーマと適切なブランドを配置することで、キラー カードを改良できるでしょうか。
	これが研究の現状です。私たちは、ブラックホークのための約1年半にわたる綿密な研究について説明しました。
	そして、大変な作業の90%はJMPのおかげで実現できたと断言できます。これが私たちの話です。
	ご質問があれば、ライブで喜んでお答えします。10月6日に放送される予定です。トーナメント設計の技術担当者、ブラッド・ジョーンズ氏
	分析と分析を担当する私が同行します。それでは、ご関心をお寄せいただきありがとうございました。良い会議になるようお祈りしています。ありがとうございました。それでは、

基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と可視化実験計画法マスカスタマイゼーション予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析結果の共有と伝達