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.

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1 製品戦略

2 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

3 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

4 P&G の製品ミックス 製品ミックスの幅 洗剤練り歯磨き粉固形石鹸使い捨て紙おむつトイレットペーパー グリーム クレスト

5 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

6 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

7 新製品開発 まったく新たな製品 改良製品 一部変更製品 新ブランド 新製品の定義：

8 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

9 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

10 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

11 コンジョイント分析

12 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。 PC CPU HD メモリ ディスプレイ 価格 U （ PC １） U （ PC ２） … m （ PC １） m （ PC ２） … 製品製品属性効用市場シェア 12

13 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

14 製品プロファイル 価格： 15 万円 CPU: 1.7GHz HD ： 40GB メモリ： 128MB ディスプレイ： 17 インチ PC １ 価格： 17 万円 CPU: 2.2GHz HD ： 40GB メモリ： 128MB ディスプレイ： 15 インチ PC ２ 14

15 コンジョイントモデル U(PC1) = U P (15 万 ) + U C (1.7GHz) + U H (40GB) + U M (128MB ） + U D (17 インチ） PC1 の効用 価格の部分効用 15

16 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

17 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

18 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

19 直交配列によるプロファイルの作成 19

20 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

21 プロファイルの選好順序データ 21

22 モデルの推定（回帰分析） 22 j = 製品プロファイル U ij = 被験者 i のプロファイル j の選好度 a ikm = 部分効用 M k = 属性 k の水準数 K = 属性数 x jkm = ダミー変数

23 製品プロファイルの選択確率 23 p ij = 被験者 i のプロファイル j の選択確率

24 マーケット・シェアの予測 24 m j = プロファイル j のマーケットシェアの予測値 w i = 被験者 i の平均購入量の予測値

25 分析結果の例 Averaged Importance Utility Factor öòòòòòòòø PRICE 価格 ó32.29 ó.9667 ó--- 150000 õòòòòòòò÷.3833 ó-- 175000 ó.1833 ó- 200000 ó öòòòòòòòòòø CPU cpu ó41.15 ó.6958 ó- 1.7GHz õòòòòòòòòò÷.8792 ó--- 2.2GHz ó 1.2167 ó---- 3.06GHz ó öòø HD hard disk 8.85 ó ó -.2667 -ó 20GB õò÷.1083 ó 40GB ó.1583 ó 60GB ó öø MEMORY memory 4.17 óó -.1000 ó 128MB õ÷.1000 ó 256MB ó öòòø DISPLAY display 13.54 ó ó -.3250 -ó 15inch õòò÷.3250 ó- 17inch ó 8.9625 CONSTANT Pearson's R =.726 Significance =.0007 Kendall's tau =.538 Significance =.0019 25

26 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