消費者調査
本書『消費者調査』では、消費者調査のデータを分析する機能を説明します。「どのように製品やサービスを消費者が利用しているか？」、「顧客の満足度はどのくらいか？」、また、「彼らはどんな新機能を望んでいるか？」などを、企業が調べるときがあります。そして、その結果にもとづき、製品やサービスの品質を良くし、顧客の満足度を向上させています。このような消費者調査を分析するプラットフォームが、［消費者調査］メニューに用意されています。以下のようなプラットフォームが用意されています。
• 「カテゴリカル」プラットフォームは、カテゴリカルデータに対して、度数表の作成、グラフの作成、度数の比較を行います。多重応答（multiple responses; 複数回答）も扱えます。アンケート調査の回答、工業製品の不適合原因や故障原因、調査参加者のデモグラフィック情報など、さまざまな分野のカテゴリカルデータを分析できます。「カテゴリカル」プラットフォームでは、さまざまな形式のデータを分析できます。カテゴリカルな応答の分析を参照してください。
• 「選択モデル」は、市場調査（マーケットリサーチ）の実験データを分析するためのプラットフォームです。消費者の選好構造を明らかにし、消費者に好まれる製品やサービスを企画することができます。選択モデルを参照してください。
• 「MaxDiff」プラットフォームは、各商品に対する好ましさに関する質問から、それらの商品の相対的な重要度を算出します。MaxDiff法では、標準的な調査方法とは異なり、提示した選択肢を回答者に選んでもらうときに、最も好きな選択肢と最も嫌いな選択肢の2つを選んでもらいます。MaxDiffを参照してください。
• 「アップリフト」プラットフォームは、ダイレクトメールを送付したときのレスポンスが、送付しなかったときのレスポンスに比べて大きい集団を、探し出すのに役立ちます。この分析は、性別や年齢などの考慮すべき背景因子が多く、データ量が比較的大きい場合でも処理できます。マーケティング分野だけではなく、テイラーメイド治療や個別化医療に応用することも考えられます。アップリフトを参照してください。
• 「多重因子分析」プラットフォームでは、官能検査データを分析し、検査者間の類似性を調べることができます。多重因子分析では、測定する項目が異なっていたり、測定装置・回答者・環境状況が異なっていたりしているデータを分析します。多重因子分析を参照してください。