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固有のイメージアソシエーションウィジェット (BX)

識別可能なイメージの関連付けウィジェットについて

ブランドイメージとは、関連属性との関連による、消費者のブランドに対する認識の測定を意味します。ただし、ブランドの使用が支持に影響することは十分に確立されています。つまり、ブランドのユーザである回答者は、他のブランドよりもブランドの説明が優れているため、各属性に関連するものとしてブランドを選択する可能性が高くなります。つまり、大きなブランドは、その属性が何であるかに関係なく、各属性に関連付けられているとしてより多くの投票を受け取る傾向があります。これにより、ブランドイメージが偏り、より大きなブランドに有利になります。

特定の属性のブランド選択を偏らせるもう 1 つの要因は、属性の “プロトタイプ性” に関連しています。プロトタイプ性は、属性がカテゴリーメンバーシップを定義する度合いです（例えば、すべてのシャンプーブランドは「髪をきれいにする」と高く評価するため、この属性には高いプロトタイプ性があります）。

固有のイメージアソシエーション (別名: ブランドイメージプロファイリング) は、用途とプロトタイプバイアスを制御し、ブランド間の区別に役立つ機能/属性を決定する手法です。これは、ブランドが差別化されない場合に得られる属性評価を計算し、実際の評価と比較することで機能します。評価期待値と実際評価の差異により、プロットされるブランドおよび属性サイズスコアの影響を排除する一意のスコアが生成されます。これは、すべての属性にわたって競合他社に対するブランドの強みと弱みを判断するために使用される、洞察に富んだ分析ツールです。

ヒント：特定のブランド画像の質問の回答が50件未満のブランドは、固有の画像の関連付けの計算から除外されます。

データ要件

同じオプションを持つ複数選択形式の質問は、固有のイメージの関連付けウィジェットにロードする必要があります。例えば、「あなたの経験や聞いたことに基づいて、次のどのジュエリーブランドがお金の価値を提供するとお考えですか？当てはまるものをすべて選択してください。」その答えは、調査しているさまざまなブランドです。すべてのブランドで同じ特性である必要があります。

これらのフィールドは、複数回答テキストセットとしてマッピングする必要があります。

ヒント：ご安心ください。事前に作成したブランドトラッカーダッシュボードを使用している場合、このコンテンツはすでにマッピングされています。これらは、アンケートの「Imagery」ブロックに含まれている質問です。これらは、測定する属性 (“金額に適した値を提供”) または書式 “imag_#” (“ブランドイメージ” を表す “imag” あり) から命名される場合があります。必要に応じて、測定する属性に基づいて名前を変更していつでも変更できるため、識別しやすくなります。たとえば、前述の質問には、imag_1 ではなく “Good value for the money” という名前を付けることができます。

ウィジェットの設定

メトリックで、追加をクリックします。
ヒント：指標を1つだけ追加してください。これはカウントのままにします。指標タイプを変更したり、指標にフィルターを追加したりしないでください。ラベルや小数点以下桁数などの追加オプションに対する編集は、ウィジェットに反映されません。
メジャーで、ブランド画像フィールドを追加します。追加をクリックしてそれぞれを追加します。少なくとも 3 つ必要です。
ヒント：このウィジェットでは負または強句の属性を使用しないでください。たとえば、「価格の良い値」としてフレーム化された属性を使用することはできますが、「価格の不適切な値」としてフレーム化されている属性は使用できません。ネガティブ属性は、分析を偏らせます。同様に、属性を強く表現してはなりません。「価格の優れた値」は、「価格の良い値」と同様に機能しません。強い形容詞は、基盤となるさまざまな応答パターンにつながり、分析を偏らせる可能性があります。
ウィジェットの左側の［フィールド］の下にブランドが表示され、上部に属性が一覧表示されていることを確認します。存在しない場合は、ブランドと属性を交換をクリックします。

可能な場合は、チェックボックスの選択を解除して、これらのいずれにも該当しないオプションを非表示にします。これにより、結果が偏ることを防ぎます。

ヒント：データマッパーを使用して、フィールドの名前や値を短くチャートフレンドリーに編集できる場合、または以下に示すように、ウィジェット内で編集できることに留意してください。

支援意識の再創造

デフォルトでは、［識別イメージの関連付け］ウィジェットは合計数に基づいて作成されます。各画像属性は、アンケートの回答の合計数で除算されます。また、支援認識を使用してリベースするオプションもあります。これを行うと、画像属性ごとに、特定のブランドの数がそのブランドを認識している人数で除算されます。これにより、ブランドサイズ係数が削減され、大きなブランドをより小さなブランドと比較しやすくなります。

リベースで、追加をクリックします。
支援啓発分野を検索します。これは、”Aided” や “Prompted Awareness” などの別の名前になる場合があります。
この項目を選択します。

ヒント：［リベース］フィールドは空白のままにするか（合計数に基づく）か、補助的認識を使用する必要があります。別のフィールドを選択すると、結果が偏ります。

リベースフィールドの編集

ウィジェットのリベースに使用したフィールドを選択します。次のオプションがあります。

ラベル: リベースフィールドのラベルを変更します。これはウィジェットのどこにも表示されず、利便性向上のために表示されることに注意してください。
フィールド：ウィジェットのリベースに使用するダッシュボードデータフィールドを変更します。援助啓発分野だけを使うべきか、全く分野を全く使わないか。
ディメンションの削除: リベースフィールドを削除します。これにより、ウィジェットが合計数に基づいて再度変更されるようになります。

解釈

このウィジェットは、自社ブランドと他者の差別化要因、つまり、その強みと弱みを浮き彫りにするのに便利です。マイナス値はブランドが改善を利用できる場所であり、プラス値は強みです。色分けされた値には特に注意してください。

ヒント：5より大きい値がある場合、青で色分けされます。値が -5 未満の場合は、赤色で強調表示されます。この大きな差異は重要性の良い指標であるため、これらの値は強調表示されます。このしきい値の理由は、サンプリング差異から生じる可能性がある小さな偏差に焦点を合わせるのを避けながら、各ブランドの主な偏差を強調表示するためです。

一度に最大 8 ～ 10 のブランドを分析することをお奨めします。この分析は比較であるため、ブランドを追加および削除すると、結果が多少変わる場合があります。

ヒント：画像プロファイルを経時的に追跡する場合、サンプリングエラーやサンプリング以外のエラーにより、期間全体のブランド評価を比較する際に、予想される変動性を認識してください。