一般的なポジショニング分析との違い【意思決定に役立つ】
2軸の平面上で位置関係を把握できる一般的なポジショニング分析
仮説A~Eは、5つの新商品仮説とします。
「効き目」をY軸に、「飲みやすさ」をX軸にとり、5つの新商品の仮説案をプロットしたポジショニング分析のアウトプットイメージです。
効き目の評価が高く、まぁまぁ飲みやすいのが、仮説A。
飲みやすさの評価が高く、効き目もまぁまぁなのが、仮説B。
まぁまぁ飲みやすいが効き目がないのが、仮説C。
という具合に読み取ることができます。
NeoP7のポジショニングマップ
先ほどと同様に、下図の仮説A~Eは、5つの新商品仮説とします。
そして、赤い矢印は、理想ベクトルです。
売れる方向を示すベクトルです。
効き目より飲む安さが2倍重視されることがわかります。
最も売れる方向に近い仮説はBですね。
このように、NeoP7のポジショニング分析は、理想ベクトルを加えることで、位置関係だけでなく、売れる方向を確認することを可能にしています。
層別したポジショニングマップの例
前の理想ベクトル入りポジショニングマップを元に、層別の結果を重ねたのが下図です。
四角□は、男性。
ハート♡は、女性。
するとどうでしょう。
理想ベクトルに最ものっているのは、仮説Bの女性であることが判ります。
男女差がずいぶんありますね。
NeoP7では、ポジショニング分析の段階では、1案に絞りません。
仮説Bの近くに、仮説Eの女性が位置します。
仮説Eをもう少し改善して仮説Bに付加するともっと良いプランになりそうです。
また、仮説Aも捨てがたいですね。
見直し、B案に加えるとB案がさらに良くなるのではないか、検討の余地があります。
このように、NeoP7のポジショニング分析では、有力な仮説を「複数」絞り込むことを目的とします。
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堀内香枝
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