TURF分析（ターフ分析）
複数の商品や施策の中から、より多くの人に届く「組み合わせ」を見つける分析手法です。人気順に選ぶだけでは見落としがちな支持層の重なりを考慮して、ラインナップを検討できます。マインディアは、調査設計から実査、分析、レポートまでを一つのパッケージとして提供します。
TURF分析とは
TURF分析（Total Unduplicated Reach and Frequency）は、もともと広告の媒体計画で、どの媒体を組み合わせると重複なく多くの人に届くかを検討するために用いられてきた手法です。現在は、商品ラインナップや品揃え、訴求メッセージの組み合わせを検討する場面でも使われています。
調査では、候補となる商品や施策ごとに「購入したいか」「利用したいか」などをたずね、回答者ごとに受け入れる候補を特定します。そのうえで、候補の組み合わせごとに、少なくとも1つを受け入れる回答者の割合（リーチ）と、受け入れる候補の平均数（フリークエンシー）を計算し、リーチが最大になる組み合わせを探します。
単品の支持率が高い候補同士でも、支持している人が重なっていれば、組み合わせても届く人は増えません。TURF分析は、この重なりを考慮して、全体としてより多くの人をカバーできる組み合わせを明らかにします。
| 回答者 | ミルク | ビター | 抹茶 | いちご |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ○ | ○ | ||
| 2 | ○ | ○ | ||
| 3 | ○ | ○ | ||
| 4 | ○ | ○ | ||
| 5 | ○ | |||
| 支持率 | 80% | 60% | 20% | 20% |
2品を選ぶ場合のリーチ
- ミルク＋ビター80%
- ミルク＋抹茶80%
- ミルク＋いちご100%
TURF分析の特徴
支持層の重なりを考慮できる
単品ごとの支持率では見えない、候補同士の支持層の重複を考慮して組み合わせを評価します。
追加・削減の効果を比較できる
現在のラインナップに1品追加したとき、または1品減らしたときに、リーチがどれだけ増減するかを比較できます。
品数とリーチの関係がわかる
品数を1つずつ増やしたときのリーチの推移から、品数を増やしてもリーチがほとんど伸びなくなる点を把握し、ラインナップの規模を検討できます。
セグメント別に検討できる
ターゲットとする年代や利用者層ごとに、届く組み合わせがどう異なるかを比較できます。
TURF分析の活用シーン
商品ラインナップ・フレーバーの最適化
限られた品数で、できるだけ多くの消費者をカバーできる組み合わせを検討します。
新商品追加時のカニバリゼーション確認
新商品が既存商品の支持者と重なるだけなのか、新しい層を取り込めるのかを、追加によるリーチの増分で確認します。
品揃え・棚割りの検討
店舗や売場で扱う商品の組み合わせを、来店者をどれだけカバーできるかの観点から検討します。
訴求メッセージ・媒体の組み合わせ
広告で打ち出すメッセージや出稿媒体を、重複を抑えてより多くの人に届く組み合わせで選びます。
調査設計のポイント
「受け入れる」の基準を決める
購入意向の5段階評価のうち上位何段階を「受け入れる」とみなすかで、結果は変わります。意思決定の目的に合わせて基準を決め、必要に応じて複数の基準で結果を確認します。
固定する候補を決める
既存の定番商品など必ず残す候補がある場合は、それを固定したうえで、追加する候補の組み合わせを評価します。
組み合わせの探索方法を選ぶ
候補数や品数が増えると、組み合わせの数は急激に増えます。全組み合わせを計算するか、リーチを最も伸ばす候補を1品ずつ追加していく方法をとるかを、候補数に応じて選びます。
MaxDiff分析と組み合わせる
候補が多い場合は、MaxDiff分析で回答者ごとの選好スコアを推定し、そのスコアから受け入れる候補を判定してTURF分析を行う方法もあります。
マインディアのTURF分析パッケージ
調査の設計から実査、分析、レポートまでをワンストップで対応します。分析だけでなく、意思決定に使える形で結果をお届けすることを重視しています。
- STEP 01
課題整理・候補の設計
検討したいラインナップや施策と対象者を整理し、評価する候補のリストと「受け入れる」の基準を設計します。
- STEP 02
調査票の作成
候補ごとの購入意向・利用意向などをたずねる設問と、分析に必要な属性設問を含む調査票を作成します。候補が多い場合はMaxDiff形式の設問も検討します。
- STEP 03
実査
対象者条件に合うパネルを確保し、アンケートを配信・回収します。回収したデータの品質も確認します。
- STEP 04
分析
組み合わせごとのリーチとフリークエンシーを算出し、品数ごとの最適な組み合わせ、追加・削減時のリーチの変化、セグメント別の結果を整理します。
- STEP 05
レポーティング
分析結果と示唆をレポートにまとめ、ご報告します。
主な成果物
- 調査票
- ローデータ・集計表
- 品数別の最適な組み合わせとリーチ・フリークエンシー
- 分析レポート
成果物の形式・範囲、費用、スケジュールは、目的・対象者条件・回収数などに応じてお見積もりします。
よくあるご質問
TURF分析で何がわかりますか？
候補の組み合わせごとに、少なくとも1つを受け入れる人の割合（リーチ）と、受け入れる候補の平均数（フリークエンシー）がわかります。これにより、限られた品数でより多くの人に届く組み合わせや、候補を追加・削減したときのリーチの変化を把握できます。
人気ランキングとは何が違いますか？
人気ランキングは候補ごとの支持率を並べたものです。上位の候補同士が同じ人に支持されている場合、それらを組み合わせても届く人はあまり増えません。TURF分析は支持層の重なりを考慮するため、全体としてより多くの人をカバーできる組み合わせを見つけられます。
TURF分析にはどのようなデータが必要ですか？
回答者ごとに、各候補を受け入れるかどうかを判定できるデータが必要です。一般的には候補ごとの購入意向や利用意向をたずねますが、候補が多い場合はMaxDiff分析の結果を用いることもあります。
既存の調査データでTURF分析はできますか？
回答者ごとに各候補への購入意向などが記録されているデータであれば、分析できる場合があります。データの形式と設問内容を確認したうえでご案内します。
費用や期間はどのくらいかかりますか？
候補数、対象者の条件、回収数、レポートの範囲によって変わります。お問い合わせいただければ、目的と条件を伺ったうえでお見積もりとスケジュールをご案内します。
ご要望に応じて、貴社の課題や既存の調査資産に合わせた最適な活用方法をご提案いたしますので、まずはお気軽にご連絡ください