제품 구매시 소비자가 중요하게 생각하는 제품속성별로 소비자가 원하는 속성의 수준을 찾아냄으로써 최적의 신제품을 개발하도록 하는 조사기법인 컨조인트분석은 모형의 예측력을 향상시키기 위하여 여러 형태로 개발되고 발전되어 왔다. 하지만 full 프로파일이나 Trade off 방식을 이용한 전통적인 컨조인트분석법은 프로파일 생성에 사용된 제품속성의 수가 많아지면 소비자의 각 프로파일에 대한 선호도나 상표에 대한 소비자 선택확률 예측력에서 별로 만족스러운 결과를 제시해주지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 전통적 컨조인트 분석방법의 문제점을 극복할 수 있는 새로운 방범으로써 개별 소비자간 부분가치에서의 이질성을 반영하기 위한 Hierarchical Bayes분석기법과 self-explicated중요도 평가방식및 full프로파일 평가방식이 함께 사용된 혼합형 컨조인트 모형을 결함한 Hierarchical Bayes 혼합형 컨조인트 모형을 제안하고, 이 모형이 다른 유형의 컨조인트 분석모형보다 예측력에서 우수함을 실증분석을 통해 알아본다.