Войти
Пример опроса по совместному анализу на основе выбора с применением в маркетинге (изучение предпочтений в мороженом) Совместный анализ - это основанный на опросах статистический метод, используемый в исследовании рынка, который помогает определить, как люди ценят различные атрибуты (характеристики, функции, преимущества), составляющие отдельный продукт или услугу.
Целью совместного анализа является определение того, какая комбинация ограниченного числа атрибутов наиболее влияет на выбор респондента или принятие решения. Респондентам предлагается контролируемый набор потенциальных продуктов или услуг, и путем анализа того, как они делают выбор среди этих продуктов, можно определить неявную оценку отдельных элементов, составляющих продукт или услугу. Эти неявные оценки (полезности или частичная стоимость) могут использоваться для создания рыночных моделей, которые оценивают долю рынка, доход и даже прибыльность новых разработок.
Объединенный анализ возник в математической психологии и был разработан профессором маркетинга Полом Э. Грином из школы Уортона Пенсильванского университета. Среди других выдающихся пионеров совместного анализа профессор В. «Сеину» Сринивасан из Стэнфордского университета, который разработал процедуру линейного программирования (LINMAP) для ранжирования упорядоченных данных, а также самоочевидный подход, и Джордан Лувьер (Университет Айовы), который изобрел и разработал основанные на выборе подходы к объединению анализ и связанные с ним методы, такие как шкала наилучшего – худшего.
Сегодня он используется во многих социальных и прикладных науках, включая маркетинг, управление продуктом и исследование операций. Он часто используется при проверке принятия клиентами новых дизайнов продуктов, при оценке привлекательности рекламных объявлений и в дизайне услуг. Он использовался в позиционировании продукта, но есть некоторые, кто поднимает проблемы с этим приложением совместного анализа.
Методы совместного анализа могут также называться мультиатрибутным композиционным моделированием, моделированием дискретного выбора или исследованием заявленных предпочтений и являются частью более широкого набора инструментов анализа компромиссов, используемых для систематического анализа решений. Эти инструменты включают компромисс между ценой и брендом, Simalto и математические подходы, такие как AHP, эволюционные алгоритмы или эксперименты по разработке правил.
Сфера продукта или услуги описывается с помощью ряда атрибутов. Например, телевизор может иметь такие атрибуты, как размер экрана, формат экрана, марка, цена и т. Д. Затем каждый атрибут можно разбить на несколько уровней. Например, уровни для формата экрана могут быть LED, LCD или Plasma.
Респондентам показывают набор продуктов, прототипов, макетов или изображений, созданных на основе комбинации уровней всех или некоторых составляющих атрибутов, и их просят выбрать из, ранжировать или оценить продукты, которые им показывают.. Каждый пример достаточно похож, чтобы потребители увидели в нем близкие аналоги, но достаточно непохожий, чтобы респонденты могли четко определить свои предпочтения. Каждый пример состоит из уникального сочетания характеристик продукта. Данные могут состоять из индивидуальных оценок, порядков ранжирования или выбора из альтернативных комбинаций.
Совместное проектирование включает четыре разных этапа:
Существуют различные типы исследований, которые могут быть разработаны:
Атрибуты в совместном анализе должны:
Уровни атрибутов должны быть:
По мере увеличения количества комбинаций атрибутов и уровней количество потенциальных профилей увеличивается в геометрической прогрессии. Следовательно, дробный факторный план обычно используется для уменьшения количества профилей, подлежащих оценке, при одновременном обеспечении наличия достаточного количества данных для статистического анализа, что приводит к тщательно контролируемому набору «профилей» для рассмотрения респондентом.
Самыми ранними формами совместного анализа, начиная с 1970-х годов, были так называемые исследования полного профиля, в которых для создания профилей использовался небольшой набор атрибутов (обычно от 4 до 5). которые показывались респондентам, часто на отдельных карточках. Затем респонденты оценили или оценили эти профили. Используя относительно простой фиктивную переменную регрессионный анализ, можно вычислить неявные полезности для уровней, которые лучше всего воспроизводят ранги или рейтинги, указанные респондентами. В этих ранних конструкциях были замечены два недостатка.
Во-первых, количество используемых атрибутов было сильно ограничено. При большом количестве атрибутов задача рассмотрения для респондентов становится слишком большой, и даже при дробном факторном дизайне количество профилей для оценки может быстро увеличиваться. Чтобы использовать больше атрибутов (до 30), были разработаны гибридные совместные методы, которые объединяли самоэкспликацию (рейтинг или ранжирование уровней и атрибутов) с последующими объединенными задачами. Как бумажные, так и адаптивные компьютерные вопросники стали вариантами, начиная с 1980-х годов.
Второй недостаток заключался в том, что оценки или ранжирование профилей были нереалистичными и не имели прямой связи с теорией поведения. В реальных жизненных ситуациях покупатели выбирают среди альтернатив, а не ранжируют или оценивают их. Джордан Лувьер впервые применил подход, в котором использовалась только задача выбора, которая стала основой и анализа дискретного выбора. Это исследование заявленных предпочтений связано с эконометрическим моделированием и может быть связано с выявленным предпочтением, где модели выбора калибруются на основе реальных, а не данных опросов. Первоначально совместный анализ на основе выбора не мог предоставить полезности на индивидуальном уровне, и исследователи разработали агрегированные модели для представления рыночных предпочтений. Это сделало его непригодным для исследований сегментации рынка. С помощью более новых методов иерархического байесовского анализа можно оценивать полезности на индивидуальном уровне, что позволяет лучше понять неоднородные предпочтения отдельных лиц и сегментов рынка.
Данные для совместного анализа чаще всего собираются посредством исследования рынка, хотя совместный анализ также может применяться к тщательно разработанному конфигуратору или данным из правильно спланированный тестовый рынок эксперимент. Эмпирические правила исследования рынка применяются в отношении размера статистической выборки и точности при разработке интервью для совместного анализа.
Длина объединенного вопросника зависит от количества оцениваемых атрибутов и выбранного метода совместного анализа. На заполнение типичного адаптивного объединенного вопросника с 20-25 атрибутами может потребоваться более 30 минут. Объединение на основе выбора с использованием меньшего набора профилей, распределенных по выборке в целом, может быть выполнено менее чем за 15 минут. Упражнения по выбору могут отображаться как макет витрины магазина или в какой-либо другой моделируемой торговой среде.
Пример результатов совместного анализа с применением в маркетинге. В зависимости от типа модели для оценки функций полезности могут использоваться различные эконометрические и статистические методы. Эти полезные функции указывают на воспринимаемую ценность функции и насколько чувствительны восприятия и предпочтения потребителей к изменениям характеристик продукта. Фактическая процедура оценки будет зависеть от дизайна задачи и профилей респондентов, а также шкалы измерения, используемой для обозначения предпочтений (с интервальной шкалой, ранжирование или дискретный выбор). Для оценки полезностей для каждого уровня атрибута с использованием задач полного профиля на основе рейтингов, линейная регрессия может быть подходящей, для задач на основе выбора оценка максимального правдоподобия обычно с логистической регрессией обычно используется. Первоначальные методы оценки полезности представляли собой монотонный анализ дисперсии или методы линейного программирования, но современная практика маркетинговых исследований сместилась в сторону моделей, основанных на выборе, с использованием полиномиального логита, смешанных версий этой модели и других усовершенствований. Байесовские оценки также очень популярны. В настоящее время относительно популярны и иерархические байесовские процедуры.
Одно из практических применений совместного анализа в бизнес-анализе дается в следующем примере: девелопер заинтересован в строительстве многоэтажного жилого комплекса рядом с городским университетом Лиги плюща. Чтобы обеспечить успех проекта, нанимается фирма по исследованию рынка, которая проводит фокус-группы с нынешними студентами. Студенты разделены по учебному году (первокурсник, старшеклассники, аспирант) и размеру полученной финансовой помощи. Участникам исследования показан ряд сценариев выбора, включающих различные варианты проживания в квартире, указанные по 6 атрибутам (близость к университетскому городку, стоимость, телекоммуникационные пакеты, варианты прачечной, планы этажей и предлагаемые функции безопасности). Ориентировочная стоимость строительства здания для каждого варианта квартиры эквивалентна. Участникам предлагается выбрать предпочтительный вариант квартиры в рамках каждого сценария выбора. Это упражнение по принудительному выбору выявляет приоритеты и предпочтения участников. Полиномиальная логистическая регрессия может использоваться для оценки оценок полезности для каждого уровня атрибута из 6 атрибутов, участвующих в совместном эксперименте. Используя эти оценки полезности, можно спрогнозировать рыночное предпочтение любой комбинации уровней атрибутов, описывающих потенциальные варианты проживания в квартире.
Федеральные суды США разрешили свидетелям-экспертам использовать совместный анализ для подтверждения своего мнения об ущербе, который нарушитель патента должен заплатить, чтобы компенсировать патентообладателю за нарушение его прав. Тем не менее, ученые-правоведы отметили, что судебная практика Федерального округа по использованию совместного анализа в расчетах патентного ущерба все еще находится в стадии формирования.
Одним из примеров этого является то, как Apple использовала совместный анализ, чтобы доказать понесенный ущерб. нарушением авторских прав Samsung, и увеличить размер компенсации по делу.
