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研究模型
參數(shù)
聯(lián)合分析
 
簡介:
產(chǎn)品通常擁有許多屬性如價格、顏色、款式以及產(chǎn)品的特有功能等。那么: 具有哪些屬性的產(chǎn)品能夠受到消費者的歡迎?進一步的分析,這個問題的實質是:在產(chǎn)品的系列特性中,每個屬性對消費者的重要程度如何?在同樣的(機會)成本下,產(chǎn)品具 有哪些特性能被消費者接受?針對該類問題,傳統(tǒng)的市場研究往往只能作定性研究,或者讓被訪者直接陳述的方式,難以作出準確的分析。聯(lián)合分析(Conjoint Analysis)就是針對這些需要而產(chǎn)生的一種市場分析方法。
聯(lián)合分析可模擬現(xiàn)實生活中,消費者為了滿足某些方面的需要時,犧牲部分其他屬性的權衡過程。其分析結果更加客觀準確。
 
 
CBR的聯(lián)合分析:
CBR 采用目前業(yè)內權威的聯(lián)合分析軟件 Sawtooth 的聯(lián)合分析軟件套裝,可以進行分析包括 Adaptive conjoint analysis (ACA), Choice based conjoint (CBC) 等多種類型的研究測試。
 
? CBR 的 聯(lián)合分析可以通過傳統(tǒng)的紙筆問卷執(zhí)行,也可以完全在計算機界面上執(zhí)行。 
 
案例: D 類車購買者的樣本
 
 
無: 我不會購買以上任何一款
 
使用評估 
通過聯(lián)合分析法,我們可以準確地把握消費者更傾向于哪一類產(chǎn)品。每個產(chǎn)品不同的價格水準,不同的品牌等都會分別起到各自不同的作用。
 
 
不同的研究條件采用不同的研究模型 
CBR可以根據(jù)具體的研究目的,建議客戶采用不同聯(lián)合分析方法:
· CBC是基于消費者選擇的分析模型,測試者僅僅需要在一系列模擬產(chǎn)品中,簡單地做出選擇,就可以分析消費者內在偏好。
· CBC適合于大多數(shù)的研究環(huán)境,主要優(yōu)點是測試場景更加真實,更接近真實的消費選擇。CBC不足之處是:為了保證研究的精度,通常需要更多的樣本方能得到準確分析結果。
· ACA特別適合于需要分析多個屬性(6個以上屬性)或屬性水平的情況下,能大量節(jié)省被訪者的時間和負擔。同時,ACA可以在樣本較少的情況下也能取得較好效果。
· ACA對價格因素的估計存在一定偏差,通常不適合于專門的價格測試。
 
GAP 模型
 
簡介
Gap model 是 CBR 專門用于分析消費者需求的模型。其基本思想是通過分析目前需求缺口與未來購買之間的聯(lián)系,尋找出驅動消費 者購買的關鍵需求點,并根據(jù)需求缺口的大小,預測在不同缺口程度下可能的購買率。
 
 
分析案例 - 什么因素導致消費者升級目前的 DC
研究表明:導致消費者升級目前 DC 產(chǎn)品的主要原因是消費者對像素的不滿,以及對變焦能力的追求。
 
 
備注:為了保護客戶的利益,案例中的數(shù)據(jù)已經(jīng)進行了調整,僅用于模型的可能輸出。 
 
3 百萬像素以內的需求缺口不足以推動消費者再次購買數(shù)碼相機;
只有當缺口達到 3 百萬以上的時候,再次購買的可能才會顯著增加。而當缺口達到 5 百萬的時候,像素缺口的驅動達到最大。The gap means the ideal DSC's configures of the respondents minus their current DSC ‘s configures.
 
 
備注:為了保護客戶的利益,案例中的數(shù)據(jù)已經(jīng)進行了調整,僅用于模型的可能輸出。
 
決策樹模型 
 
決策樹分析的特點
· 決策樹分析 (Decision Tree Analysis) 是現(xiàn)代數(shù)據(jù)挖掘 (Data Mining) 的基礎方法之一,它可以對自 變量進行綜合比較,自動選擇出對目標影響較大變量,從而發(fā)掘好的的分類模式。
CBR 在決策樹技術的基礎上,成功開發(fā)了一系列的應用模型,可以幫助客戶進行:
· 市場細分:根據(jù)決策樹的輸出,幫助客戶選擇合理的市場細分方法。
· 收益分析( Gain Analyses) :針對每個細分市場,分析市場的潛力和營銷效能,幫助客戶選擇好的細分市場。
· 長期應用:利用決策樹生成一個細分市場的判別規(guī)則,使得我們在未來即使沒有可以根據(jù)這些 規(guī)則,直接判斷未知對象可能所屬的類別,為客戶的數(shù)據(jù)庫營銷提供強有力支持。
 
決策樹分析流程示意圖 
階段一、選擇所有可能的細分變量 à 選擇需要作為決策依據(jù)的目標變量
階段二、選擇決策分析方法 à 系統(tǒng)運行,自動檢測
階段三、輸出決策樹圖 à 輸出 Gain Table
 
 
研究案例 
· 在某個 IT 產(chǎn)品的研究中,客戶面臨著多種可能的細分方式:地理細分、收入細 分、性別細分 … 。那么從什么角度細分有利于尋找到潛在消費者?
· 根據(jù)目的,我們選擇了 在未來 6 個月是否計劃購買 作為目標變量,并將計劃購買者 作分 Target 。
· 對于自變量,我們盡可能多的加入那些可能對計劃購買由影響的人口變量:年 齡、收入、城市、性別、婚姻、教育 …
· 經(jīng)過整理之后的分析結果見后。
 
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