联合分析原理实例市场研究工具之联合分析原理及实例说明Word格式文档下载.docx
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联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6-7个显著因素。
确定了特征之后,还应该确定这些特征恰当的水平,例如CPU类型是电脑产品的一个特征,而目前市场上电脑的CPU类型主要有:
奔腾II450,奔腾II350,赛扬300等,这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
2.产品模拟:
联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑,并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合,生成一系列虚拟产品。
在实际应用中,通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
3.数据收集:
请受访者对虚拟产品进行评价,通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
4.计算特征的效用:
从收集的信息中分离出消费者对每一特征以及特征水平的偏好值,这些偏好值也就是该特征的“效用”。
5.市场预测:
利用效用值来预测消费者将如何在不同产品中进行选择,从而决定应该采取的措施。
二、联合分析的一个实例
以下用一个个人电脑的例子来说明联合分析的基本方法。
假定XX电脑是一个以中低档电脑为主的品牌,公司计划推出一款新产品,定价在6000元左右,以便与市场上的主要中低档产品抗衡。
公司决定采用联合分析对产品配置进行分析。
1.筛选产品特征与特征水平
以前的研究表明,电脑的价格、品牌、CPU类型和硬盘容量是影响消费者选购电脑的最主要因素。
因此我们需要模拟的特征是价格、品牌、CPU速度、硬盘容量。
确定特征水平:
XX电脑目前的主要竞争对手为联想电脑与华东电脑;
同时XX电脑是面向中低档电脑消费者的,目前市场上的中低档电脑价格多在5000-7000之间,因此可以考虑的定价为5000,6000,7000;
CPU类型上,目前较普遍的中低档电脑配置为赛扬300,PII350,K6350;
硬盘的容量常见的有2.1G,3.2G,4.3G,因此最终选择的特征水平为:
价格500060007000
品牌联想华东XX
CPU赛扬300PII350K6350
硬盘2.1G3.2G4.3G
2.建立虚拟产品
利用上述特征与特征水平可以组合起81种虚拟产品(3×
3×
3)。
如果受访者对所有81种虚拟产品进行一一评价,那将是十分麻烦的。
联合分析采用数理统计中的正交设计来减少虚拟产品数量。
在本例中,通过正交设计,所需要测试的虚拟产品可以减少到9种。
以下是正交设计的一个方案:
虚拟产品
品牌
价格
CPU
硬盘
A
XX
5000
K6350
3.2G
B
华东
7000
赛扬300
C
联想
2.1G
D
6000
PII350
E
4.3G
F
G
H
I
3、通过调查收集数据:
联合分析通过让受访者回答一些经过精心设计的抉择型问题,以揭示出受访者对各特征的重视程度。
本例中我们采用如下提问:
请问您有多大可能会购买以下电脑(请采用9分法评价,1表示完全不可能,9表示非常可能)
产品A(XX牌电脑,价格5000元,K6II350,硬盘3.2GB)
123456789
完全不可能非常可能
假定通过调查得到某一消费者对9种产品的评价如下:
虚拟产品序号购买的可能性
A8
B2
C6
D8
E4
F7
G5
H6
I9
4、计算特征的效用
计算特征的效用是联合分析的关键步骤。
其基本模型是:
(1)其中:
U(x)=所有特征的效用;
ki=特征I的水平数目
m=特征个数;
αij表示特征i的第j个水平的效用。
由效用函数可以产生一个衡量每一特征重要程度的指标:
相对重要程度Wi,其中Ci为特征i的效用变动范围:
为了估计以上模型
(1)中的参数αij,,通常采用哑元法来减少参数,使用最小二乘法估计模型参数。
实际应用中,模型的估计几乎完全计依赖于计算机软件。
对于本例数据,我们采用SPSS中的Conjoint模块进行分析,得到如下结果:
特征
特征的相对重要程度
特征水平
特征水平的效用
34.62%
1.556
-0.111
-1.444
15.38%
0.889
-0.444
38.46%
-2.111
1.222
0.889
11.54%
0.556
上表中:
相对重要程度栏表示该特征在消费者购买选择中所关心的程度。
可见,对该消费者而言,CPU类型是消费者最关心的,相对重要程度为38.46%,其次是产品的价格(34.62%),该消费者对产品的品牌并不十分重视。
特征水平的效用栏表示该特征水平对于该消费者而言的效用。
效用越高,则表示该特征水平的越受欢迎。
如在该消费者心目中:
联想品牌比其他2种品牌要好。
5、市场预测与决策
联合分析的迷人之处在于她可以对产品的前景进行预测。
在得到产品特征的效用函数后,我们可以对产品的各种特征组合进行模拟决策。
在本例中,假定我们的问题是:
在价格为6000元时,应该推出何种配置的XX牌产品,才能战胜目前市场上的主流产品:
联想PII350(7000元,3.2G,简称Y产品)以及华东K6350(6000,4.3G,简称Z产品)。
XX电脑列入考虑的电脑配置主要有三种,即:
X1产品(K6350+4.3G);
X2(PII350+4.3G);
X3(PII350+3.2G)。
为此我们分别计算出Y、Z以及X1,X2,X3产品对消费者的效用:
U(Y)=U(价格+品牌+CPU+硬盘)=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556
U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223
U(X3)=:
-0.111+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556
可见:
U(X2)>
U(Z),U(X1)>
U(Y),U(X3)
因此很明显,XX电脑的产品要战胜联想与华东,必须采用X2产品:
CPU为PII350,同时硬盘4.3G的配置。
通过这个简单的例子,可以很容易地推广到更多的特征、更多的特征水平。
而对于更多的受访者,在计算出消费者个人的效用函数后,通过聚类分析,可以将消费者划分为不同的消费群体,然后将这些群体作为同质个体处理。
三、联合分析的应用与前景
联合分析采用了一系列的现代数理统计方法,如正交设计、回归分析等,这些方法的计算量巨大,只有通过电脑才能实现。
因此实际的市场研究中,必须有专门的软件来实现从虚拟产品设计到估计效用模型、预测等一系列过程。
一些常用的统计软件如SPSS,SAS中包含有联合分析的基本模型,但是在实际应用中我们更多地采用联合分析专业软件。
Sawtooth公司是专门从事市场研究软件开发的专业公司,其开发的联合分析软件包是目前较有代表性的软件。
她包含有ACA模型(AdaptiveConjointAnalysis,主要用于多个特征与特征水平的情况,必须使用电脑在现场产生问卷进行采访),CBC模型(Choice-BasedConjoint,可以采用现成问卷手工采访,主要用于定价研究),CVA模型(ConjointValueAnalysis,可以使用现成问卷手工采访)等数个联合分析模型。
同时SAWTOOTH每年都举行全世界范围内的研讨会,专门探讨联合分析的理论与应用方法,并在因特网上公布()。
联合分析是对人们购买决策的一种现实模拟。
因为在实际的抉择过程中,由于价格等原因,人们要对产品的多个特征进行综合考虑,往往要在满足一些要求的前提下,牺牲部分其他特性,是一种对特征的权衡与折衷(Trade-off)。
通过联合分析,我们可以模拟出人们的抉择行为,可以预测不同类型的人群抉择的结果。
因此,通过联合分析,我们可以了解消费者对产品各特征的重视程度,并利用这些信息开发出具有竞争力的产品。
联合分析目前已经广泛应用于消费品、工业品、金融以及其它服务等领域。
在现代市场研究的各个方面,如新产品的概念筛选、开发,竞争分析,产品定价,市场细分,广告,分销,品牌等领域,都可见到联合分析的应用。
随着我国市场经济的发展,联合分析将逐渐为我国的市场研究机构所重视,并在定量研究中显示出其强大的威力。
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