Co to jest Conjoint Analysis?
Conjoint analysis jest techniką statystyczną, wywodzącą się z psychologii matematycznej, która jest używana do określenia jak ludzie cenią różne cechy, które składają się na indywidualny produkt lub usługę.
Ta popularna technika badawcza została początkowo opracowana przez psychologów na początku lat 70-tych, zainteresowanych zrozumieniem jak ludzie podejmują decyzje. Pytając bezpośrednio o to, jak i dlaczego – zakładając świadomy proces podejmowania decyzji – ludzie mogą odpowiadać zgodnie z tym, co mają w głowie lub tym, co ich zdaniem ankieter chce usłyszeć (odpowiedzi poprawne politycznie / społecznie). Odpowiedzi niekoniecznie odzwierciedlają to, co ktoś faktycznie by zrobił, wybrał lub kupił. Wybór wiąże się z kompromisami i kompromisami.
Kluczową cechą analizy conjoint jest to, że produkt składa się z wielu połączonych elementów (atrybutów lub cech). Na podstawie tego, jak oceniane są połączone elementy (koncepcje produktu), można określić strukturę preferencji.
Z biegiem czasu opracowano różne formy analizy conjoint: od Conjoint Value Analysis i Adaptive Conjoint Analysis do Choice Based Conjoint i Adaptive Choice Based Conjoint do Menu Based Conjoint i Preference Based Conjoint.
Przykłady Conjoint Analysis
Poniżej znajduje się przykład jak wygląda ćwiczenie Conjoint Analysis. Możesz je również wypróbować online tutaj.
Obejrzyj nasze webinaria, które obejmują nasze innowacje w analizie conjoint:
- Pricing beyond the standard: Optymalizacja portfela dla opcjonalnych funkcji i usług
- Online Overload: Jak VodafoneZiggo lepiej przewiduje wybory kupujących w celu optymalizacji portfela
- Wprowadzenie lepszego podejścia mobile-first do badań conjoint
Jakie są zalety i wady Conjoint Analysis?
There are a few advantages that you can benefit from when doing a conjoint analysis:
- Replicates consumer choice and trade-off behavior:
- Selection of a product among multiple alternatives,
- Test objective not obvious for respondents,
- Can include compensatory and non-compensatory models.
- Flexible experimental research designs,
- Optimal product configuration and item prioritization from a business or consumer standpoint, and
- Predicts preference shares
However, there are also some disadvantages that you need to take into account before conducting the analysis:
- It doesn’t predict Market Shares exactly. Niektóre powszechne przeszacowania:
- Nowy produkt kontra tylko kilka koncepcji (lub tylko brak), ponieważ rynek ma o wiele więcej do zaoferowania,
- Drogie opcje (np. dla samochodu), ponieważ ludzie nie muszą płacić.
- Kalibracja może być użyta do korekty i / lub uczynić wyniki bardziej zrozumiałe dla klientów.
Dlaczego SKIM robi to lepiej niż konkurencja
- Ekspert w dziedzinie rozumienia i modelowania dyskretnego wyboru od 1979 roku,
- Dostarcza konsultacji innym firmom badawczym i konsultingowym jak optymalnie zaprojektować techniczną część ich badań z wykorzystaniem conjoint lub innej zaawansowanej analityki,
- Preferowany partner Sawtooth Software w zakresie rozwoju, szkoleń i wsparcia technicznego, światowy lider w dziedzinie oprogramowania do analizy conjoint,
- Posiadając prawie 40-letnie doświadczenie dokładnie wiemy, kiedy użyć danej metody i jak najlepiej ją zastosować. Bez względu na to, jak złożone jest Twoje pytanie biznesowe, nasi metodolodzy chętnie wykorzystają swoją kreatywność, aby wymyślić nowe – ale solidne – podejście badawcze do jego rozwiązania.
Jak przeprowadzić analizę conjoint
Analiza conjoint jest zazwyczaj przeprowadzana za pomocą ankiety przeprowadzanej wśród respondentów. Należy zdefiniować atrybuty i poziomy, które chcemy przetestować, mając na uwadze cel końcowy: na przykład, czy chcemy zoptymalizować zarządzanie produktem lub rozwój produktu, czy chcemy przetestować produkt lub usługę online poprzez odtworzenie decyzji o zakupie? A może interesuje nas głównie kompromis między ceną a marką? Odpowiednia konfiguracja jest konieczna, aby upewnić się, że końcowe symulatory rynku mogą być użyte do testowania różnych scenariuszy i dostarczać odpowiedzi na pytania biznesowe.
Wiele czynników odgrywa rolę przy określaniu, jak skonfigurować ankietę conjoint analysis. Zobacz poniżej film instruktażowy
Jakiego oprogramowania możesz użyć do przeprowadzenia Conjoint Analysis?
W SKIM używamy różnych pakietów oprogramowania. Przede wszystkim, do skryptowania ankiet i tworzenia conjointów używamy Lighthouse, najnowszej aktualizacji Sawtooth Software. Rozszerzone pakiety mają możliwość przeprowadzenia Hierarchicznej Analizy Bayesowskiej oraz segmentacji poprzez Latent Class lub Combined Cluster Ensemble Analysis.
Pierwszy pakiet ma kilka ciekawych ustawień dla bardziej doświadczonych badaczy, np. do szacowania wartości części użyteczności lub liniowej. Dane wyjściowe zwykłych kwestionariuszy są w formacie SPSS.
