Spotřebitel Preference: Diskrétní volba Vs. Rozhodovací strom

Určení konfigurace nového produktu nebo služby je hlavní odpovědností výzkumných pracovníků na trhu s obrovskými potenciálními dopady na návratnost investic (ROI). Vzhledem k významu těchto rozhodnutí není divu, že číslo tvoří užitečné skóre .

• Související analýza - Tyto modely umožňují spotřebitelům zhodnotit řadu reálných nebo hypotetických produktů nebo služeb, které jsou definovány jejich atributy. Odpovědi účastníků výzkumu se používají k určení relativní hodnoty jednotlivých prvků.

• Adapted Conjoint - Tento model společné analýzy usnadňuje analýzu velkého množství atributů produktů nebo služeb nebo úrovní atributů.
• Rozhodovací strom - tyto modely se používají při průzkumu trhu k zastupování procesu rozhodování, který může zahrnovat výsledky, které byly výsledkem náhody, dostupnosti zdrojů nebo užitečnosti.

překlenout mezeru mezi Insight a optimalizace: při rozhodování o koupi hierarchie

Výzkum, který probíhá na uvedení produktu na trh, musí sladěná s mnoha úrovních informací. Zvážení způsobů, jak optimalizovat poskytování služeb, nebo produktové řady bude mít tendenci dominovat v prvních fázích předehře k uvedení produktu na trh, ale vyšetřování rozhodovací procesy, které spotřebitelé dát do hry at the point-of-koupě může pomoci při vytváření těchto prvních úvah. Hierarchie takového druhu zaujme zákazníky při rozhodování o koupi. Tato hierarchie se nejvíce zaměří na to, že jsou využívány různé zdroje dat a informací, včetně - především - marketingového výzkumu a údajů o prodeji.

Zatímco údaje o prodeji mohou být užitečné z hlediska poznatků o oslabení výkonu nebo o klesajícím podílu na trhu, nemají příliš předvídatelné kapacity. Důvěrnější znalosti zákazníků mohou poskytnout přehled o tom, co se pravděpodobně stane s podílem na trhu, pokud je produkt dočasně vyřazen z prodeje nebo odstraněn z produktové řady.

Průzkum trhu může poskytnout tyto typy pojmů, stejně jako porozumění o novém podílu přednostních produktů nebo o změně chování od stávajících produktů k nově uvedeným produktům.

Optimalizace zboží nebo služba může být nákladné úsilí a je vždy volba vysoké riziko, že vyžaduje nejvyšší úroveň přesnosti a kapacity pro široké a hluboké scénář simulace. Analýza diskrétní volby (DCA) nebo procesy založené na společném výběru (CBC) mohou splnit tyto požadavky na průzkum trhu.

Rozhodovací stromy: možnost zohledňující rozpočet

Modely rozhodovacích stromů mohou být použity k rozvoji hlubšího porozumění hierarchickému nákupnímu chování spotřebitelů. Zjistěte, jaké atributy produktu nebo služby se vzájemně prolínají a jak například tato dynamika souvisí s organizací regálů v prostředí cihel a malty.Modely rozhodovacích stromů lze manipulovat tak, aby se zaměřily buď na perspektivy značky nebo na perspektivy produktu. Modely rozhodovacích stromů často využívají vizuální reprezentaci produktů, které jsou zvažovány za účelem usnadnění výzkumného procesu.

Výstavba rozhodovacího stromu je zásadní pro její schopnost vyvolávat a zachycovat hierarchické reakce od spotřebitelů v rámci intuitivního průzkumu.

Vzhledem k rozhodujícímu charakteru výzkumu trhu s rozhodovacími stromy k důležitému směru marketingu musí metody rozhodovacího stromu mít strukturální integritu a důvěrně snížit zatížení respondentů. Překročení míry v návrhu výzkumu trhu s rozhodovacími stromy pomůže vyhnout se nástrahám, se kterými se výzkumy mohou setkat.

Účinky respondentů speedster na výsledky výzkumu v konečném šetření mohou mít značný negativní dopad na související obchodní rozhodnutí. Je důležité mít proces čištění dat , který identifikuje respondenty speedster a odebere jejich data ze sady dat. Z těchto důvodů mohou výzkumníci trhu využít ověřovací proces, který je integrován do výzkumu výzkumu nebo zahrnuje příležitost navazující s každým respondentem. Tyto odpovědi na průzkumy lze podle potřeby přezkoumat a upravit.