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品牌分析技术:结合分析(Conjoint Analysis)技术

[日期:2007-09-22]
    结合分析技术最早于1964年由统计学家Luckey和心理学家Luce提出。1972年Green,Wind和Jain将其应用于商业领域并取得了较好的效果。其后结合分析技术在欧洲和美国得到了广泛的应用,各种结合分析模型也日趋成熟。
结合分析的基本原理

  结合分析的基本假设认为,产品或研究对象是由一系列的属性所构成,(例如电脑产品的属性为品牌、显示器、CPU、内存、硬盘等,而各属性又有一定的水平如显示器有14英寸、15英寸、17英寸等,CPU可能有奔腾2、赛扬、K6等)消费者的购买抉择过程是基于对这些属性的权衡与考虑做出的理性选择。
  结合分析技术就是通过对现实产品进行模拟,提供具有不同属性水平的组合产品,让消费者根据自己的偏好对这些产品进行评价、比较和选择,并采用数理统计方法将这些属性和属性水平的效用进行分离,从而得出产品每一个属性及属性水平的重要性指标,获得消费者偏好程度最高的组合产品。
  在人们的实际购买抉择中,由于价格等因素,人们的购买抉择总是要对产品的各个特征进行综合考虑,即对各种特征的权衡和折衷(Trade-off)。结合分析则是对人们购买决策的一种现实模拟,通过结合分析可以模拟人们的抉择行为,收集消费者抉择信息,并利用这些信息为产品研发和市场营销服务。
结合分析技术所能够解决的问题

  获得消费者对产品/服务各属性的全面评价,这种评价可为您针对细分市场设计产品最优组合提供帮助;
  进行价格测试,这种价格测试是市场模拟的环境下进行的,考虑了竞争产品市场活动以及其他因素与价格的交互影响,因此对现实市场具有更强的拟合;
  进行品牌研究,基于选择的结合分析模型(Choice-based Analysis)可以对品牌这一重要属性进行研究,获取有关品牌表现方面的关键信息;
  进行市场细分,找到你的目标消费者,结合分析的效用细分可以产生真正的"利益细分",将具有相近效用值的消费者归为一类,探索出选择背后的利益诉求;
  进行市场预测,利用结合分析的效用值预测消费者将如何在不同产品间进行选择,这种预测模型在应用中被证实具有较高的精确性。
  随着结合分析技术的日趋成熟,其应用也越来越广泛,当前在欧美国家,结合分析技术正被广泛应用于概念测试、新产品研发、价格测试、品牌研究、市场细分研究、消费者消费形态研究等方面。

---确定属性及其水平---
  结合分析首先应对产品或服务的属性进行确定,这些属性必须是显著影响消费者购买的因素。在实践中可通过专家座谈会、深访、消费者座谈会、文献研究等方法确定属性。一般的结合分析的属性数量在6个左右(也有的结合分析模型允许属性数量多于6个甚至达到20-30个)。属性确定后,还应对属性的水平进行确定,属性水平不一定要穷尽某属性的所有水平,而是根据研究的需要来选取。属性及属性水平的个数直接影响组合产品的数目,因此为了减少受访者评价工作量以及确保受访者较高的参与水平建议属性水平不宜太多,一般每个属性选用2-3个水平。

--组合产品的生成---
    将产品的属性和属性水平通盘考虑,并采用正交设计的方法将这些属性和属性水平进行组合,生成一系列组合产品。在实际应用中通常将每一种组合产品描述在一张卡片上。

---数据收集---
   可以通过一系列问题来进行数据收集。不同结合分析模型的问题设计是不一样的,具体来说主要有以下几种:
比较:对同时出现几种组合产品,询问受访者更偏好哪一种产品;
打分:给定分值范围要求受访者对某一产品打分;
排序:对给定一组组合产品进行排序。
随着技术的进步,基于计算机和互联网的结合分析研究成为可能。这使得现场运作变得简单,同时也使研究人员从过去的繁琐计算中解脱出来。精英公司目前正在与国外一家著名研究软件供应商洽谈,准备引进目前最领先的结合分析软件,用以支持基于计算机和互联网的研究。
--数据分析--
     在这一阶段将采用现代数理统计方法如正交设计和回归分析等进行计算和模拟,获得各属性的相对重要程度及各属性水平的效用(utility)。由于计算量很大一般需要专门的统计软件进行支持。
---预测与建议---
    结合分析最吸引人的地方在于它可以对产品/服务的前景进行预测,而且这种预测是基于现实市场模拟的背景下的,因此具有较高的信度。一般来讲在得到产品特征的效用后,我们可以对产品的各种特征组合进行模拟决策。对于较多的受访者,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,为市场细分提供支持。
几种主要结合分析技术
  当前应用较为广泛的结合分析模型主要有Full-profile Conjoint, Adaptive Conjoint Analysis, Choice-based Analysis, Discrete Choice Modeling等。以下主要介绍2种比较流行的方法。
  Adaptive Conjoint Analysis的主要优势在于能够测试较多的属性和水平,受访者不需要同时评价所有的属性。在一个Full-profile Conjoint研究中,一名受访者往往很难有效的评价超过6个属性的研究组合,但是在Adaptive Conjoint Analysis中,属性最多可以达到30个,尽管典型的Adaptive Conjoint Analysis研究只会采纳8-15个属性。Adaptive Conjoint Analysis的局限性是其必须依靠计算机才能完成,因为访问的进程是与受访者的回答相关的。
  Choice-based Analysis模型是结合分析领域中的一个令人兴奋的创新。Choice-based Analysis在竞争的背景下真实的模拟了消费者的购买决策过程,在Choice-based Analysis的问题中将会出现产品的全面轮廓,而且可以使受访者更简单的进行选择和回答。另外,Choice-based Analysis可以通过计算机管理,同时也支持纸笔进行测试。这对于计算机还不普及的中国大陆来说,更具有可操作性。


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