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联合分析法

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联合分析(Conjoint Analysis,也称交互分析)

目录

什么是联合分析?

  市场研究中一个经常遇到的问题是:在研究的产品或服务中,具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等,那么在这些特性之中,每个特性对消费者的重要程度如何?在同样的(机会)成本下,产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意?要解决这类问题,传统的市场研究方法往往只能作定性研究,而难以作出定量的回答。联合分析(Conjoint Analysis,也译为交互分析)就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。

  联合分析法又称多属性组合模型,或状态优先分析,是一种多元的统计分析方法,它产生于1964年。虽然最初不是为市场营销研究而设计的,但这种分析法在提出不久就被引入市场营销领域,被用来分析产品的多个特性如何影响消费者购买决策问题。

  联合分析是用于评估不同属性对消费者的相对重要性,以及不同属性水平给消费者带来的效用的统计分析方法。

  联合分析始于消费者对产品或服务(刺激物)的总体偏好判断(渴望程度评分,购买意向,偏好 排序等),从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价(权衡),可以得到联合分析所需要的信息。

市场调查方法
A
案头调研
案例研究法
B
不重复抽样
C
抽样调查
重置抽样
抽签法
产品留置测试
D
多维尺度法
定量研究方法
定性研究方法
典型调查法
电话调查
多阶段抽样
等距抽样
独立控制配额抽样
等距量表
等比量表
E
二手资料调研
二路焦点小组
F
非概率抽样
分层抽样
分层比例抽样
分层最佳抽样
G
观察法
概率抽样
拐点调研
滚雪球抽样
H
会议调查
J
焦点访谈法
经验判断法
随机抽样
家庭日记法
经销商访谈
K
可行性研究
控制实验法
L
联合分析法
留置调查
垃圾调研法
类别量表
M
面谈访问法
盲测
描述性调研
媒介调查法
P
PPS
判断抽样
配额抽样
平衡量表法
评价量表
配对比较量表
Q
Q分类法
R
任意抽样
S
容量测定法
SEM模型
深层访谈法
双重抽样
实验调查法
实地调研
数值分配量表
随机号码表法
顺序量表
T
投影技法
推销估计法
投射研究
探索性调研
W
文献调查法
问卷调查法
网络调研
文案调查法
无准备访问
网上调查
X
询问法
辛迪加调研
行踪分析
相互控制配额抽样
Y
邮寄调查
因果性调研
Z
主观概率法
整群抽样
重点调查
逐户寻找法
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联合分析的基本原理与步骤

  联合分析是通过假定产品具有某些特征,对现实产品进行模拟,然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价,并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离,从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。

联合分析的基本假定

  联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等,是由一系列的基本特征(如:质量、方便程度、价格)以及产品的专有特征(如电脑的CPU速度、硬盘容量等)所组成的;消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。

联合分析的主要步骤

  联合分析通常由以下几部分组成:

  1.确定产品特征与特征水平: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II 450,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。

联合分析在市场营销中的用途

  在市场营销中,联合分析可用于不同的用途,主要有:

  确定消费者选择过程中不同属性的相对重要性。联合分析可以间接推导出构成产品的所有属性的相对重要性权重的估计值,这些权重表示哪些属性对消费者的选择有重要影响。     根据不同属性水平偏好的相似度进行市场细分。属性的效用函数可作为调查对象聚类的依据, 以便得到偏好相同的细分市场。

  估计具有不同属性水平的品牌的市场份额。联合分析所估算的效用可作为模拟选项的输入,以 便确定不同选项的份额,并由此估算不同品牌的市场份额。

  确定最受欢迎产品的属性构成。可以通过属性水平的调整,改变品牌特征并估计相应的效用。 产生最高效用的品牌特征代表最受欢迎的品牌的构成。

联合分析的应用

  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。

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评论(共7条)

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91.34.113.* 在 2012年9月11日 04:11 发表

好 谢谢了 明白了

回复评论
91.34.113.* 在 2012年9月11日 04:11 发表

很好很好 ,谢谢了

回复评论
128.61.97.* 在 2013年3月26日 09:57 发表

非常好,谢谢!

回复评论
202.197.228.* 在 2017年4月21日 09:21 发表

666

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Tony (Talk | 贡献) 在 2021年4月18日 17:16 发表

非常有价值,非常值得运用在实战中

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59.67.128.* 在 2021年11月25日 10:51 发表

您好,我想咨询一下如果统计结果出来显示自由度不足无法计算标准误是什么情况呢,应该如何解决?非常感谢!

回复评论
Llyn (Talk | 贡献) 在 2021年11月26日 09:29 发表

59.67.128.* 在 2021年11月25日 10:51 发表

您好,我想咨询一下如果统计结果出来显示自由度不足无法计算标准误是什么情况呢,应该如何解决?非常感谢!

选取变量太多了?

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