Konsumentenpräferenz: Diskrete Auswahl Vs. Entscheidungsbaum

Die Bestimmung der Konfiguration eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung ist eine Hauptaufgabe von Marktforschern mit enormen potenziellen Auswirkungen auf den Return-on-Investment (ROI). Angesichts der Wichtigkeit dieser Entscheidungen ist es nicht überraschend, dass eine Zahl einen Nutzen-Score bildet.

• Conjoint-Analyse - Mit diesen Modellen können Verbraucher eine Reihe von realen oder hypothetischen Produkten oder Dienstleistungen bewerten, die durch die Attribute definiert werden, die sie aufweisen. Die Antworten der Forschungsteilnehmer werden verwendet, um einen relativen Wert jedes Merkmals zu identifizieren.

• Adapted Conjoint - Dieses Modell der Conjoint-Analyse erleichtert die Analyse einer sehr großen Anzahl von Produkt- oder Serviceattributen oder Attributen.
• Entscheidungsbaum - Diese Modelle werden in der Marktforschung verwendet, um den Prozess der Entscheidungsfindung darzustellen, der Ergebnisse einschließen kann, die ein Ergebnis von Zufall, Ressourcenverfügbarkeit oder Nützlichkeit waren.

Überbrücken Sie die Lücke zwischen Einblick und Optimierung: Kaufentscheidungshierarchie

Die Forschung, die mit der Produkteinführung beginnt, muss sich mit vielen Informationsebenen verbinden. Überlegungen zur Optimierung eines Service oder einer Produktlinie werden in den ersten Phasen der Produktvorstellung dominieren. Die Untersuchung der Entscheidungsprozesse, die Verbraucher am Point-of-Purchase ins Spiel bringen, kann jedoch helfen, diese frühzeitig zu gestalten. Überlegungen. Eine Hierarchie der Art bindet Verbraucher in ihre Kaufentscheidungen ein. Diese Hierarchie tritt am leichtesten in den Mittelpunkt, wenn eine Vielzahl von Daten- und Informationsquellen genutzt wird, einschließlich - am wichtigsten - Marktforschungs- und Verkaufsdaten.

Während Verkaufsdaten hilfreich sein können, um Einblicke in die Abschwächung der Leistung oder sinkende Marktanteile zu erhalten, haben sie nicht viel prädiktive Kapazität. Vertieftere Kundenkenntnisse können Erkenntnisse darüber liefern, was wahrscheinlich mit Marktanteilen geschieht, wenn ein Produkt vorübergehend nicht vorrätig ist oder aus einer Produktlinie entfernt wird.

Marktforschung kann solche Einsichten liefern, ebenso wie ein Verständnis über den Anteil neuer Produktvorlieben oder über das Wechselverhalten von bestehenden Produkten zu einem neu eingeführten Produkt.

Produkt- oder Serviceoptimierung kann ein kostspieliges Unterfangen sein und ist ausnahmslos eine risikoreiche Option, die höchste Präzision und die Fähigkeit zur umfassenden und tiefen Szenariosimulation erfordert. Sowohl diskrete Auswahlanalyse (DCA) als auch Choice-basierte Conjoint (CBC) -Prozesse können diese Marktforschungsanforderungen erfüllen.

Entscheidungsbäume: Eine budgetbewusste Option

Entscheidungsbaummodelle können verwendet werden, um ein tieferes Verständnis des hierarchischen Kaufverhaltens der Konsumenten zu entwickeln. Zu lernen, welche Produkt- oder Serviceattribute sich gegenseitig übertrumpfen und wie sich diese Dynamiken zum Beispiel auf die Regalorganisation in Backstein- und Mörtelumgebungen beziehen, legt großen Wert auf die Einsicht der Konsumenten.Entscheidungsbaummodelle können so manipuliert werden, dass sie sich entweder auf Markenperspektiven oder Produktperspektiven konzentrieren. Entscheidungsbaummodelle nutzen häufig die visuelle Darstellung der betrachteten Produkte, um den Forschungsprozess zu erleichtern.

Die Konstruktion eines Entscheidungsbaums ist von zentraler Bedeutung für seine Fähigkeit, hierarchische Antworten von Verbrauchern im Kontext einer intuitiven Umfrageerfahrung zu erfassen und zu erfassen.

Wegen der zentralen Natur der Entscheidungsbaum-Marktforschung zu wichtigen Marketing-Richtungs-Einstellungen müssen Entscheidungsbaum-Methoden eine strukturelle Integrität aufweisen und die Beantwortungslast zuversichtlich reduzieren. Die Extra-Meile im Design der Entscheidungsbaum-Marktforschung wird dazu beitragen, die Fallstricke zu vermeiden, denen Umfragen in der Forschung begegnen können.

Die Auswirkung von speedster Befragten auf die Endresultate der Forschungsergebnisse kann substanziell negative Auswirkungen auf die damit verbundenen Geschäftsentscheidungen haben. Es ist wichtig, einen Prozess zur Datenqualität Reinigung zu haben, der speedster Befragte identifiziert und ihre Daten aus dem Datensatz entfernt. Aus diesen Gründen können Marktforscher einen Verifizierungsprozess anwenden, der in die Erhebungen der Umfrage integriert ist oder eine Follow-up-Möglichkeit mit jedem Befragten beinhaltet. Diese Umfrageergebnisse können nach Bedarf überprüft und angepasst werden.