结合分析在产品概念测试中的应用.doc
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4、的那些属性?他们更喜爱产品各属性的那种表现水平?通过对目标消费者进行产品概念测试,决策者将能对各个产品概念方案的优劣进行评价,并根据消费者对产品或服务各种属性及其各属性水平的偏好对产品概念方案进行优化,从而降低新产品开发失败的风险。 结合分析(conjoint analysis)是一种有效的市场研究技术,近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中,尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面,结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视,本文试图通过对一个新产品开发案例的分析,来阐述结合分析在产品概念测试中的应用。 一、结合分析的基本概念
5、结合分析适用于测量消费者的心理判断,如理解(perceptions)和偏好(preferences),在结合分析中,产品/服务被描述为“轮廓”(profiles),每一个轮廓是由能描述产品/服务重要特征的属性(attributes)以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的,结合分析的一个重要的基本假定是:消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和做偏好判断;在消费者对轮廓的评价结果的基础上,经过分解的方法去估计其偏好结构,从而推算出消费者对该轮廓的多个属性及各属性水平的偏好得分(preference scores),在结合分析中用分值或效用来描述。 结合分析应用于产品概念测试,能够定量测
6、量消费者对产品/服务的某个属性和某个属性水平的偏好或效用,可以用来寻找消费可接受的某种产品/服务的最佳属性及属性水平组合,这种组合最初可能并没有被消费绪所评价。为了达到这样的目的,首先要估计不同属性水平的效用或分值,进一步计算出属性的相对重要性(attributes relative importance)和轮廓效用(profile utility),以便定量化地测量消费者的偏好。 二、结合分析的主要步骤 1.确定产品或服务的属性与属性水平 结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别,所确定产品或服务的属性和属性水平必须是显著影响消费者购买的因素。一个典型的结合分析包含67个显著因素。
7、确定了产品属性之后,还应该确定这些属性恰当的水平,例如容量是MP3产品的一个属性,目前市场上的MP3的容量类型主要有:64M、128M和256M等,这些是容量属性的主要属性水平。属性与属性水平的个数将决定分析过程中要进行估计的参数的个数 2.产品模拟 结合分析将产品的所有属性与属性水平通盘考虑,并采用正交设计的方法将这些属性与属性水平进行组合,生成一系列模拟产品。在实际应用中,通常每一种模拟产品被分别描述在一卡片上。结合分析的产品模拟主要有两大类方法:配对法(pair wise)和全轮廓法(full-profile)。 配对法也叫两项法(或双因子评价法,two-factors evaluati
8、ons),被调查者每次评价两个属性,直至所有的属性对都被评价完毕为止。以MP3产品为例,容量和价格属性各有三个属性水平,则要评价的所有组合为339个,消费者就要按他们自己的喜好程度在每种组合中对相应的模拟出来的组合从1(表示最不喜欢)至9(或7,表示最喜欢)打分与排序,直到全部填写完毕。 全轮廓法也叫多项法(或多因子评价法,multiple-factor evaluations)。由全部属性的某个水平构成的一个组合叫做一个轮廓(profile)。每个轮廓分别用一张卡片表示,如下列MP3的一个组合产品:容量:128M;音质:好;价格:1000元;外形:时尚。 其实,并不需要对所有组合产品进行评价
9、,且在属性水平较多时实施难度也较大。在配对法中,通常用循环设计来减少组合数。在全轮廓法中,则采用正交设计等方法,以减少组合数,又能反映主效应。 3.数据收集: 请受访者对模拟产品进行评价,通过打分、排序等方法调查受访者对模拟产品的喜好、购买的可能性等。 排序法是要对产品模拟组合中的所有属性水平作相对的评价,要求对每个组合给一个不同的等级。对于配对法,由消费者对每两属性组合的所有产品模拟按自己的意愿进行评价,对全轮廓法需要对所有产品模拟组合排序。从排序中可准确地反应出市场中消费者的行为。 对于打分形式,是要对每一个产品模拟独立地评分,判断可独立进行。采用此方法的人认为此方法对消费者来说比排序更为
10、便利,分析时也容易得多。总的说来,排序和打分形式均可,但近年来人们对打分形式应用得更为评分法变得更为普遍。 4.计算属性的效用: 从收集的信息中分离出消费者对每一属性以及属性水平的偏好值,这些偏好值也就是该属性的“效用”。计算属性的模型和方法有多种,一般地,人们主要用一般最小二乘法回归(OLS)模型、多元方差分析(MONANOVA)模型、LOGIT回归模型等方法。有研究表明OLS回归估计效用值同其它模型的估计一样有效,也是最容易理解的方法。因此用OLS回归的结合分析研究更多,也更普遍。例如:SPSS的Categories模块结合分析就是用OLS回归估计的,而且它能处理排序和评分两种数据。 5.
11、结果解释与应用 结合分析的结果可以在消费者个体层次上进行解释,也就是对每一个消费者的偏好计算不同属性水平的效用值和属性的相对重要性,并且分析个体对产品/服务的不同组合的偏好反应;也可以对结合分析在消费者群体层次上进行解释,首先按照某种属性将消费者进行分类,例如认为价格属性最重要的或者效用值相似的消费者归成一类(集合),然后再分析整个群体或不同类之间的偏好反应,研究人员应根据不同的研究目的来确定进行分析的层次。 三、结合分析的软件化过程 结合分析采用了一系列的现代数理统计方法,如正交设计、回归分析等,这些方法的计算量巨大,只有通过电脑才能实现。因此实际的市场研究中,必须有专门的软件来实现从模拟产
12、品设计到估计效用模型、预测等一系列过程。一些常用的统计软件如SPSS、SAS和BMDP中包含有结合分析的基本模型,此外还有一些结合分析用的专门程序。MONANOVA(Monotone Analysis of Variance)用于分析排序法得到的全轮廓数据。TRADEOFF用于分析配对法,要求数据也是排序法得到的。此外常用的还有LINMAP,ACA(Adaptive Conjoint Analysis),CONJOINT DESIGNER,CONJOINT ANALYZER,CONJOINT LINMAP,SIMGRAF和BRIDERPOSSE(Product Optimization and
13、 Selected Segmentation Evaluation)是采用混合型结合分析和实验设计法来优化产品的一般系统。下面详细对目前国内较为流行的用于结合分析的软件SPSS做简要介绍。 SPSS(Statistical Package for Social Science)软件包有一个分类数据处理分析的模块,叫Categories,其中第一部分就是结合分析。它由三个单独的过程组成:ORTHOPLAN,PLANCARDS和CONJOINT。采用的是全轮廓法,即消费者要对由所有属性的某个水平定义的各种产品轮廓作评价(排序或评分)。这种方法的主要优点是比较实际,缺点是要评价的方案数目可能太多。在
14、Categories中,采用了部分因子设计(fractional factorial design),即只取可供选择的方案中的一部分来进行评价。正交表法是其中的一种部分因子设计。 ORTHOPLAN过程生成一个部分因子计划,用于估计主效应,交互作用在此是忽略不考虑的。PLANCARD过程帮助用户生成实施用的“卡片”,以供消费者对各个“卡片”(即各个轮廓)作排序时用。CONJOINT过程采用一般最小二乘(OLS)估计法作结合分析,其研制者认为OLS法在进行结合分析时和其它方法同样有效,而且OLS法还比较简单、易于解释。它允许使用三种方法来收集数据:评分、排序或分类。此外,还允许有四种类型的因子:
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