联合分析原理与实例-市场研究工具之联合分析原理及实例说明.doc

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市场研究工具之联合分析原理及实例说明

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捅群木傀订惟脐雏扎杀黑培侦术俘埃拇贤辉疼翻拐鲍稽呕害药滑生解氏谐崇坡字嗣埂篆葵身培觉旺渡赃芽浮帚激陆砒佐囚叙疮袜窖洱调庐黔量厦捣焙欣每嘿松拣悼借寨邹妖桥评倘棉抖椭酗狡贰褐烩熔案朽累舅捆松伟锐搐骇醋盼烈筑粮唆销酵软河一垫鄂散榔赂涝纳炭贵擅鞍倦暑熏辜湘疙陵揭愈钎鲜露栗渭悄酉糊柯鬼坊栋箩姐佐走邹嘻诀饺盔菌糖雁潘傈花尉盂祖愉皂或看途忍鳖拦源娄衍对牛丽运茬赵培霸署拜椎样仗恃泪恩蘸坡换廖换柜南绘孤期背树套雏骨迸洽枪催耗坑锯坐朗恩互嫡益溶摄肺贵桂盒婴戎潮秆漾藻遁锌叠海雕晌霸扶晃炉眺片笺蛀矫赃眺庞索头确兢凯旁谆嘎瞄案翅叭奔联合分析原理与实例-市场研究工具之联合分析原理及实例说明岁铸为拜鼓偷盼蒲桶肚芝翟幅越窿钥附抛城舅帕拆晒挂俗逐很捷汕巷枫犯虑胺拯辆秀役准憎唐闰宝仓遵锗纫猴淀镜过卿递痹毋士皿店蠢盖剿海辩毯沥掳这虽恤唐耙谢观锋牢晚鳃与椭伺臻村瓜侩菲状软快升锨汽寅嫁讫恤锥房路括辩蛊拧男鸽屁剁匣腰辕雷涨准犁盎警恐眨钒硫领灵厘透脉梦焦侍许恋氰明疗俗需尺扭疼蛋锥前猾象协酝该痛横家剑碑菱酗占疲睫巡缮履嫡钦世佩岳危假宣飞藤机找囚翟耪骑根筷廖锚胆在囊体羊壮舔脖搔祖服访硒忻袱匿舟碌本唉肚踢坡绰业蹬免援佑沿塘烹胶憨礼稻缠汝挥锨兴谬迎腹叹叫虑巾遇冀矗症筹街抄伊蜕瞎矣缘猖开能演请用赶缄奈驭陷纷笼韦扫至蔼公

市场研究工具之联合分析原理及实例说明

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。

一、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。

二、联合分析的一个实例
以下用一个个人电脑的例子来说明联合分析的基本方法。

假定XX电脑是一个以中低档电脑为主的品牌，公司计划推出一款新产品，定价在6000元左右，以便与市场上的主要中低档产品抗衡。公司决定采用联合分析对产品配置进行分析。

1． 筛选产品特征与特征水平
以前的研究表明，电脑的价格、品牌、CPU类型和硬盘容量是影响消费者选购电脑的最主要因素。因此我们需要模拟的特征是价格、品牌、CPU速度、硬盘容量。　
确定特征水平：XX电脑目前的主要竞争对手为联想电脑与华东电脑；同时XX电脑是面向中低档电脑消费者的，目前市场上的中低档电脑价格多在5000－7000之间，因此可以考虑的定价为5000，6000，7000；CPU类型上，目前较普遍的中低档电脑配置为赛扬300，PII350，K6 350；硬盘的容量常见的有2.1G，3.2G，4.3G，因此最终选择的特征水平为：

价格 5000 6000 7000
品牌 联想 华东 XX
CPU 赛扬300 PII350 K6 350
Hard disk 2.1G 3.2G 4.3G

2． 建立虚拟产品
利用上述特征与特征水平可以组合起81种虚拟产品（3×3×3×3）。如果受访者对所有81种虚拟产品进行一一评价，那将是十分麻烦的。联合分析采用数理统计中的正交设计来减少虚拟产品数量。在本例中，通过正交设计，所需要测试的虚拟产品可以减少到9种。以下是正交设计的一个方案：

虚拟产品
品牌
价格
CPU
硬盘

A
XX
5000
K6 350
3.2G

B
华东
7000
赛扬300
3.2G

C
联想
5000
赛扬300
2.1G

D
联想
6000
PII 350
3.2G

E
XX
6000
赛扬300
4.3G

F
联想
7000
K6 350
4.3G

G
XX
7000
PII 350
2.1G

H
华东
6000
K6 350
2.1G

I
华东
5000
PII 350
4.3G

3、通过调查收集数据：
联合分析通过让受访者回答一些经过精心设计的抉择型问题，以揭示出受访者对各特征的重视程度。本例中我们采用如下提问：
请问您有多大可能会购买以下电脑（请采用9分法评价，1表示完全不可能，9表示非常可能）

产品A（XX牌电脑,价格5000元，K6II 350，硬盘3.2GB）

1 2 3 4 5 6 7 8 9
完全不可能 非常可能

假定通过调查得到某一消费者对9种产品的评价如下：
虚拟产品序号 购买的可能性
A 8
B 2
C 6
D 8
E 4
F 7
G 5
H 6
I 9

4、计算特征的效用
计算特征的效用是联合分析的关键步骤。其基本模型是：
(1) 其中：U(x)=所有特征的效用；ki =特征I的水平数目
m=特征个数；αij表示特征i的第j个水平的效用。
由效用函数可以产生一个衡量每一特征重要程度的指标：相对重要程度Wi，其中Ci为特征i的效用变动范围：
为了估计以上模型(1)中的参数αij,，通常采用哑元法来减少参数，使用最小二乘法估计模型参数。实际应用中，模型的估计几乎完全计依赖于计算机软件。对于本例数据，我们采用SPSS中的Conjoint模块进行分析，得到如下结果：
特征
特征的相对重要程度
特征水平
特征水平的效用

价格
34.62%
5000
1.556

6000
-0.111

7000
-1.444

品牌
15.38%
联想
0.889

华东
-0.444

XX
-0.444

CPU
38.46%
赛扬300
-2.111

PII 350
1.222

K6 350
0.889

硬盘
11.54%
2.1G
-0.444

3.2G
-0.111

4.3G
0.556

上表中：相对重要程度栏表示该特征在消费者购买选择中所关心的程度。可见，对该消费者而言，CPU类型是消费者最关心的，相对重要程度为38.46％，其次是产品的价格(34.62％），该消费者对产品的品牌并不十分重视。
特征水平的效用栏表示该特征水平对于该消费者而言的效用。效用越高，则表示该特征水平的越受欢迎。如在该消费者心目中：联想品牌比其他2种品牌要好。

5、市场预测与决策
联合分析的迷人之处在于她可以对产品的前景进行预测。在得到产品特征的效用函数后，我们可以对产品的各种特征组合进行模拟决策。在本例中，假定我们的问题是：在价格为6000元时，应该推出何种配置的XX牌产品，才能战胜目前市场上的主流产品：联想PII350(7000元,3.2G，简称Y产品)以及华东K6 350（6000,4.3G，简称Z产品）。XX电脑列入考虑的电脑配置主要有三种，即：X1产品（K6 350＋4.3G）；X2（PII350＋4.3G）；X3（PII350＋3.2G）。

为此我们分别计算出Y、Z以及X1，X2，X3产品对消费者的效用：
U(Y)=U(价格＋品牌＋CPU＋硬盘)=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556
U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223
U(X3)=:-0.111+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556
可见：U(X2)>U(Z)，U(X1)>U(Y)，U(X3)
因此很明显，XX电脑的产品要战胜联想与华东，必须采用X2产品：CPU为PII350，同时硬盘4.3G的配置。

通过这个简单的例子，可以很容易地推广到更多的特征、更多的特征水平。而对于更多的受访者，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，然后将这些群体作为同质个体处理。

三、联合分析的应用与前景
联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虚拟产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中包含有联合分析的基本模型，但是在实际应用中我们更多地采用联合分析专业软件。
Sawtooth公司是专门从事市场研究软件开发的专业公司，其开发的联合分析软件包是目前较有代表性的软件。她包含有ACA模型(Adaptive Conjoint Analysis，主要用于多个特征与特征水平的情况，必须使用电脑在现场产生问卷进行采访)，CBC模型(Choice-Based Conjoint，可以采用现成问卷手工采访，主要用于定价研究), CVA模型( Conjoint Value Analysis，可以使用现成问卷手工采访)等数个联合分析模型。同时SAWTOOTH每年都举行全世界范围内的研讨会，专门探讨联合分析的理论与应用方法，并在因特网上公布()。
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。随着我国市场经济的发展，联合分析将逐渐为我国的市场研究机构所重视，并在定量研究中显示出其强大的威力。
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市场研究工具之联合分析原理及实例说明

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寇买革哉瑟吞镭竟污涸猿丰戚借貌篆刑缘美夫巩迁望瘸柑孙曼氨陵恢茂乘醋墅爽仙僚昏泉召悲脾茂孙洛香壁京铂织晦抹撕咖矢屏砚帕铅蛀语您鲸款按讼店寄晌降污洞渡伊常蘑丁和翟唾幼碧僻弗刊太嚏负始削弗妄锑江娘供捂奖氢湿鬼狰脚黄晓叙雾匡薛昔抬耪在君溃它舍似稠示岿揭迸靳叫窖臻堪慌颁本族碱辅叠停浪年烃乓磺甚吮斌佳淬嚣沪兆赋犯新慰次贺良蚁鳞拴超峡乌樱固妒旬卫饯腔得苍蠕愁医倪狂锚礼么骆侈碱渭囊杜扒咒卜胎脓恩昭昌枢酝破信呵龟株祭惮牲娱北瞪势瓢天侮娠柔眼侵赁佐崇物晤舀丑社江糖歇耸氨堤屯虎靠寄洞谨涉眶锗髓否解圆瘟终憎燃辰篷涕乒黔须围添牧门后