Consumentenvoorkeur: discrete keuze vs. Beslissing Tree

Het bepalen van de configuratie van een nieuw product of een dienst is een belangrijke verantwoordelijkheid van marktonderzoekers met enorme potentiële effecten op de return on investment (ROI). Gezien het belang van deze beslissingen is het niet verwonderlijk dat een getal een nutscore vormt.

• Conjoint Analysis - Deze modellen laten consumenten een reeks echte of hypothetische producten of diensten beoordelen die worden gedefinieerd door de attributen die ze bevatten. De reacties van onderzoeksdeelnemers worden gebruikt om een ​​relatieve waarde van elke functie te identificeren.

• Aangepast Conjoint - Dit model van conjoint analyse vergemakkelijkt de analyse van een zeer groot aantal product- of dienstattributen, of niveaus van attributen.
• Beslissingsboom - Deze modellen worden gebruikt in marktonderzoek om het besluitvormingsproces te vertegenwoordigen, dat kan resulteren in uitkomsten die een toeval zijn, de beschikbaarheid van de hulpbronnen of het nut.

De kloof tussen Insight and Optimization optimaliseren: Purchase Decision Hiërarchie

Het onderzoek dat een productlancering doorloopt, moet op vele niveaus van informatie draaien. Het overwegen van manieren om een ​​dienst of productlijn te optimaliseren zal de vroegste fasen van de aanloop tot een productlancering overheersen, maar het onderzoek naar de besluitvormingsprocessen die de consument bij de aankooppunt in het spel stelt, kan helpen om die vroegtijdig te vormen. overwegingen. Een hiërarchie van soorten heeft betrekking op consumenten in hun aankoopbeslissingen. Deze hiërarchie komt het meest gemakkelijk in de gaten wanneer een verscheidenheid aan gegevens- en informatiebronnen worden gebruikt, waaronder - meestal - marketingonderzoek en verkoopgegevens.

Hoewel de verkoopgegevens nuttig kunnen zijn met betrekking tot inzichten in verzwakkende prestaties of dalend marktaandeel, heeft het niet veel voorspellende capaciteit. Meer intieme klantenkennis kan inzicht geven in wat er waarschijnlijk met marktaandeel zal gebeuren wanneer een product tijdelijk buiten de voorraad is of verwijderd is van een productlijn.

Marktonderzoek kan deze soorten inzichten verschaffen, evenals een begrip van het nieuwe product voorkeurs aandeel of over het omschakelen van gedrag van bestaande producten naar een nieuw gelanceerd product.

Optimalisatie van producten of diensten kan kostbaar zijn en is altijd een high-risk optie die de hoogste niveaus van precisie vereist en de capaciteit voor breed en diep scenario simulatie. Beide discrete keuzemogelijkheden (DCA) of keuze-based conjoint (CBC) processen kunnen voldoen aan deze eisen op het gebied van marktonderzoek.

Beslissingsbomen: een budgetbewuste optie

Beslissingsboommodellen kunnen worden gebruikt om een ​​dieper inzicht te krijgen in het hiërarchische aankoopgedrag van de consument. Leren wat voor product of dienst een andere troef onderscheidt en hoe deze dynamiek bijvoorbeeld betrekking hebben op de plankorganisatie in bakstenen en mortelomgevingen, legt een fijn punt op consumenteninzicht.Beslissingsboommodellen kunnen worden gemanipuleerd om zich te concentreren op beide merkperspectieven of productperspectieven. Beslissingsboommodellen maken vaak gebruik van visuele representatie van de producten die worden overwogen om het onderzoeksproces te vergemakkelijken.

De bouw van een beslissingsboom is centraal in het vermogen om hiërarchische reacties van consumenten op te vangen en vast te leggen in het kader van een intuïtieve enquête-ervaring.

Vanwege de cruciale aard van beslissingsboommarktonderzoek naar belangrijke marketingrichtlijnen moeten beslissingsboommethoden structurele integriteit hebben en de respondentlast zelfverzekerd verminderen. De extra mijl in het ontwerp van beslissingsboom marktonderzoek zal helpen om de valkuilen te voorkomen die onderzoeken kunnen ondervinden.

Het effect van speedster respondenten op de eindresultaten van de onderzoeksresultaten kan een substantiële negatieve impact hebben op de bijbehorende bedrijfsbeslissingen. Het is belangrijk om een ​​data kwaliteit reiniging te verwerken dat speedster respondenten identificeert en hun gegevens uit de dataset verwijdert. Om deze redenen kunnen marktonderzoekers een verificatieproces gebruiken dat in het onderzoek van het onderzoek is ingebouwd of een opvolgmogelijkheid bij elke respondent inhoudt. Deze vragenrequenties kunnen zo nodig worden herzien en aangepast.