Conjoint-анализ
Конструирование продукта с оптимальным набором характеристик
- Аналитика бизнеса
- Методы анализа данных Data Mining
- Conjoint-анализ
Оглавление
Для чего нужен Сonjoint анализ?
- Определение и выбор наиболее важных характеристик продукта, конструирование «оптимального» продукта.
- Прогнозирование спроса на продукт с определенными характеристиками и ценой в конкурентном окружении
- Анализ ценовой эластичности спроса
- Построение симуляторов рынка
Сonjoint анализ-как это работает?
В conjoint-анализе (сокращение от слов consider jointly) продукт условно раскладывается на набор атрибутов (т.е. характеристик продукта, например, размер упаковки, цвет, масса, цена), а каждый атрибут имеет несколько уровней (так, атрибут «цвет» может иметь уровни «черный», «белый», «красный», и т.д.). Далее на основе заданного плана эксперимента из разных уровней атрибутов формируется набор карточек, представляющих собой различные продукты.
Респонденту предоставляется набор продуктов с разными характеристиками и предлагается оценить, насколько вероятно, что он воспользуется каждым из представленных предложений. Максимальное число продуктов с разными сочетаниями уровней атрибутов равно произведению числа уровней каждого атрибута. При большом количестве уровней и атрибутов всевозможных комбинаций получается слишком много, поэтому используются различные экспериментальные планы, позволяющие оптимизировать количество показываемых респонденту продуктовых карточек.
Что получаем в итоге?
С помощью регрессионного анализа рассчитываются полезности уровней атрибута, показывающие, насколько наличие того или иного уровня влияет на общую оценку продукта. Сумма полезностей всех уровней всех атрибутов дает общую полезность от продукта. Идеальным будет считаться тот продукт, который имеет максимальную полезность для респондентов. Однако идеальный в представлении потребителей продукт может быть нереальным или стоить слишком дорого, поэтому необходимо рассчитать полезность «оптимального» продукта, который будет обладать высокой полезностью, но при этом быть не слишком дорогим и конкурентоспособным.
Обычно по результатам Conjoint-анализа мы готовим симулятор рынка, который даёт возможность предсказать уровень спроса на продукт с теми или иными характеристиками. При этом, симулятор даёт возможность работать не только с теми уровнями атрибутов, которые были включены в исследование, но и с промежуточными уровнями (например, если атрибут «цена» был включен в план с шагом 100 рублей, то симулятор даст возможность рассчитать полезность не только для значений 100, 200, 300, 400 рублей, но и 135, 271, 396 и т.д.).
Каковы преимущества метода Сonjoint анализа?
Респондентам часто затруднительно напрямую оценить важность тех или иных характеристик продукта. Кроме того, при ответе на прямые вопросы (вроде «Оцените по шкале от 1 до 5, насколько для Вас важна ставка по кредиту при выборе кредита») респонденты могут переоценивать или недооценивать те или иные факторы.
В отличие от прямых вопросов о важности факторов, Conjoint-анализ – это метод, имитирующий реальную ситуацию выбора, а потому он даёт максимально правдоподобные результаты.
Также Conjoint – это единственный метод определения оптимальной цены продукта, который использует цену как одну из характеристик продукта и рассматривает соотношение цены и других характеристик продукта, причем в конкурентном окружении.
16 лучших графиков продаж и диаграмм для развития вашего бизнеса
Миллиардер Тилман Фертитта входит в комнату. Вы не можете поверить, что этот тяжеловес, генеральный директор и …
Почитать еще
Введение в анализ временных рядов
Хотя для анализа данных используются все многочисленные передовые инструменты и методы, такие как наука о
История развития моделей данных
Итак, прыгайте на борт и наслаждайтесь путешествиями во времени наших попыток справиться с временностью в
Машинное обучение
Глубокое обучение – это продвинутая форма машинного обучения. Глубокое обучение относится к способности компьютерных систем, известных
Правила эффективного прогнозирования
Интуиция очень важна. С ее помощью было создано большое количество хороших прогнозов. Но нужно всегда
Выборка. Типы выборок
Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков
Обзор самых популярных алгоритмов машинного обучения
Существует такое понятие, как «No Free Lunch» теорема. Её суть заключается в том, что нет
Обзор основных видов сегментации
Загрузить программу ВІ Демонстрации решений Аналитика бизнеса Оглавление Сегментация бренда Сегментация помогает принимать более эффективные
Алгоритмы машинного обучения
В одной из статей мы познакомились с основами машинного обученияи, хотя кратко, но очень лаконично, мы
Полное руководство по анализу текста
Напоминание – это количество правильных результатов, разделенное на количество результатов, которые должны были быть возвращены. Загрузить