Методы анализа данных маркетинговых исследований

Оптимизация конфигурации продукта; Изучение эластичности спроса по цене; Моделирование рынка в ответ на новые или измененные предложения; Диагностика конкурентных преимущества и недостатков.

Метод анализа	Что позволяет сделать	Для чего применяется	Достоинства	Недостатки
Конджойнт анализ/ Моделирование выбора	Позволяет сравнить атрибуты продукта/услуги для выявления, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения.	Оптимизация конфигурации продукта; Изучение эластичности спроса по цене; Моделирование рынка в ответ на новые или измененные предложения; Диагностика конкурентных преимущества и недостатков.	Наиболее близко повторяет процесс покупки в реальном мире; Гибкость: может работать с возможными сценариями; Отлично подходит для разработки новых продуктов и ценообразования.	В исследование можно включить только ограниченное количество параметров; Может не вполне точно спрогнозировать рыночную долю.
Моделирования структурными уравнениями (SEPATH)	Метод позволяет выявить причинно-следственные связи между Переменными. Метод дает возможность включить в модель латентные переменные (например, такие нематериальные понятия как лояльность, удовлетворенность, которые сложно измерить).	Измерение удовлетворенности и лояльности потребителей; Анализ ключевых факторов.	Возможность моделирования латентных переменных; Возможность использования данных с различными единицами измерения; Представление результатов исследования в виде диаграмм.	Сложные модели; Необходимость больших выборок;
Факторный анализ	Класс методов, используемых, главным образом, для сокращения числа переменных и их обобщения.	Изучение взаимосвязей между значениями переменных; Сокращение числа переменных необходимых для описания данных.	Упрощает большой или сложный набор переменных/атрибутов; Используется для понимания психологии потребителя («как думает покупатель»); Возможность измерения имиджа марки; /продукта/компании.	Субъективная интерпретация результатов; Чаще используются как дополнение к другим методам анализа.
Дискриминантный анализ	Выявляет отличительные особенности различных групп.	Понимание и моделирование различий между группами (например,лояльные покупатели против нелояльных); Прогнозирование покупательского поведения, основываясь на демографических и психологических особенностях.	Вкупе с кластерным анализом служит эффективным средством сегментирования, позволяет более четко понять различия между сегментами; Прогнозирование: мощный инструмент для выявления сегментов в базах данных для организации и стимулирования продаж.	При некорректном выполнении исследования, разработанные модели не будут работать на новых данных.
Кластерный анализ	Используя одну из нескольких техник группирует людей, объекты или переменные в более однородные кластеры.	Сегментация рынка; Понимание поведения покупателей; Определение возможностей нового товара; Выбор тестовых рынков.	Помогает лучше понять рынок; На основе данных кластерного анализа можно выбирать разные стратегии работы с каждым из сегментов.	Субъективная интерпретация результатов; Это математическая техника, которая при разных вводных может давать разные результаты.
Регрессионный анализ	Определение факторов, влияющих на зависимую переменную (например, что в наибольшей степени влияет на капитал бренда).	Прогнозирование продаж, доли рынка, рентабельности; Моделирование покупательского поведения; Оценка эластичности спроса; Выявление важных и неважных факторов, анализ заявленной и реальной важности.	Мощный инструмент прогнозирования; Проверенный и точный метод; Возможность проверки результатов.	Чувствительность к выбросам и данным с высокой корреляцией.
Карта восприятия/ Многомерное шкалирование	Наглядно показывает взаимоотношения между объектами/переменными, помещая их в многомерное пространство («карту»).	Выявление «скрытых взаимосвязей» в данных; Оценка Позиционирования и имиджа; Определение сходства и различия марок, какие характеристики сильнее ассоциируются с той или иной маркой.	Графическое представление данных; Возможность использования различных типов данных; Идеально подходит для исследования имиджа марки.	Ограничено тремя измерениями.