Conjoint elemzés – bevezetés és áttekintés

Conjoint áttekintés


A Conjoint elemzés célja az alacsony ár-alacsony minőség és a magas ár-magas minőség közötti optimális pozícionálás megtalálása az ár és a jellemzők tekintetében azáltal, hogy számszerűsíti a vásárlók által a döntéshozatal során tett kompromisszumokat.

Minden vásárló, aki termékek és szolgáltatások között választ, kompromisszumokkal szembesül (lásd a conjoint bemutatásunkat). Vajon a magas minőség fontosabb-e például az alacsony árnál és a gyors szállításnál?

A vállalkozások számára annak pontos megértése, hogy az ügyfelek hogyan értékelik egy termék vagy szolgáltatás különböző elemeit, azt jelenti, hogy a termékfejlesztést úgy lehet optimalizálni, hogy a jellemzők vagy a minőség legjobb egyensúlyát biztosítsa a vásárló által fizetni kívánt árért. A piac egészét tekintve ez felhasználható a különböző szegmensek vagy piaci igények számára a legjobb termékválaszték meghatározására, a jellemzők, az érték és az ár kiegyensúlyozására a termékkészleten belül a vevői érték és a piaci hozam maximalizálása érdekében.

A vevői érték becslésének bevált és hatékony eszköze

Az 1970-es években történt feltalálása óta folyamatos fejlesztésekkel és javításokkal a conjoint analízis a terméktervezés és az árképzés kutatásának alapvető eszközévé vált. Azáltal, hogy pontosan megértjük, hogyan döntenek az emberek, és mit értékelnek az Ön termékeiben és szolgáltatásaiban, ki lehet dolgozni a funkciók és szolgáltatások “sweetspot”-ját vagy optimális szintjét, amely egyensúlyt teremt az ügyfél számára az érték és a vállalat számára a költségek között, és meg lehet jósolni a potenciális keresletet vagy piaci részesedést egy versenypiaci helyzetben.

Ez azonban egy kifinomult technika, és szakértelem szükséges ahhoz, hogy a tervezés és a kimenetek elérjék az üzleti célokat.

Conjoint alapelvek – attribútumok és szintek

A conjoint elemzés alapelvei a termék vagy szolgáltatás alkotóelemeire (az úgynevezett attribútumokra és szintekre – lásd a conjoint elemzés megtervezéséről szóló részt) való lebontásával kezdődnek, majd e részek kombinációinak tesztelésével, hogy kiderüljön, mit kedvelnek a vásárlók. A vizsgálat megfelelő megtervezésével, gondosan kiválasztott statisztikai tervek (más néven kísérleti tervek) segítségével statisztikai elemzéssel ki lehet számítani a termék vagy szolgáltatás minden egyes részének értékét vagy hasznossági pontszámát a vásárló döntéséhez való hozzájárulása szempontjából.

Egy számítógépet például olyan jellemzőkkel lehet leírni, mint a processzor típusa, a merevlemez mérete és a memória mennyisége. Ezen attribútumok mindegyike szintekre van bontva – például a memória méretére vonatkozó attribútum szintjei lehetnek 1 GB, 2 GB, 3 GB és 4 GB.

A attribútumoktól és szintektől a termékprofilokig és a választási feladatokig

Ezek az attribútumok és szintek felhasználhatók különböző termékek meghatározására azáltal, hogy különböző szinteket választunk a különböző termékekhez, így a conjoint-elemzés első lépése a termékprofilok (az attribútumok és szintek lehetséges kombinációi) létrehozása, amelyekből az ügyfeleket vagy a válaszadókat választásra kérik – ezeket választási halmazoknak vagy választási feladatoknak nevezik.

Nyilvánvaló, hogy a lehetséges profilok száma gyorsan növekszik minden új attribútum hozzáadásával, mivel a lehetséges kombinációk száma növekszik, ezért léteznek statisztikai technikák és tervezési módszerek mind a tesztelendő profilok számának, mind a preferenciák tesztelésének egyszerűsítésére, hogy a lehető legtöbb választási információt lehessen gyűjteni a legkisebb választási feladathalmazból.

A conjoint-elemzés megfelelő típusának vagy ízének kiválasztása

A “választási feladatok” létrehozásának pontos megközelítése attól függ, hogy a conjoint-elemzés melyik típusa vagy íze a legmegfelelőbb. A legelterjedtebb megközelítés a választásalapú conjoint (CBC), de léteznek más változatok is. A diákoknak gyakran tanítják a teljes profilú conjointot minősítések vagy kártyák segítségével, a több attribútumra adaptív terveket használnak, mint például az adaptív conjoint-elemzés (ACA), a menüalapú conjoint vagy az adaptív választásalapú conjoint (ACBC). A közgazdászok esetleg a Stated Preference vagy a Discrete Choice Methods-t vizsgálják.

A conjoint analízis nem biztos, hogy a megfelelő megoldás. Más megközelítések, mint például a MaxDiff, a Simalto vagy a szükségletek hierarchiája vizsgálatok, mindegyike más-más módon kezeli az egyensúlyt a bevonható attribútumok száma és a jó minőségű adatok megszerzése érdekében bemutatandó választások relatív összetettsége között.

Statisztikai tervezés és elemzés

A conjoint analízis vizsgálat megfelelő statisztikai tervezésre támaszkodik annak érdekében, hogy a hasznossági modelleket meg lehessen becsülni. Miután az összes választási feladatot elvégezték, az elemzés magában foglalja annak modellezését, hogy mi vezette az ügyfelek választását vagy preferenciáit a felkínált termékprofilokból.

A statisztikai kimenet ezután számszerűsíti mindazt, ami a preferenciát a megjelenített attribútumokból és szintekből – az úgynevezett hasznosságokat vagy részértékeket és fontossági pontszámokat. Ezek a hasznossági értékek az egyes szintek, az egyes attribútumok értékének mérését adják meg, annak a választáshoz való hozzájárulása szempontjából, és így megmutatják az egyik szint relatív értékét a másikhoz képest.

Piaci modellek – piaci potenciál előrejelzése

A statisztikai kimenet részletes számszerűsített képet ad arról, hogy a vásárlók hogyan hoznak döntéseket, és egy olyan adatkészletet, amely felhasználható olyan piaci modellek készítéséhez, amelyek képesek a preferenciák előrejelzésére vagy a piaci részesedés becslésére új piaci körülmények között, a termék vagy szolgáltatás változásainak a piacra gyakorolt hatásának előrejelzése érdekében. A vállalkozások számára ez lehetővé teszi, hogy lássák, hol és hogyan érhetik el a legnagyobb javulást versenytársaikkal szemben, hol tudnak hozzáadott értéket teremteni az ügyfelek számára, hogyan befolyásolja az ár a döntéseket, és így előre jelezzék a keresletet és a bevételt. Nem meglepő, hogy a conjoint analízis kulcsfontosságú eszközzé vált a piaci stratégiák kialakításában és fejlesztésében.

Azáltal, hogy ezeket a piaci modelleket a belső projektköltségekkel kombinálják, a vállalatok még a piacra lépés előtt értékelhetik a döntéseket a beruházások megtérülése (ROI) szempontjából. Például annak meghatározása, hogy milyen erőforrásokat és milyen területeken érdemes új termékfejlesztésre fordítani. A választáson alapuló conjoint vagy diszkrét választási modellezés számos árképzési kutatás és erőteljes igényalapú szegmentáció alapját is képezi.”

“Olyan ügynökséget kerestünk, amely képes megérteni megoldásainkat és összetett ügyfélkörünket, hogy ezt a megértést átfogó ügyfélfelméréssé alakítsa át.”
Adobney.com gyorsan mély betekintést nyert vállalkozásunk sajátosságaiba, és kiváló, korszerű conjoint felmérést tervezett. Olyan professzionális és egyéni szolgáltatást nyújtottak, amilyet korábban még nem tapasztaltunk. Nagyszerű volt a dobney.com-mal dolgozni, és a felmérésből származó eredmények felbecsülhetetlen értékűek számunkra.”

Marketing Manager, Leica Microsystems

A conjoint alternatívái – a MaxDiff-től a konfigurátorokig és az e-kereskedelmi makettekig

A conjoint elemzés viszonylag összetett, mivel meg kell érteni, hogyan kell használni és létrehozni az attribútumokat és szinteket, milyen ízt kell használni, hogyan kell elkészíteni a termékprofilokat, milyen választási feladatot kell kínálni, majd hogyan kell elemezni az adatokat és felépíteni a piaci modellt. Lehetséges a készen kapható szoftverek használata, amelyek útmutatást és segítséget nyújtanak, de könnyen hibázhatnak vagy rossz terveket hozhatnak létre. A conjoint-elemzés pedig nem mindig megfelelő, különösen, ha sok szint van, vagy ha a döntéshozatalnak mélyebb, érzelmesebb mozgatórugója van. Tehát a terméktől vagy szolgáltatástól függően előfordulhat, hogy a készen kapható megközelítések nem mindig megfelelőek, és más módszerekre van szükség. Szerencsére számos kapcsolódó megközelítés létezik, amelyeket a conjoint-elemzés alternatívájaként használnak, mint például a MaxDiff, a konfigurátorok vagy a Simalto (más néven trade-off grids). A MaxDiff inkább az elemek listájából származó értékek mérésével foglalkozik, mint teljes termékek generálásával, de számos olyan funkciót és analitikát használ, mint a conjoint. A Simalto a conjoint-elemzéshez hasonlóan a termékeket attribútumokra és szintekre bontja, de aztán a válaszadóknak opciók rácsaként mutatja be őket.

A conjoint-elemzéssel együtt vagy annak alternatívájaként számos más kutatási technikát is lehet használni, beleértve a menüépítést (konfigurált termék létrehozása a kiválasztott lehetőségekből), valamint a keresési és szűrési tanulmányokat e-kereskedelmi stílusú makettek formájában, ahol a válaszadók a leginkább preferált termékeikre vadásznak.

Demonstrációk és további olvasnivalók

A matematikai működés megtekintéséhez van egy teljesen kidolgozott egyszerű conjoint-elemzési munkapélda Excelben, amely bemutatja, hogyan működik a conjoint-elemzés a részértékek vagy hasznosságok becslésére a tervezéstől az elemzésig.

  • Nézze meg interaktív azonnali conjoint analízis demonstrációnkat, amely bemutatja, hogyan lehet a vásárlói értéket a választásokból kiszámítani.
  • Nézze meg, hogyan működnek a conjoint piaci modellek és szimulátorok, hogy a vásárlói értékek alapján jobb ROI döntéseket lehessen hozni.
  • Conjoint analízis tervezési alapelvek
  • Conjoint analízis típusok vagy ízek

Segítséget és tanácsot kérhet a conjoint analízis piaci modellezéshez való felhasználásához, vagy a conjoint analízis kutatás elvégzéséhez a [email protected]

e-mail címen.

Szólj hozzá!