Mi az a Conjoint elemzés? Conjoint típusok és mikor használjuk őket

Adaptív conjoint elemzés

Az adaptív conjoint elemzés a válaszadóknak bemutatott választási készleteket a preferenciájuk alapján variálja. Ez az adaptáció a válaszadó által leginkább preferált funkciót és szinteket célozza meg, ezáltal hatékonyabbá teszi a conjoint gyakorlatot, és nem pazarol kérdéseket olyan szintekre, amelyek kevéssé vagy egyáltalán nem vonzóak. Minden bemutatott csomag versenyképesebb, és “okosabb” adatokat fog eredményezni.

Az adaptív conjoint-elemzés gyakran vonzóbb a felmérést végző számára, és így relevánsabb adatokat eredményezhet. Csökkenti a felmérés hosszát anélkül, hogy csökkentené a conjoint-elemzés metrikáinak vagy szimulációinak erejét. A conjoint forgatókönyveket többféleképpen lehet a válaszadóhoz igazítani. Leggyakrabban a tervezés a legfontosabb tulajdonságszintek alapján történik. Ahogy az egyes csomagok értékelésre kerülnek, a felmérés figyelembe veszi a választást, majd a következő kérdést hatékonyabbá teszi. A teljes profil és a jellemzőértékelési módszerek kombinációja is felhasználható, ezt nevezik hibrid conjoint elemzésnek.

Választásalapú conjoint

A választásalapú conjoint elemzés (CBC) (más néven discrete-choice conjoint analysis) a conjoint elemzés legelterjedtebb formája. A választás-alapú conjoint megköveteli, hogy a válaszadó válassza ki a legkedveltebb teljes profilú fogalmát. Ezt a választást ismételten 3-5 teljes profilú fogalomkészlet közül kell megtenni.

Ez a választási tevékenység egy tényleges vásárlási helyzetet szimulál, és ezáltal utánozza a tényleges vásárlási magatartást. Az attribútumjellemzők és -szintek fontossága és preferenciája matematikailag levezethető a rendelkezésre álló választási lehetőségek közül az egyik (vagy egyik sem) kiválasztásakor tett kompromisszumokból. A választáson alapuló conjoint tervek a jellemzők és szintek számától függenek. Gyakran előfordul, hogy ez a szám nagy, és a válaszadó kifáradásának elkerülése érdekében kísérleti tervet kell alkalmazni. A Qualtrics rendkívüli rugalmasságot biztosít a kísérleti tervek felhasználásában a conjoint felmérésen belül.

A Choice-based conjoint elemzés kimenete kiváló becsléseket ad a jellemzők fontosságáról, különösen az árképzés tekintetében. Az eredmények megbecsülhetik az egyes szintek értékét és az optimális termékeket alkotó kombinációkat. A szimulátorok jelentik a kiválasztott csomag preferenciáját és értékét, valamint a várható választási részesedést (a piaci részesedés helyettesítője).

Self-explicated Conjoint Analysis

A self-explicated conjoint analysis egy egyszerű, de meglepően robusztus megközelítést kínál, amely könnyen megvalósítható, és nem igényel teljes profilú koncepciók kidolgozását. A self-explicated conjoint analysis egy hibrid megközelítés, amely egy termék különböző attribútumainak értékelésére összpontosít. Ez a conjoint analízis modell kifejezetten az egyes jellemzőszintek preferenciájára kérdez rá, nem pedig a jellemzők egy csoportjának preferenciájára.

Noha a megközelítés eltérő, az eredmény mégis ugyanaz, mivel a preferenciák hasznosságának jó minőségű becslését eredményezi.

  • Először is, az ACA-hoz hasonlóan, a tényezőket és szinteket bemutatjuk a válaszadóknak kiesés céljából, ha azok semmilyen feltétel mellett nem elfogadhatóak a termékekben
  • A válaszadó minden egyes tulajdonság esetében kiválasztja az általa leginkább és legkevésbé preferált szinteket
  • Ezután az egyes tulajdonságok fennmaradó szintjeit a leginkább és legkevésbé preferált szintekhez viszonyítva értékeljük
  • Végül mérjük, hogy a teljes tulajdonság mennyire fontos a preferenciában. Az egyes jellemzők leginkább preferált szintjének relatív fontosságát egy állandó összegű skála segítségével mérjük (100 pontot osztunk az egyes jellemzők legkívánatosabb szintjei között).
  • A tulajdonságszintek kívánatossági pontszámait ezután az attribútum fontosságával súlyozzuk, hogy az egyes attribútumszintek hasznossági értékeit megkapjuk.

Az önmeghatározó conjoint elemzés nem igényel statisztikai elemzést vagy a sok más conjoint megközelítésben szükséges heurisztikus logikát. Ez a megközelítés bizonyítottan a teljes profilú megközelítésekkel azonos vagy jobb eredményeket ad, és kevesebb követelményt támaszt a válaszadóval szemben. A saját maga által végzett conjoint-elemzésnek vannak bizonyos korlátai, többek között az, hogy az árat nem lehet más attribútumcsomagokkal összevonni. Ebben a helyzetben a válaszadó mindig a legalacsonyabb árat részesíti előnyben, és más conjoint elemzési modellek megfelelőbbek.

Max-Diff Conjoint Analysis

A Max-Diff conjoint elemzés a legjobb/leginkább preferált és a legrosszabb/legkevésbé preferált forgatókönyvek szerint kiválasztandó csomagok választékát mutatja be. A válaszadók gyorsan meg tudják jelölni a legjobb és legrosszabb elemeket egy listán, de gyakran nehezen tudják megfejteni a “középút” iránti érzéseiket. A Max-Diff gyakran könnyebb feladat, mert a fogyasztók jól képzettek az összehasonlító ítéletek meghozatalában.

A Max-Diff conjoint analízis ideális módszertan, ha a döntési feladat a termékválasztás értékelése. Kísérleti tervet alkalmaznak az elemkészletek kiegyensúlyozására és megfelelő reprezentálására. A Max-Diff vizsgálatok elemzése során többféle megközelítés is alkalmazható, többek között:

Hierarchikus Bayes-elemzés (HB)

A hierarchikus Bayes-elemzést (HB) hasonlóan használják az attribútumszintű hasznosságok választási adatokból történő becslésére. A HB különösen hasznos olyan helyzetekben, amikor az adatgyűjtési feladat olyan nagy, hogy a válaszadó ésszerűen nem tud minden attribútumszintre vonatkozóan preferenciaértékelést adni. Az attribútumszintű hasznossági értékek egyénenkénti becslésére szolgáló eljárás részeként a hierarchikus Bayes az egyéni válaszadói méréseket az erősen változó attribútumokra összpontosítja, és a minta attribútumszintű átlagait használja, ha az attribútumszintű variabilitás kisebb. Ez a megközelítés ismét lehetővé teszi, hogy több attribútumot és szintet lehessen becsülni az egyes egyéni válaszadóktól gyűjtött adatok kisebb mennyiségével.

A konjunt egy rendkívül hatékony elemzési technika

A konjunt elemzés módszertana több mint 30 éve ellenáll a tudományos és szakmai kutatók intenzív vizsgálatának egyaránt. Széles körben használják a fogyasztási cikkek, a tartós fogyasztási cikkek, a gyógyszeripar, a közlekedés és a szolgáltatási iparágak területén, és a kutatási eszköztárának alaptartozékának kellene lennie. Ha többet szeretne megtudni a conjoint analízisről, tekintse meg e-könyvünket.

Vélemény, hozzászólás?

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.