結(jié)合分析在產(chǎn)品概念測試中的應(yīng)用

1、結(jié)合分析在產(chǎn)品概念測試中的應(yīng)用在新產(chǎn)品開發(fā)或?qū)ΜF(xiàn)有產(chǎn)品進行改進過程中，經(jīng)常會有多個產(chǎn)品概念方案可供選擇，但目標市場的消費者對這些方案是否認可？他們對各種方案的偏好程度如何？消費者更重視產(chǎn)品/服務(wù)的那些屬性？他們更喜愛產(chǎn)品各屬性的那種表現(xiàn)水平？通過對目標消費者進行產(chǎn)品概念測試，決策者將能對各個產(chǎn)品概念方案的優(yōu)劣進行評價，并根據(jù)消費者對產(chǎn)品或服務(wù)各種屬性及其各屬性水平的偏好對產(chǎn)品概念方案進行優(yōu)化，從而降低新產(chǎn)品開發(fā)失敗的風險。 結(jié)合分析（conjoint analysis）是一種有效的市場研究技術(shù)，近年來廣泛應(yīng)用于消費品、工業(yè)產(chǎn)品和商業(yè)服務(wù)等相關(guān)領(lǐng)域的市場研究中，尤其是在新產(chǎn)品開發(fā)、市場占有率分析

2、、競爭分析、市場細分和價格策略等方面，結(jié)合分析在我國也越來越受到市場研究公司和企業(yè)的重視，本文試圖通過對一個新產(chǎn)品開發(fā)案例的分析，來闡述結(jié)合分析在產(chǎn)品概念測試中的應(yīng)用。 一、結(jié)合分析的基本概念 結(jié)合分析適用于測量消費者的心理判斷，如理解（perceptions）和偏好（preferences），在結(jié)合分析中，產(chǎn)品/服務(wù)被描述為“輪廓”（profiles），每一個輪廓是由能描述產(chǎn)品/服務(wù)重要特征的屬性（attributes）以及賦予每一個屬性的不同水平的組合構(gòu)成的，結(jié)合分析的一個重要的基本假定是：消費者是根據(jù)構(gòu)成產(chǎn)品/服務(wù)的多個屬性來進行理解和做偏好判斷；在消費者對輪廓的評價結(jié)果的基礎(chǔ)上，經(jīng)過分

3、解的方法去估計其偏好結(jié)構(gòu),從而推算出消費者對該輪廓的多個屬性及各屬性水平的偏好得分（preference scores），在結(jié)合分析中用分值或效用來描述。 結(jié)合分析應(yīng)用于產(chǎn)品概念測試，能夠定量測量消費者對產(chǎn)品/服務(wù)的某個屬性和某個屬性水平的偏好或效用，可以用來尋找消費可接受的某種產(chǎn)品/服務(wù)的最佳屬性及屬性水平組合，這種組合最初可能并沒有被消費緒所評價。為了達到這樣的目的，首先要估計不同屬性水平的效用或分值，進一步計算出屬性的相對重要性（attributes relative importance）和輪廓效用(profile utility)，以便定量化地測量消費者的偏好。 二、結(jié)合分析的主要步

4、驟 1.確定產(chǎn)品或服務(wù)的屬性與屬性水平 結(jié)合分析首先要對產(chǎn)品或服務(wù)的屬性和屬性水平進行識別，所確定產(chǎn)品或服務(wù)的屬性和屬性水平必須是顯著影響消費者購買的因素。一個典型的結(jié)合分析包含67個顯著因素。確定了產(chǎn)品屬性之后，還應(yīng)該確定這些屬性恰當?shù)乃剑缛萘渴莔p3產(chǎn)品的一個屬性，目前市場上的mp3的容量類型主要有：64m、128m和256m等，這些是容量屬性的主要屬性水平。屬性與屬性水平的個數(shù)將決定分析過程中要進行估計的參數(shù)的個數(shù) 2.產(chǎn)品模擬 結(jié)合分析將產(chǎn)品的所有屬性與屬性水平通盤考慮，并采用正交設(shè)計的方法將這些屬性與屬性水平進行組合，生成一系列模擬產(chǎn)品。在實際應(yīng)用中，通常每一種模擬產(chǎn)品被分別描

5、述在一卡片上。結(jié)合分析的產(chǎn)品模擬主要有兩大類方法：配對法（pair wise）和全輪廓法（full-profile）。 配對法也叫兩項法（或雙因子評價法，two-factors evaluations），被調(diào)查者每次評價兩個屬性，直至所有的屬性對都被評價完畢為止。以mp3產(chǎn)品為例，容量和價格屬性各有三個屬性水平，則要評價的所有組合為339個，消費者就要按他們自己的喜好程度在每種組合中對相應(yīng)的模擬出來的組合從1（表示最不喜歡）至9（或7，表示最喜歡）打分與排序,直到全部填寫完畢。 全輪廓法也叫多項法（或多因子評價法，multiple-factor evaluations）。由全部屬性的某個水平構(gòu)

6、成的一個組合叫做一個輪廓（profile）。每個輪廓分別用一張卡片表示，如下列mp3的一個組合產(chǎn)品：容量：128m；音質(zhì)：好；價格：1000元；外形：時尚。 其實，并不需要對所有組合產(chǎn)品進行評價，且在屬性水平較多時實施難度也較大。在配對法中，通常用循環(huán)設(shè)計來減少組合數(shù)。在全輪廓法中，則采用正交設(shè)計等方法，以減少組合數(shù)，又能反映主效應(yīng)。 3.數(shù)據(jù)收集： 請受訪者對模擬產(chǎn)品進行評價，通過打分、排序等方法調(diào)查受訪者對模擬產(chǎn)品的喜好、購買的可能性等。 排序法是要對產(chǎn)品模擬組合中的所有屬性水平作相對的評價，要求對每個組合給一個不同的等級。對于配對法，由消費者對每兩屬性組合的所有產(chǎn)品模擬按自己的意愿進行評

7、價，對全輪廓法需要對所有產(chǎn)品模擬組合排序。從排序中可準確地反應(yīng)出市場中消費者的行為。 對于打分形式，是要對每一個產(chǎn)品模擬獨立地評分，判斷可獨立進行。采用此方法的人認為此方法對消費者來說比排序更為便利，分析時也容易得多?？偟恼f來，排序和打分形式均可，但近年來人們對打分形式應(yīng)用得更為評分法變得更為普遍。 4.計算屬性的效用： 從收集的信息中分離出消費者對每一屬性以及屬性水平的偏好值，這些偏好值也就是該屬性的“效用”。計算屬性的模型和方法有多種，一般地，人們主要用一般最小二乘法回歸（ols）模型、多元方差分析（monanova）模型、logit回歸模型等方法。有研究表明ols回歸估計效用值同其它模型

8、的估計一樣有效，也是最容易理解的方法。因此用ols回歸的結(jié)合分析研究更多，也更普遍。例如：spss的categories模塊結(jié)合分析就是用ols回歸估計的，而且它能處理排序和評分兩種數(shù)據(jù)。 5.結(jié)果解釋與應(yīng)用 結(jié)合分析的結(jié)果可以在消費者個體層次上進行解釋，也就是對每一個消費者的偏好計算不同屬性水平的效用值和屬性的相對重要性，并且分析個體對產(chǎn)品/服務(wù)的不同組合的偏好反應(yīng)；也可以對結(jié)合分析在消費者群體層次上進行解釋，首先按照某種屬性將消費者進行分類，例如認為價格屬性最重要的或者效用值相似的消費者歸成一類（集合），然后再分析整個群體或不同類之間的偏好反應(yīng)，研究人員應(yīng)根據(jù)不同的研究目的來確定進行分析的

9、層次。 三、結(jié)合分析的軟件化過程 結(jié)合分析采用了一系列的現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計方法，如正交設(shè)計、回歸分析等，這些方法的計算量巨大，只有通過電腦才能實現(xiàn)。因此實際的市場研究中，必須有專門的軟件來實現(xiàn)從模擬產(chǎn)品設(shè)計到估計效用模型、預(yù)測等一系列過程。一些常用的統(tǒng)計軟件如spss、sas和bmdp中包含有結(jié)合分析的基本模型，此外還有一些結(jié)合分析用的專門程序。monanova（monotone analysis of variance）用于分析排序法得到的全輪廓數(shù)據(jù)。tradeoff用于分析配對法，要求數(shù)據(jù)也是排序法得到的。此外常用的還有l(wèi)inmap，aca（adaptive conjoint analysis）

10、，conjoint designer，conjoint analyzer，conjoint linmap，simgraf和briderposse（product optimization and selected segmentation evaluation）是采用混合型結(jié)合分析和實驗設(shè)計法來優(yōu)化產(chǎn)品的一般系統(tǒng)。下面詳細對目前國內(nèi)較為流行的用于結(jié)合分析的軟件spss做簡要介紹。 spss（statistical package for social science）軟件包有一個分類數(shù)據(jù)處理分析的模塊，叫categories，其中第一部分就是結(jié)合分析。它由三個單獨的過程組成：orthoplan

11、，plancards和conjoint。采用的是全輪廓法，即消費者要對由所有屬性的某個水平定義的各種產(chǎn)品輪廓作評價（排序或評分）。這種方法的主要優(yōu)點是比較實際，缺點是要評價的方案數(shù)目可能太多。在categories中，采用了部分因子設(shè)計（fractional factorial design），即只取可供選擇的方案中的一部分來進行評價。正交表法是其中的一種部分因子設(shè)計。 orthoplan過程生成一個部分因子計劃，用于估計主效應(yīng)，交互作用在此是忽略不考慮的。plancard過程幫助用戶生成實施用的“卡片”，以供消費者對各個“卡片”（即各個輪廓）作排序時用。conjoint過程采用一般最小二乘（

12、ols）估計法作結(jié)合分析，其研制者認為ols法在進行結(jié)合分析時和其它方法同樣有效，而且ols法還比較簡單、易于解釋。它允許使用三種方法來收集數(shù)據(jù)：評分、排序或分類。此外，還允許有四種類型的因子：離散的（discrete），線性的（linear），理想的（ideal）和反理想的（ant ideal）。 四、結(jié)合分析的一個實例 以下用一個mp3產(chǎn)品的例子來說明結(jié)合分析的在產(chǎn)品測試在的應(yīng)用，并介紹使用spss進行結(jié)合分析的程序及步驟。假定某公司打算在市場上推出一款新型的mp3產(chǎn)品，首先要了解消費者對mp3產(chǎn)品的喜好，消費者更重視mp3產(chǎn)品的那些屬性或特征，他們對這些屬性或特征又有什么特別的偏好，為了

13、設(shè)計出受消費者歡迎的mp3，該公司需要開展一次市場調(diào)研，對各種配置的mp3產(chǎn)品進行測試。 1.確定產(chǎn)品或服務(wù)的屬性與屬性水平 通過查閱有關(guān)廣告、收集二手資料和走訪mp3的零售商確定：容量、音質(zhì)、價格、外形、品牌、功能、產(chǎn)地、電池使用時間、線控、屏顯等10產(chǎn)品特征是mp3的潛在的重要屬性，隨機抽取若干消費者對這10個屬性的重要度進行前期預(yù)調(diào)查（采用目前市場調(diào)查中常用的對單個屬性的重要度分別打分，按分數(shù)的平均值排序），從而確定對容量、音質(zhì)、外形和價格這4個屬性進行結(jié)合分析，這4個屬性及其屬性水平如下表所示： 屬性容量音質(zhì)外形價格屬性水平64m128m256m好一般差時尚一般傳統(tǒng)1000元1500元

14、2000元2、產(chǎn)品模擬 利用上述屬性與屬性水平可以組合起81種模擬產(chǎn)品（3333）。如果受訪者對所有81種模擬產(chǎn)品進行一一評價，那將是十分麻煩的。結(jié)合分析采用數(shù)理統(tǒng)計中的正交設(shè)計來減少模擬產(chǎn)品數(shù)量。在本例中，通過spss進行正交設(shè)計，所需要測試的模擬產(chǎn)品可以減少到9種。以下是使用spss進行正交設(shè)計的程序及得出的一個正交設(shè)計方案： *正交設(shè)計.orthoplan/factors=price 價格( 1 1000元 2 1500元 3 2000元) capacity 容量 ( 1 64m 2 128m 3 256m) tonality 音質(zhì) ( 1 差 2 一般 3 好) fashion 外形

15、( 1 守舊 2 一般 3 時尚)/outfile=d:tempmp3plan.sav.以上程序在spss中也可通過窗口實現(xiàn)，執(zhí)行該spss程序，得出正交設(shè)計的結(jié)果，如下表： mp3產(chǎn)品價格容量音質(zhì)外形a2000128m好守舊b2000256m差一般c150064m好一般d1500256m一般守舊e1500128m差時尚f1000256m好時尚g(shù)100064m差守舊h200064m一般時尚i1000128m一般一般3、通過調(diào)查收集數(shù)據(jù)： 對于上面正交設(shè)計產(chǎn)生的9個種模擬產(chǎn)品，被調(diào)查者需要對每一個模擬產(chǎn)品的偏好進行評價，在實際調(diào)查過程中是將每個模擬產(chǎn)品的屬性特征打印在一張卡片上，使用spss語句

16、可以一次性生成所有模擬產(chǎn)品的卡片，提高了制作卡片的效率。下面是生成模擬產(chǎn)品卡片的spss程序。 *生成模擬產(chǎn)品的卡片.get file=d:tempmp3plan.sav.plancards/factor=price capacity tonality fashion/format card/paginate/outfile=d:tempcards.txt.執(zhí)行上述程序輸出所有模擬產(chǎn)品的卡片，以下只例出模擬產(chǎn)品abcd的卡片輸出結(jié)果 模擬產(chǎn)品a模擬產(chǎn)品b模擬產(chǎn)品c模擬產(chǎn)品d價格 2000元容量 128m音質(zhì) 好外形 守舊價格 2000元容量 256m音質(zhì) 差外形 一般價格 1500元容量 64

17、m音質(zhì) 好外形 一般價格 1500元容量 256m音質(zhì) 一般外形 守舊在調(diào)查問卷中可設(shè)置相關(guān)的問題進行數(shù)據(jù)收集，下面是一個問題的例子。 出示模擬產(chǎn)品a的卡片請問您有多大可能會購買具有以下產(chǎn)品特征的mp3？(請以1-9為評分標準:“一定會”9分; “一定不會”1分) 【單選】 一定不會一定會購買可能性123456789假定通過調(diào)查得到某個消費者對9種模擬產(chǎn)品的評價，數(shù)據(jù)如下： 模擬產(chǎn)品的編號abcdefghi購買的可能性5134391484 計算屬性的效用： 計算特征的效用是結(jié)合分析的關(guān)鍵步驟。其基本模型是： (1) 其中：u(x)=所有屬性的總效用； ki =屬性i的水平數(shù)目； m=屬性個數(shù)；

18、 ij屬性i的第j個水平的分值貢獻或效用； xij1 如果第i個屬性的第j個水平出現(xiàn)；0 其它情形。 由效用函數(shù)可以產(chǎn)生一個衡量每一屬性重要程度的指標：相對重要程度wi (2) 其中ci 為屬性i的效用變動范圍，ci = max(x ij) - min(x ij)，對每個i （3） 各屬性的相對重要性之和為百分之百。實際應(yīng)用中，模型的估計幾乎完全計依賴于計算機軟件。對于本例數(shù)據(jù)，我們采用spss中的conjoint過程進行分析，其分析程序如下： *輸入收集的數(shù)據(jù).data list free / id score1 to score9.begin data1 5 1 3 4 3 9 1 4 8

19、 end data.save outfile=d:tempmp3data.sav.*進行結(jié)合分析.conjointplan=d:tempmp3plan.sav /data=d:tempmp3data.sav/factors=price capacity tonality fashion/subject=id/score=score1 to score9/plot=all/util=d:tempmp3result.sav.5結(jié)果解釋與應(yīng)用 執(zhí)行前面的spss結(jié)合分析的程序，輸出如下結(jié)果： subfile summaryaveragedimportanceutilityfactorprice價格2

20、3.53 1.77781000元-.8889500元-.88892000元capacity容量23.53-1.555664m1.1111128m.4444256mtonality音質(zhì)35.29 -2.5556差1.1111一般1.4444好fashion外形17.65-.8889守舊-.2222一般1.1111時尚4.2222constantpearsons r = 1.000significance = .kendalls tau = 1.000significance = .0002 上表中：相對重要程度欄表示該mp3各種產(chǎn)品屬性在消費者購買選擇中的重視程度?？梢?，對該消費者而言，mp3的音質(zhì)是消費者最關(guān)心的，相對重要程度為35.29，其次mp3價格和容量也比較重要，這兩個屬性的重要程度都是23.53%，相對于其它屬性而言，該消費者對mp3的外形并不十分重視，其重要程度是17.65%。 屬性水平的效用欄表示該屬性水平對于該消費者而言的效用。效用越高，則表示該特征水平的越受歡迎。注意這里對于不同屬性的屬性