結(jié)合分析在產(chǎn)品概念測(cè)試中的應(yīng)用

1、結(jié)合分析在產(chǎn)品概念測(cè)試中的應(yīng)用在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)或?qū)ΜF(xiàn)有產(chǎn)品進(jìn)行改進(jìn)過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)有多個(gè)產(chǎn)品概念方案可供選擇，但目標(biāo)市場(chǎng)的消費(fèi)者對(duì)這些方案是否認(rèn)可？他們對(duì)各種方案的偏好程度如何？消費(fèi)者更重視產(chǎn)品/服務(wù)的那些屬性？他們更喜愛(ài)產(chǎn)品各屬性的那種表現(xiàn)水平？通過(guò)對(duì)目標(biāo)消費(fèi)者進(jìn)行產(chǎn)品概念測(cè)試，決策者將能對(duì)各個(gè)產(chǎn)品概念方案的優(yōu)劣進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)各種屬性及其各屬性水平的偏好對(duì)產(chǎn)品概念方案進(jìn)行優(yōu)化，從而降低新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)失敗的風(fēng)險(xiǎn)。 結(jié)合分析（conjoint analysis）是一種有效的市場(chǎng)研究技術(shù)，近年來(lái)廣泛應(yīng)用于消費(fèi)品、工業(yè)產(chǎn)品和商業(yè)服務(wù)等相關(guān)領(lǐng)域的市場(chǎng)研究中，尤其是在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)占有率分析

2、、競(jìng)爭(zhēng)分析、市場(chǎng)細(xì)分和價(jià)格策略等方面，結(jié)合分析在我國(guó)也越來(lái)越受到市場(chǎng)研究公司和企業(yè)的重視，本文試圖通過(guò)對(duì)一個(gè)新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)案例的分析，來(lái)闡述結(jié)合分析在產(chǎn)品概念測(cè)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(cè)量消費(fèi)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(gè)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(gè)屬性的不同水平的組合構(gòu)成的，結(jié)合分析的一個(gè)重要的基本假定是：消費(fèi)者是根據(jù)構(gòu)成產(chǎn)品/服務(wù)的多個(gè)屬性來(lái)進(jìn)行理解和做偏好判斷；在消費(fèi)者對(duì)輪廓的評(píng)價(jià)結(jié)果的基礎(chǔ)上，經(jīng)過(guò)分

3、解的方法去估計(jì)其偏好結(jié)構(gòu),從而推算出消費(fèi)者對(duì)該輪廓的多個(gè)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(lái)描述。 結(jié)合分析應(yīng)用于產(chǎn)品概念測(cè)試，能夠定量測(cè)量消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品/服務(wù)的某個(gè)屬性和某個(gè)屬性水平的偏好或效用，可以用來(lái)尋找消費(fèi)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(méi)有被消費(fèi)緒所評(píng)價(jià)。為了達(dá)到這樣的目的，首先要估計(jì)不同屬性水平的效用或分值，進(jìn)一步計(jì)算出屬性的相對(duì)重要性（attributes relative importance）和輪廓效用(profile utility)，以便定量化地測(cè)量消費(fèi)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(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的屬性和屬性水平進(jìn)行識(shí)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(fèi)者購(gòu)買的因素。一個(gè)典型的結(jié)合分析包含67個(gè)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(dāng)?shù)乃剑缛萘渴莔p3產(chǎn)品的一個(gè)屬性，目前市場(chǎng)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(gè)數(shù)將決定分析過(guò)程中要進(jìn)行估計(jì)的參數(shù)的個(gè)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(jì)的方法將這些屬性與屬性水平進(jìn)行組合，生成一系列模擬產(chǎn)品。在實(shí)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(duì)法（pair wise）和全輪廓法（full-profile）。 配對(duì)法也叫兩項(xiàng)法（或雙因子評(píng)價(jià)法，two-factors evaluations），被調(diào)查者每次評(píng)價(jià)兩個(gè)屬性，直至所有的屬性對(duì)都被評(píng)價(jià)完畢為止。以mp3產(chǎn)品為例，容量和價(jià)格屬性各有三個(gè)屬性水平，則要評(píng)價(jià)的所有組合為339個(gè)，消費(fèi)者就要按他們自己的喜好程度在每種組合中對(duì)相應(yīng)的模擬出來(lái)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(xiàng)法（或多因子評(píng)價(jià)法，multiple-factor evaluations）。由全部屬性的某個(gè)水平構(gòu)

6、成的一個(gè)組合叫做一個(gè)輪廓（profile）。每個(gè)輪廓分別用一張卡片表示，如下列mp3的一個(gè)組合產(chǎn)品：容量：128m；音質(zhì)：好；價(jià)格：1000元；外形：時(shí)尚。 其實(shí)，并不需要對(duì)所有組合產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，且在屬性水平較多時(shí)實(shí)施難度也較大。在配對(duì)法中，通常用循環(huán)設(shè)計(jì)來(lái)減少組合數(shù)。在全輪廓法中，則采用正交設(shè)計(jì)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(qǐng)受訪者對(duì)模擬產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)打分、排序等方法調(diào)查受訪者對(duì)模擬產(chǎn)品的喜好、購(gòu)買的可能性等。 排序法是要對(duì)產(chǎn)品模擬組合中的所有屬性水平作相對(duì)的評(píng)價(jià)，要求對(duì)每個(gè)組合給一個(gè)不同的等級(jí)。對(duì)于配對(duì)法，由消費(fèi)者對(duì)每?jī)蓪傩越M合的所有產(chǎn)品模擬按自己的意愿進(jìn)行評(píng)

7、價(jià)，對(duì)全輪廓法需要對(duì)所有產(chǎn)品模擬組合排序。從排序中可準(zhǔn)確地反應(yīng)出市場(chǎng)中消費(fèi)者的行為。 對(duì)于打分形式，是要對(duì)每一個(gè)產(chǎn)品模擬獨(dú)立地評(píng)分，判斷可獨(dú)立進(jìn)行。采用此方法的人認(rèn)為此方法對(duì)消費(fèi)者來(lái)說(shuō)比排序更為便利，分析時(shí)也容易得多?？偟恼f(shuō)來(lái)，排序和打分形式均可，但近年來(lái)人們對(duì)打分形式應(yīng)用得更為評(píng)分法變得更為普遍。 4.計(jì)算屬性的效用： 從收集的信息中分離出消費(fèi)者對(duì)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(jì)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(jì)效用值同其它模型

8、的估計(jì)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(jì)的，而且它能處理排序和評(píng)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(fèi)者個(gè)體層次上進(jìn)行解釋，也就是對(duì)每一個(gè)消費(fèi)者的偏好計(jì)算不同屬性水平的效用值和屬性的相對(duì)重要性，并且分析個(gè)體對(duì)產(chǎn)品/服務(wù)的不同組合的偏好反應(yīng)；也可以對(duì)結(jié)合分析在消費(fèi)者群體層次上進(jìn)行解釋，首先按照某種屬性將消費(fèi)者進(jìn)行分類，例如認(rèn)為價(jià)格屬性最重要的或者效用值相似的消費(fèi)者歸成一類（集合），然后再分析整個(gè)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(lái)確定進(jìn)行分析的

9、層次。 三、結(jié)合分析的軟件化過(guò)程 結(jié)合分析采用了一系列的現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，如正交設(shè)計(jì)、回歸分析等，這些方法的計(jì)算量巨大，只有通過(guò)電腦才能實(shí)現(xiàn)。因此實(shí)際的市場(chǎng)研究中，必須有專門的軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)從模擬產(chǎn)品設(shè)計(jì)到估計(jì)效用模型、預(yù)測(cè)等一系列過(guò)程。一些常用的統(tǒng)計(jì)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(duì)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(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)法來(lái)優(yōu)化產(chǎn)品的一般系統(tǒng)。下面詳細(xì)對(duì)目前國(guó)內(nèi)較為流行的用于結(jié)合分析的軟件spss做簡(jiǎn)要介紹。 spss（statistical package for social science）軟件包有一個(gè)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(gè)單獨(dú)的過(guò)程組成：orthoplan

11、，plancards和conjoint。采用的是全輪廓法，即消費(fèi)者要對(duì)由所有屬性的某個(gè)水平定義的各種產(chǎn)品輪廓作評(píng)價(jià)（排序或評(píng)分）。這種方法的主要優(yōu)點(diǎn)是比較實(shí)際，缺點(diǎn)是要評(píng)價(jià)的方案數(shù)目可能太多。在categories中，采用了部分因子設(shè)計(jì)（fractional factorial design），即只取可供選擇的方案中的一部分來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)。正交表法是其中的一種部分因子設(shè)計(jì)。 orthoplan過(guò)程生成一個(gè)部分因子計(jì)劃，用于估計(jì)主效應(yīng)，交互作用在此是忽略不考慮的。plancard過(guò)程幫助用戶生成實(shí)施用的“卡片”，以供消費(fèi)者對(duì)各個(gè)“卡片”（即各個(gè)輪廓）作排序時(shí)用。conjoint過(guò)程采用一般最小二乘（

12、ols）估計(jì)法作結(jié)合分析，其研制者認(rèn)為ols法在進(jìn)行結(jié)合分析時(shí)和其它方法同樣有效，而且ols法還比較簡(jiǎn)單、易于解釋。它允許使用三種方法來(lái)收集數(shù)據(jù)：評(píng)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(gè)實(shí)例 以下用一個(gè)mp3產(chǎn)品的例子來(lái)說(shuō)明結(jié)合分析的在產(chǎn)品測(cè)試在的應(yīng)用，并介紹使用spss進(jìn)行結(jié)合分析的程序及步驟。假定某公司打算在市場(chǎng)上推出一款新型的mp3產(chǎn)品，首先要了解消費(fèi)者對(duì)mp3產(chǎn)品的喜好，消費(fèi)者更重視mp3產(chǎn)品的那些屬性或特征，他們對(duì)這些屬性或特征又有什么特別的偏好，為了

13、設(shè)計(jì)出受消費(fèi)者歡迎的mp3，該公司需要開(kāi)展一次市場(chǎng)調(diào)研，對(duì)各種配置的mp3產(chǎn)品進(jìn)行測(cè)試。 1.確定產(chǎn)品或服務(wù)的屬性與屬性水平 通過(guò)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(jià)格、外形、品牌、功能、產(chǎn)地、電池使用時(shí)間、線控、屏顯等10產(chǎn)品特征是mp3的潛在的重要屬性，隨機(jī)抽取若干消費(fèi)者對(duì)這10個(gè)屬性的重要度進(jìn)行前期預(yù)調(diào)查（采用目前市場(chǎng)調(diào)查中常用的對(duì)單個(gè)屬性的重要度分別打分，按分?jǐn)?shù)的平均值排序），從而確定對(duì)容量、音質(zhì)、外形和價(jià)格這4個(gè)屬性進(jìn)行結(jié)合分析，這4個(gè)屬性及其屬性水平如下表所示： 屬性容量音質(zhì)外形價(jià)格屬性水平64m128m256m好一般差時(shí)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(duì)所有81種模擬產(chǎn)品進(jìn)行一一評(píng)價(jià)，那將是十分麻煩的。結(jié)合分析采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的正交設(shè)計(jì)來(lái)減少模擬產(chǎn)品數(shù)量。在本例中，通過(guò)spss進(jìn)行正交設(shè)計(jì)，所需要測(cè)試的模擬產(chǎn)品可以減少到9種。以下是使用spss進(jìn)行正交設(shè)計(jì)的程序及得出的一個(gè)正交設(shè)計(jì)方案： *正交設(shè)計(jì).orthoplan/factors=price 價(jià)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(shí)尚)/outfile=d:tempmp3plan.sav.以上程序在spss中也可通過(guò)窗口實(shí)現(xiàn)，執(zhí)行該spss程序，得出正交設(shè)計(jì)的結(jié)果，如下表： mp3產(chǎn)品價(jià)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(shí)尚f1000256m好時(shí)尚g(shù)100064m差守舊h200064m一般時(shí)尚i1000128m一般一般3、通過(guò)調(diào)查收集數(shù)據(jù)： 對(duì)于上面正交設(shè)計(jì)產(chǎn)生的9個(gè)種模擬產(chǎn)品，被調(diào)查者需要對(duì)每一個(gè)模擬產(chǎn)品的偏好進(jìn)行評(píng)價(jià)，在實(shí)際調(diào)查過(guò)程中是將每個(gè)模擬產(chǎn)品的屬性特征打印在一張卡片上，使用spss語(yǔ)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(jià)格 2000元容量 128m音質(zhì) 好外形 守舊價(jià)格 2000元容量 256m音質(zhì) 差外形 一般價(jià)格 1500元容量 64

17、m音質(zhì) 好外形 一般價(jià)格 1500元容量 256m音質(zhì) 一般外形 守舊在調(diào)查問(wèn)卷中可設(shè)置相關(guān)的問(wèn)題進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，下面是一個(gè)問(wèn)題的例子。 出示模擬產(chǎn)品a的卡片請(qǐng)問(wèn)您有多大可能會(huì)購(gòu)買具有以下產(chǎn)品特征的mp3？(請(qǐng)以1-9為評(píng)分標(biāo)準(zhǔn):“一定會(huì)”9分; “一定不會(huì)”1分) 【單選】 一定不會(huì)一定會(huì)購(gòu)買可能性123456789假定通過(guò)調(diào)查得到某個(gè)消費(fèi)者對(duì)9種模擬產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)如下： 模擬產(chǎn)品的編號(hào)abcdefghi購(gòu)買的可能性5134391484 計(jì)算屬性的效用： 計(jì)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(gè)數(shù)；

18、 ij屬性i的第j個(gè)水平的分值貢獻(xiàn)或效用； xij1 如果第i個(gè)屬性的第j個(gè)水平出現(xiàn)；0 其它情形。 由效用函數(shù)可以產(chǎn)生一個(gè)衡量每一屬性重要程度的指標(biāo)：相對(duì)重要程度wi (2) 其中ci 為屬性i的效用變動(dòng)范圍，ci = max(x ij) - min(x ij)，對(duì)每個(gè)i （3） 各屬性的相對(duì)重要性之和為百分之百。實(shí)際應(yīng)用中，模型的估計(jì)幾乎完全計(jì)依賴于計(jì)算機(jī)軟件。對(duì)于本例數(shù)據(jù)，我們采用spss中的conjoint過(guò)程進(jìn)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(jìn)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(jià)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(shí)尚4.2222constantpearsons r = 1.000significance = .kendalls tau = 1.000significance = .0002 上表中：相對(duì)重要程度欄表示該mp3各種產(chǎn)品屬性在消費(fèi)者購(gòu)買選擇中的重視程度?？梢?jiàn)，對(duì)該消費(fèi)者而言，mp3的音質(zhì)是消費(fèi)者最關(guān)心的，相對(duì)重要程度為35.29，其次mp3價(jià)格和容量也比較重要，這兩個(gè)屬性的重要程度都是23.53%，相對(duì)于其它屬性而言，該消費(fèi)者對(duì)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(duì)于該消費(fèi)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(duì)于不同屬性的屬性