聯(lián)合分析原理與實(shí)例-市場(chǎng)研究工具之聯(lián)合分析原理及實(shí)例說明

市場(chǎng)研究工具之聯(lián)合分析原理及實(shí)例說明市場(chǎng)研究中一個(gè)經(jīng)常遇到的問題是：在研究的產(chǎn)品或服務(wù)中，具有哪些特征的產(chǎn)品最能得到消費(fèi)者的歡迎。一件產(chǎn)品通常擁有許多特征如價(jià)格、顏色、款式以及產(chǎn)品的特有功能等，那么在這些特性之中，每個(gè)特性對(duì)消費(fèi)者的重要程度如何？在同樣的（機(jī)會(huì)）成本下，產(chǎn)品具有哪些特性最能贏得消費(fèi)者的滿意？要解決這類問題，傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究方法往往只能作定性研究，而難以作出定量的回答。聯(lián)合分析（ConjointAnalysis，也譯為交互分析）就是針對(duì)這些需要而產(chǎn)生的一種市場(chǎng)分析方法。一、聯(lián)合分析的基本原理與步驟聯(lián)合分析是通過假定產(chǎn)品具有某些特征，對(duì)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品進(jìn)行模擬，然后讓消費(fèi)者根據(jù)自己的喜好對(duì)這些虛擬產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，并采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法將這些特性與特征水平的效用分離，從而對(duì)每一特征以及特征水平的重要程度作出量化評(píng)價(jià)的方法。聯(lián)合分析的基本假定聯(lián)合分析假定分析的對(duì)象如品牌、產(chǎn)品、商店等，是由一系列的基本特征（如：質(zhì)量、方便程度、價(jià)格）以及產(chǎn)品的專有特征（如電腦的CPU速度、硬盤容量等）所組成的；消費(fèi)者的抉擇過程是理性地考慮這些特征而進(jìn)行的。聯(lián)合分析的主要步驟聯(lián)合分析通常由以下幾部分組成：確定產(chǎn)品特征與特征水平：聯(lián)合分析首先要對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的特征進(jìn)行識(shí)別。這些特征與特征水平必須是顯著影響消費(fèi)者購買的因素。一個(gè)典型的聯(lián)合分析包含6－7個(gè)顯著因素。確定了特征之后，還應(yīng)該確定這些特征恰當(dāng)?shù)乃?，例如CPU類型是電腦產(chǎn)品的一個(gè)特征，而目前市場(chǎng)上電腦的CPU類型主要有：奔騰II450，奔騰II350，賽揚(yáng)300等，這些是CPU特征的主要特征水平。特征與特征水平的個(gè)數(shù)決定了分析過程中要進(jìn)行估計(jì)的參數(shù)的個(gè)數(shù)。產(chǎn)品模擬：聯(lián)合分析將產(chǎn)品的所有特征與特征水平通盤考慮，并采用正交設(shè)計(jì)的方法將這些特征與特征水平進(jìn)行組合，生成一系列虛擬產(chǎn)品。在實(shí)際應(yīng)用中，通常每一種虛擬產(chǎn)品被分別描述在一卡片上。數(shù)據(jù)收集：請(qǐng)受訪者對(duì)虛擬產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過打分、排序等方法調(diào)查受訪者對(duì)虛擬產(chǎn)品的喜好、購買的可能性等。計(jì)算特征的效用：從收集的信息中分離出消費(fèi)者對(duì)每一特征以及特征水平的偏好值，這些偏好值也就是該特征的“效用”。市場(chǎng)預(yù)測(cè)：利用效用值來預(yù)測(cè)消費(fèi)者將如何在不同產(chǎn)品中進(jìn)行選擇，從而決定應(yīng)該采取的措施。二、聯(lián)合分析的一個(gè)實(shí)例以下用一個(gè)個(gè)人電腦的例子來說明聯(lián)合分析的基本方法。假定XX電腦是一個(gè)以中低檔電腦為主的品牌，公司計(jì)劃推出一款新產(chǎn)品，定價(jià)在6000元左右，以便與市場(chǎng)上的主要中低檔產(chǎn)品抗衡。公司決定采用聯(lián)合分析對(duì)產(chǎn)品配置進(jìn)行分析。1．篩選產(chǎn)品特征與特征水平6000賽揚(yáng)3004.3GF聯(lián)想7000K63504.3GGXX7000PII3502.1GH華東6000K63502.1GI華東5000PII3504.3G3、通過調(diào)查收集數(shù)據(jù)：聯(lián)合分析通過讓受訪者回答一些經(jīng)過精心設(shè)計(jì)的抉擇型問題，以揭示出受訪者對(duì)各特征的重視程度。本例中我們采用如下提問：請(qǐng)問您有多大可能會(huì)購買以下電腦（請(qǐng)采用9分法評(píng)價(jià)，1表示完全不可能，9表示非?？赡埽┊a(chǎn)品A（XX牌電腦,價(jià)格5000元，K6II350，硬盤3.2GB）123456789完全不可能非?？赡芗俣ㄍㄟ^調(diào)查得到某一消費(fèi)者對(duì)9種產(chǎn)品的評(píng)價(jià)如下：虛擬產(chǎn)品序號(hào)購買的可能性A8B2C6D8E4F7G5H6I94、計(jì)算特征的效用計(jì)算特征的效用是聯(lián)合分析的關(guān)鍵步驟。其基本模型是：(1)其中：U(x)=所有特征的效用；ki=特征I的水平數(shù)目m=特征個(gè)數(shù)；αij表示特征i的第j個(gè)水平的效用。由效用函數(shù)可以產(chǎn)生一個(gè)衡量每一特征重要程度的指標(biāo)：相對(duì)重要程度Wi，其中Ci為特征i的效用變動(dòng)范圍：為了估計(jì)以上模型(1)中的參數(shù)αij,，通常采用啞元法來減少參數(shù)，使用最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)。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模塊進(jìn)行分析，得到如下結(jié)果：特征特征的相對(duì)重要程度特征水平特征水平的效用價(jià)格34.62%50001.5566000-0.1117000-1.444品牌15.38%聯(lián)想0.889華東-0.444XX-0.444CPU38.46%賽揚(yáng)300-2.111PII3501.222K63500.889硬盤11.54%2.1G-0.4443.2G-0.1114.3G0.556上表中：相對(duì)重要程度欄表示該特征在消費(fèi)者購買選擇中所關(guān)心的程度?？梢?，對(duì)該消費(fèi)者而言，CPU類型是消費(fèi)者最關(guān)心的，相對(duì)重要程度為38.46％，其次是產(chǎn)品的價(jià)格(34.62％），該消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的品牌并不十分重視。特征水平的效用欄表示該特征水平對(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。如在該消費(fèi)者心目中：聯(lián)想品牌比其他2種品牌要好。5、市場(chǎng)預(yù)測(cè)與決策聯(lián)合分析的迷人之處在于她可以對(duì)產(chǎn)品的前景進(jìn)行預(yù)測(cè)。在得到產(chǎn)品特征的效用函數(shù)后，我們可以對(duì)產(chǎn)品的各種特征組合進(jìn)行模擬決策。在本例中，假定我們的問題是：在價(jià)格為6000元時(shí)，應(yīng)該推出何種配置的XX牌產(chǎn)品，才能戰(zhàn)勝目前市場(chǎng)上的主流產(chǎn)品：聯(lián)想PII350(7000元,3.2G，簡(jiǎn)稱Y產(chǎn)品)以及華東K6350（6000,4.3G，簡(jiǎn)稱Z產(chǎn)品）。XX電腦列入考慮的電腦配置主要有三種，即：X1產(chǎn)品（K6350＋4.3G）；X2（PII350＋4.3G）；X3（PII350＋3.2G）。為此我們分別計(jì)算出Y、Z以及X1，X2，X3產(chǎn)品對(duì)消費(fèi)者的效用：U(Y)=U(價(jià)格＋品牌＋CPU＋硬盤)=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223U(X3)=:-0.111+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556可見：U(X2)>U(Z)，U(X1)>U(Y)，U(X3)因此很明顯，XX電腦的產(chǎn)品要戰(zhàn)勝聯(lián)想與華東，必須采用X2產(chǎn)品：CPU為PII350，同時(shí)硬盤4.3G的配置。通過這個(gè)簡(jiǎn)單的例子，可以很容易地推廣到更多的特征、更多的特征水平。而對(duì)于更多的受訪者，在計(jì)算出消費(fèi)者個(gè)人的效用函數(shù)后，通過聚類分析，可以將消費(fèi)者劃分為不同的消費(fèi)群體，然后將這些群體作為同質(zhì)個(gè)體處理。三、聯(lián)合分析的應(yīng)用與前景聯(lián)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實(shí)現(xiàn)從虛擬產(chǎn)品設(shè)計(jì)到估計(jì)效用模型、預(yù)測(cè)等一系列過程。一些常用的統(tǒng)計(jì)軟件如SPSS，SAS中包含有聯(lián)合分析的基本模型，但是在實(shí)際應(yīng)用中我們更多地采用聯(lián)合分析專業(yè)軟件。Sawtooth公司是專門從事市場(chǎng)研究軟件開發(fā)的專業(yè)公司，其開發(fā)的聯(lián)合分析軟件包是目前較有代表性的軟件。她包含有ACA模型(AdaptiveConjointAnalysis，主要用于多個(gè)特征與特征水平的情況，必須使用電腦在現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)生問卷進(jìn)行采訪)，CBC模型(Choice-BasedConjoint，可以采用現(xiàn)成問卷手工采訪，主要用于定價(jià)研究),CVA模型(ConjointValueAnalysis，可以使用現(xiàn)成問卷手工采訪)等數(shù)個(gè)聯(lián)合分析模型。同時(shí)SAWTOOTH每年都舉行全世界范圍內(nèi)的研討會(huì)，專門探討聯(lián)合分析的理論與應(yīng)用方法，并在因特網(wǎng)上公布()。聯(lián)合分析是對(duì)人們購買決策的一種現(xiàn)實(shí)模擬。因?yàn)樵趯?shí)際的抉擇過程中，由于價(jià)格等原因，人們要對(duì)產(chǎn)品的多個(gè)特征進(jìn)行綜合考慮，往往要在滿足一些要求的前提下，犧牲部分其他特性，是一種對(duì)特征的權(quán)衡與折衷(Trade-off)。通過聯(lián)合分析，我們可以模擬出人們的抉擇行為，可以預(yù)測(cè)不同