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联合分析的历史

联合分析历史最早形式1manbext 可以追溯到20世纪70年代已经从决策和计量经济学选择理论的心理发展。

主要开发商一直保绿(营销使用decompositional机型),约旦Louviere(基于选择-联合)和富约翰逊(锯齿软件和自适应联合方法),最近锯齿开创了一些新的方法。

认为仍然有市场研究专业人士谁没有权衡技术,如联合分析,或谁仍然依靠经验,它有时显着万博官网manbet登录李克特量表和自我解释试图预测消费者行为。描述联合的第一篇学术论文排在1971年(保绿),哈佛商业评论中描述的技术应用到更广泛的受众业务于1975年在20世纪80年代计算机为基础的个人面试的问世看到重大战略顾问麦肯锡一样,班和PWC开始运用联合,而从经济学的领域选择理论,并估计使用参数的能力Logit模型为基础的最大似然估计导致了基于选择的方法的发展


早年 - 完整的个人资料和部分实在值得

联合分析在心理学其最早的根源和理论,当人们做出决定的结果是在决定每个声部的所有的值位的“总和”的测试。所以,当你购买一台电脑,还有价值计算机之间有一个小屏幕相比,大屏幕实例的差异。在价值给客户的差异可以链接只是为了这一个功能,并通过一种“配置”的风格,你可以来一个关于产品或服务的整体价值的结论加起来不同的值。

这似乎在理论上合理的,但测试它需要打破产品分解成组成部分,这些部分建筑型材,然后收集偏好数据,然后最后测试未尝试过的组合,看看如果客户偏好是如预期的方法。这是随后的根联合设计。一种示范这里可以看到。

第一个这样的试验被称为全轮廓设计(因为每种类型的组成部分之一的受访者锯曲线),并使用某种形式的一般排名锻炼的设计在卡片上。一个主要的障碍是在减少的配置文件的数量减少到可管理的数量。这吸引了从统计数据看,在试验设计工作 - 你怎么尽量减少实验次数需要测试一些特性的组合,例如在药物开发?其结果是使用“部分因子设计正交”建立配置文件,以测试(同一类型的方法在统计过程控制和Taguchi方法在运营管理时)。既然目标是验证了决策过程,进行了试验和分析,然后比较,“保持退出的个人资料。这些是不计算在内的统计准确度,但仍需要验证模型轮廓。

分析的方法最初是ANOVA或方差分析,以产生一个统计模型来预测所述偏好的驱动程序。早期的研究评估属性为连续的(如价格)或离散的(如颜色),但它很快就发现,如果他们离散变量它更有效地治疗所有的变量,因为即使“线性”的属性,如价格往往是非在本质上是线性的。分析的结果是的“部分实在值得”的计算。这是模型的测试版(查看我们的Excel的工作了示范看到计算怎么做),它描述了多少每个变量有助于最终模型。较高的测试更加重要。由于这些部分实在值得没有单位并且因为它们预测的抽象实体,如偏好,可以按比例,并且不会影响基础模型的结果调整参数。这意味着很多管理咨询公司把这些部分实在值得融入了更多人性化的“实用工具”和方法的沟通工作。

为了证明联合分析潜在的力量万豪酒店一个著名的案例研究是由格林在上世纪80年代进行的。


混合设计和自适应联合

一个在联合设计中最根本的问题是减少需要由受访者评估的配置文件数量。理查德·约翰逊正在制定一系列的技术,包括在纸上的“两两格”的做法,但随后又继续开发锯齿软件的适应性联合分析(ACA) - 基于计算机的方法,其依赖于初始自阐明题目,其中受访者预排名承接偏好任务之前和前值的物品。这些技术被描述为“混合”含有,因为他们做折衷和非折衷元件的组合。ACA溶解作为估算和评估由管理咨询公司的客户需求非常实用的方法,虽然它倾向于通过,因为缺乏坚定的基本理论模型和设计的有些武断学者受不利。这并不是说,它不工作,只是它是超过理论值的实用工具。在20世纪90年代末ACA是在使用联合分析的最常见的形式,但更短的网络调查的需求和技术,如分层贝叶斯,手段的到来,基于选择,联合现在更加普遍。锯齿的自适应方法的兴趣继续以一流的创作自适应CBC的方法。


基于选择的设计

但从发展的角度来看,联合分析已经基本上从风俗和惯例和实际试验长大了。但是,它缺乏坚实的理论基础,它仍然使用的是研究性(排名及等级),而不是现实般的任务。接下来的发展,从计量经济学的世界来了,特别是从研究人员看在行为经济学“显示偏好” - 这就是做个人的选择,说关于增强这些选择的元素。例如,在作出选择乘坐火车与服用汽车,个人透出的偏好。纵观市场作为一个整体,可以尝试找出概率而言,这些显示性偏好背后的深层因素。要做到这一点需要说明人们是如何做出选择,对正确分析行为的方法,以便能够重视基础喜好的模式。

在用适当的误差项以考虑未观测到的因素效用函数的术语描述选择模型是第一步。其次显影估计的方法(最大似然估计 - MLE),以使因素估计(和得到一个可解方程组)是第二。然后将这些约旦Louviere绑在一起,同类型的技术应用于市场研究数据或“陈述的偏好”。万博官网manbet登录像其他格式,用于测试生成的配置文件,但在这种情况下,受访者表示倾向于不使用人造排名或评级,但通过一些替代的选择 - 一个更现实的任务

以类似的方式到方法,通过观察市场层面的行动估计显示偏好 - 如选择比任何排名或评价提供的信息较少,这与它汇总分析,对市场整体的方法相结合。最后,分析的方法是使用一个完整的MLE。这三个要素,然后给这个特定形式联合较强的理论背景和自20世纪90年代多的研究是基于选择,比自适应。(Louviere纠纷,他的离散选择模型的方法是真正联合的形式)。

然而,不是所有的问题都解决了。在使用全剖面的研究方法,还有对可以使用的属性的数量和作为一个整体有市场均一性,许多营销人员会质疑的假设聚集在样品分析的限制。这意味着,如果诸如“欢迎孩子”为餐厅的属性是在书房,它可以是两组非常重要的。家长们说的是,单身说不。总的来说,这些屏蔽掉,它似乎并不很重要 - 在中央的平均之中。但是他们可能需要知道一个连锁餐厅,他们需要两种类型的餐厅。所以看个人层面数据的能力可能是非常重要的,如果你正在寻找进行细分研究。

CBC的更新版本是基于选择的自适应联合分析 - 也是从锯齿 - (不要与ACA混淆)。使用较长的采访,它允许受访者开展经营,基于选择锻炼的一种形式之前给他们的喜好更多细节。这减轻了受访者的任务,使之感觉,面试是更好的应对他们的答案。


分层贝叶斯

个人级实用工具和基于选择的数据的问题引起了许多不同的方法,使基于选择的数据更容易分析,在子组级别,并根据使用进行分割基于选择的数据,包括潜类分割原始资料,而是从锯齿的突破是采用分层贝叶斯分析,从总的选择基础的信息,至少,基于选择数据与个人层面的数据归咎于个人层面的数据,生产,理论上两全其美呢。

这并不是说,这是唯一的方法,当然仍然有大量的研究正在开展使用全轮廓和ACA。


发展

研究联合型技术的不断发展。在线调查手段的出现是基于计算机的技术,如自适应是当计算机的面试进行了面对面的脸比成本要低得多。因此存在利用元素,如遗传算法和进化学习“搜索”与消费者的决策空间,所以一定要了解人们如何做出决策判断的计算机学习技术的持续发展。除了产品配置(如戴尔销售电脑使用),意味着有在选择数据获取的其他方式的发展。

该设计原理也可以适用于实时市场情况来优化广告,登陆这里使用真实的反应数据(大数据)的可用于不同类型的设计评估实际的选择和真正的决定页面。

还有也争议在学术层面,因为还有正在对该类型的模型,人们使用一些非常基本假设 - 我们轻率地对待一切,线性函数,往往忽略非线性因素,例如收益递减。尽管联合是基于行为的技术(结果来自看所做的选择),在市场上具有较高的情感内容则不太有用和行为经济学告诉我们,我们需要测试像锚甚至方式选择的因素设立这可能会影响结果。

业务用

首先联合分析,主要是在维护管理顾问公司,并作为业务的根本性的战略审查的基础上。锯齿的易于使用的软件的到来和方便的在线和基于计算机的面试方式,不少大型企业不得不联合分析的经验。不幸的是这也导致了一些不好的经验,其中联合已经在其使用没有经验的机构出售或提供(例如,不知道如何目前公用事业,或者不知道如何创建或使用建模)。作为结果的意见可以具有非常强的拥护者和批评者强烈的两个极化。其主要论​​点仍然可以被看作是重复的选择,任务的性质。这种情况有解决等方法途径,但企业有一个贫穷的经验往往会不知道还有更好的,或更新的解决方案。


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