Analiza comună

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare

„Analiza comună, sau analiza conjugată engleză este o tehnică statistică multivariată care provine din psihologia matematică . Este utilizat în discipline cunoscute sub numele de științe sociale și științe aplicate, inclusiv marketing , managementul produselor și cercetarea operațiunilor .

A fost dezvoltat la începutul anilor 1970 de către profesorul Paul Green și VR Rao la Wharton School de la Universitatea din Pennsylvania . De atunci a cunoscut un interes crescând atât din sectoarele academic, cât și din cel privat. Astăzi este utilizat în științele sociale și aplicate, inclusiv marketingul, dezvoltarea produselor și cercetarea pieței în general.

Obiective

Obiectivul principal al unei analize comune este de a determina care este combinația preferată de atribute referitoare la un produs sau serviciu analizat, pornind de la evaluarea unei serii de propuneri. De fapt, este numit și un model compozițional cu mai multe atribute .

Studiul efectelor combinate asupra consumatorilor a elementelor care alcătuiesc un produs sau serviciu ne permite să extrapolăm importanța relativă a acestor elemente. Prin urmare, fiind un model aditiv, permite estimarea utilităților totale pentru diferite profiluri sau combinații de atribute și, în consecință, permite identificarea configurației optime pentru un produs sau serviciu nou sau existent.

Metodologie

Cercetările bazate pe analize comune necesită participanților să facă alegeri (sau compromisuri ). Analiza acestor alegeri permite calcularea importanței relative a componentelor sau nivelurilor atributelor testate. Pentru a spori capacitatea discriminatorie a analizei comune, este o bună practică să segmentăm participanții în grupuri omogene pe baza caracteristicilor socio-demografice (de exemplu, bărbați vs. femei), comportamentele acestora (de exemplu, consumatori grei vs. consumatori slabi ai unui produs), sistemele lor de valori (de exemplu favorabile vs. opuse avortului terapeutic) și / sau alți factori.

Din punct de vedere metodologic, factorii cheie pentru definirea corectă a unui model de analiză comună sunt:

  • setul de atribute care caracterizează produsul este exhaustiv
  • atributele alese sunt independente în sens statistic

Există numeroase abordări în realizarea unui studiu de analiză comună, în special în ceea ce privește tipurile de algoritmi utilizați în modelele de colectare a datelor (profil complet sau profil complet , profil parțial sau profil parțial / incomplet ) în construcția desenelor (factorial complet , parțial etc.), în sarcinile solicitate respondenților (evaluare, clasificare, alegerea între alternative etc.) și în prelucrarea datelor colectate.

Software-ul disponibil pentru analize comune tradiționale sunt:

Marketing

În marketing , analiza conjugată este frecvent utilizată pentru a evalua acceptarea de către consumator a unui proiect nou de produs (sau serviciu) și pentru a estima efectul publicității . Este, de asemenea, utilizat în poziționarea produsului, dar această aplicație ridică unele nedumeriri (vezi dezavantajele). Recent, în marketing au fost utilizate noi alternative, cum ar fi algoritmii genetici .

Scopul unei analize comune este de a determina care combinație dintr-un număr limitat de atribute are cel mai mare impact asupra alegerilor consumatorilor, atât în ​​ceea ce privește luarea deciziilor, cât și comportamentul de cumpărare . Un set de produse sau servicii potențiale este prezentat respondenților și pe baza preferințelor dintre produsele / serviciile prezentate, se calculează valoarea implicită a elementelor individuale care contribuie la determinarea alegerii. Aceste elemente implicite (utilitate) sunt apoi utilizate pentru a crea modele care sunt capabile să estimeze cota de piață (cota de piață), veniturile și chiar profitabilitatea noilor produse / servicii sau variante ale produselor / serviciilor existente.

Proiectul unei analize comune

Un produs sau serviciu poate fi descris în termeni de mai multe atribute. De exemplu, un televizor poate avea ca atribute dimensiunea ecranului, tipul ecranului, definiția, greutatea, marca, prețul și așa mai departe. Fiecare atribut poate fi împărțit în mai multe niveluri. De exemplu, nivelurile de tip ecran pot fi CRT, LCD sau Plasma.

Participanților la sondajul de probă li se prezintă un set de descrieri de produse sau prototipuri sau imagini create pe baza combinației nivelurilor atributelor luate în considerare și li se solicită să sorteze în funcție de preferință sau să atribuie ele însele o notă produselor. Fiecare alegere va oferi produse suficient de similare pentru a părea aproape echivalente, dar cu unele diferențe decisive pentru a determina o preferință. Fiecare produs va consta dintr-o combinație unică de caracteristici ale produsului. Datele pot fi comenzi preferențiale individuale, voturi sau rezultate ale alegerilor dintre alternativele de produs.

Pe măsură ce numărul combinațiilor de atribute și niveluri prezentate crește, numărul profilurilor potențiale crește exponențial. În consecință, un design factorial fracționar este de obicei utilizat pentru a reduce numărul de profiluri care trebuie evaluate, ținând cont de faptul că datele sunt suficient de consistente pentru a efectua analizele statistice aferente. Rezultatul este un set de profile alese cu grijă, astfel încât să nu creeze prea multă oboseală la respondenți și să nu-i forțeze la sarcini prea dificile, dar în același timp suficiente pentru analize ulterioare.

Tipuri de analize comune

Inițial, au existat în principal analize cunoscute sub numele de profil complet sau profil complet . În acest caz, este identificat un set redus de atribute (cel mult 4-5) și sunt create profiluri care sunt trimise respondenților, adesea prin intermediul etichetelor. Interviurile individuale sunt realizate cerând să comandați de la produsul / serviciul preferat celui mai puțin preferat sau să atribuiți un vot fiecărui profil. Prin analiza de regresie, se calculează ulterior utilitățile implicite (sau utilitățile ) pentru fiecare respondent.

Există două aspecte critice ale acestui tip de procedură:

  1. numărul atributelor este foarte limitat, deoarece creșterea sarcinii respondenților devine prea complicată. Principala alternativă este de a efectua investigații folosind modele cunoscute sub denumirea de Adaptive Conjoint Analysis (software-ul Sawtooth este cel care este utilizat de obicei), permițând, prin propunerea alternativă de către computer, să crească numărul de profiluri care trebuie prezentate.
  2. situația în care să faci alegeri nu este realistă. De fapt, în viața reală, alegerea are loc de obicei între alternative care sunt simultan disponibile pentru respondent. Jordan Louviere a fost primul care a introdus modele bazate pe alegere , adică așa - numita analiză de alegere conjugată și discretă .

Procesul

Punctele cheie sunt:

  • alege caracteristicile produsului de testat;
  • arată combinațiile de caracteristici ale produsului unui eșantion de potențiali consumatori;
  • potențialii consumatori clasează, votează sau aleg între combinații ;
  • introduceți datele unui eșantion reprezentativ de potențiali consumatori într-un software statistic și alegeți procedura de analiză comună. Software-ul va produce funcții de utilitate pentru fiecare dintre caracteristici;
  • încorporați funcțiile preferate într-un nou produs sau într-o campanie publicitară.

Colectarea de informații

Datele pentru analiza comună sunt colectate în general printr-o cercetare de piață , chiar dacă pot fi obținute prin aplicații specifice cunoscute sub numele de configurator sau, în cele din urmă, prin proiecte experimentale studiate corespunzător în cadrul testelor de piață .

Organizarea informațiilor

Eșantionul a văzut un set de produse, prototipuri, modele sau imagini. Exemplele trebuie să fie:

  • suficient de similare pentru ca consumatorul să le vadă ca alternative, dar suficient de diferite pentru a permite o preferință clară;
  • compus dintr-o combinație unică de caracteristici.

Datele pot consta din:

  • voturi individuale;
  • sortarea pe baza votului;
  • preferințe între combinații alternative;

Analize

Există mulți algoritmi care pot fi utilizați pentru a estima funcțiile utilității. Metodele tradiționale sunt cele ale analizei varianței monotone sau ale tehnicilor de regresie liniară , dar acestor abordări, deși utilizate în prezent, li s-au alăturat și altele. Foarte populare astăzi sunt tehnicile de regresie logistică , însoțite probabil de tehnici ierarhice bayesiene (ierarhice bayesiene) care lucrează la datele colectate prin exerciții bazate pe alegerea dintre alternative (aceasta este adesea menționată DCM - Modelarea discretă a alegerii). Aceste funcții utilitare estimează valoarea percepută a caracteristicilor și nivelul de sensibilitate a percepțiilor și preferințelor consumatorilor față de modificările nivelurilor atributelor produs / serviciu.

Beneficii

  • Este posibil să se utilizeze obiecte reale, cum ar fi prototipuri sau mostre de produse
  • Preferințele individuale sunt măsurabile.
  • estimarea pragurilor de alegere psihologică care sunt create la consumatori atunci când evaluează multe atribute în același timp

Dezavantaje

  • numai un număr limitat de atribute poate fi utilizat, deoarece numărul de combinații crește exponențial pe măsură ce atributele cercetate cresc
  • faza de colectare a informațiilor este complexă;
  • este dificil de utilizat pentru cercetarea poziționării produsului, deoarece nu există proceduri pentru convertirea percepțiilor despre caracteristicile actuale în percepții despre un set mic de caracteristici de fundal;
  • participanții au dificultăți în exprimarea atitudinilor față de noi categorii sau atribute;
  • modelul funcției de utilitate care stă la baza analizei comune prezice că atributele (factorii) sunt independenți în sens statistic.

Sănătate

Tehnicile de analiză comună sunt, de asemenea, utilizate în asistența medicală . Companiile farmaceutice au nevoie de informații din ce în ce mai aprofundate pentru a se putea baza pentru a identifica cele mai bune oportunități de piață și a lua deciziile care conduc la rezultate economice mai profitabile. Prin urmare, aceștia pot beneficia enorm de înțelegerea preferințelor și opiniilor medicilor, deoarece sunt cifrele cheie în prescrierea tratamentelor medicamentoase. În consecință, proiectele de cercetare bazate pe analize comune reprezintă un instrument excelent pentru companiile farmaceutice în dezvoltarea de noi medicamente și, dacă sunt realizate profesional, pot permite, de asemenea, să estimeze vânzările și cotele de piață ale unui medicament .

În prezent, cercetătorii de marketing farmaceutic au folosit tot felul de modele de analiză comună (adică profil complet , profil parțial / incomplet ), proiect (adică proiectare factorială completă , proiectare factorială fracțională , proiectare rezoluție III etc.), abordări de evaluare (adică clasamente, note, alegere dintr-un set, comparație în perechi) disponibile în literatura statistică.

Model conjugat cu alocarea scorurilor

Modelele anterioare se dovedesc adecvate atunci când evaluările respondenților vizează produse sau servicii care trebuie utilizate de respondenți înșiși (FMCG, bunuri durabile, produse financiare etc.). Cu toate acestea, în unele proiecte, respondenții trebuie să ofere evaluări pentru produse sau servicii care să fie utilizate ulterior de grupuri de oameni, cum ar fi în cazul medicilor și al pacienților acestora. Prin urmare, li se cere să-și exprime preferințele pentru un produs nou sau existent sau pentru un tratament medical care va fi aplicat ulterior publicului relevant.

Cercetătorii farmaceutici vor să înțeleagă ce vor face medicii pentru un număr de pacienți. Mai exact, ei sunt interesați să înțeleagă gradul de preferință pentru un nou tratament și să estimeze cât mai exact cota relativă de preferință care poate duce în cele din urmă la o estimare a cotei de piață pentru tratamentul în cauză. În consecință, un model de notare pare a fi un instrument adecvat pentru acest tip de sondaj de piață. În esență, este vorba de a prezenta diferite profiluri de tratament medicilor în același timp, cu noul tratament ( sarcina de alocare ) alături de cele de pe piață. Medicii sunt rugați apoi să înscrie fiecare tratament în sesiunea de alocare. Mai precis, în această sesiune li se cere să se gândească la următorii 100 de pacienți care suferă de o anumită patologie și să indice numărul de rețete pe care le-ar face pentru fiecare tratament descris în sesiune. Suma prescripțiilor poate crește până la 100 sau o poate depăși, dacă mai multe medicamente pot fi prescrise ca terapie.

Abordarea comună a alocării scorurilor este deosebit de potrivită în aceste situații, deoarece permite să se ajungă la o înțelegere aprofundată a relațiilor dintre tratamentele de pe piață pentru o anumită patologie și diferitele definiții ale produsului pentru cea care urmează să fie plasată pe piaţă.

Bibliografie

  • Green PE, Rao VR (1971) Măsurare conjugată pentru cuantificarea datelor judecătorești , Journal of Marketing Research , 8, 355-63.
  • Green PE, Srinivasan V. (1978) Conjoint analysis in consumer research: issue and outlook , Journal of Consumer Research , 5, 103-123.
  • Gustaffson A., Herrmann A. și Huber F. (2001) Conjoint analysis as a instrument of market research practice , în: Conjoint Measurement: Methods and Applications , Gustaffson A., Herrmann A. și Huber F. (Eds.) , Berlin: Springer, 5-46.
  • Furlan R., Corradetti R. (2006), Aspecte ale proiectării experimentale în modelul comun de punctare , Proceedings of ENBIS 6, 2006, Wroclaw, Polonia

Sănătate

  • Chakraborty, G., R., Ettenson și G., Gaeth. 1994. Cum aleg consumatorii asigurarea de sănătate , Journal of Health Care Marketing , 14, 21 - 23.
  • Scottish Office Department of Health. 1992. Carta pacientului: ce cred utilizatorii . Tehnologie. rept. HMSO, Edinburgh.
  • Sculpher, M., Bryan, S., Fry, P., DeWinter, P., Payne, H. și Emberton, M. 2004. Preferințele pacienților pentru gestionarea cancerului de prostată non-metastatic: experiment de alegere discretă . British Medical Journal , 328, 382 - 385.
Controlul autorității LCCN (EN) sh94001705 · GND (DE) 4213629-5
Economie Portalul Economiei : accesați intrările Wikipedia care se ocupă de economie
Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Analisi_congiunta&oldid=120883012 ”