顧客を理解することは常に重要ですが、ウィンタースノースポーツに関連する製品やサービスをマーケティングするときにはなおさらです。ウィンタースポーツは、短いシーズンと限られた数の消費者を持つことができます。どのようにしてそれらを見つけ、ニーズを特定し、新しいプロモーションを作成し、そのプロモーションが影響を及ぼしているかを評価しますか？とともに JMP 11 また、新しい消費者調査プラットフォームでは、これらの種類の質問や作業を簡単に処理できます。
この記事では、調査データをインポートし、新しいデータを使用してカテゴリカル変数間の関係を調べます。カテゴリプラットフォーム。
データはもともとTriple-S形式で格納されていました。によると Triple-S.org ウェブサイト、Triple-Sは調査メタデータを記述するために使用される言語です。Triple-Sバージョン2からインポートするためのアドインは、 JMPファイル交換これは、 JMPユーザーコミュニティ 、
JMP 顧客を実行するためのツール一式が含まれるようになりました。消費者調査 、過去には、消費者調査用の製品とJMP用の製品がありました。実験計画 （DOE）。今回初めて、あなたはあなたの最も貴重なリソースをより効率的に使用するために、あなたの時間という、単一の製品を使って両方のタイプの分析をすることができます。これらの統計分析を実行するためのツールは現在、Consumer Researchメニューの下の便利な場所にあります。
あなたはすでに商品やサービスの使い方やあなたの商品にどれほど満足しているかについての情報を集めています。その後の洞察により、より良い製品とサービスを生み出すことができます。幸せ顧客とより多くの収入あなたの組織のために。
仮説を作成しました調査ウィンタースポーツの消費者の嗜好を理解する。調査には448人の回答者がいました。調査では、冬季オリンピックの観戦の好み、スキーやスノーボードの頻度などについて質問されました。
Triple-S XMLアドインを使用して調査データをインポートした後、新しいカテゴリカルプラットフォームを使用してデータを分析しました。の新しいカテゴリカルプラットフォーム JMP Pro あなたはあなたの顧客のニーズを発見することができますカテゴリカル応答分析 、カテゴリカルプラットフォームは、複数の回答データを含むカテゴリ別回答データを表にまとめ、テスト統計を計算します。カテゴリカルプラットフォームの強みは、データを作り直すことなく、さまざまな形式の応答を処理できることです。
ザ・構造化タブ名前を緑色のアイコンにドラッグアンドドロップすることで、簡単な一連の説明的な統計情報を作成できます。グループ化オプションの下の左下にあるオプション。セル数がゼロの場合でも、すべてのデータ値の行と列が表示されます。
子供たちは2014年冬季オリンピックを見ることを計画しています。448人の回答者のうち、64.1％が注目することを計画していた。肯定的な反応を示した人のうち、学齢未満の子供を連れていた視聴者の方が視聴率が高かった。回答者の年齢層、スキー、スノーボード、ウィンタースポーツの好みに基づいたレポートをすばやく作成しました。
さまざまな調査ツールがさまざまな形式で回答を報告します。カテゴリカルプラットフォームは、ユーザーがデータを作り直すことなく、多くの一般的な形式をサポートします。たとえば、複数回答の質問は、「該当するものをすべて選択する」ように指示します。JMPでは、これらは「複数回答」の質問です。
スキーをしたい場合は、休暇中、出張中、週末、または平日に。応答は、データテーブルにカンマ区切りの文字列として格納されていました。
を使う複数の応答区切りの応答タイプ複数タブ、我々は結果をに与えることができましたクロス集計レポートテーブル周波数チャートを表示します。
完成した分析表は、私たちのチームの他の人と共有することができます。
JMPは、平均スコアや関連付けのカイ2乗検定などのクロス集計表を作成します。これらの統計は、Categorical Platformの赤い三角メニューを使ってアクセスできます。
さまざまな調査ツールが複数の回答を格納するために複数のフォーマットを使用でき、JMPは[複数回答]タブでの選択を通じてこれらの多くを処理できます。を参照してくださいカテゴリカルプラットフォームのその他の例複数の回答欄の例については、JMP Consumer Researchのリファレンスを参照してください。
フリーテキスト分析は回答者のコメントフィールドに使用され、使用された各単語の頻度数について分析されました。次に、ツリーマップを使用して、コメントに収集された最も頻繁な単語数を視覚的に調べます。
今後のブログ記事では、因子分析、選択、およびアップリフトの各プラットフォームを含む、消費者調査に使用される他の分析プラットフォームを使用して、変数間の関係パターンにおける単純な配置を見つけ、消費者の嗜好構造を見つけ、影響を最大化します。大規模なデータセットと多くの可能な行動または人口統計学的予測因子がある場合。
現在、消費者調査データを分析していますか？コメントを残して、あなたがあなたの調査データまたは他のカテゴリー別の回答データに対してあなたが日常的に行っている分析の種類をお知らせください。
注記： このブログ記事は、JMPのResearch Statistician開発者であるMelinda ThielbarがStan Koprovskyと共同執筆しました。
ロブホール博士書きました：
マーケティングおよび社会調査業界では、データ収集プロセスから多くの調査データがSPSS形式で配信されます。そのため、複数の回答項目がデータテーブルの個別の列として表示されます。この形式からJMPの複数応答列形式にそれらを移動するための最も効率的な方法は何ですか？
スタンコプロフスキー書きました：
こんにちはロブ、
質問ありがとうございます。交差回答 - つまり、複数の回答が複数の列にまたがって入力され、1つのグループ化された回答として扱われる場合 -
JMPは、追加のデータクリーニングなしで、複数の応答を個々の列として処理できます。
[分析] - > [消費者調査] - [カテゴリカル]を選択します。
Roles Responseの下の右側にあるMultipleタブをクリックします。
これにより、複数回答、IDによる複数回答、複数区切り、インジケータグループなど、複数の回答データを処理するための複数のオプションが表示されます。
あなたが説明した状況では、"Multiple Response"ボタンをクリックしてください。分析を完了するには[OK]を選択します。
注：複数の列を選択するには：
連続選択の場合
1）列名の上にカーソルをクリックしてドラッグします。
2）Shiftキーを押しながら希望の範囲の最初と最後の列をクリックします。
3）SHIFTキーを押しながら左右の矢印キーを押します。
隣接していない列の場合
Ctrlキーを押しながら各列をクリックします。
あなたの分析に頑張ってください。
ウォルター・パチコフスキー書きました：
ロブ、
私は受け取った調査データでいつもこの問題に遭遇します。「適用するすべてを確認」応答は通常、別々の連続した列にあり、0 =未チェック（またはいいえ）および1 =チェック済み（またははい）としてコード化されています。分析を開始するには、[Multiple Response]タブを使用し、[Indicator Group]を選択します。これはすべての "適用するすべてをチェック"という回答の良い要約を与えます。
お役に立てれば。
ウォルト
