고객을 이해하는 것이 항상 중요하지만 겨울철 설상 스포츠와 관련된 제품 및 서비스를 마케팅 할 때는 더욱 그렇습니다. 겨울 스포츠는 짧은 계절과 제한된 수의 소비자를 가질 수 있습니다. 어떻게 그들을 찾고, 그들의 필요를 확인하고, 새로운 프로모션을 만들고, 프로모션이 영향을 미치는지 평가합니까? 와 JMP 11 새로운 소비자 조사 플랫폼을 통해 이러한 유형의 질문 및 작업을 쉽게 처리 할 수 있습니다.
이 게시물에서 설문 조사 데이터를 가져 와서 새로운 변수를 사용하여 범주 형 변수 간의 관계를 탐색하려고합니다. 무조건적인 플랫폼입니다.
원래 Triple-S 형식으로 저장된 데이터. 에 따르면 Triple-S.org Triple-S는 설문 조사 메타 데이터를 설명하는 데 사용되는 언어입니다. Triple-S 버전 2에서 가져 오기를위한 추가 기능은 JMP 파일 교환 , JMP 사용자 커뮤니티 ,
JMP 이제 고객 및 고객 서비스를 수행 할 수있는 완벽한 도구 세트가 포함되어 있습니다. 소비자 조사 , 과거에는 소비자 연구를위한 제품을, JMP를 실험 설계 (DOE). 이제는 처음으로 귀중한 리소스를보다 효율적으로 사용하기 위해 단일 제품을 사용하여 두 가지 유형의 분석을 수행 할 수 있습니다. 이러한 통계 분석을 수행하는 도구는 이제 Consumer Research 메뉴 아래 편리한 위치에 있습니다.
이미 상품이나 서비스를 사용하는 방법에 대한 정보를 수집하거나 상품에 얼마나 만족하는지 정보를 수집합니다. 이후 통찰력을 통해 더 나은 제품과 서비스를 창출 할 수 있으며, 행복 고객 및 더 많은 수익 귀하의 조직을 위해.
우리는 가상의 측량 소비자의 겨울 스포츠 구매 환경을 이해하는 것. 조사 응답자는 448 명입니다. 이 설문 조사에서는 선호도, 스키 및 스노 보드 횟수 등을 보면서 동계 올림픽에 관해 질문했습니다.
Triple-S XML 추가 기능을 사용하여 설문 조사 데이터를 가져온 후 새 카테고리 플랫폼을 사용하여 데이터를 분석했습니다. 새로운 카테고리 플랫폼 JMP Pro 고객의 요구 사항을 파악할 수 있습니다. 범주 형 응답 분석 , 범주 형 플랫폼은 여러 응답 데이터를 비롯한 범주 형 응답 데이터를 요약 및 요약하고 테스트 통계를 계산합니다. Categorical Platform의 강점은 데이터를 다시 만들 필요없이 다양한 형식의 응답을 처리 할 수 있다는 것입니다.
구조화 탭 이름을 녹색 아이콘으로 드래그 앤 드롭하여 간단한 통계 집합을 구성 할 수 있습니다. 드롭 존은 나란히 배치 된 결과와 중첩 된 결과를 만듭니다. 그룹화 옵션 아래 왼쪽 하단의 옵션. 셀 수가 0 인 경우에도 모든 데이터 값의 행과 열을 표시합니다.
아이들은 2014 동계 올림픽을 관람할 계획입니다. 448 명의 응답자 중 64.1 %가 시청할 계획이었습니다. 긍정적으로 응답 한 시청자 중 취학 연령 아동이 69.2 % 인 반면 취학 연령 아동이없는 시청자는 60.5 %였다. 응답자 연령대, 스키, 스노우 보드 및 겨울 스포츠 환경 설정을 기반으로 보고서를 신속하게 작성했습니다.
다양한 설문 조사 도구는 다양한 형식으로 응답을보고합니다. 범주 형 플랫폼은 사용자가 데이터의 모양을 변경하지 않고도 많은 공통 형식을 지원합니다. 예를 들어, 다중 응답 질문은 "적용되는 모든 것을 선택하십시오"라고 지시합니다. JMP에서 "복수 응답"질문입니다.
휴가, 출장, 주말 또는 평일에는 스키를 타기를 원할 것입니다. 응답은 쉼표로 구분 된 문자열로 데이터 테이블에 저장됩니다.
사용 다중 응답 구분 응답 유형 배수 탭을 사용하여 결과를 크로스 탭 보고서 테이블 빈도 차트를 표시 할 수 있습니다.
완성 된 분석 테이블은 우리 팀의 다른 사람들과 공유 할 수 있습니다.
JMP는 연관성에 대한 평균 점수 및 카이 제곱 검정을 포함한 크로스 탭을 생성합니다. 이 통계는 Categorical Platform의 빨간색 삼각형 메뉴를 사용하여 액세스 할 수 있습니다.
여러 설문 조사 도구는 여러 형식을 사용하여 여러 응답을 저장할 수 있으며 JMP는 여러 응답을 통해 여러 응답을 처리 할 수 있습니다. 자세한 내용은 범주 형 플랫폼의 추가 예제 JMP Consumer Research 참고 자료에서 여러 응답 열의 예를 참조하십시오.
자유 텍스트 분석은 응답자 코멘트 필드에 사용되며 사용 된 각 단어의 빈도를 분석합니다. 그런 다음 트리 맵을 사용하여 주석에서 수집 된 가장 빈번한 단어 수를 시각적으로 탐색합니다.
향후 블로그 게시물에서는 Factor Analysis, Choice 및 Uplift 플랫폼을 포함하여 소비자 연구에 사용되는 다른 분석 플랫폼을 사용하여 변수 간의 관계 패턴에서 간단한 배열을 발견하고 소비자의 기호 구조를 발견하며 데이터 세트가 크고 가능한 많은 동작 또는 인구 통계 학적 예측자를 가지고있는 경우
현재 소비자 조사 데이터를 분석합니까? 의견을 남기고 설문 조사 데이터 또는 기타 범주 형 응답 데이터로 일상적으로 수행하는 분석 유형을 알려주십시오.
주의 : JMP의 리서치 통계 개발자 인 Melinda Thielbar는 Stan Koprovsky와 함께이 블로그 게시물을 공동 작곡했습니다.
Rob Hall 박사 쓴 :
마케팅 및 사회 조사 업계에서는 SPSS 형식의 데이터 수집 프로세스에서 많은 조사 데이터가 제공됩니다. 따라서 여러 응답 항목은 데이터 테이블에 별도의 열로 나타납니다. 이 형식에서 JMP 다중 응답 열 형식으로 이동하는 가장 효율적인 방법은 무엇입니까?
스탠 코프 로프 스키 쓴 :
안녕하세요 롭,
질문 해 주셔서 감사합니다. 교차 응답 - 여러 응답을 여러 열에 입력하지만 하나의 그룹 응답으로 처리되는 경우 -
JMP는 추가 데이터 정리없이 개별 응답으로 여러 응답을 처리 할 수 있습니다.
Analyze -> Consumer Research - Categorical을 선택하십시오.
역할 응답의 오른쪽에있는 다중 탭을 클릭하십시오.
여러 응답, ID 별 다중 응답, 다중 구분 기호, 표시기 그룹 등 여러 응답 데이터를 처리하기위한 여러 옵션이 제공됩니다.
설명한 상황에서 "Multiple Response (복수 응답)"버튼을 클릭하십시오. 확인을 선택하여 분석을 완료하십시오.
참고 : 여러 열을 선택하려면 :
지속적인 선택 :
1) 열 이름 위로 커서를 클릭하여 끕니다.
2) SHIFT 키를 누른 상태에서 원하는 범위의 첫 번째와 마지막 열을 클릭하십시오.
3) SHIFT 키를 누른 상태에서 왼쪽 또는 오른쪽 화살표 키를 누르십시오.
서로 인접하지 않은 열의 경우 :
CTRL 키를 누른 상태에서 각 열을 클릭하십시오.
분석 결과를 확인하십시오.
월터 Paczkowski 쓴 :
롭,
내가받은 설문 조사 데이터로 항상이 문제에 부딪 힙니다. "모두 적용 확인"응답은 일반적으로 별도의 연속 열에 있으며 0 = 선택하지 않음 (또는 아니오)과 1 = 선택 함 (또는 예)으로 코딩됩니다. 여러 응답 탭을 사용하고 지표 그룹을 선택하여 분석을 시작합니다. 이렇게하면 "모두 적용 확인"응답의 좋은 요약을 얻을 수 있습니다.
희망이 도움이됩니다.
Walt
