Marktforscher nutzen Umfragen, um Daten über Produkte und Dienstleistungen zu sammeln. Eine Umfrage als Datenerfassungsprozess besteht aus zwei Dimensionen: Fragen zu den Befragten (dh wer die Fragen beantwortet) und Fragen zu den Produkten und Dienstleistungen (dh was Sie fragen). Zu den normalerweise gestellten Fragen gehören: Demografie (z. B. Alter, Einkommen und Geschlecht), damit Sie einschätzen können, wie sehr Ihre Befragten Ihrer Interessengruppe ähneln, und die Studienfragen, um Informationen zu sammeln, die Ihnen bei der Beantwortung Ihres Studienziels helfen.
Sie sammeln Informationen darüber, wie Kunden Produkte oder Dienstleistungen nutzen, wie zufrieden sie mit Ihren Angeboten sind und welche neuen Funktionen sie sich wünschen könnten. Mit den daraus resultierenden Erkenntnissen können Sie bessere Produkte und Dienstleistungen, zufriedenere Kunden und mehr Umsatz für Ihr Unternehmen schaffen.Wenn Sie die Verhaltensanalyse in den Mittelpunkt der Entscheidungsfindung stellen, verkürzen Sie die Markteinführungszeit und tragen dazu bei, einen Wettbewerbsvorteil zu wahren. Die Verbraucherforschungsplattform bietet eine vollständige Suite von Tools zur Analyse von Verbraucher- und Verhaltensforschungsdaten.
- Kategoriale Plattform
- Auswahlmodelle
- MaxDiff-Plattform
- Heben Sie die Plattform an
- Mehrfaktorenanalyse
Kategoriale Plattform
Die kategoriale Plattform ermöglicht es Ihnen, kategoriale Antworten in Ihren Daten, einschließlich Mehrfachantwortdaten, zu tabellieren, darzustellen und zu vergleichen. Sie können diese Plattform verwenden, um Daten aus Umfragen und andere kategoriale Antwortdaten wie Fehleraufzeichnungen zu analysieren und die demografischen Daten der Teilnehmer zu untersuchen.
Dieses Diagramm zeigt die Ergebnisse für die einfache Frage der Umfrage "Was ist deine Lieblingsfarbe?" nach Geschlecht gruppiert. Jeder Befragte wurde gebeten, eine Farbe aus der folgenden Liste auszuwählen: Rot, Blau, Grün, Orange, Gelb, Pink, Lila oder Keine.
Die Analyse zeigt, dass Blau die Lieblingsfarbe beider Geschlechter ist. Bei Männern beträgt die Häufigkeit der 43 männlichen Befragten, die Blau auswählen, 19. Dies entspricht einem Anteil von 44,2 %. Bei den Frauen wählten 11 von 37 weiblichen Befragten (Häufigkeit) oder 29,7 % (Anteil) Blau. Interessanterweise wählten 11 Befragte oder etwa 14 % Keine als Farbe aus.
Auswahlmodelle
Die Wahlmodellierung ist eine leistungsstarke Analysemethode, mit der die Wahrscheinlichkeit geschätzt wird, dass Einzelpersonen eine bestimmte Wahl aus den präsentierten Alternativen treffen. Auswahlexperimente werden in der Marktforschung verwendet, um herauszufinden, welche Produkt- oder Dienstleistungsattribute Ihre potenziellen Kunden bevorzugen. Verwendung von 0 oder 1 Antwortindikator.
Der Effektzusammenfassungsbericht zeigt die Effekte in der Reihenfolge ihrer Signifikanz. Geschwindigkeit ist der bedeutendste Effekt, gefolgt von Preis und Festplattengröße.
Wir können den Utility Profiler verwenden, um Ergebnisse zu untersuchen und optimale Einstellungen für die Attribute zu finden.
MaxDiff-Plattform
Verwenden Sie MaxDiff (Skalierung der maximalen Differenz) als Alternative zu standardmäßigen Präferenzskalen (1–10), um die relative Wichtigkeit der bewerteten Elemente zu bestimmen. MaxDiff zwingt die Befragten, ihre am meisten (1) und am wenigsten (-1) bevorzugten Optionen anzugeben und keine (0) für die anderen. Dies führt oft zu Rankings, die aussagekräftiger sind als Präferenzskalen.
Heben Sie die Plattform an
Die Uplift-Plattform ermöglicht es Ihnen, die Wirkung Ihres Marketingbudgets zu maximieren, indem Sie Angebote nur an Personen senden, die wahrscheinlich positiv reagieren. Dies ist selbst dann möglich, wenn Sie über große Datensätze und viele mögliche Verhaltens- oder demografische Prädiktoren verfügen. Sie können Uplift-Modelle verwenden, um solche Vorhersagen zu treffen.
Eine Marketingkampagne wurde entwickelt, um den Kauf eines Haarfärbeprodukts für beide Geschlechter zu steigern. Zum Zweck der Gestaltung der Studie und der Nachverfolgung von Einkäufen wurden „Clubkarten“-Mitglieder einer großen Lieferkette für Schönheitsprodukte identifiziert. Ungefähr die Hälfte dieser Mitglieder wurde nach dem Zufallsprinzip ausgewählt und erhielt ein Werbeangebot für das Produkt. Käufe des Produkts über einen darauffolgenden dreimonatigen Zeitraum durch alle Clubkartenmitglieder wurden verfolgt.
Die rechte vertikale Achse in der Grafik zeigt, dass der Anteil der Käufe im Vergleich zu den Nicht-Käufen gering ist. Die Grafik zeigt, dass es bei Frauen mit schwarzem, rotem oder braunem Haar und bei jüngeren Frauen ( Alter < 42) mit blonden Haaren. Für ältere blonde Frauen ( Alter ≥ 42) und Männchen wirkt sich die Förderung negativ aus.
Mehrfaktorenanalyse
Die Multi-Faktor-Analyse (MFA) ist eine Analysemethode, die eng mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA) verwandt ist. MFA verwendet die Eigenwertzerlegung, um mehrere Messungen an denselben Elementen in orthogonale Hauptkomponenten umzuwandeln. Diese Komponenten können Ihnen dabei helfen zu verstehen, inwiefern sich die Elemente ähneln und wie sie sich unterscheiden.
Dieses Beispiel verwendet Daten aus einer simulierten sensorischen Panelstudie von Weineigenschaften. Die Teilnehmer bewerteten 16 Weine anhand einer Reihe von Merkmalen von 1 (keine Intensität) bis 10 (herausragende Intensität). Sie möchten besser verstehen, inwiefern die 16 Weine ähnlich oder unterschiedlich sind.
Beachten Sie, dass im Diagramm der Faktorwerte in den ersten beiden Dimensionen die Weine dazu neigen, sich entsprechend ihrer Regionen zu gruppieren. Und im Ladediagramm entsprechen die Strahlen im unteren linken Quadranten Carolyn. Sie weisen auf einen Unterschied zwischen Carolyn und den anderen Bewertern hin.
1. Marktdatenanalyse mit JMP 1. Auflage, Walter R. Paczkowski. eISBN-13: 9781629604855
2. JMP Online-Hilfemenü – Verbraucherforschung – Verhaltensforschungsmethoden
