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 üblicherweise gestellten Fragen gehören: demografische Daten (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 Erreichung 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. Mithilfe der daraus resultierenden Erkenntnisse können Sie bessere Produkte und Dienstleistungen, zufriedenere Kunden und mehr Umsatz für Ihr Unternehmen schaffen.Indem Sie die Verhaltensanalyse in den Mittelpunkt der Entscheidungsfindung stellen, beschleunigen Sie die Markteinführung und tragen dazu bei, einen Wettbewerbsvorteil zu wahren. Die Consumer Research-Plattform bietet eine vollständige Suite von Tools zur Analyse von Verbraucher- und Verhaltensforschungsdaten.
- Kategorische Plattform
- Auswahlmodelle
- MaxDiff-Plattform
- Uplift-Plattform
- Analyse mehrerer Faktoren
Kategorische Plattform
Mit der kategorialen Plattform können Sie kategoriale Antworten in Ihren Daten, einschließlich Mehrfachantwortdaten, tabellarisch darstellen, grafisch darstellen und vergleichen. Mit dieser Plattform können Sie kategoriale Antwortdaten wie Fehleraufzeichnungen und Umfrageantworten analysieren und die demografischen Daten der Teilnehmer untersuchen.
Dieses Diagramm zeigt die Ergebnisse für die Umfragefrage mit einfacher Antwort "Was ist deine Lieblingsfarbe?" nach Geschlecht gruppiert. Jeder Befragte wurde gebeten, eine Farbe aus der folgenden Liste auszuwählen: Rot, Blau, Grün, Orange, Gelb, Rosa, Lila oder Keine.
Die Analyse zeigt, dass Blau für beide Geschlechter die Lieblingsfarbe ist. Bei den Männern liegt die Häufigkeit, mit der die 43 männlichen Befragten Blau wählten, bei 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 bzw. etwa 14 % als Farbe „Keine“.
Auswahlmodelle
Die Wahlmodellierung ist eine leistungsstarke Analysemethode, mit der die Wahrscheinlichkeit abgeschätzt wird, mit der Einzelpersonen eine bestimmte Wahl aus den vorgestellten Alternativen treffen. Auswahlexperimente werden in der Marktforschung eingesetzt, um herauszufinden, welche Produkt- oder Servicemerkmale Ihre potenziellen Kunden bevorzugen. mit 0 oder 1 Antwortindikator.
Der Effektzusammenfassungsbericht zeigt die Effekte in der Reihenfolge ihrer Bedeutung an. Die Geschwindigkeit ist der wichtigste Effekt, gefolgt vom Preis und der Festplattengröße.
Mit dem Utility Profiler können wir Ergebnisse untersuchen und optimale Einstellungen für die Attribute finden.
MaxDiff-Plattform
Verwenden Sie MaxDiff (maximale Differenzskalierung) als Alternative zu Standardpräferenzskalen (1–10), um die relative Wichtigkeit der bewerteten Elemente zu bestimmen. MaxDiff zwingt die Befragten dazu, ihre am meisten (1) und am wenigsten (-1) bevorzugten Optionen und keine (0) für die anderen anzugeben. Dies führt häufig zu Rankings, die aussagekräftiger sind als Präferenzskalen.
Uplift-Plattform
Mit der Uplift-Plattform können Sie die Wirkung Ihres Marketingbudgets 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. Um solche Vorhersagen zu treffen, können Sie Uplift-Modelle verwenden.
Ziel einer Marketingkampagne war es, den Kauf eines Haarfärbeprodukts zu steigern, das sich an beide Geschlechter richtete. Für die Gestaltung der Studie und die Nachverfolgung von Einkäufen wurden „Clubkarten“-Mitglieder einer großen Lieferkette für Kosmetikprodukte identifiziert. Ungefähr die Hälfte dieser Mitglieder wurde zufällig ausgewählt und schickten ein Werbeangebot für das Produkt. Die Käufe des Produkts durch alle Clubkarteninhaber über einen Zeitraum von drei Monaten hinweg wurden verfolgt.
Die rechte vertikale Achse im Diagramm zeigt an, dass der Anteil der Käufe im Vergleich zu den Nichtkäufen gering ist. Die Grafik zeigt, dass bei Frauen mit schwarzem, rotem oder braunem Haar und bei jüngeren Frauen ein Anstieg der Käufe zu verzeichnen ist ( Alter < 42) mit blonden Haaren. Für ältere blonde Frauen ( Alter ≥ 42) und Männer wirkt sich die Beförderung negativ aus.
Analyse mehrerer Faktoren
Die Mehrfachfaktoranalyse (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 helfen zu verstehen, inwiefern die Elemente ähnlich sind und worin sie sich unterscheiden.
In diesem Beispiel werden Daten aus einer simulierten sensorischen Panelstudie zu Weineigenschaften verwendet. Die Teilnehmer bewerteten 16 Weine anhand einer Reihe von Merkmalen von 1 (keine Intensität) bis 10 (hervorragende Intensität). Sie möchten besser verstehen, inwiefern die 16 Weine ähnlich oder unterschiedlich sind.
Beachten Sie, dass sich die Weine in der Darstellung der Faktorwerte in den ersten beiden Dimensionen tendenziell nach ihrer Region gruppieren. Und im Belastungsdiagramm 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 – Methoden der Verhaltensforschung
