I ricercatori di mercato utilizzano i sondaggi per raccogliere dati su prodotti e servizi. Un'indagine, come processo di raccolta dati, consiste di due dimensioni: domande sugli intervistati (cioè chi risponde alle domande) e domande sui prodotti e servizi (cioè cosa chiedete). Le domande solitamente poste includono: dati demografici (ad es. età, reddito e sesso) in modo da poter valutare quanto i rispondenti somiglino alla tua popolazione di interesse e le domande di studio per raccogliere informazioni utili a rispondere al tuo obiettivo di studio.
Raccogli informazioni su come i clienti utilizzano prodotti o servizi, quanto sono soddisfatti delle tue offerte e quali nuove funzionalità potrebbero desiderare. Gli approfondimenti risultanti ti consentono di creare prodotti e servizi migliori, clienti più felici e maggiori entrate per la tua organizzazione.Mettere l'analisi comportamentale al centro del processo decisionale accelera il time-to-market e aiuta a mantenere un vantaggio competitivo. La piattaforma Consumer Research fornisce una suite completa di strumenti per l'analisi dei dati di ricerca sui consumatori e comportamentali.
- Piattaforma categoriale
- Modelli a scelta
- Piattaforma MaxDiff
- Piattaforma di sollevamento
- Analisi Fattoriale Multipla
Piattaforma categoriale
La piattaforma Categorical ti consente di tabulare, tracciare e confrontare le risposte categoriche nei tuoi dati, inclusi i dati di risposta multipla. È possibile utilizzare questa piattaforma per analizzare i dati delle risposte categoriche, come le registrazioni dei difetti, le risposte ai sondaggi e per studiare i dati demografici dei partecipanti.
Questo grafico mostra i risultati per la domanda del sondaggio a risposta semplice "Qual è il tuo colore preferito?" raggruppati per genere. Ad ogni intervistato è stato chiesto di selezionare un colore dal seguente elenco: Rosso, blu, verde, arancione, giallo, rosa, viola o nessuno.
L'analisi mostra che il blu è il colore preferito per entrambi i sessi. Per i maschi, la frequenza dei 43 intervistati maschi che selezionano il blu è 19. Ciò corrisponde a una quota del 44,2%. Per le donne, 11 su 37 donne intervistate (frequenza) o il 29,7% (quota) hanno selezionato il blu. È interessante notare che 11 intervistati o circa il 14% hanno selezionato Nessuno per il colore.
Modelli a scelta
La modellazione della scelta è un potente metodo analitico utilizzato per stimare la probabilità che gli individui facciano una scelta particolare tra le alternative presentate. Gli esperimenti di scelta vengono utilizzati nelle ricerche di mercato per aiutare a scoprire quali attributi di prodotto o servizio preferiscono i tuoi potenziali clienti; utilizzando 0 o 1 indicatore di risposta.
Il rapporto Riepilogo effetti mostra gli effetti in ordine di importanza. La velocità è l'effetto più significativo, seguito dal prezzo e dalla dimensione del disco.
Possiamo utilizzare Utility Profiler per esplorare i risultati e trovare le impostazioni ottimali per gli attributi.
Piattaforma MaxDiff
Utilizzare MaxDiff (dimensionamento della differenza massima) come alternativa alle scale di preferenza standard (da 1 a 10) per determinare l'importanza relativa degli elementi valutati. MaxDiff obbliga gli intervistati a segnalare le opzioni preferite di più (1) e meno (-1) e nessuna (0) per le altre. Ciò si traduce spesso in classifiche più definitive delle scale di preferenza.
Piattaforma di sollevamento
La piattaforma Uplift ti consente di massimizzare l'impatto del tuo budget di marketing inviando offerte solo a persone che potrebbero rispondere favorevolmente. Può farlo anche quando si dispone di grandi set di dati e molti possibili predittori comportamentali o demografici. Puoi utilizzare i modelli di aumento per fare tali previsioni.
È stata progettata una campagna di marketing per aumentare gli acquisti di un prodotto per la colorazione dei capelli rivolto a entrambi i sessi. Ai fini della progettazione dello studio e del tracciamento degli acquisti sono stati individuati i membri “tessera club” di una importante filiera della bellezza. Circa la metà di questi membri è stata selezionata a caso e ha inviato un'offerta promozionale per il prodotto. Sono stati monitorati gli acquisti del prodotto nei successivi tre mesi da parte di tutti i tesserati club.
L'asse verticale di destra nel grafico indica che la percentuale di acquisti è piccola rispetto ai non acquisti. Il grafico mostra che l'aumento degli acquisti si verifica per le donne con capelli neri, rossi o castani e per le donne più giovani ( Età < 42) con i capelli biondi. Per le donne anziane dai capelli biondi ( Età ≥ 42) e maschi, la promozione ha un effetto negativo.
Analisi Fattoriale Multipla
L'analisi fattoriale multipla (MFA) è un metodo analitico strettamente correlato all'analisi delle componenti principali (PCA). MFA utilizza la decomposizione degli autovalori per trasformare più misurazioni sugli stessi elementi in componenti principali ortogonali. Questi componenti possono aiutarti a capire in che modo gli articoli sono simili e in che modo sono diversi.
Questo esempio utilizza i dati di uno studio di panel sensoriale simulato delle caratteristiche del vino. I partecipanti hanno valutato 16 vini su un numero di caratteristiche da 1 (nessuna intensità) a 10 (intensità prominente). Vuoi capire meglio come i 16 vini sono simili o diversi.
Si noti che nel grafico dei punteggi dei fattori nelle prime due dimensioni, i vini tendono a raggrupparsi in base alle loro regioni. E nel grafico di caricamento, i raggi nel quadrante in basso a sinistra corrispondono a Carolyn. Indicano una differenza tra Carolyn e gli altri valutatori.
1. Analisi dei dati di mercato utilizzando JMP 1a edizione, Walter R. Paczkowski. eISBN-13: 9781629604855
2. Menu Guida in linea di JMP - Ricerca sui consumatori - Metodi di ricerca comportamentale
