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Eine MaxDiff-Bake-Off-Studie: Unter Dutzenden von Produkten das am meisten bevorzugte Produkt finden (2021-US-45MP-804)

Eingeladener Gewinner von Paper On Demand

 

Niveau: Mittelstufe

 

Rob Reul, Geschäftsführer, Isometrische Lösungen

Amy Anderson, Direktorin, AA Insights, LLC

Bradley Jones, JMP Distinguished Research Fellow, SAS

 

Eine MaxDiff-Studie ist eine Möglichkeit, die Präferenzen der Verbraucher für eine Gruppe ähnlicher, derzeit vermarkteter Produkte zu ermitteln. Mit zunehmender Anzahl der zu vergleichenden Produkte kann die kognitive Belastung der Befragten so stark ansteigen, dass nur wenige an der Umfrage teilnehmen, was zu potenziellen Verzerrungen führen könnte. In unserer Fallstudie wurden wir mit der Bestellung von Präferenzen für drei Dutzend (36) Produkte beauftragt. Wir gingen das Problem an, indem wir zunächst die 36 Produkte in vier sich gegenseitig ausschließende Gruppen zu je neun Produkten einteilten und zu jedem einzelne MaxDiff-Studien durchführten. Das „Bake-off“ bestand aus einer neuen MaxDiff-Studie, in der die am meisten bevorzugten Produkte aus jeder der vier Gruppen ermittelt wurden.

Wir präsentieren die Analyseergebnisse der Studie mit JMP. Wir zeigen auch die wirtschaftlichen Einsparungen, die sich aus der Straffung des ursprünglichen Angebots von 36 Produkten auf eine wesentlich kleinere Gruppe bevorzugter Produkte ergeben.

 

 

Automatisch generiertes Transkript...

 

Lautsprecher	Transkript
Jordan Hiller	Gehen.
Rob Reul	die JMP Discovery-Konferenz, bei der wir über Portfolio- und Produktoptimierung sprechen werden.
	Dieser Bildschirm ist ein Vorgeschmack auf unseren gesamten heutigen Vortrag und löst das Problem, wonach dieser Verbraucher online, in einem Kaufhaus oder an vielen anderen Orten, an denen Geschenkkarten verkauft werden, suchen könnte.
	Amy Anderson, ihre Chefanalytikerin; und ich, Rob Reul, der Geschäftsführer von Ismetric Solutions.
	Amy wird Ihnen also ein wenig über Blackhawk erzählen.
Amy Anderson	So lernte ich Blackhawk vor etwas mehr als einem Jahr kennen, und ein Kollege von mir, der eigentlich für alle Geschenkkarten bei Subway verantwortlich ist, wurde zu Blackhawk gelockt, um ihnen bei ihrem Kartenportfolio zu helfen.
	Die meisten Menschen haben noch nie von Blackhawk gehört. Sie finden im Verborgenen statt, sind aber tatsächlich die weltweit größte private Geschenkkarte
	Unternehmen. Sie positionieren sich als Zahlungsmarke, weil sie digitale Geschenk-, Telefon-, Debit- und Incentive-Karten online und über ein globales Netzwerk von Einzelhändlern anbieten.
	Wenn Sie darüber nachdenken, was Rob Ihnen gerade vor ein paar Folien gezeigt hat, dann ist das Target. Wissen Sie, Sie waren wahrscheinlich im Supermarkt.
	Sie sehen die Karten, die Sie beim Auschecken zur Auswahl haben. Das ist der Schwerpunkt ihres Geschäfts; es sind 97 %. Sie haben auch eine Online-Präsenz, durch die sie allmählich wachsen ...
	über giftcards.com und andere Web-Unternehmen. Als Blackhawk zu mir kam, hatten sie eine Herausforderung. Wenn Sie also an Geschenkkarten denken
	und das ganze Geschenkkarten-Einkaufszentrum, das auf der ersten Folie war, da sind nur so viele Haken,
	und stellen Sie sich jeden Pflock als Mietobjekt vor. Man muss also bezahlen, um an dieser Stelle zu stehen. Als Unternehmen, das Geschenkkarten herstellt, müssen sie daher verstehen, welche Karten erfolgreich sein werden und es verdienen, auf dieser Liste zu stehen.
	Blackhawk hatte immer,
	Ich habe irgendwie erraten, welche Karten da rausgehen sollten, und was passieren würde, wäre, dass sie 12 bis 18 Monate warten würden, um zu sehen, ob die Finanzdaten eingehen.
	Und das ist eine Menge Zeitverschwendung, also kamen sie zu uns und fragten: Gibt es einen besseren Ansatz, um herauszufinden, welche Karten wir auf diese Stifte stecken sollten, um die meisten Kunden anzusprechen?
	Und hier habe ich Rob ins Spiel gebracht und ich werde es an Rob zurückgeben, um darüber zu sprechen, wie wir das angehen.
Rob Reul	Ja, und und...
Amy Anderson	Bevor wir dorthin gehen, tut mir leid, könnte ich
	Sprechen Sie über den Versuch vs. den Test?
Rob Reul	Nun, Sie besser, denn darauf basierte Ihr Konstrukt.
Amy Anderson	Wie auch immer, eines der Dinge, über die Rob und ich gesprochen haben, und wir lachen und viele unserer Marketingkollegen lachen auch.
	Blackhawk ist berühmt für das, was wir Versuche nennen. Ein Versuch ist also etwas ganz anderes als ein Test, und wenn man darüber nachdenkt, ist es...
	Weißt du, sie haben etwas rausgebracht und wollten sehen, ob es funktioniert. Und wir versuchen ... wir versuchen ... wir arbeiten mit ihnen zusammen, um die Dinge eher testorientiert anzugehen, also betrachten wir, wissen Sie,
	die Kompromisse. Und bei diesem Test, den wir für sie entwickelt haben, geht es wirklich nur um die Wahl, denn wenn man etwas ausprobiert und 18 Monate wartet, ist es zu spät, um herauszufinden, dass es ein Misserfolg war.
Rob Reul	In der Tat. Und als Amy über das Raten der Blackhawks sprach, waren sie tatsächlich ziemlich gut darin, richtig zu raten, aber es ging um die Größe ihres Marktplatzes und die Anzahl der Karten
	ganz, ganz groß geworden und das wirst du bald sehen. Was die Durchführung eines Tests oder Experiments betrifft, haben wir uns Folgendes ausgedacht.
	Sie hatten also ... Ich glaube, sie hatten 113 Karten, die um diese Punkte wetteiferten, und die Herausforderung bestand natürlich darin, den Test zu entwerfen
	oder das Experiment, das uns das ermöglichen würde. Und dies ist eine Momentaufnahme dessen, was letztendlich daraus geworden ist. Ich werde näher darauf eingehen, wie wir dazu gekommen sind ... wir sind dort angekommen
	Gleich, aber Sie werden hier ein paar wichtige Dinge sehen, etwas, das wir als Turnierdesign eines geplanten Experiments besprechen werden.
	Die Namensnennung ging zunächst an Dr. Chris Nachtsheim und arbeitete dann eng mit Dr. Brad Jones zusammen, zunächst im Wesentlichen am Konzept und wie man das dann tatsächlich macht.
	Und dann kamen die Max-Diff-Experimente hinzu, die für mich heute natürlich eine entscheidende Plattform in JMP sind, die ich ständig nutze.
	Und wir haben es hier wirklich auf die Probe gestellt, indem wir in dieser speziellen Studie fünf verschiedene Max-Diff-Studien durchgeführt haben, die ... vier, die sich gegenseitig befruchteten, und eine, um das Finale zu erreichen, und wir werden Sie begleiten
	durch die Art und Weise, wie wir dorthin gelangt sind. Lassen Sie uns zunächst ein wenig über Karten sprechen. Sie haben also diese Wand gesehen, ungefähr 113 plus Karten der Konkurrenten. Das war Target.
	Als wir uns das Blackhawk-Szenario ansahen, konnten wir uns nicht vorstellen, ein experimentelles Design zu entwickeln, das den Verbrauchern zur Verfügung gestellt werden könnte
	und erwarten, dass sie dies in angemessener Zeit erledigen. Und damit meine ich neun Minuten ... neun bis zwölf Minuten.
	Ich hatte wieder eine Menge Arbeit mit Dr. Nachtsheim an der Modellierung von Ermüdungs- und Auswahlexperimenten und
	Nach etwa 12 Minuten fangen die Leute einfach an, Fragen zu beantworten, und es kommt zu internen Inkonsistenzen, die Leute antworten alle an der gleichen Stelle oder die Leute beenden die Umfrage nicht.
	Und das wollten wir natürlich überhaupt nicht, also mussten wir es auf das Set reduzieren, das am meisten Material enthielt und zu dem dieser erste Versuch führte
	36 Karten. Es gibt also einige, es gibt mehr und es gibt den Rest, richtig. Das war also sozusagen unser Satz von 36 letzten Karten.
	Nun, die herkömmliche Art und Weise, wie die meisten Forscher ein solches Problem ohne umfassende Umfrageanalysen wie Amy und ich lösen würden, würde so aussehen, und das ist tatsächlich etwas, worüber ich bereits zuvor gesprochen habe
	in einer JMP-Konferenz. Aber Sie sehen die klassische Bewertungsfrage, bei der jede Zeile eines der Dinge ist, die wir bewerten, und in diesem Fall wäre sie 36 Zeilen hoch, richtig.
	Und Sie wissen, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie kaufen würden, oder welche Karte Ihre Lieblingskarte ist, und nach einer Weile können Sie sehen und sich vorstellen, wie nutzlos die Daten wären, die Sie sammeln würden. Du würdest bekommen
	Sehr schlechte Trennung im Sein ... im Hinblick auf die Möglichkeit, es zu analysieren, und daher waren Bewertungen sicherlich nicht möglich.
	Der nächste Ansatz, den Sie in unserem Bereich normalerweise sehen würden, ist jemand ... Nun gut, lassen Sie uns eine Rangfolge festlegen, denn jetzt muss er sie nicht unabhängig, sondern in gegenseitiger Abhängigkeit betrachten.
	Und das ist ein besserer Weg, aber wenn Sie wie wir eine lange Liste haben, stehen die Befragten vor noch größeren Herausforderungen, was zu einer massiven kumulativen kognitiven Belastung führt.
	Und es ist im Grunde unhaltbar. Und natürlich haben wir die Lösung, das ist also der Aufbau der Methode, das ist Lovieres
	Best-Worst-Skalierung. Und Max Diff ist, wie wir es kennen, und es liefert uns eine magische Statistik, die als Nutzen bekannt ist. Wie viel ist eine Karte wert?
	über eine andere Karte, oder? Und genau das ist es, was wir letztendlich erreichen wollen. Hier ist also unser Experiment. Das ist es, wofür wir geschaffen wurden, und ich werde einfach das JMP kaputt machen ...
	die Diskussion dort. Ich werde in meine gehen
	JMP-Designer und zeigen Sie das Experiment, das wir tatsächlich durchgeführt haben, und es ist hier.
	Ich kann es bekommen.
	Und wir werden dieses Design machen.
	Ein paar Dinge, die ich an diesem Design hervorheben möchte ... (falls es für mich verständlich ist). Warte eine Sekunde.)
	Kannst du es sehen, Amy?
	Alles klar, gut.
	Wir hatten also wieder 36 Karten, also um diese in überschaubare Teile zu zerlegen,
	Am Ende haben wir Blockgrößen von neun oder fünf mit neun verschiedenen Gruppierungen verwendet, wodurch wir dann in einem anderen Experiment 18 Auswahlmöglichkeiten anbieten konnten, und das hatten wir auch
	ein Design, das so aussah.
	Und dann haben wir es programmiert und wir haben eine Vorfallmatrix, die wirklich eine schöne Sache ist.
	Daher ist es in unserer Welt wirklich wichtig, sicherzustellen, dass Sie jede Karte mit jeder anderen Karte vergleichen.
	Und gehen Sie nicht davon aus, dass eine Karte eine andere Karte schlägt, denn sie würde Karten schlagen, die eine der anderen Karten geschlagen hat oder nicht geschlagen hat, richtig.
	Und was wir mit diesem ausgewogenen und unvollständigen Blockdesign haben, ist ein ... ist ein wunderschönes, effizientes Experiment, bei dem jede Karte genau zweimal gegen jede andere Karte getestet wurde.
	Also programmieren wir dieses Experiment, und ich möchte Ihnen jetzt zeigen, wie es aussieht, wenn es einmal programmiert ist, und das ist auch eine schöne Sache.
	Ich werde zurückgehen
	mein Experiment hier.
	Also haben wir das genommen
	Nachdem wir das Experiment entworfen hatten, bauten wir es in eine Benutzeroberfläche ein, und in der Mitte der Umfrage, nach etwa vier Minuten, waren es alle Befragten
	gefragt ... Wo ist es geblieben? Warte eine Sekunde. Das tut mir leid.
	Versuchen Sie es noch einmal. Tut mir leid.
	Sie wurden in das Experiment eingeführt
	und dann haben wir es ihnen gezeigt
	die zufälligen Gruppierungen oder Auswahlsätze, bei denen sie gebeten wurden, jede Karte zu bewerten. Also, wenn mir dieses am besten gefällt
	und dieses gefällt mir am wenigsten.
	Und wir ließen sie das mehrmals tun,
	basierend auf diesem Design, tatsächlich 18 Mal, um genau zu sein.
	Und jedes Mal haben wir sie auf dem Weg dazu aufgefordert, sie sozusagen im Spiel zu halten, und einmal haben wir es getan
	konnten die Leute durch alle 18 bringen,
	wir hatten ein Set. Und so haben wir das Experiment in neun verschiedene...
	Vier verschiedene Gruppierungen zu je neun Teilnehmern, wir hatten eine Gesamtgruppe von Befragten und dann nahmen wir die Gewinner mit den besten Utility-Werten und schickten sie in einen Enddurchgang. Aber wir haben es wieder geschafft und sie bis ins Finale geführt.
	Und...
	lass mich hierher zurückkommen.
	Es ist ein wenig umständlich, ich entschuldige mich.
	Da war das Experiment.
	Und dann haben wir es basierend auf der Arbeit von Danny McFadden und der Analyseplattform von JMP analysiert, richtig.
	Auch hier kommt es wieder darauf an, dass er am Ende seines Textes das grundsätzliche Anliegen kommentiert
	menschliches Entscheidungsverhalten zu verstehen und dies in einem Umfeld zu tun, in dem es keine verwirrenden Einflüsse gibt, die Sie nicht interpretieren können, weil Sie nicht wissen, was besprochen wurde oder wodurch ein Befragter beeinflusst wurde.
	Das ist also ein Blick auf die Grenznutzen, richtig. Dies ist also der erste Ausschnitt aus dem Experiment, nachdem wir es analysiert haben. Ich zeige Ihnen nicht alle genauen Karten, aber Sie bekommen eine Idee, positiv und positiv
	negativ, diejenigen, die in der Mitte statistisch nicht signifikant waren. Wir hatten also ein großes Array wie dieses mit 36 Karten.
Amy Anderson	Kann ich hier etwas erwähnen, Rob, das super wichtig war? Wie Rob bereits erwähnt hat, fragen viele Umfrageteilnehmer nur: „Gefällt Ihnen das?“ und ordnen Sie es von eins bis fünf, und so ist Blackhawk bei seiner gesamten Forschung vorgegangen. Als wir das also zeigten
	Unsere Produktmarketingleute waren schockiert und verstanden es nicht. Sie fragen sich: „Moment mal, warum ist Papa da unten in den roten Zahlen glücklich? Denn ich meine, das hatte eine Top-2-Box.“
	Nun, der Unterschied besteht darin, dass es ihnen vielleicht gefällt, wenn man sie fragt, ob Ihnen das gefällt, ohne ihnen die Wahl zu lassen, aber was, wenn es etwas Besseres gibt? Und das war einfach so
	Für sie ist das bahnbrechend, weil sie ihr Kartenportfolio noch nie auf diese Weise betrachtet oder die Recherche auf diese Weise angegangen sind.
	Also mach weiter, Rob. Deshalb wollte ich das nur klarstellen, weil es so war, ich meine, für sie haben sie einfach … nie über die Wahl nachgedacht. Es ist wie,
	Nun, es ist offensichtlich, dass Sie das tun müssen, bei all den Möglichkeiten da draußen.
Rob Reul	Und sie haben auch eine Mauer; Es gibt eine Menge Möglichkeiten, richtig. Ja.
	Wir hatten also diese Daten, aber Amy hatte Recht, als sie mich daran erinnerte, dass dies hier nur ein Teil der Gleichung war, und ich möchte, dass sie noch einmal spricht.
Amy Anderson	Ja, ja, danke, Rob. Wie ich es bereits erwähnt habe, ist Blackhawk wie die meisten Unternehmen sehr auf Finanzen ausgerichtet. Ich meine, Sie müssen sicherstellen, dass Sie Geld verdienen.
	Allerdings ist Geldverdienen das Ergebnis, wissen Sie, das ist nachträglich. Deshalb mussten wir uns diese Forschung ansehen. Und der Affinitätsindex ist großartig. Verstehen Sie, gefällt er Ihnen? Aber man muss es auch verstehen
	Okay, das ist großartig, das gefällt mir besser als das, aber
	Wirst du es kaufen? Und wenn Sie es kaufen, wie viel werden Sie laden?
	Dadurch, dass dies Teil der Forschung ist, hilft es ihnen, die Lücke zwischen dem, was die Verbraucher ihnen sagen, und dem, was sie tun werden, zu schließen.
	Und im Laufe der Zeit hilft uns dies dabei, eine Scorecard für den Kunden zu entwickeln, damit dieser frühzeitig Verbraucherfeedback einholen und schließlich eine Schätzung vornehmen kann
	Was passiert mit ihren Finanzen, wenn sie auf der Grundlage dieser Informationen handeln? Deshalb ist es so wichtig, alle drei Kennzahlen in die Studie einzubeziehen.
Rob Reul	Durch die Kombination dieser beiden konnten wir ein prädiktives Modell ihrer künftigen Geschäftslage erstellen.
	Und was Amy für sie auf die Beine stellen konnte, war eine Möglichkeit, noch einmal zurückzugehen und es sich anzusehen, indem sie im Grunde sagte: „Wenn Sie …“
	Wenn Sie diese Karten auf dem Markt vorantreiben, werden sie voraussichtlich in sechs oder zwölf Monaten einen solchen Umsatz erzielen.
	Und der nächste Bildschirm zeigt, wie wir das letztendlich für den Kunden darlegen konnten. Und so haben wir das genommen
	Affinitätswerte, und wenn Sie hier jede einzelne Karte sehen können, die grundsätzlich nach dem Nutzen eingestuft wurde, dann haben wir die Wahrscheinlichkeit, dass sie gekauft wird.
	Und wir haben den Lastwert, richtig, weil wir alle gefragt haben, okay, das war Ihr Favorit,
	Wie viel würden Sie ... wie wahrscheinlich würden Sie die Karte kaufen und wie viel würden Sie dafür ausgeben? Und dann könnten wir diesen angepassten Wert schaffen, von dem sie gesprochen hat.
	Und dann könnten wir alle Karten relativ zueinander entlang dieser Achse skalieren, was im Grunde der Nutzen gegenüber der Wahrscheinlichkeit einer Auslastung darstellt. Und wir könnten eine Trennung schaffen und für sie etwas finden
	die allerbesten Karten und in diesem Fall war diese Visa-Karte eindeutig der Hauptsieger.
	Und letztendlich konnten wir verstehen, warum das so ist, und wir werden gleich darüber sprechen. Es hängt mit der breiten Anziehungskraft und der Anzahl der Marken zusammen, für die die Karte verwendet werden kann, richtig.
	Aber auf diese Weise konnten wir diese Trennung schaffen. Das war also die erste Hauptarbeit, die wir leisten konnten. Ich gehe jetzt zur nächsten Analyseebene über und Amy wird mit Ihnen ein wenig über die Anatomie der Geschenkkarte sprechen.
Amy Anderson	Also ähm, wir haben uns gerade die Portfolio-Optimierung angesehen, also hatten wir die Rangfolge, welche Karten mehr oder weniger erfolgreich sein werden.
	Und ... aber der zweite Teil ist, dass es einige dieser Karten gibt, die sich vielleicht in der Mitte befinden, die sie nicht wegwerfen müssen, aber sie müssen darüber nachdenken, wie sie sie optimieren können. Jetzt
	Wenn man an Geschenkkarten denkt, meine ich, bis wir zu diesem Geschäft kamen, habe ich nicht wirklich über alle Komponenten einer Geschenkkarte nachgedacht.
	Und bei diesem speziellen Portfolio, das sie „Happy Cards“ nennen, sind viele Dinge auf der Karte enthalten, die die Präferenz beeinflussen.
	Wissen Sie, es könnte an der Kartenladung liegen. Wie viel könnten Sie also für die Geschenkkarte und das Geschenk für jemanden kaufen? Es könnte an der Bedingung liegen. Was muss ich also tun, um die Karten nutzen zu können?
	Personalisierung. Können Sie es personalisieren, z. B. an Mama oder meine Tochter usw. Wir haben die Marken auf der Karte und dann das Kartenthema oder den Anlass.
	Und so war der nächste Schritt, zu verstehen, welche dieser Elemente für die Steigerung der Präferenz wichtig sind, um zu verstehen, wie ... worauf man sich konzentrieren muss, um die Karten zu optimieren.
	Wir hatten also im Grunde eine unbegrenzte Anzahl an Themen, Nennwerten und Personalisierungsoptionen.
	Und die Art und Weise, wie Blackhawk normalerweise das macht, was sie ihre Kartenkuration nennen, bei der es um die Entwicklung dieser Karten geht, besteht darin, dass sie in einem Raum sitzen ... in einem Konferenzraum, vor der COVID-19-Krise.
	Und im wahrsten Sinne des Wortes alle Finanzdaten der Vergangenheit durchgehen und sagen: Hmm, ich denke, diese Karte hat sich gut bewährt, weil sie diese Marke hatte.
	Oh, ich möchte vielleicht diese Marke nehmen, weil wir sie nicht auf einer Karte angegeben haben. Und es war sehr, sehr,
	Wissen Sie, sie verfügen über einen großartigen geschäftlichen Hintergrund, sind aber etwas subjektiv, was die Herangehensweise an die Erstellung dieser Karten angeht.
	Diese Studie ermöglichte es uns also zu verstehen, was diese Präferenz auslöste (und ich werde den Preis jetzt nicht verschenken, weil ich möchte, dass Rob es durchgeht).
	Aber es wurde ein ganz erstaunliches Tool für den Kunden entwickelt.
Rob Reul	Es hat funktioniert, richtig.
Amy Anderson	Es funktioniert wirklich gut.
Rob Reul	die Wahlplattform. Und
	Was wir hier suchen, ist ein Discrete-Choice-Experiment, bei dem wir tatsächlich die Dinge anbieten und abwägen können, von denen wir wissen, dass sie entscheidend sind, basierend auf der Anatomie, die Sie gerade gesehen haben.
	Und das nahm im rechts abgebildeten Experiment Gestalt an.
	Das ist ein Live-Bild des Bildschirms. Offensichtlich ist das Hin- und Herwechseln zwischen JMP im Explorer und dem Deck für Sie als Betrachter nicht optimal
	Ich werde hier einfach darüber reden. Wir hatten also vier Hauptthemen oder Attribute, und innerhalb der Attribute hatten wir mehrere verschiedene Ebenen. Basierend auf der Anatomie wurden vor allem folgende Fragen getestet: Was ist das Thema, das Menschen dazu bewegt, die Karte zu kaufen?
	Wem geben sie das Geschenk, denn das ist ein wichtiger Faktor. Die Sponsoren oder Marken auf der Karte sowie die Nutzungsbedingungen. Manchmal gibt es also ein Ablaufdatum, manchmal muss man die Karte online registrieren.
	Rechts.
	Manchmal kann man eine Karte nur online einlösen, daher bestand die Idee im Grunde darin, herauszufinden, welche davon am schmackhaftesten ist, nicht wahr, sozusagen als Eintrittspreis.
	Und es stellte sich heraus, dass wir, wie Amy angedeutet hatte, als Ergebnis ein sehr starkes Modell erhielten, aber zum einen ... fiel eine der Variablen irgendwie heraus. Aber man kann es deutlich sehen... und Amy wollte...
	wollte Ihnen sagen, dass 57 % der Kartenpräferenzen davon abhängen, welche Marken auf der Karte stehen.
	Wir wussten, dass Marken wichtig sind, aber wir wussten nicht, dass sie so wichtig sind, aber die anderen Faktoren sind auch wichtig. Und Sie können den Profiler auf der rechten Seite sehen,
	Wo diese erste Variable gewissermaßen ausgewaschen wird und statistisch nicht signifikant ist, aber offensichtlich hatten wir hier eine schöne Trennung zwischen den verschiedenen Attributen ... in der Studie. Und das waren alles nominelle Attribute, die
	Das macht es noch interessanter, denn man muss vorsichtig sein, wenn man dazwischen wechselt. Das war also sozusagen die Hauptausgabe dort.
	Und wir hatten ein... wir hatten allerdings ein Rätsel, denn okay, sie hatten 253 Marken auf einer Karte.
	Bei der ersten Studie, die wir gezeigt haben, hatten wir 36 Karten und haben fünf Max-Diff-Experimente verwendet, um das herauszufinden, weil wir Menschen dazu bringen konnten, das zu verarbeiten, wenn wir danach gefragt wurden.
	Hier hatten wir ein Discrete-Choice-Experiment. Ich glaube, es gab 12 Bildschirme, jeder Bildschirm hatte drei Auswahlmöglichkeiten, also kein triviales Experiment für den Einzelnen. Aber wie lösen wir das?
	Wie viele Marken gibt es und wie funktionieren die Marken? Und so entstand die ganze Idee einer geplanten Übung, die kein geplantes Experiment war, sondern viel besser ... viel bewusster als nur ein Versuch. Am Ende haben wir also die Idee eines Traumkartendesigners entwickelt.
	Und nachdem wir die Menschen dem Discrete-Choice-Experiment unterzogen und ihre Auswahl auf die gezeigten beschränkt hatten,
	Wir haben sie gebeten, ihre eigene Karte auszuwählen und zu erstellen, um zu sehen, was sie möchten. Und aufgrund dieser Anatomie werden dieselben Komponenten lebendig.
	Das hat uns also in eine ganz andere Richtung geführt. Auch hier geht es uns um die Frage: Welche Marken sollten sie auf ihren Karten haben?
	Und es stellte sich heraus, dass der Rechenaufwand zur Lösung des Gefühls dieser Studie von 2.000 Befragten etwa drei Tage in Anspruch nahm.
	Es gab eine enorme Menge an Kombinationen, wenn sie zwischen einer der 253 Marken wählen konnten, nur einer oder bis zu neun.
	Zusätzlich dazu, an wen die Karte ausgehändigt werden sollte, ob sie einen Nennwert haben wollten und wie groß dieser Nennwert sein würde. Sie können sich vorstellen, dass es riesig war, richtig.
	Aber was es hervorbringen konnte, war eine erstaunliche Leistung, über die ich Amy sprechen lassen werde.
Amy Anderson	Also haben wir diese Informationen zusammen mit den Ergebnissen der anderen Studie genommen und sie in ein sogenanntes Kartenoptimierungstool eingegeben.
	Wenn der Kunde also mit diesem Tool neue Karten entwerfen würde, könnte er sich darauf beziehen und sagen: „Na gut, ist es sinnvoll, Marken zu haben, die mehrere Markenkategorien umfassen?“
	Und was wir bei dieser Ausgabe herausgefunden haben, ist, dass Verbraucher nicht viel Abwechslung wollen, denn wenn sie Abwechslung wollen, kaufen sie eine Visa-Karte, und dennoch wollen sie mehr als nur die Karte mit einer einzigen Marke. Es war also etwas in der Mitte.
	Wenn wir eine Marke hatten, blieb der Verbraucher bei dieser Übung normalerweise innerhalb der Markenkategorie. Wenn also die Marke, die sie zuerst ausgewählt haben, eine Einzelhandelsmarke wäre,
	Sie hatten die Gestaltung ihrer Karte in erster Linie abgeschlossen ... hauptsächlich mit dem Einzelhandel. Das Gleiche gilt für QSR, das Gleiche gilt für Digital, Big Box usw.
	Wir hatten ein paar Fälle, in denen es zu Markenüberschneidungen kommen konnte, und es gab Fälle, in denen es sich um den Einzelhandel und dann vielleicht um das Restaurant handelte.
	Stellen Sie sich das wie ein Erlebnis in einem Einkaufszentrum vor, und da war es etwas anders. Aber wir haben hier Marken, die wir nennen würden...
	Und das kam beim Kurationsteam sehr gut an ... Ich nenne sie datierbare Marken oder nicht datierbare Marken. Und datierbare Marken sind diejenigen, bei denen viele Marken miteinander verbunden sind.
	Und das war ein wirklich gutes Zeichen für die Erstellung dieser Karten mit mehreren Marken. Aber dann gibt es Marken, die nicht datierbar sind, etwa für 24-Stunden-Fitness und Alamo, Albertsons. Es ist, als wären sie einfach... sie wären auf sich allein gestellt.
	Was also passiert, wenn diese Marken zu Blackhawk kommen und mitspielen wollen, wollen sie auf diesen Karten sein, denn das ist der Umsatz für sie.
	Dies ist ein Werkzeug, nicht nur zum Entwerfen der Karten, sondern auch, um ihnen bei den Verhandlungen zu helfen, zu sagen, zu schauen,
	Wenn Sie spielen möchten, müssen Sie bezahlen, da Ihre Marken mit niemandem wirklich gut zusammenpassen. Und weisst du was? Unsere Verbraucher
	bevorzuge andere Marken. Und so ist es für sie einfach erstaunlich, über diesen Einfluss zu verfügen, tatsächlich einige Einblicke zu gewinnen, um Karten zu entwerfen und dann auch mit diesen Marken zu verhandeln, im Hinblick auf, Sie wissen schon, Geschäfte mit Blackhawk zu machen.
Rob Reul	Genau genau.
	Es gibt also noch einen weiteren Teil zu diesem und jenem, der damit zu tun hat
	Karte
	Konstruktion. Und wir reden zuerst darüber, welche Karten behalten werden und welche nicht.
	Eines der Dinge, die ich früher hätte erwähnen sollen, war, als wir diese Vorrunden, diese vier Runden, aufstellten.
	Wir haben diese Runden basierend auf den Einnahmen aus den Karten des Vorjahres platziert. Und natürlich resultieren die Einnahmen aus der Attraktivität der Marken, bei denen die Karten eingesetzt werden können.
	Wenn Sie also anfangen, über die tatsächlichen Kombinationen von Marken auf Karten nachzudenken, zeigte Ihnen Amy die bedingten Wahrscheinlichkeiten:
	Wir haben jetzt versucht, noch einen Schritt weiter zu gehen. Ganz rechts sehen Sie die Top 50-Marken, die wir erstellen möchten
	Zielgerichtete Verbrauchersegmente, die wahrscheinlich Marken kaufen würden, die auf derselben Karte gebündelt sind. Das ist also die nächste Ebene der analytischen Arbeit, die wir durchführen, um zu verstehen, okay,
	Gibt es ein Ziel, das groß genug ist, dass wir Geschlecht, Alter oder andere psychografische Dinge erreichen können? Das würde es uns ermöglichen, die Killerkarte zu verfeinern, indem wir dort das richtige Thema mit den richtigen Marken platzieren.
	Das ist also sozusagen der Stand der Forschung. Gemeinsam haben wir gerade fast eineinhalb Jahre solide Forschung für Blackhawk beschrieben.
	Und ich würde Ihnen sagen, dass 90 % aller schweren Arbeiten dank der Leistung von JMP erledigt wurden. Das ist also unser Gespräch.
	Gerne beantworten wir Ihre Fragen live. Ich glaube, dass dies am 6. Oktober gezeigt wird. Und Brad Jones, der die technische Ressource für das Turnierdesign war
	und Analyse, werde mich dabei begleiten. Wir danken Ihnen zunächst einmal für Ihr Interesse und wünschen Ihnen eine gute Konferenz. Danke schön. Tschüss.

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