A. Narayanan, außerordentlicher Assistenzprofessor, University of Cincinnati, OH, USA
Zhiwu Liang, Procter & Gamble, Brüssel, Belgien
In dieser Präsentation nutzen wir die Längsschnittanalysefunktion der Structural Equation Modeling (SEM)-Plattform in JMP, um den Einfluss von Temperatur und Verbrauchsmenge auf die Waschmittelleistung aus Verbrauchersicht zu messen, indem wir ein Maß für die Gesamtbewertung des Produkts verwenden.
In dieser über die Zeit gemessenen Tagebuchstudie wurden Daten von Verbrauchern gesammelt, die in drei Phasen von jeweils vierwöchigen Zeitintervallen eines von zwei Produkten verwendeten. Anhand der von Woche 5 bis Woche 9 gesammelten Daten haben wir die Leistungsverläufe des Waschmittels im Verhältnis zur Temperatur und Nutzung (Anzahl der Pads) modelliert.Unter Verwendung standardmäßiger SEM-Anpassungsmessungen haben wir festgestellt, dass das Modell der linearen Wachstumskurve die Daten gut für die zugrunde liegenden latenten Strukturen passt.Die Ergebnisse zeigten, dass eines der Testprodukte bei Kaltwaschtemperaturen eine deutlich bessere Leistung erbrachte und weniger Pads verwendete als das andere Produkt.Dieses Ergebnis war ein bedeutender Gewinn für das Unternehmen im Hinblick auf die Nachhaltigkeitsplattform und die Leistung unter kälteren Waschbedingungen.
