In einem (n früherer Beitrag Ich habe den Wahrscheinlichkeits- und Multiple-Choice-Profiler vorgestellt, zwei neue Tools in der Choice-Plattform, mit deren Hilfe Vergleiche zwischen Konkurrenzprodukten visualisiert und der Marktanteil der vorgeschlagenen neuen Produkte vorhergesagt werden kann. Dieser Beitrag enthält Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Öffnen und Verwenden der Profiler in JMP 12.
Betrachten wir die Pizzadaten aus dem JMP Beispieldatenbibliothek. Es gibt zwei Versionen dieses Beispiels, die die gleichen Informationen, aber unterschiedliche Datenformate haben. Beginnen wir mit dem Beispiel mit mehreren Tabellen in Pizza Profiles.jmp, Pizza Responses.jmp und Pizza Subject.jmp. Diese drei Tabellen ahmen nach, wie häufig Auswahldaten gesammelt werden, wobei eine Tabelle die verschiedenen Faktoren des Experiments, eine andere die Antworten erfasst und eine dritte Tabelle mit demografischen Informationen zu den Teilnehmern.
Wenn Sie das an das Pizza-Profile-Menü angehängte Skript ausführen, wird ein Bericht mit Choice-Modelleffekten und Likelihood-Ratio-Tests für die resultierenden Schätzungen erstellt. (Hinweis: JMP führt standardmäßig die Wahrscheinlichkeitsverhältnis-Tests durch, wenn sie schnell berechnet werden können. Wenn die Tests nicht standardmäßig erstellt werden, können Sie die Statistik des Wahrscheinlichkeitsverhältnisses immer über das rote Dreieck-Menü anfordern.)
Die Effekttests zeigen, welche Faktoren statistisch signifikant sind, und die Vorzeichen der Parameterschätzungen zeigen, ob dieser Faktor dazu führt, dass Personen das Produkt mehr oder weniger wahrscheinlich kaufen. Aus diesem Bericht geht hervor, dass Jack Cheese weniger populär ist als Mozzarella, und es gibt eine statistisch signifikante Wechselwirkung zwischen Geschlecht und Präferenzen für dicke Kruste und Pepperoni vs. No Toppings.
Mit dem Utility-Profiler (in JMP 11 "The Profiler" genannt) können Sie erklären, wie sich diese Interaktionen auf die Auswahl der Verbraucher auswirken. Durch Auswahl des Utility-Profilers aus dem roten Dreieckmenü wird Folgendes angezeigt:
Wenn Sie das Geschlecht von M auf F ändern, können Sie die Auswirkungen der Interaktionen deutlich erkennen:
Männer entscheiden sich eher für dicke Krustenpizza mit Peperoni. Frauen entscheiden sich eher für dicke Krustenpizza ohne Belag.
„Wie viel wahrscheinlicher?“ Und „Wahrscheinlicher im Vergleich zu was?“ Sind Fragen, die Ihr Marketingmanager Ihnen möglicherweise stellt. Bis JMP 12 könnte Ihre Antwort lauten: "Lassen Sie mich auf Sie zurückkommen." Jetzt brauchen Sie nur noch den Wahrscheinlichkeits-Profiler.
In JMP 12 befindet sich der Probability Profiler direkt unter dem Utility Profiler im roten Dreieck der Choice-Plattform. Wenn Sie den Wahrscheinlichkeits-Profiler auswählen, vergleichen Sie Ihr vorgeschlagenes neues Produkt mit einem Baseline-Produkt. Vielleicht plane ich, eine dicke Krustenpizza mit Mozzarella-Käse und Pepperoni anzubieten, um mit der Konkurrenzpizza zu konkurrieren, die eine dicke Kruste mit Jackkäse und Pepperoni ist.
Der Wahrscheinlichkeits-Profiler macht es leicht zu erkennen, dass mein vorgeschlagenes Produkt eine gute Idee ist. Wenn Sie zwischen meiner Pizza und meiner Konkurrenz wählen, besteht eine Chance von 92 Prozent, dass das Marktsegment „Female“ meine wählt. Ich kann Gender in den Baseline-Einstellungen in M ändern, um zu sehen, wie das Marktsegment „Male“ ausgewählt wird, und zu sehen, dass Männer eine 96-prozentige Chance haben, meine Pizza zu wählen. Einstellungen, die sich auf Personen (z. B. Personen) beziehen, werden immer in den Baseline-Einstellungen angezeigt, sodass Sie immer Äpfel mit Äpfeln vergleichen, wenn Sie die Auswahlwahrscheinlichkeiten vergleichen.
Es gibt nicht viele Märkte, in denen die Verbraucher nur zwei Möglichkeiten haben. Möglicherweise kennen Sie mehrere Mitbewerberprodukte und möchten die Pizza mit der höchstmöglichen Auswahlwahrscheinlichkeit gegen alle Produkte entwerfen. Das ist eine Aufgabe für den Multiple Choice Profiler, der sich im roten Dreieckmenü unterhalb des Wahrscheinlichkeits-Profilers befindet.
Durch Auswahl von Multiple Choice Profiler aus dem roten Dreieckmenü wird ein Dialogfeld angezeigt, in dem Sie gefragt werden, wie viele Auswahlmöglichkeiten Sie erstellen möchten. Drei ist die Standardeinstellung, aber Sie können mehr haben.
Statt eines Baseline-Modells und einer Alternative erzeugt der Multiple-Choice-Profiler jetzt einen Satz verknüpfter Profiler - einen für jede Alternative. Mit den Selektoren oben können Sie die Werte der Subjektvariablen für Ihre Marktsegmente auswählen. Mit den Profilschiebern legen Sie die Eigenschaften der verschiedenen Produkte fest. Unter der Kopfzeile befindet sich auch ein Diagramm, das visuell zeigt, welches Produkt den höchsten erwarteten Marktanteil haben würde.
Jetzt ist es leicht zu erkennen, dass eine Pizza mit dünner Kruste mit Mozzarella-Käse und keinen Belag die anderen Alternativen zu den Gewinnern zählt.
Alle obigen Beispiele haben eine Analyse mit mehreren Tabellen gezeigt. Wenn Sie normalerweise eine Ein-Tabellen-Analyse durchführen, platziert JMP Ihre Motiveffekte im Multiple Choice-Profiler. (Es gibt keine Möglichkeit für JMP, zu wissen, ob ein Effekt als Motiveffekt oder als Profileffekt gedacht war. Daher trifft JMP die Wahl, die für Sie, den Benutzer, die größte Flexibilität bietet.)
Die Wahrscheinlichkeitsvergleiche im Multiple-Choice-Modell sind eingeschränkt, so dass sie eins ergeben müssen. Das bedeutet, dass Wahrscheinlichkeitsvergleiche aus einem Choice-Modell nur dann sinnvoll sind, wenn Sie innerhalb eines Marktsegments vergleichen. Wenn Sie die Werte der Subjektvariablen ändern, Stellen Sie sicher, dass sie für alle Wahlwahrscheinlichkeiten gleich sind . Andernfalls sind Ihre vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten (und damit auch Marktanteile) nicht korrekt.
Der Utility-Profiler war schon immer ein nützliches Werkzeug zur Visualisierung Ihres Modells. JMP 12 fügt den Probability Profiler und den Multiple Choice Profiler hinzu, zwei neue Tools, mit deren Hilfe Vergleiche zwischen verschiedenen Produkten visualisiert und der Marktanteil der vorgeschlagenen neuen Produkte vorhergesagt werden kann.
