Jian Cao schrieb:
Mit der Veröffentlichung von JMP 13 ist Multidimensional Scaling (MDS) nun Teil des Consumer Research-Menüs von JMP. Für Details sehen Sie bitte
http://www.jmp.com/support/help/13/Multidimensional_Scaling.shtml#
Jian Cao schrieb:
Teresa,
Ja, Sie können eine Regression für das Produktpräferenz-Ranking mit den gedrehten Komponenten (dh Faktoren) als erklärende Variablen ausführen.
Teresa Manuel schrieb:
Hi Jian,
Ich wende mich an, um eine Frage aus Ihrem Factinar Analysis On-Demand-Webinar zu stellen. Ich verfolge es mit meinem eigenen Datensatz. Ich habe bestimmte Produkte zugeordnet und deren Präferenzranking anhand der Reihenfolge des Erscheinens auf dem Präferenzvektor ermittelt. Die anderen Attribute (Vektoren) befinden sich ebenfalls auf der Karte. Ich nahm dann die gedrehten Komponenten (Faktoren 1 und 2) und verwende sie als Eingaben für mein Präferenzmodell (y = Präferenz). Kann ich dieses Modell verwenden, um Attribute zu identifizieren, auf die ich mich konzentrieren muss, um mein Produktranking zu verbessern?
Einer der wichtigsten Anwendungsbereiche für JMP ist c Kunden- und Marktforschung . Als ich eingeladen wurde, einen Vortrag über JMP für Marketinganalysen zu halten, war ich neugierig, wie umfassend die Möglichkeiten von JMP sind JMP sind. Ich habe mich gefragt, ob es erhebliche Lücken gibt.
Auf einer Konferenz der American Marketing Association entdeckte ich kürzlich ein beliebtes Lehrbuch mit dem Titel Moderne Marketingforschung: Konzepte, Methoden und Fälle. Das Buch wurde von drei Marketingprofessoren an der Ross School of Business der University of Michigan geschrieben und von vielen Top-Business-Programmen verwendet. Das Buch eignet sich daher als Referenz für meine Lückenanalyse, in der verglichen wird, was in führenden MBA-Programmen gelehrt wird und was in JMP verfügbar ist.
Das Lehrbuch ist in drei Teile gegliedert. In den ersten beiden Teilen werden die Grundsätze der Marketingforschung sowie das Design von Umfragen, die Probenahme und die Datenerhebung erörtert. Teil 3 deckt die analytischen und statistischen Ansätze für die Datenanalyse ab, auf die ich mich bei der Lückenanalyse konzentriere.
Ich habe im Wesentlichen keine Lücken gefunden.
Das Lehrbuch deckt einen umfassenden Satz traditioneller statistischer Methoden ab, die in der Marketing- und Verbraucherforschung verwendet werden, wie deskriptive Statistiken, Hypothesentests, multiple Regression und multivariate Methoden. Anschließend werden Auswahlmodelle (aka Conjoint-Analyse ) und mehrdimensionale Skalierung und endet mit einem Kapitel, in dem einige aufkommende analytische Techniken und Konzepte wie Heterogenität, hierarchische Modelle usw. vorgestellt werden.
JMP-Benutzer kennen das vielleicht Verteilung . Passen Sie Y um X an . Modell anpassen und Multivariate Methoden Plattformen gut geeignet, sind jedoch möglicherweise mit den Zufallskoeffizientenmodellen in JMP Pro durch weniger vertraut Mischmodell Persönlichkeit (bitte überprüfen Sie meine Blogbeiträge für JMP Pro für lineare gemischte Modelle ). Sie können Zufallskoeffizientenmodelle und Verschachtelung von Zufallskoeffizienten verwenden, um „Steigungsheterogenität“ und mehrstufige Strukturen zu modellieren, wie in Kapitel 12 dieses Buches beschrieben.
Für Auswahlmodelle bietet JMP sowohl die Modellierung als auch das Design von Marketingexperimenten mit Produktfunktionen und Verbraucherattributen. Meine Kollegin Melinda Thielbar hat über das geschrieben letzte Entwicklung in der Choice Model-Plattform. Ich habe die Fallstudie „Dial Readout Scales“ aus dem Lehrbuch verwendet, und JMP erstellt nicht nur die Schätzwerte für Teile und Wahrscheinlichkeitstests, sondern erstellt auch interaktive Wahrscheinlichkeits- und Multiple-Choice-Profiler, mit denen Sie die Kundenpräferenzen für alternative neue Produkte darstellen können.
Wahrscheinlichkeits- und Multiple-Choice-Profiler ermöglichen es Ihnen, den Vergleich zwischen Konkurrenzprodukten zu visualisieren.
Was die mehrdimensionale Skalierung betrifft, so hat ein anderer Kollege Kelci Miclaus , hat eine erstellt JMP-Add-In das führt die Analyse durch SAS- oder R-Integration durch.
Was ist mehr, JMP Pro verfügt über andere fortgeschrittene Analysemethoden wie Uplift-Modelle und Data Mining, die für Marketing-Analysten und Verbraucherforscher von Nutzen sind.
Für diejenigen von Ihnen, die mit den Daten und Fällen aus dem Lehrbuch in JMP spielen möchten, habe ich eine erstellt JMP-Add-In das sammelt alle Daten als JMP-Tabellen.
