le JMP Profiler est un outil puissant pour visualiser votre modèle. En un clic, vous pouvez voir ce que le modèle prédit lorsque vous modifiez les fonctionnalités d'un produit ou modifiez l'une de vos hypothèses. C'est aussi un puissant outil de communication. Votre public n'a pas besoin de statistiques pour comprendre le message du modèle.
Dans JMP 11 et les versions antérieures, Profiler de la plate-forme Choice était un utilitaire: il permet de visualiser l'évolution de l'utilitaire de votre produit en fonction des modifications apportées aux fonctionnalités. Pour un économiste ou un agent de commercialisation, l'utilité est un concept assez simple. Plus grande utilité signifie un produit plus souhaitable que les gens sont plus susceptibles d'acheter.
"Combien plus probable?" Et "Plus probable par rapport à quoi?" Pourrait demander votre responsable marketing. Jusqu'au JMP 12, votre réponse aurait peut-être été: «Laissez-moi vous revenir.
Dans JMP 12, vous avez le Profil de probabilité et le Multiple Choice Profiler , deux nouveaux outils permettant de visualiser les comparaisons entre les produits concurrents et de prédire la part de marché des nouveaux produits proposés.
Regardons un exemple rapide. Je prévois peut-être d’offrir une pizza à croûte épaisse avec du fromage mozzarella et du pepperoni pour concurrencer la pizza de mon concurrent, qui a une croûte épaisse avec du fromage jack et du pepperoni.
Probability Profiler transforme Utility Utility en une comparaison entre deux produits.
Probability Profiler permet de voir facilement que le produit que je propose est une bonne idée. Lorsque je choisis ma pizza ou celle de mes concurrents, il y a 92% de chances que le segment de marché «Femmes» choisisse la mienne.
Les effets de sujet sont répertoriés avec le produit Baseline. Des comparaisons sont faites pour le même sujet.
Il n'y a pas beaucoup de marchés où les consommateurs n'ont que deux choix. Vous connaissez peut-être plusieurs produits concurrents et souhaitez concevoir la pizza avec une probabilité de choix maximale pour tous. C'est un travail pour le Profiler à choix multiples.
Au lieu de disposer d'un modèle de base et d'une alternative, le profileur à choix multiples génère un ensemble de profileurs liés - un pour chaque alternative (celui ci-dessous en présente trois, mais vous pouvez en spécifier plus ou moins). Les sélecteurs en haut définissent le segment de marché et les curseurs de profil définissent les propriétés des différents produits. Il y a aussi un graphique juste en dessous de l'en-tête pour montrer visuellement quel produit aurait la plus grande part de marché prévue.
Multiple Choice Profiler vous permet de comparer plusieurs produits ayant des attributs différents.
Maintenant, il est facile de voir qu'une pizza à croûte mince avec du fromage mozzarella et sans garniture est un gagnant clair contre les autres alternatives.
Recherchez des articles plus détaillés sur l’utilisation de ces nouveaux profileurs une fois le logiciel disponible en mars.
Note de l'éditeur: Ce post fait partie d'un série d'aperçus de JMP 12 écrit par les personnes qui développent le logiciel.
Melinda Thielbar a écrit:
Salut Ronald:
Beaucoup de gens utilisent Choice Design pour évaluer les paramètres de diffusion du contenu numérique. J'imagine que vous voudrez montrer des paires d'images avec des propriétés différentes et demander aux utilisateurs de choisir laquelle des paires est la meilleure image. Vous aurez besoin d'un test conçu pour obtenir le plus d'informations possible par réponse.
Le guide de conception d’expériences de la documentation JMP contient un exemple qui montre comment configurer une expérience de choix dans JMP: http://www.jmp.com/support/help/Discrete_Choice_Designs.shtml
Vous pouvez accéder au même livre à partir de JMP en allant dans Aide-> Livres-> Conception d’expériences, chapitre 10).
Le livre Consumer Research contient un chapitre sur la manière d'analyser les données une fois qu'elles sont collectées: hhttp: // www.jmp.com/support/help/Choice_Modeling_Platform_Overview.shtml
Vous pouvez également poser des questions à la communauté JMP. https://community.jmp.com/welcome
Ronald J. Murray a écrit:
Melinda:
Je suis intéressé par l’utilisation de la modélisation par choix pour définir les spécifications de numérisation ici à la Bibliothèque du Congrès. Je souhaite associer des propriétés d'image numérique que je peux spécifier ou mesurer aux jugements de la qualité d'image et du mode de livraison (à l'écran, sur papier) des utilisateurs de la bibliothèque. La méthode expérimentale semble être quelque chose que nous pourrions obtenir des visiteurs et du personnel de la bibliothèque.
J'ai examiné la plate-forme JMP Choice existante, mais je ne comprenais pas bien les statistiques utilisées. J'ai pu trouver des manuels sur la conception d'expériences expliquant les statistiques du DOE et. assez bien, mais ont pu trouver des travaux relativement compréhensibles sur la modélisation par choix.
Pouvez vous aider?
