Il JMP Profiler è un potente strumento per visualizzare il tuo modello. Con un clic, puoi vedere cosa prevede il modello quando modifichi le funzioni di un prodotto o modifica uno dei tuoi presupposti. È anche un potente strumento di comunicazione. Il tuo pubblico non ha bisogno di uno sfondo di statistiche per capire il messaggio del modello.
In JMP 11 e versioni precedenti, il Profiler nella piattaforma Choice era un Utilità Profiler, che mostrava come l'utilità del tuo prodotto cambiava con le modifiche alle funzionalità. Per un economista o un marketer, l'utilità è un concetto piuttosto semplice. Una maggiore utilità significa un prodotto più desiderabile che le persone hanno maggiori probabilità di acquistare.
"Quanto più probabile?" E "Più probabile rispetto a cosa?" Potrebbe chiedere il tuo direttore marketing. Fino alla JMP 12, la tua risposta potrebbe essere stata: "Lasciami tornare da te".
In JMP 12 hai il Probability Profiler e il Multiple Choice Profiler , due nuovi strumenti per visualizzare i confronti tra prodotti concorrenti e prevedere la quota di mercato per i nuovi prodotti proposti.
Diamo un'occhiata ad un rapido esempio. Forse ho intenzione di offrire una pizza spessa con mozzarella e peperoni per competere con la pizza della mia concorrente, che ha una crosta spessa con formaggio jack e peperoni.
Probability Profiler trasforma il Profiler Utility in un confronto tra due prodotti.
Probability Profiler rende facile vedere che il mio prodotto proposto è una buona idea. Quando scelgo tra la mia pizza e il mio concorrente, c'è una probabilità del 92% che il segmento di mercato "Femminile" sceglierà il mio.
Gli effetti del soggetto sono elencati con il prodotto Baseline. I confronti sono fatti per lo stesso argomento.
Non ci sono molti mercati in cui i consumatori hanno solo due scelte. Potresti sapere di più prodotti della concorrenza e vuoi progettare la pizza con la massima probabilità di scelta rispetto a tutti loro. Questo è un lavoro per il Multiple Choice Profiler.
Invece di avere un modello di base e un'alternativa, il Multiple Choice Profiler produce una serie di Profilers collegati - uno per ogni alternativa (quello sotto mostra tre, ma è possibile specificare più o meno). I selettori in alto impostano il segmento di mercato e i cursori del profilo impostano le proprietà dei diversi prodotti. C'è anche una tabella appena sotto l'intestazione per mostrare visivamente quale prodotto avrebbe la più alta quota di mercato prevista.
Il Multiple Choice Profiler consente di confrontare diversi prodotti con attributi diversi.
Ora è facile vedere che una pizza sottile con mozzarella e condimenti è un chiaro vincitore rispetto alle altre alternative.
Cerca post più approfonditi su come utilizzare questi nuovi Profiler dopo che il software sarà disponibile a marzo.
Nota dell'editore: Questo post è parte di a serie di anteprime di JMP 12 scritto dalle persone che sviluppano il software.
Melinda Thielbar ha scritto:
Ciao, Ronald:
Molte persone usano Choice design per valutare le impostazioni per la distribuzione di contenuti digitali. Immagino che vorrai mostrare coppie di immagini con proprietà diverse e chiedere agli utenti di scegliere quale della coppia è l'immagine migliore. Avrai bisogno di un esperimento progettato in modo da ottenere quante più informazioni possibili per risposta.
La guida sulla progettazione degli esperimenti nella documentazione di JMP ha un esempio che mostra come impostare un esperimento di scelta in JMP: http://www.jmp.com/support/help/Discrete_Choice_Designs.shtml
Puoi ottenere lo stesso libro da JMP andando su Aiuto-> Libri-> Progetto di esperimenti capitolo 10).
Il libro Consumer Research ha un capitolo su come analizzare i dati una volta raccolti: hhttp: // www.jmp.com/support/help/Choice_Modeling_Platform_Overview.shtml
È inoltre possibile inviare domande alla comunità JMP https://community.jmp.com/welcome
Ronald J. Murray ha scritto:
Melinda:
Sono interessato all'utilizzo di modelli di scelta per definire le specifiche di digitalizzazione qui presso la Library of Congress. Voglio mettere in relazione le proprietà delle immagini digitali che posso specificare o misurare per i giudizi degli utenti delle biblioteche sulla qualità dell'immagine e sulle modalità di consegna (a video, stampa). Il metodo sperimentale sembra qualcosa che potremmo fare ai visitatori della biblioteca e al personale.
Ho esaminato la piattaforma JMP Choice esistente, ma non sono riuscito a capire bene le statistiche utilizzate. Sono stato in grado di trovare libri di testo su Design of Experiments che spiegavano le statistiche DOE et. abbastanza bene, ma sono stati in grado di trovare lavori comparabilmente comprensibili sulla modellazione scelta.
Puoi aiutare?
