그만큼 JMP 프로파일 러는 모델을 시각화하기위한 강력한 도구입니다. 클릭 한 번으로 제품의 기능을 변경하거나 가정 중 하나를 조정할 때 모델이 예측 한 것을 확인할 수 있습니다. 또한 강력한 커뮤니케이션 도구입니다. 관객은 모델의 메시지를 이해하기 위해 통계 배경을 필요로하지 않습니다.
JMP 11 및 이전 버전에서 Choice 플랫폼의 프로파일 러는 유틸리티 프로파일 러였습니다 - 기능 변경으로 제품의 유틸리티가 어떻게 변경되었는지를 보여주었습니다. 경제학자 또는 마케팅 담당자에게 유틸리티는 매우 직접적인 개념입니다. 높은 유틸리티는 사람들이 구매할 가능성이 높은 더 바람직한 제품을 의미합니다.
"얼마나 더 가능성이 있습니까?"및 "무엇보다 비교 가능성이 있습니까?"마케팅 관리자가 물을 수 있습니다. JMP 12가 나오기 전까지는 "내가 다시 너에게 연락하자."라고 대답했을 수도 있습니다.
JMP 12에서는 확률 프로파일 러 그리고 다중 선택 프로파일 러 경쟁 제품 간의 비교를 시각화하고 제안 된 신제품에 대한 시장 점유율을 예측하는 데 도움이되는 두 가지 새로운 도구.
간단한 예를 살펴 보겠습니다. 어쩌면 나는 모짜렐라 치즈와 페퍼로니가 들어간 두꺼운 크러스트 피자를 제공하여 잭 치즈와 페퍼로니가 들어간 두꺼운 크러스트가있는 경쟁자의 피자와 경쟁 할 수 있습니다.
확률 프로파일 러는 유틸리티 프로파일 러를 두 제품 간의 비교로 변환합니다.
Probability Profiler를 사용하면 제안한 제품이 좋은 아이디어인지 쉽게 알 수 있습니다. 내 피자와 경쟁자 중 하나를 선택할 때, "여성"시장 세그먼트가 광산을 선택할 확률은 92 퍼센트입니다.
주제 효과는 기준선 제품과 함께 나열됩니다. 동일한 주제에 대해 비교가 이루어집니다.
소비자가 단지 두 가지 선택 만하는 시장은 많지 않습니다. 여러 경쟁 제품에 대해 알고 있고 모든 제품에 대해 최대 선택 확률로 피자를 디자인하고 싶을 수도 있습니다. 이것이 Multiple Choice Profiler의 일입니다.
하나의 기본 모델과 하나의 대안을 갖는 대신 Multiple Choice Profiler는 각 대안에 대해 하나씩 연결된 프로파일 러 세트를 생성합니다 (아래에있는 옵션은 세 개를 나타내지 만 더 많거나 적게 지정할 수 있음). 맨 위의 선택기는 시장 세그먼트를 설정하고 프로필 슬라이더는 여러 제품의 속성을 설정합니다. 또한 머리말 바로 아래에 어떤 제품이 가장 높은 시장 점유율을 가질 것인지를 시각적으로 보여주는 차트가 있습니다.
다중 선택 프로파일 러를 사용하면 여러 속성을 가진 여러 제품을 비교할 수 있습니다.
이제는 모짜렐라 치즈와 토핑이없는 얇은 크러스트 피자가 다른 대안에 비해 확실한 승자라는 사실을 쉽게 알 수 있습니다.
3 월에 해당 소프트웨어를 사용할 수있게 된 후에 이러한 새로운 Profiler를 사용하는 방법에 대한 자세한 내용을 찾아보십시오.
편집자 주 : 이 게시물은 JMP 12의 미리보기 시리즈 소프트웨어를 개발 한 사람들이 쓴 것입니다.
멜린다 티엘 바 쓴 :
안녕하세요, Ronald :
많은 사람들이 Choice 디자인을 사용하여 디지털 컨텐츠를 제공하는 설정을 평가합니다. 다른 속성을 가진 이미지 쌍을 보여주고 사용자에게 쌍 중 어느 것이 가장 좋은 이미지인지 선택하도록 요청할 것이라고 추측합니다. 응답 당 가능한 많은 정보를 얻으려면 설계된 실험이 필요합니다.
JMP 문서의 실험 설계 가이드에는 JMP에서 선택 실험을 설정하는 방법을 보여주는 예가 있습니다. http://www.jmp.com/support/help/Discrete_Choice_Designs.shtml
Help-> Books-> Design of Experiments Chapter 10)로 가서 JMP에서 같은 책을 얻을 수있다.
Consumer Research 책에는 수집 된 데이터를 분석하는 방법에 대한 장이 있습니다. hhttp : // www.jmp.com/support/help/Choice_Modeling_Platform_Overview.shtml
JMP 커뮤니티에 질문을 올릴 수도 있습니다. https://community.jmp.com/welcome
로널드 J. 머레이 쓴 :
멜린다 :
의회 도서관에서 디지털화 사양을 정의하기 위해 선택 모델링을 사용하는 데 관심이 있습니다. 필자가 지정하거나 측정 할 수있는 디지털 이미지 속성을 라이브러리 사용자의 이미지 품질 및 전달 모드 (화면, 인쇄물)에 대한 판단과 관련 시키려합니다. 실험 방법은 도서관 방문자와 직원이 할 수있는 것처럼 보입니다.
기존 JMP Choice 플랫폼을 살펴 보았지만 사용 된 통계는 이해할 수 없었습니다. DOE 통계 등을 설명하는 실험 설계에 대한 교과서를 찾을 수있었습니다. 그러나 선택 모델링에서 비교적 이해하기 쉬운 작품을 찾을 수있었습니다.
도울 수 있니?
