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JMP per il marketing e la ricerca dei consumatori: un aggiornamento

Nel un post precedente Ho confrontato ciò che è disponibile per il marketing e la ricerca dei consumatori in JMP a ciò che viene insegnato in una classe MBA come rappresentato da questo libro di testo . Ora che JMP 13 e JMP Pro 13 sono stati rilasciati, mi piacerebbe fornire un aggiornamento sulle nuove piattaforme aggiunte:

MDS (Scaling multidimensionale), precedentemente disponibile solo come componente aggiuntivo JMP, è ora completamente sviluppato in una nuova piattaforma in JMP Consumer Research. È uno strumento analitico molto utile per visualizzare la somiglianza o la dissomiglianza di oggetti come la somiglianza del prodotto o del marchio in un grafico 2D o 3D.

Nuovo maxdiff (Scalabilità della differenza massima) La progettazione e l'analisi utilizzano un design a fattore singolo per ottenere le coppie "best-worst" dei consumatori da insiemi a scelta multipla e quindi si adatta a un modello di utilità casuale per stimare la probabilità che il consumatore preferisca un'opzione all'altra. Il metodo MaxDiff integra i modelli Choice Design and Choice esistenti in modo che i ricercatori possano scegliere un approccio appropriato per indagare le scelte dei consumatori in diverse situazioni.

Analisi di associazione , noto anche come analisi del mercato di mercato o analisi di affinità, può ordinare attraverso un ampio set di dati transnazionali per scoprire modelli interessanti come "l'80% degli acquirenti che acquistano un sacchetto di tortilla acquistano anche salsa. Questa associazione si verifica più spesso del caso da un fattore due ".
La piattaforma di analisi dell'associazione è disponibile in JMP Pro poiché utilizza anche una tecnica statistica avanzata denominata decomposizione del valore singolare (SVD) per raggruppare gli articoli in argomenti.

JMP 13 riunisce diversi metodi di clustering come K Mezzi Clustering e Variable Clustering in un nuovo menu chiamato Clustering. Una nuova tecnica chiamata Analisi della classe latente (LCA) è stato aggiunto. Rispetto ai Mezzi K o Clustering gerarchico. LCA è basato sul modello di probabilità e funziona con dati categoriali. Come altri metodi di clustering, può essere applicato per la segmentazione della clientela stimando due serie di probabilità: la probabile appartenenza a un cluster e le probabilità condizionali per ogni livello di risposta in base al cluster assegnato.

Probabilità di clustering da LCA

( Clustering Probabilities from LCA)

Ultimo, ma non meno importante, JMP 13 aggiunge Text Explorer che ti apre le porte per comprendere le opinioni e le esperienze dei tuoi clienti attraverso testi non strutturati come mai prima d'ora. (Nota: alcune delle funzionalità avanzate di Text Explorer come Latent Semantic Analysis e Topical Analysis sono solo in JMP Pro).

Per saperne di più su queste nuove piattaforme, rimanete sintonizzati per il mio 2017 Advanced Mastering JMP live webinar .

Le nuove piattaforme aggiunte a JMP 13 e JMP Pro 13 rendono il software JMP uno strumento perfetto per l'analisi dei dati in una varietà di tipi - testo, qualitativo o quantitativo, e dagli esperimenti alle transazioni.