JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónEn un post anterior , Comparé lo que está disponible para mercadotecnia e investigación del consumidor en JMP con lo que se enseña en un aula de MBA como lo representa este libro de texto . Ahora eso JMP 13 y JMP Pro 13 se han lanzado, me gustaría proporcionar una actualización sobre las plataformas recién agregadas:
MDS (Multidimentional Scaling), anteriormente disponible solo como un complemento JMP, ahora se ha desarrollado completamente en una nueva plataforma en JMP Consumer Research. Es una herramienta analítica muy útil para visualizar la similitud o desemejanza de objetos como la similitud de un producto o marca en una gráfica 2D o 3D.
Nuevo MaxDiff (Escala de diferencia máxima) El diseño y el análisis utilizan un diseño de un solo factor para obtener la selección de los pares de los "mejores peores" de los conjuntos de opciones múltiples y luego se ajusta a un modelo de utilidad aleatorio para estimar la probabilidad de que el consumidor prefiera una opción a otra. El método MaxDiff complementa los modelos existentes de Choice Design y Choice, de modo que los investigadores pueden elegir un enfoque apropiado para investigar las elecciones de los consumidores en diferentes situaciones.
Análisis de asociación , también conocido como Market Basket Analysis o Affinity Analysis, puede ordenar un gran conjunto de datos transnacionales para descubrir patrones interesantes como "el 80% de los compradores que compran una bolsa de chips de tortilla también compran salsa. Esta asociación ocurre más a menudo que el azar solo por un factor de dos ".
La plataforma de análisis de asociación está disponible en JMP Pro, ya que también utiliza una técnica estadística avanzada llamada descomposición de valor singular (SVD) para agrupar elementos en temas.
JMP 13 reúne diferentes métodos de agrupación en clúster, como K Muster Clustering y Variable Clustering en un nuevo menú llamado Clustering. Una nueva técnica llamada Análisis de clases latentes (LCA) se agrega. Comparado con los medios K o agrupamiento jerárquico. LCA está basado en un modelo de probabilidad y trabaja con datos categóricos. Al igual que otros métodos de agrupación, puede aplicarse a la segmentación de clientes estimando dos conjuntos de probabilidades: la probabilidad de pertenecer a una agrupación y las probabilidades condicionales para cada nivel de respuesta en función de la agrupación asignada.
( Probabilidades de agrupamiento de LCA)
Por último, pero no menos importante, JMP 13 añade Explorador de texto eso le abre las puertas para que pueda comprender las opiniones y experiencias de sus clientes a través de textos no estructurados como nunca antes. (Nota: algunas de las capacidades avanzadas de Text Explorer, como el análisis semántico latente y el análisis tópico, solo están en JMP Pro).
Para obtener más información sobre estas nuevas plataformas, estad atentos a mis 2017 webmasters avanzados de Mastering en vivo .
Las nuevas plataformas agregadas a JMP 13 y JMP Pro 13 hacen del software JMP una herramienta perfecta para analizar sus datos en una variedad de tipos: texto, cualitativo o cuantitativo, y de experimentos a transacciones.
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónStan,
Para mostrar los valores de las columnas (es decir, los nombres de las escuelas en este ejemplo) y permitir que la etiqueta aparezca siempre, debe etiquetar tanto las filas como la columna. Echa un vistazo a la documentación para más detalles:
http://www.jmp.com/support/help/13/Label_Rows_and_Columns.shtml#481050 .
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónPensamiento adicional ... usando JMP 14 ¿eso explica el problema?
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónLo siento, esto simplemente no funciona. Nada generará etiquetas para mi. Usar JMP para MAC pero no debería hacer una diferencia
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónPor favor, también seleccione Escuela en la tabla JMP y luego haga clic derecho y elija Etiqueta / Unlabel como se muestra en la captura de pantalla.
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónEstá bien, espero que una última pregunta. Cuando resalto las filas y rotulo lo que obtengo en lugar del nombre de la escuela son los números uno a nueve ... ¿Cómo sustituyo el nombre de las columnas por los números de las filas ... Mismo problema en el otro conjunto de datos. Gracias
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualización1. Para permitir que la etiqueta aparezca en los diagramas MDS, resalte las filas en la tabla JMP y luego seleccione Filas> Etiqueta / Unlabel desde el menu.
2. JMP admite que el formato de datos sea un atributo, por lo que no tiene que usar la matriz de distancia.
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónGracias los tengo levantados. A riesgo de parecer tonto ... 1. No estoy seguro de cómo obtener nombres contra los puntos en la matriz (por ejemplo, MBA funciona pero no puedo obtener las etiquetas Harvard et al .. a aparecer) y 2. Cómo transformar los datos de Beer para crear esa matriz simétrica que MDS requiere
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónDos conjuntos de datos del libro, MBA Programs y Beer Brands, son buenos para MDS.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Addin-for-accessing-data-sets-used-in-Modern-Marketing-Research/ta-p/22224
Re: JMP para marketing e investigación del consumidor - una actualizaciónBuscando un conjunto de datos de marketing para MDS ... tienes algo
Re: JMP para marketing e investigación de consumidores: una actualizaciónJian
En su transmisión por Internet de JMP 14, usted habla sobre el Análisis Multifactorial utilizando un conjunto de datos de vino. Mi pregunta es esta:
He estructurado mis datos de manera similar para que cada fila de la tabla sea un producto y las columnas son las n características del producto de los panelistas (es decir, las columnas están agrupadas por panelista), y he realizado PCA en todas las columnas. Lo más importante para los desarrolladores de productos es la gráfica de puntaje, una gráfica en 2-D donde los productos caen en el mapa Dim 1 vs Dim 2.
¿Se pueden introducir nuevos productos en la tabla para averiguar dónde caen en relación con los productos originales que se utilizaron para crear el gráfico de puntuación? Sé que esto se puede hacer en un mapa de PCA "regular" obtenido de los datos donde cada fila es un producto y cada columna es la calificación / valor promedio para cada característica. Uno simplemente ingresa una nueva fila para el nuevo producto e ingresa sus características en las columnas. El mapa de PCA revela la ubicación del nuevo producto. ¿Cómo se puede hacer esto en modo MFA?
Re: JMP para marketing e investigación de consumidores - una actualizaciónHola TCM @TCM . Aquí está la sesión de Mastering JMP Jian @jiancao lo hizo usando MAX DIFF y JMP. Sus archivos están en la publicación: Uso de JMP para análisis de marketing e investigación de consumidores
Re: JMP para marketing e investigación de consumidores - una actualizaciónJian,
Estoy tratando de crear un estudio MaxDiff siguiendo su seminario web Mastering JMP. ¿Puede compartir el archivo jmp con las 360 filas de datos para que pueda deducir cómo se generó a partir del diseño del chip de 10 sabores?
Re: JMP para marketing e investigación de consumidores - una actualización@TCM He adjuntado el tabla de datos del chip a la publicación.
