- Analisis Conjoint - Model ini membolehkan pengguna menilai satu siri produk atau perkhidmatan sebenar atau hipotesis yang ditakrifkan oleh ciri-ciri yang mereka ada. Maklum balas peserta penyelidikan digunakan untuk mengenal pasti nilai relatif setiap ciri.
- Disesuaikan Conjoint - Model analisis conjoint ini memudahkan analisis sejumlah besar produk atau atribut perkhidmatan, atau tahap atribut.
- Pokok Keputusan - Model ini digunakan dalam penyelidikan pasaran untuk mewakili proses membuat keputusan, yang boleh merangkumi hasil yang berpunca dari peluang, ketersediaan sumber daya, atau utiliti.
Bridge the Gap Between Insight and Optimization: Hierarchy Decision Purchase
Penyelidikan yang meneruskan peluncuran produk haruslah dovetail dengan banyak tahap maklumat. Pertimbangan cara untuk mengoptimumkan perkhidmatan atau barisan produk akan cenderung untuk menguasai fasa paling awal jangka masa peluncuran produk, tetapi menyiasat proses keputusan yang dimainkan oleh pengguna pada saat pembelian dapat membantu membentuk bentuk awal pertimbangan . Hierarki pelbagai melibatkan pengguna dalam keputusan pembelian mereka . Hierarki ini menjadi paling mudah difokuskan apabila pelbagai sumber data dan maklumat digunakan, termasuk - yang paling penting - penyelidikan pemasaran dan data jualan.
Walaupun data jualan boleh membantu memikirkan tentang prestasi yang lemah atau penurunan bahagian pasaran , ia tidak mempunyai banyak kapasiti ramalan. Pengetahuan pelanggan yang lebih intim dapat memberikan pandangan tentang apa yang mungkin berlaku kepada pangsa pasar apabila produk diturunkan secara sementara atau dikeluarkan dari barisan produk.
Penyelidikan pasaran dapat memberikan pandangan-pandangan ini, serta pemahaman mengenai saham pilihan produk baru atau mengenai peralihan tingkah laku dari produk sedia ada ke produk yang baru dilancarkan.
Pengoptimuman produk atau perkhidmatan boleh menjadi usaha yang mahal dan merupakan pilihan berisiko tinggi yang memerlukan ketepatan tertinggi dan keupayaan simulasi senario luas dan mendalam. Kedua-dua pilihan analisis pilihan (DCA) atau konkrit berasaskan pilihan (CBC) boleh memenuhi tuntutan penyelidikan pasaran ini.
Pokok Keputusan: Opsyen Belanjawan-Sadar
Model pokok keputusan boleh digunakan untuk membangunkan pemahaman yang lebih mendalam tentang tingkah laku pembelian hierarki pengguna . Mempelajari apa produk atau atribut perkhidmatan diantara satu sama lain dan bagaimana, misalnya, dinamika ini berkaitan dengan organisasi rak dalam persekitaran bata dan mortar, meletakkan titik halus pada wawasan pengguna. Model pokok keputusan boleh dimanipulasi untuk memberi tumpuan kepada perspektif jenama atau perspektif produk. Model pokok keputusan sering memanfaatkan perwakilan visual produk yang dipertimbangkan untuk memudahkan proses penyelidikan.
Pembinaan pokok keputusan adalah penting kepada keupayaannya untuk mendapatkan dan menangkap tindak balas hierarki daripada pengguna dalam konteks pengalaman tinjauan intuitif .
Kerana sifat utama penyelidikan pasaran pokok keputusan ke arah penetapan arah pemasaran yang penting, kaedah pokok keputusan mesti mempunyai integriti struktur dan yakin dapat mengurangkan beban responden . Melangkah lebih jauh dalam reka bentuk penyelidikan pasaran pokok keputusan akan membantu untuk mengelakkan perangkap yang menyelidik penyelidikan dapat ditemui.
Kesan responden speedster pada hasil kajian penyelidikan akhir boleh mempunyai kesan negatif yang besar terhadap keputusan perniagaan yang berkaitan . Adalah penting untuk mempunyai proses pembersihan kualiti data yang mengenalpasti responden speedster dan membuang data mereka dari dataset. Atas alasan ini, penyelidik pasaran boleh menggunakan proses pengesahan yang dibina dalam penyelidikan tinjauan atau melibatkan peluang susulan dengan setiap responden . Tanggapan tinjauan tersebut boleh dikaji semula dan diselaraskan mengikut keperluan.