Verbraucherpräferenz: Diskrete Auswahl vs. Discrete Choice

Mit diskreter Auswahl, Conjoint-Methoden oder Simulationsmodellen können Marktforscher die für den Verbraucher attraktivsten Szenarien auswählen.

Diskrete Auswahl versus Entscheidungsbaum

Die Festlegung der Konfiguration eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung liegt in der Verantwortung der Marktforscher mit enormen potenziellen Auswirkungen auf den Return-on-Investment (ROI). Angesichts der Bedeutung dieser Entscheidungen ist es nicht verwunderlich, dass eine Zahl eine Nutzenbewertung bildet.

  • Conjoint Analysis – Diese Modelle ermöglichen es Verbrauchern, eine Reihe von realen oder hypothetischen Produkten oder Dienstleistungen zu bewerten, die durch die Attribute definiert sind, die sie aufweisen. Die Antworten der Forschungsteilnehmer werden verwendet, um einen relativen Wert für jedes Merkmal zu identifizieren.
  • Angepasstes Conjoint – Dieses Modell der Conjoint-Analyse ermöglicht die Analyse einer sehr großen Anzahl von Produkt- oder Dienstleistungsattributen oder Ebenen von Attributen.
  • Entscheidungsbaum – Diese Modelle werden in der Marktforschung verwendet, um den Prozess der Entscheidungsfindung darzustellen, der Ergebnisse beinhalten kann, die auf Zufall, Ressourcenverfügbarkeit oder Nutzen zurückzuführen sind.

Schließen Sie die Kluft zwischen Erkenntnis und Optimierung: Einkaufsentscheidungshierarchie

Die Forschung, die eine Produkteinführung vorantreibt, muss mit vielen Informationsebenen verzahnt sein. Die Prüfung von Optimierungsmöglichkeiten für eine Dienstleistung oder Produktlinie wird in der Regel die frühesten Phasen des Vorlaufs einer Produkteinführung dominieren, aber die Untersuchung der Entscheidungsprozesse, die Verbraucher am Point-of-Purchase ins Spiel bringen, kann dazu beitragen, diese frühen Überlegungen zu gestalten. Eine Art Hierarchie bindet die Verbraucher in ihre Kaufentscheidungen ein. Diese Hierarchie rückt am leichtesten in den Fokus, wenn eine Vielzahl von Daten- und Informationsquellen genutzt werden, darunter – vor allem – Marketingforschungs- und Vertriebsdaten.

Obwohl Verkaufsdaten im Hinblick auf Erkenntnisse über die Schwächung der Performance oder den Rückgang von Marktanteilen hilfreich sein können, verfügen sie nicht über eine hohe Vorhersagekraft. Genauere Kundenkenntnisse können Aufschluss darüber geben, was mit dem Marktanteil passieren wird, wenn ein Produkt vorübergehend nicht auf Lager ist oder aus einer Produktlinie entfernt wird. Marktforschung kann diese Art von Erkenntnissen liefern, ebenso wie ein Verständnis der Vorzugsaktie neuer Produkte oder des Umstellungsverhaltens von bestehenden Produkten auf ein neu eingeführtes Produkt.

Die Optimierung von Produkten oder Dienstleistungen kann kostspielig sein und ist immer eine risikoreiche Option, die höchste Präzision und die Fähigkeit zur Simulation von breiten und tiefen Szenarien erfordert. Sowohl Discrete Choice Analysis (DCA) als auch Choice-based Conjoint (CBC) Prozesse können diese Anforderungen der Marktforschung erfüllen.

Entscheidungsbäume: eine Budgetbewusste Option

Mit Hilfe von Entscheidungsbaummodellen kann ein tieferes Verständnis für das hierarchische Kaufverhalten der Konsumenten entwickelt werden. Zu erfahren, welche Produkt- oder Dienstleistungsattribute einander übertrumpfen und wie sich diese Dynamik beispielsweise auf die Regalorganisation in Ziegel- und Mörtelbereichen bezieht, legt einen Schwerpunkt auf die Konsumentensicht. Entscheidungsbaummodelle können manipuliert werden, um sich entweder auf Marken- oder Produktperspektiven zu konzentrieren. Entscheidungsbaummodelle nutzen oft eine visuelle Darstellung der betrachteten Produkte, um den Forschungsprozess zu erleichtern.

Die Erstellung eines Entscheidungsbaums ist von zentraler Bedeutung für die Fähigkeit, im Rahmen einer intuitiven Umfrageerfahrung hierarchische Antworten von Verbrauchern hervorzurufen und zu erfassen. Aufgrund des zentralen Charakters der Entscheidungsbaum-Marktforschung für wichtige Marketing-Richtungsentscheidungen müssen Entscheidungsbaum-Methoden strukturelle Integrität aufweisen und die Belastung der Befragten selbstbewusst reduzieren. Die zusätzliche Meile bei der Gestaltung der Entscheidungsbaum-Marktforschung wird dazu beitragen, die Fallstricke zu vermeiden, auf die die Umfrageforschung stoßen kann.

Der Einfluss von Speedster-Responten auf die Forschungsergebnisse der Abschlussbefragung kann sich erheblich negativ auf die damit verbundenen Geschäftsentscheidungen auswirken. Es ist wichtig, einen Prozess zur Bereinigung der Datenqualität zu haben, der die Befragten von Speedstern identifiziert und ihre Daten aus dem Datensatz entfernt. Aus diesen Gründen können Marktforscher einen Verifizierungsprozess anwenden, der in die Forschung der Umfrage integriert ist oder eine Follow-up-Möglichkeit für jeden Befragten mit sich bringt. Diese Umfrageergebnisse können überprüft und bei Bedarf angepasst werden.

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