价格研究的联合分析策略
2020-12-15 10:11:00 阅读(160) 评论(0)
作为付费企业产品,随着开放平台应用的增加,我们需要考虑不同市场对不同应用或组合的偏好,以及组合价格对企业用户的吸引力。通过“企业QQ平台应用价格研究”,梳理了常用的价格研究方法。如图1所示,根据产品阶段与投资资源的差异,价格研究策略通常可分为历史数据模型、采购行为实验控制和模拟采购三种。 图1价格研究策略 对于尚未进入市场的新产品,我们通常采用直接或间接测量的“模拟购买”策略。不同的测量方法有不同的成本、复杂性、结论适用性和数据质量(见表1)。目前,基于联合分析的间接测量广泛应用于市场调研。本文将采用CBC模型(ChoicebasedconjointAnalysis,基于选择的组合分析,又称离散选择分析:DiscreteChoiceAnalysis)以代表为代表,简要介绍联合分析测量价格的方法。本文不介绍数据收集和分析过程涉及计算机模拟和算法选择,篇幅有限。 表1模拟采购的测量方法比较 1联合分析的基本假设和概念 基本假设:消费者根据产品/服务的多个属性进行感知和偏好判断,即消费者对产品/服务的偏好不是基于一个因素,而是基于几个因素的结合。单独或直接询问消费者各种属性的重要性是不现实的,甚至是无用的。因此,在市场研究中,我们应该模拟“消费者面对不同的产品”/在服务及其组合过程中,参照多种属性的组合效应进行选择。通过为消费者提供不同属性水平组合的产品,并要求消费者做出心理判断,然后使用数学分析方法赋予每个属性水平,使评价结果尽可能与消费者分数一致,分析和研究消费者的选择行为,这是一个间接的测量过程。 基本概念:产品联合分析/服务被描述为“轮廓”(profile),每个轮廓由能够描述产品/服务重要特征的属性和赋予每个属性不同层次的组合组成。消费者对某一轮廓的偏好可以分解为多个属性的偏好得分,并在联合分析中用效用值进行描述。 2 CBC案例联合分析的操作流程和操作流程 图2联合分析的基本操作步骤 联合分析最重要的一步是确定属性和水平。应考虑所有正面和负面因素,并包括所有决定性的关键属性。例如,在考虑产品设计维度时,如果缺乏价格因素,就会出现一边倒的情况,即用户往往会选择更好的。典型的联合分析包括6~7个显著因素,经验、管理直觉和定性研究对确定产品和服务的主要属性至关重要。当属性决定时,也要选择每个属性的水平。每个属性中包含的水平数应尽可能平衡(研究表明,当一个属性的水平数增加时,即使起点保持不变,属性的相对重要性也会增加)。水平范围(从低到高)可以低于实际范围或高于实际范围,但不能设置得太离谱,脱离了消费者的真实偏好和感知。 产品模拟和数据收集:产品模拟可以是全轮廓(包括所有属性)或部分轮廓(包括部分属性,通常适用于3或5个属性),如图3所示。 全轮廓部分轮廓图3全轮廓图和部分轮廓图 所示轮廓可以用文字完全描述,也可以辅助图片或物理模型。一般来说,轮廓需要制作成卡片。 数据收集的方法包括基于偏好函数的排序法和评分法,以及基于离散选择的方法。前者假设属性水平发生变化时,人的偏好变化函数为线性、二次性、分段线性或混合性;后者可以基于多项logit模型来处理基于选择实验的行为模型。如图4-5所示,两种方法的实验材料。 在基于偏好的实验中,消费者可以对每个轮廓进行偏好评分,通常是1-9分,也可以对所有轮廓进行排序。当轮廓较多(大于20)时,很难执行。 图4基于偏好的实验材料 在基于选择的实验中,消费者可以根据每个系列的轮廓进行选择,并添加一个“none“选项,即不选择。 图5基于实验材料的选择 下面简单介绍一个采用全轮廓产品模拟收集离散选择数据的案例。如果一个产品可以分为四个属性的组合,品牌、价格、产品和服务有三个层次:品牌A、品牌B、品牌C;价格有三个层次:200元、250元、300元;产品有三个层次:基础版、标准版、高级版;服务有三个层次:差、一般、好。若按全轮廓计算,则有3*3*3*3=81个不同的轮廓。通常,模拟产品数量超过30个的全轮廓测试会给用户带来负担,评估次数可以通过正交设计来减少。根据L9(34)的设计,需要进行9次测试,最多观察4个因素,每个因素都是3级,如表2的profile1所示,将水平记录为1级、2、总共有9个轮廓。如果是基于偏好的方法,可以通过对这些轮廓的偏好进行评分或排序来收集数据。而且如果是基于选择的方法,那么我们还需要创建每个主题(set)其他选项,这里介绍一种shiftedesign方法。每个水平的数量即将到来+1(1变2,2变3,3变1)得到profile2+1得到profile3。有多少水平,依次得到多少profile?就这样,我得到了9个话题。如有必要,还可以设置“none“选项,每题共4个选项。类似地,每个属性的最大水平越多,问题就越多。一般情况下,每个用户需要判断9-12个问题,最好不要超过20个。 2shiftedesing 计算属性效用:消费者对每个属性和属性水平的偏好值从收集的信息中分离出来,即属性的“效用”。 估计和验证:建立模型后,还必须评估结果的信度和效率,以评估模型在个人层面和消费者群体层面上的正确性。 以上两部分涉及算法选择和计算机模拟过程。Sawtoth公司是该领域的专业软件开发公司。更多信息见http://www.sawtoothsoftware.com。 解释与应用:以下结合一些模拟结果对这部分内容进行简要阐述。 结果解释:消费者对每个属性的偏好,属性的相对重要性,以及消费者的类型特征。如图6所示,用户最喜欢的产品是高级版本,高级版本和标准版本的偏好没有太大区别,但用户对基本版本的偏好明显低于其他两个版本;品牌、价格、产品、服务的相对重要性,可以获得各种消费者的比例。 图6结果示意图 市场预测:利用效用值来预测消费者将如何选择不同的产品,从而决定应该采取的措施来帮助构建市场模拟模型。同时,我们也可以根据不同的消费偏好细分市场,进一步分析不同性别、年龄、收入和地区的消费者是否相似。也就是说,根据一定属性的偏好对样本进行分类,计算不同属性水平的效用值和属性的相对重要性,分析个人或群体对产品和服务不同组合的偏好反应属性;当然,消费者也可以根据不同的属性进行分类,分析不同群体或整个群体之间的偏好反应属性。如表3所示,可以发现女性更关心品牌,男性更关心产品。18-24岁用户价格敏感型比例最高。 表3分组分析示意表 市场模拟:通过各属性水平的效用,将所有属性的效用值加起来计算产品的价值。产品效用值与整个市场效用值的比例通常表示市场份额或产品偏好份额。市场模拟程序可以快速、轻松地完成这些计算工作,并以图形或数据表的形式显示结果。如图7所示,品牌A,高级版,服务好,定价300元的产品将获得约50%的市场份额。 图7产品组合模拟示意图 我们还可以看到模拟选择该产品的消费者特征。如图8所示,女性比男性多,35岁以上的女性比男性多。 图8产品组合分组分析示意图 此外,当品牌A价格发生变化时,还可以模拟三种产品市场份额的变化,如图9所示。 图9各产品随品牌A价格变化模拟示意图 3 联合分析和CBC总结 联合分析的应用可以在现代市场研究的各个方面看到,如概念筛选、开发、竞争分析、产品定价、市场细分、广告、分销、品牌等。联合分析主要解决三个问题: (1)测量消费者在多属性选择中的偏好。 (2)确定消费者在多属性产品之间做出利弊选择。 (3)模拟市场,开发消费者喜爱的产品/服务。 与其他联合分析不同,CBC的主要特点是被访者通过从一组概念中选择来表达自己的偏好,而不是评级或排名。基于买家在市场上的行为,从一组产品中选择自己喜欢的产品是每个人都能理解的简单自然的工作。而且,如果没有受访者喜欢的产品在一组概念中,CBC允许受访者选择“none从而更真实地模拟消费者购买产品的过程。 大多数联合分析方法仅基于主要影响模型,忽略了交互作用,CBC在测量属性之间的交互作用方面具有绝对优势。例如,当不同品牌对价格变化的敏感性不同时,CBC可以更好、更全面地考虑价格影响因素,因此更适合价格研究和新产品市场预测。 最后,需要注意的是,研究不能解决所有问题。定量研究方法通常用于支持价格决策,但不能取代价格战略本身。
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