- Analiza konjunkture - ti modeli omogočajo potrošnikom, da ovrednotijo vrsto resničnih ali hipotetičnih izdelkov ali storitev, ki so opredeljeni z atributi, ki jih označujejo. Odzivi udeležencev raziskav se uporabljajo za določitev relativne vrednosti vsake funkcije.
- Prilagojena povezava - ta model analize conjoint omogoča analizo zelo velikega števila atributov izdelkov ali storitev ali ravni atributov.
- Drevo odločanja - ti modeli se uporabljajo pri tržnih raziskavah, ki predstavljajo proces odločanja, ki lahko vključuje rezultate, ki so rezultat naključja, razpoložljivosti virov ali koristnosti.
Prekoračiti vrzel med vpogledom in optimizacijo: hierarhija odloka o nakupu
Raziskava, ki nadaljuje z zagonom izdelka, mora biti prilagojena številnim nivojem informacij. Obravnava načinov za optimizacijo storitve ali linije izdelkov bo navadno prevladovala v najzgodnejših fazah priprave na začetek izdelave, vendar preučuje procese odločanja, ki jih potrošniki začnejo igrati na mestu nakupa, lahko pomagajo pri oblikovanju teh zgodnjih premisleki . Hierarhija različnih vrst vključuje potrošnike pri odločitvah o nakupu . Ta hierarhija se najlažje osredotoča na uporabo različnih virov podatkov in informacij, med drugim najpomembneje - trženjskih raziskav in prodajnih podatkov.
Medtem ko so podatki o prodaji lahko koristni glede vpogledov v oslabitev učinkov ali zmanjšanje tržnega deleža , nima veliko napovedne zmogljivosti. Bolj intimno poznavanje strank lahko zagotovi vpogled v to, kaj se bo verjetno zgodilo z tržnim deležem, če izdelek začasno ni na zalogi ali odstranjen iz proizvodne linije.
Tržne raziskave lahko zagotovijo te vrste vpogledov, pa tudi razumevanje novega prednostnega deleža izdelkov ali preusmeritev vedenja od obstoječih izdelkov na novo uveden izdelek.
Optimizacija izdelkov ali storitev je lahko drago podjetje in je vedno zelo tvegana možnost, ki zahteva najvišjo stopnjo natančnosti in zmogljivost za široko in globoko simulacijo scenarijev. Obe zahtevi tržnih raziskav lahko izpolnjujeta oba postopka ločene izbire (DCA) ali izbirni konjunkturni (CBC) proces.
Drevesa odločanja: proračunska možnost
Modeli odločitvenih dreves je mogoče uporabiti za razvoj globljega razumevanja hierarhičnega nakupovalnega vedenja potrošnikov . Ugotavljanje, kateri izdelki ali storitve se med seboj prilagajajo in kako se na primer ta dinamika nanaša na organizacijo polic v opečnih in maltnih okoljih, daje lepo točko na vpogled potrošnikov. Modeli dreves odločitev se lahko manipulirajo tako, da se osredotočijo na perspektive blagovne znamke ali na perspektive izdelkov. Modeli odločitvenih dreves pogosto izkoriščajo vizualno predstavitev izdelkov, ki jih obravnavamo, da bi olajšali raziskovalni proces.
Konstrukcija drevesa odločanja je osrednjega pomena za njeno zmožnost, da v okviru intuitivnega raziskovalnega dela pridobi hierarhične odzive potrošnikov.
Zaradi ključne narave tržne raziskave odločnega drevesa in pomembne smernice za trženje morajo biti metode odločanja drevesa strukturne celovitosti in samozavestno zmanjšati breme poročevalca . Če se boste lotili dodatne milje pri oblikovanju tržnih raziskav na podlagi odločitve o drevesih odločitev, se boste izognili pasti, s katerimi se srečujejo raziskovalne raziskave.
Učinek anketirancev s hitrostnimi rezultati na rezultate končnih raziskav lahko ima znatno negativen vpliv na povezane poslovne odločitve . Pomembno je, da imate proces čiščenja kakovosti podatkov, ki identificira anketirance Speedster in odstrani njihove podatke iz nabora podatkov. Zaradi teh razlogov lahko raziskovalci na trgu uporabljajo postopek preverjanja, ki je vgrajen v raziskovalno raziskavo, ali pa ima za vsakega anketiranca priložnost za spremljanje . Te odgovore na ankete je mogoče pregledati in po potrebi prilagoditi.