CONJOINT ANALYSIS LÀ GÌ

trong Data Mining và Business Intelligence...Data Mining & Business Intelligence...(Entire Site)
Tìm tìm

earlsdaughter.com » Data Mining & Business Intelligence » Data Mining và Business Intelligence » Phân tích phối kết hợp (Conjoint Analysis)
*
*
*
gmail.com,earlsdaughter.com

Hai cách thức chính nhằm đối chiếu thị hiếuquý khách hay sử dụng trong so với Marketing cùng hành động người tiêu dùng làtrắc nghiệm ý niệm (Concept testing) và Phân tích phối kết hợp (Conjoint Analysis).Bài viết này reviews về ConjointAnalysis.

Bạn đang xem: Conjoint analysis là gì

Một thành phầm (dịch vụ) được xem như là một tậpcác đặc thù (đặc thù, nằm trong tính), Phân tích phối kết hợp đỡ đần ta hiểu rằng thuộctính nào của thành phầm được quý khách hàng quyên tâm, reviews cao, với làm thế nào nhằm kếthòa hợp những đặc trưng này lại để tạo ra thành phầm cân xứng với nhu cầu của khách hàngvà nhu cầu của thị phần phương châm. Mục đích của phân tích phối kết hợp là nhằm xácđịnh sự kết hợp của một trong những hữu hạn các nằm trong tính có tác động lớn số 1 đến sựtuyển lựa hoặc ra quyết định của chúng ta.

Đểminch họa mang lại so sánh phối hợp, xem một tình huống rõ ràng sau:

Giám đốc tiếp thị của một uy tín hàngđầu về khoai phong tây chiên giòn đã lưu ý một loại khoách tây chiên giòn new gồm lợicho sức mạnh. cửa hàng điều tra review của người tiêu dùng đối với những trực thuộc tínhmang lại thành phầm nlỗi Giá cả, hương vị, trọng lượng, nhãn hiệu, không chứa chất mập,không nhiều natri, v.v. Kết quả khảo sát điều tra nhỏng sau:

Phân tích phối kết hợp góp trảlời những thắc mắc marketing sau:

·Trặc trưng làm sao của thành phầm có nhiều khảnăng khiến được giờ đồng hồ vang với người tiêu dùng cùng dẫn cho thành công trên thị trường?

·Khách hàng “sẵn sàng chuẩn bị bỏ ra trả” bao nhiêu?

·Khách sản phẩm sẽ tra cứu tìm điều gì?

·Tâm lý khách hàng Khi sàng lọc thành phầm làgì?

·Sự sàng lọc rất tốt của khách hàng là gìvới sự chọn lựa tệ độc nhất là gì?

Minhhọa so sánh kết phù hợp với Python

Giátrị của những trực thuộc tính nlỗi sau:

Phân tích phối kết hợp góp công ty nghiên cứu xemxét tầm đặc biệt quan trọng nằm trong tính tương tự như mức độ đặc biệt quan trọng của bọn chúng. Các trọng sốlý giải mức độ quan trọng đặc biệt được gọi part-worths (giá trị một phần).



Sử dụng mô hình hồi quy con đường tính giúp xem được những biến đổi lý giải trơ trọi ảnh hưởng ra sao mang đến vươn lên là tự do, quy mô còn chu đáo tác động giữa các Lever tài liệu của từng vươn lên là tự do mang lại quy mô nên được gọi main_effects_Mã Sản Phẩm.

Xem thêm: Cách Khắc Chế Nocturne Mùa 11, Tướng Khắc Chế Nocturne Đi Rừng Mùa 10 Hiệu Quả



part-worths biểu lộ độ mạnh của sở thích cá nhân của doanh nghiệp so với từng cấp độ của từng thuộc tính.

Trong biểu đồ vật cột sống Conjoint bên trên, quý giá part-worths được mô tả nhỏng các điểm kéo dãn dài thoát ra khỏi cột sống. Các con đường kéo dài về phía đề nghị là ý niệm rằng nhân kiệt thành phầm rõ ràng quan trọng đặc biệt so với quý khách hàng cùng quý khách phù hợp nó.Các con đường kéo dài về phía trái là Điểm sáng cơ mà quý khách hàng ko mê thích. Ta rất có thể thấy rằng người tiêu dùng mê thích trọng lượng 100g và tùy chọn hữu cơ không có hóa học to. Các gói lớn hơn 400g có vẻ như ít được quý khách hàng quyên tâm hơn, cùng quý khách hàng gồm Xu thế chọn sản phẩm dạng các gói (multipack). Vị muối hạt và giấm được yêu mến rộng. Khách hàng không mê say tùy lựa chọn natri phải chăng.Điểm ứng dụng (Utility Scores)Lúc họ tính tổng những part-worths của một sản phẩm, bọn họ sẽ có được được một thước đo về phầm mềm hoặc lợi ích cho người tiêu dùng. Dưới đấy là điểm app đến từng protệp tin.Biểu trang bị trên có 3 tía profile tất cả điểm app cao nhất là 9, 13 cùng 15.Lựa chọn phối hợp buổi tối ưu
Sử dụng utility score để dự báo Market Shares