- Bütünleştirici Analiz - Bu modeller, tüketicilerin, sundukları nitelikler tarafından tanımlanan bir dizi gerçek veya varsayımsal ürünü veya hizmeti değerlendirmelerine olanak tanır. Araştırma katılımcılarının cevapları, her bir özelliğin göreceli değerini tanımlamak için kullanılır.
- Uyarlanmış Conjoint - Bu birleşik analiz modeli, çok sayıda ürün veya hizmet özniteliğinin veya özellik düzeylerinin analizini kolaylaştırır.
- Karar Ağacı - Bu modeller, karar verme sürecini temsil etmek için piyasa araştırmasında kullanılır; bunlar, tesadüf, kaynak kullanılabilirliği veya faydaya bağlı olan sonuçları içerebilir.
İçgörü ve Optimizasyon Arasındaki Boşluğu Köprüleme: Satın Alma Karar Hiyerarşisi
Bir ürün lansmanını gerçekleştiren araştırma, birçok bilgi düzeyiyle başlamalıdır. Bir hizmeti veya ürün hattını optimize etmenin yollarını düşünmek, ürünün piyasaya sürülmesinin en erken aşamalarında bir ürün lansmanına yönelme eğiliminde olacaktır, ancak tüketicinin satın alma noktasında devreye aldığı karar süreçlerini araştırmak, bu ilkeleri şekillendirmeye yardımcı olabilir. düşünceler . Bir çeşit hiyerarşi, tüketicileri satın alma kararlarında kullanır . Bu hiyerarşi, en önemlisi, pazarlama araştırması ve satış verileri de dahil olmak üzere, çeşitli veri ve bilgi kaynakları kullanıldığında en kolay şekilde odağa gelir.
Satış verileri, zayıflama performansı veya azalan pazar payı ile ilgili bilgiler açısından yararlı olsa da, çok fazla tahmine sahip değildir. Daha samimi müşteri bilgisi , bir ürün geçici olarak stokta kaldığında veya bir ürün hattından çıkarıldığında pazar payına ne olacağıyla ilgili bilgi sağlayabilir.
Pazar araştırması, bu tür analizler sunmanın yanı sıra, yeni ürün tercihi paylaşımının veya mevcut ürünlerden yeni piyasaya sürülen ürüne geçiş davranışının anlaşılmasını sağlayabilir.
Ürün veya hizmet optimizasyonu maliyetli bir çaba olabilir ve her zaman en yüksek seviyede hassasiyet ve geniş ve derin senaryo simülasyonu için kapasite gerektiren yüksek riskli bir seçenektir. Ayrık seçim analizi (DCA) veya seçim tabanlı birleşik (CBC) süreçler bu pazar araştırma taleplerini karşılayabilir.
Karar Ağaçları: Bütçe Bilinçli Seçenek
Karar ağacı modelleri, tüketicilerin hiyerarşik satın alma davranışlarını daha iyi anlamak için kullanılabilir. Ürün veya hizmet özelliklerinin birbirini nasıl sardığını ve bu dinamiklerin tuğla ve harç ortamlarındaki raf organizasyonuyla nasıl bir ilişki kurduğunu öğrenmek, tüketici içgörüsüne iyi bir nokta koyar. Karar ağacı modelleri, marka bakış açılarına veya ürün perspektiflerine odaklanmak için manipüle edilebilir. Karar ağacı modelleri, araştırma sürecini kolaylaştırmak için göz önünde bulundurulan ürünlerin görsel bir temsilinden faydalanır .
Bir karar ağacının inşası, sezgisel bir anket deneyimi bağlamında tüketicilerin hiyerarşik tepkilerini ortaya çıkarma ve yakalama yeteneğinin merkezinde yer almaktadır.
Karar ağacı pazar araştırmasının önemli pazarlama yönü belirleme sürecine getirdiği önemli rol nedeniyle, karar ağacı yöntemlerinin yapısal bütünlüğe sahip olması ve katılımcıların yükünü güvenli bir şekilde azaltması gerekmektedir. Karar ağacı pazar araştırmasının tasarımında ekstra millere gitmek, araştırmaların karşılaşabileceği tuzaklardan kaçınmaya yardımcı olacaktır.
Speedster katılımcılarının son anketler araştırma sonuçları üzerindeki etkisi, ilgili iş kararları üzerinde önemli ölçüde olumsuz bir etkiye sahip olabilir. Veri toplayıcılarını tanımlayan ve verilerini veri kümesinden kaldıran bir veri kalitesi temizleme işlemine sahip olmak önemlidir. Bu nedenlerden ötürü, piyasa araştırmacıları anketin araştırmasına dahil edilen bir doğrulama sürecini kullanabilir ya da her bir katılımcıyla bir takip fırsatı sunar . Bu anket cevapları gerektiğinde gözden geçirilebilir ve ayarlanabilir.