市場研究中的多元統(tǒng)計分析方法ppt68-質(zhì)量工具(編輯修改稿)
2024-09-22 15:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? 它對理解數(shù)據(jù)有什么附加的作用 ? ? 它對我們所知道的市場 /顧客的思考方式是否適合 ? – 如果不是 錯在什么地方 ? ? 它是否幫助我更好地了解市場 ? Copyright CAE 31 當(dāng)你看一張 map時 .. 問你自己 ? 一張圖表總是濃縮數(shù)據(jù)并使數(shù)據(jù)變的直觀，但是它也有局限性，大量的數(shù)據(jù)本身蘊涵的信息將會丟失 (例如僅是重要的信息被保留）。因此，相關(guān)性分析圖應(yīng)當(dāng)小的心運用和解釋（例如我們不能依賴表面的定位圖，因為一些變量可能沒有在 MAP上表現(xiàn)出來） Copyright CAE 32 概念 MAP（ Perceptual Mapping）的基本方法 ? 通過因子分析程式來運行一組數(shù)據(jù) – 減少大量的變量（如產(chǎn)品屬性）到小規(guī)模的基礎(chǔ)變量。這些變量是高度自相關(guān)的變量，例如，受訪者的回答模式都非常相似 – 通過因子提取來解釋因子變量。高的得分意味著更加重要的變量已經(jīng)被因子所包含 Copyright CAE 33 回歸分析 Regression Copyright CAE 34 回歸分析是什么 ? ? 線性回歸（ Linear Regression） – 畫出因變量 (dependent variable)和自變量(independent variable)之間的關(guān)系 – 因變量 = B* 自變量 + 常數(shù)項 + 殘差 Copyright CAE 35 回歸分析是什么 ? ? 線性回歸方程式： – Y = C + bx + e – Y = 產(chǎn)出 (dependent variable /response variable) – X = 輸入變量 (independent variable / regressor) – c = 常量 (當(dāng) x=0時 ) – b = 斜率 – e = 誤差 /殘差（ error / residual） Copyright CAE 36 多元回歸 象線性回歸一樣只不過有更多 的獨立變量 Y = c + b1x1 + b2x2 + b3x3 + ... + e Copyright CAE 37 多元回歸在市場研究中的運用 Copyright CAE 38 關(guān)鍵的驅(qū)動因素 在上升的咖啡市場 Stylish Friendliness Classy Quality of Ingredients Relaxing Ease of Drinking Comfortable Sophisticated Caffine Content Modern Pride Young/Old Bitterness Stage of Career Smoothness 5 . 05 . 44 . 74 . 85 . 96 . 05 . 04 . 25 . 66 . 56 . 46 . 44 . 56 . 45 . 9Key Drivers Mean Score r2 = Copyright CAE 39 Value 12% Buy again 30% Remend 30% Price 66% Customer Focused Overall Quality 14% Product Performance Retail Outlet Start up service Speed Add on Services Promotions Phone Cust Service Billing * * * % Top 2 box scores * Statistically significant * * * * Easy to use Technically advanced IMAGE * Model availability 計算機(jī)公司的客戶滿意關(guān)系 Beta score Copyright CAE 40 回歸分析意味著什么 ? ? 我們通常認(rèn)為是獨立變量在某些方面影響著非獨立變量 – 例如過度的吸煙會導(dǎo)致肺癌的發(fā)生 ? 在市場 /社會研究中，它通常表現(xiàn)出是“先有雞還是先有蛋的關(guān)系 ” : – 你喜歡某件產(chǎn)品是因為它很時髦還是你認(rèn)為因為你喜歡它才覺得它她時髦 ? – 你喜歡一個公司是因為它有好的服務(wù)？或者你認(rèn)為這個公司的服務(wù)很好只因為你喜歡這家公司 (或者公司其他方面的因素 ) Copyright CAE 41 回歸分析意味著什么 ? ? 考慮 Beta 得分將可能更有意義（通常是喜好的排序值） ? Beta值越大，喜好的波動越大（影響也越大） ? 這表示這些是非常重要的屬性因為他們是和喜好一起變動的屬性 ? 在市場研究中，我們經(jīng)常稱它為可導(dǎo)出的重要性以此與規(guī)定的重要性相對比 Copyright CAE 42 但是我們不能說一件事情導(dǎo)致另一件事情的發(fā)生 Copyright CAE 43 回歸分析假設(shè) ... ? X1, X2, X3 獨立的 沒有很強(qiáng)的相關(guān)性 ? 如果它們強(qiáng)相關(guān)，我們稱為多元共線性 ? 市場研究數(shù)據(jù)通常都有很強(qiáng)的內(nèi)部相關(guān)性 – 例如，如果你喜歡一個品牌，你也傾向于認(rèn)為它時髦、耐用、所有場合都適用、對小孩和成年人都適合等等 – 背景資料通常也是相關(guān)的 例如，年齡和收入、收入
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