- Сумесны аналіз - Гэтыя мадэлі дазваляюць спажыўцам ацаніць серыю рэальных або гіпатэтычных прадуктаў ці паслуг, якія вызначаюцца атрыбутамі яны паказваюць. Адказы удзельнікаў даследавання выкарыстоўваюцца для вызначэння адноснага значэння кожнага прыкметы.
- Адаптаваныя Conjoint - Гэтая мадэль злітнага аналізу палягчае аналіз вельмі вялікая колькасць тавараў або паслуг атрыбутаў, або узроўняў атрыбутаў.
- Дрэва рашэнняў - Гэтыя мадэлі выкарыстоўваюцца ў маркетынгавых даследаваннях, каб прадставіць працэс прыняцця рашэнняў, якія могуць ўключаць у сябе вынікі, якія былі вынікам выпадковасці, наяўнасці рэсурсаў, або карыснасці.
Пераадоленне разрыву паміж Insight і аптымізацыя: Купля іерархіі прыняцця рашэнняў
Даследаванне, якое адбываецца запуск прадукту павінна спалучацца з многімі ўзроўнямі інфармацыі. Разгляд спосабаў аптымізацыі прадукту або паслуга лініі будзе мець тэндэнцыю дамінаваць раннія этапы падрыхтоўкі да запуску прадукту, але даследаванні працэсаў прыняцця рашэнняў , што спажыўцы ўведзены ў гульню на пункце-пакупкі можа дапамагчы сфармаваць тыя рана меркаванні . Іерархія відаў прыцягвае спажыўцоў у прыняцці рашэння аб куплі . Гэтая іерархія прыходзіць найбольш лёгка ў цэнтры ўвагі, калі розныя крыніцы дадзеных і інфармацыі выкарыстоўваюцца, у тым ліку і - самае галоўнае - маркетынгавыя даследаванні і дадзеныя аб продажах.
У той час як дадзеныя аб продажах могуць быць карысныя ў дачыненні да здольнасці пранікнення ў сутнасць паслаблення прадукцыйнасці або зніжэння долі на рынку , гэта не мае вялікага інтэлектуальнага патэнцыялу. Больш глыбокія веды кліента могуць забяспечыць разуменне таго , што, верагодна, адбудуцца з доляй рынку , калі прадукт часова адсутнымі або выдалены з лінейкі прадуктаў.
Даследаванне рынку можа забяспечыць гэтыя тыпы ідэй, а таксама разуменне новага прывілеяваным прадукту або аб пераключэнні паводзінаў ад існуючых прадуктаў на зноў запушчаны прадукт.
Прадукт або паслуга аптымізацыі можа быць дарагі працэс, і нязменна з'яўляецца варыянт з высокай ступенню рызыкі, што патрабуе самага высокага ўзроўню дакладнасці і магутнасці для шырокага і глыбокага мадэлявання сцэнарыяў. І дыскрэтны аналіз выбару (DCA) або выбар на аснове сумеснага (CBC) працэсы могуць задаволіць гэтыя патрабаванні даследаванні рынку.
Дрэва рашэнняў: а эканомныя Варыянты
Мадэлі прыняцця рашэнняў дрэва могуць быць выкарыстаны для распрацоўкі больш глыбокага разумення іерархічнага пакупніцкага паводзінаў спажыўцоў . Вывучэнне таго, што прадукт або паслуга атрыбуты казырную адзін аднаго і, як, напрыклад, гэтыя дынамікі ставяцца да арганізацыі захоўвання ў цэглу і мінамётных асяроддзях, ставіць тонкую кропку на спажыўца праніклівасць. Мадэлі прыняцця рашэнняў дрэва можна маніпуляваць, каб засяродзіцца на любых фірмовых кропак гледжання або перспектывы прадукту. Рашэнне мадэль дрэва часта капіталізаваць візуальнае прадстаўленне прадукцыі разглядаецца для таго , каб аблегчыць працэс даследавання.
Пабудова дрэва рашэнняў з'яўляецца цэнтральным у яго здольнасць выклікаць і захапіць іерархічныя адказы ад спажыўцоў у кантэксце інтуітыўнага вопыту абследавання .
З-за ключавым характарам дрэва рашэнняў даследаванні рынку да важнага маркетынгавага кірунку усталяванню, метады дрэва рашэнні павінны мець структурную цэласнасць і ўпэўнена знізіць нагрузку на рэспандэнт . Going лішнюю мілю, у распрацоўцы маркетынгавых даследаванняў дрэва рашэнняў дапаможа пазбегнуць памылак, якія Surveys даследаванні могуць сутыкнуцца.
Эфект Speedster рэспандэнтаў па выніках даследаванняў канчатковых абследаванняў можа быць істотна негатыўнае ўплыў на звязаныя бізнес - рашэнняў . Важна , каб працэс ачысткі якасці дадзеных , які ідэнтыфікуе Speedster рэспандэнтаў і выдаляе іх дадзеныя з набору дадзеных. Па гэтых прычынах, даследчыкі рынку могуць выкарыстоўваць працэс верыфікацыі , які ўбудаваны ў даследаванне апытання або цягне за сабой наступную магчымасць з кожным рэспандэнтам . Гэтыя адказы апытання могуць быць перагледжаны і карэктуюцца па меры неабходнасці.