策点洞察

市场研究中一个经常遇到的问题是:在研究的产品或服务中,具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等,那么在这些特性之中,每个特性对消费者的重要程度如何?在同样的(机会)成本下,产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意?要解决这类问题,传统的市场研究方法往往只能作定性研究,而难以作出定量的回答。联合分析(Conjoint Analysis,也译为交互分析)就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。

一、联合分析的基本原理与步骤

联合分析是通过假定产品具有某些特征,对现实产品进行模拟,然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价,并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离,从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。

联合分析的基本假定

联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等,是由一系列的基本特征(如:质量、方便程度、价格)以及产品的专有特征(如电脑的CPU速度、硬盘容量等)所组成的;消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。

联合分析的主要步骤

联合分析通常由以下几部分组成:

确定产品特征与特征水平:联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。一个典型的联合分析包含6-7个显著因素。确定了特征之后,还应该确定这些特征恰当的水平,例如CPU类型是电脑产品的一个特征,而目前市场上电脑的CPU类型主要有:奔腾II 450,奔腾II350,赛扬300等,这些是CPU特征的主要特征水平。特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。

产品模拟:联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑,并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合,生成一系列虚拟产品。在实际应用中,通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。

数据收集:请受访者对虚拟产品进行评价,通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。

计算特征的效用:从收集的信息中分离出消费者对每一特征以及特征水平的偏好值,这些偏好值也就是该特征的"效用"。

市场预测:利用效用值来预测消费者将如何在不同产品中进行选择,从而决定应该采取的措施。

二、联合分析的一个实例

以下用一个个人电脑的例子来说明联合分析的基本方法。

假定XX电脑是一个以中低档电脑为主的品牌,公司计划推出一款新产品,定价在6000元左右,以便与市场上的主要中低档产品抗衡。公司决定采用联合分析对产品配置进行分析。

筛选产品特征与特征水平。

以前的研究表明,电脑的价格、品牌、CPU类型和硬盘容量是影响消费者选购电脑的最主要因素。因此我们需要模拟的特征是价格、品牌、CPU速度、硬盘容量。

确定特征水平:XX电脑目前的主要竞争对手为联想电脑与华东电脑;同时XX电脑是面向中低档电脑消费者的,目前市场上的中低档电脑价格多在5000-7000之间,因此可以考虑的定价为5000,6000,7000;CPU类型上,目前较普遍的中低档电脑配置为赛扬300,PII350,K6 350;硬盘的容量常见的有2.1G,3.2G,4.3G,因此最终选择的特征水平为:

价格 品牌 CPU 硬盘

500060007000 联想华东XX 赛扬300PII350K6 350 2.1G3.2G4.3G

 

2、建立虚拟产品

利用上述特征与特征水平可以组合起81种虚拟产品(3×3×3×3)。如果受访者对所有81种虚拟产品进行一一评价,那将是十分麻烦的。联合分析采用数理统计中的正交设计来减少虚拟产品数量。在本例中,通过正交设计,所需要测试的虚拟产品可以减少到9种。以下是正交设计的一个方案:

虚拟产品 品牌 价格 CPU 硬盘

A XX 5000 K6 350 3.2G

B 华东 7000 赛扬300 3.2G

C 联想 5000 赛扬300 2.1G

D 联想 6000 PII 350 3.2G

E XX 6000 赛扬300 4.3G

F 联想 7000 K6 350 4.3G

G XX 7000 PII 350 2.1G

H 华东 6000 K6 350 2.1G

I 华东 5000 PII 350 4.3G

 

3、通过调查收集数据:

联合分析通过让受访者回答一些经过精心设计的抉择型问题,以揭示出受访者对各特征的重视程度。本例中我们采用如下提问:

请问您有多大可能会购买以下电脑(请采用9分法评价,1表示完全不可能,9表示非常可能)

产品A(XX牌电脑,价格5000元,K6II 350,硬盘3.2GB)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 

完全不可能 非常可能

假定通过调查得到某一消费者对9种产品的评价如下

虚拟产品序号 A B C D E F G H I

购买的可能性 8 2 6 8 4 7 5 6 9

 

4、计算特征的效用

计算特征的效用是联合分析的关键步骤。其基本模型是:

(1)

其中:U(x)=所有特征的效用;ki =特征I的水平数目

m=特征个数;αij表示特征i的第j个水平的效用。

由效用函数可以产生一个衡量每一特征重要程度的指标:相对重要程度Wi

 

其中Ci为特征i的效用变动范围: 

为了估计以上模型(1)中的参数αij,,通常采用哑元法来减少参数,使用最小二乘法估计模型参数。实际应用中,模型的估计几乎完全计依赖于计算机软件。对于本例数据,我们采用SPSS中的Conjoint模块进行分析,得到如下结果:

 

特征 特征的相对重要程度 特征水平 特征水平的效用

价格 34.62% 5000 1.556

6000 -0.111

7000 -1.444

品牌 15.38% 联想 0.889

华东 -0.444

XX -0.444

CPU 38.46% 赛扬300 -2.111

PII 350 1.222

K6 350 0.889 

硬盘 11.54% 2.1G -0.444

3.2G -0.111

4.3G 0.556

上表中:相对重要程度栏表示该特征在消费者购买选择中所关心的程度。可见,对该消费者而言,CPU类型是消费者最关心的,相对重要程度为38.46%,其次是产品的价格(34.62%),该消费者对产品的品牌并不十分重视。

特征水平的效用栏表示该特征水平对于该消费者而言的效用。效用越高,则表示该特征水平的越受欢迎。如在该消费者心目中:联想品牌比其他2种品牌要好。

5、市场预测与决策

联合分析的迷人之处在于她可以对产品的前景进行预测。在得到产品特征的效用函数后,我们可以对产品的各种特征组合进行模拟决策。在本例中,假定我们的问题是:在价格为6000元时,应该推出何种配置的XX牌产品,才能战胜目前市场上的主流产品:联想PII350(7000元,3.2G,简称Y产品)以及华东K6 350(6000,4.3G,简称Z产品)。XX电脑列入考虑的电脑配置主要有三种,即:X1产品(K6 350+4.3G);X2(PII350+4.3G);X3(PII350+3.2G)。

为此我们分别计算出Y、Z以及X1,X2,X3产品对消费者的效用:

 

U(Y)=U(价格+品牌+CPU+硬盘)=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556

U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889

U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889

U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223

U(X3)=:-0.111+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556

可见:U(X2)>U(Z),U(X1)>U(Y),U(X3)

因此很明显,XX电脑的产品要战胜联想与华东,必须采用X2产品:CPU为PII350,同时硬盘4.3G的配置。

通过这个简单的例子,可以很容易地推广到更多的特征、更多的特征水平。而对于更多的受访者,在计算出消费者个人的效用函数后,通过聚类分析,可以将消费者划分为不同的消费群体,然后将这些群体作为同质个体处理。

三、联合分析的应用与前景

联合分析采用了一系列的现代数理统计方法,如正交设计、回归分析等,这些方法的计算量巨大,只有通过电脑才能实现。因此实际的市场研究中,必须有专门的软件来实现从虚拟产品设计到估计效用模型、预测等一系列过程。一些常用的统计软件如SPSS,SAS中包含有联合分析的基本模型,但是在实际应用中我们更多地采用联合分析专业软件。

Sawtooth公司是专门从事市场研究软件开发的专业公司,其开发的联合分析软件包是目前较有代表性的软件。她包含有ACA模型(Adaptive Conjoint Analysis,主要用于多个特征与特征水平的情况,必须使用电脑在现场产生问卷进行采访),CBC模型(Choice-Based Conjoint,可以采用现成问卷手工采访,主要用于定价研究), CVA模型( Conjoint Value Analysis,可以使用现成问卷手工采访)等数个联合分析模型。同时SAWTOOTH每年都举行全世界范围内的研讨会,专门探讨联合分析的理论与应用方法,并在因特网上公布(http://www.sawtoothsoftware.com)。

联合分析是对人们购买决策的一种现实模拟。因为在实际的抉择过程中,由于价格等原因,人们要对产品的多个特征进行综合考虑,往往要在满足一些要求的前提下,牺牲部分其他特性,是一种对特征的权衡与折衷(Trade-off)。通过联合分析,我们可以模拟出人们的抉择行为,可以预测不同类型的人群抉择的结果。因此,通过联合分析,我们可以了解消费者对产品各特征的重视程度,并利用这些信息开发出具有竞争力的产品。

联合分析目前已经广泛应用于消费品、工业品、金融以及其它服务等领域。在现代市场研究的各个方面,如新产品的概念筛选、开发,竞争分析,产品定价,市场细分,广告,分销,品牌等领域,都可见到联合分析的应用。随着我国市场经济的发展,联合分析将逐渐为我国的市场研究机构所重视,并在定量研究中显示出其强大的威力。

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