第五周:离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析.docVIP

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第五周:离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析

第五周:离散选择模型分析技术——每周一讲多变量分析 ??? Discrete Choice Model),也叫做基于选择的结合分析模型(Choice-Based Conjoint Analysis,CBC),是一种非常有效且实用的市场研究技术。该模型是在实验设计的基础上,通过模拟所要研究产品/服务的市场竞争环境,来测量消费者的购买行为,从而获知消费者如何在不同产品/服务属性水平和价格条件下进行选择。这种技术可广泛应用于新产品开发、市场占有率分析、品牌竞争分析、市场细分和价格策略等市场营销领域。同时离散选择模型也是一种处理离散的、非线性的定性数据的复杂高级多元统计分析技术,它采用Multinomial Logit Model进行数据统计分析。 根据Sawtootch公司调查显示:在市场研究中,CBC方法正在快速增长,应用比传统的结合分析(联合分析)应用更多! ??? 离散选择模型主要用于测量消费者在实际或模拟的市场竞争环境下如何在不同产品/服务中进行选择。通常是在正交实验设计的基础上,构造一定数量的产品/服务选择集(Choice Set),每个选择集包括多个产品/服务的轮廓(Profile),每一个轮廓是由能够描述产品/服务重要特征的属性(Attributes)以及赋予每一个属性的不同水平(Level)组合构成。例如消费者购买手机的重要属性和水平可能包括:品牌(A,B,C)、价格(1500元,1750万元,2000元)、功能(短信,短信语音,图片短信)等,离散选择模型是测量消费者在给出不同的产品价格、功能条件下是选择购买品牌A,还是品牌B或者品牌C,还是什么都不选择。离散选择模型的一个重要的假定是:消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和作选择判断;另一个基本假定是:消费者的选择行为要比偏好行为更接近现实情况。 ??? 它与传统的全轮廓结合分析(Full Profiles Conjoint Analysis)都是在全轮廓的基础上采用分解的方法测量消费者对某一轮廓(产品)的选择与偏好,对构成该轮廓的多个属性和水平的选择与偏好,用效用值(Utilities)来描述。 ??? 但是,它与传统的结合分析的最大区别在于:离散选择模型不是测量消费者的偏好,而是获知消费者如何在不同竞争产品选择集中进行选择。因此,离散选择模型在价格研究中是一种更为实际、更有效、也更复杂的技术。具体表现在: 将消费者的选择置于模拟的竞争市场环境,“选择”更接近消费者的实际购买行为;消费者的选择行为要比偏好态度更能反映产品不同属性和水平的价值,也更具有针对性; 消费者只需做出“买”或“不买”的回答,数据获得更容易,也更准确; 消费者可以做出“任何产品都不购买”的决策,这与现实是一致的; 实验设计可以排除不合理的产品组合,同时可以分析产品属性水平存在交互作用的情况; 离散选择集能够较好地处理产品属性水平个数(大于4)较多的情况; 统计分析模型和数据结构更为复杂,但可以模拟更广泛的市场竞争环境; 模型分析是在消费者群体层面,而非个体层面。 离散选择模型主要采用离散的、非线性的Multinomial Logit统计分析技术,其因变量是消费者在多个可选产品中,选择购买哪一种产品;而自变量是构成选择集的不同产品属性。 ??? 目前统计分析软件主要有SAS/STAT统计过程和SAS Market模块,二者均采用SAS/STAT Proc PHREG过程—比例风险回归(Proportional Hazards Regression)分析。另外,Sawtooth软件公司开发了专用的CBC市场研究分析软件(Choice-Based Conjoint Analysis),该软件集成了从选择集实验设计、问卷生成、数据收集到统计分析,市场模拟等离散选择模型的市场研究全过程。 ??? 从一定角度讲:离散选择模型是一种比较复杂的分析技术!据说采用离散选择模型研究微观消费者行为的人得了诺贝尔经济学奖! ??? 必须注意:任何一项采用离散选择模型进行的市场研究,都包括从确定研究目的、实验设计、数据收集、数据整理、分析和计算、检验与应用、模拟市场、撰写研究报告等全过程。当然,最好借助专用的分析软件来实现。 ??? 下面我们还是通过手机价格研究案例来看如果进行离散选择分析! 1-研究目的:130手机用户的基础上,分别推出了预付话费的神州行和如意通,同时联通在GSM网络基础上又推出了CDMA网络。但是,话费价格始终是影响消费者选择供应商的重要因素。为了制定价格竞争策略,可以采用离散选择模型进行品牌优势和价格研究。 2-属性与水平确定:研究包括5种服务品牌和4种不同价格,分别是:品牌(移动全球通、移动神州行、联通130、联通如意通、联通CDMA)和价格(0.30元/分钟,0.4

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