Diskrete Wahl gegen Entscheidungsbaum

Die Bestimmung der Konfiguration eines neuen Produkts oder einer neuen Dienstleistung ist eine wesentliche Aufgabe von Marktforschern mit enormen potenziellen Auswirkungen auf den Return-on-Investment (ROI). Angesichts der Bedeutung dieser Entscheidungen ist es nicht verwunderlich, dass eine Zahl einen Nutzenwert bildet.

Überbrücken Sie die Lücke zwischen Einsicht und Optimierung: Kaufhierarchie

Die Forschung, die eine Produkteinführung durchführt, muss mit vielen Informationsebenen übereinstimmen. Die Überlegungen, wie ein Service oder eine Produktlinie optimiert werden kann, werden in den frühesten Phasen der Produkteinführung dominieren, aber die Entscheidungsprozesse, die Verbraucher am Point-of-Sale anwenden, können helfen, diese frühzeitig zu gestalten Überlegungen . Eine Hierarchie von Arten bindet Verbraucher bei ihren Kaufentscheidungen ein . Diese Hierarchie kommt am leichtesten in den Fokus, wenn eine Vielzahl von Quellen von Daten und Informationen verwendet wird, einschließlich - vor allem - Marketingforschung und Verkaufsdaten.

Während Verkaufsdaten hilfreich sein können, wenn es um Einsichten in schwächer werdende Leistungen oder sinkende Marktanteile geht , hat sie wenig Vorhersagekraft. Ein vertieftes Kundenwissen kann Erkenntnisse darüber liefern, was mit Marktanteilen passieren kann, wenn ein Produkt vorübergehend ausverkauft oder aus einer Produktlinie entfernt wird.

Marktforschung kann diese Art von Erkenntnissen liefern, ebenso wie ein Verständnis für neue Produktpräferenzanteile oder das Wechselverhalten von bestehenden Produkten zu einem neu lancierten Produkt.

Produkt- oder Serviceoptimierung kann ein kostspieliges Unterfangen sein und ist immer eine risikoreiche Option, die ein Höchstmaß an Präzision und die Fähigkeit zur breiten und tiefen Szenariosimulation erfordert. Sowohl Discrete-Choice-Analysen (DCA) als auch Choice-basierte Conjoint-Verfahren (CBC) können diese Marktforschungsanforderungen erfüllen.

Entscheidungsbäume: eine Budget-bewusste Option

Entscheidungsbaummodelle können verwendet werden, um ein tieferes Verständnis des hierarchischen Kaufverhaltens der Konsumenten zu entwickeln. Zu erfahren, welche Produkt- oder Serviceattribute sich gegenseitig übertrumpfen und wie sich diese Dynamiken beispielsweise auf die Regalorganisation in der Praxis beziehen, gibt einen guten Einblick in die Erkenntnisse der Verbraucher. Entscheidungsbaummodelle können manipuliert werden, um sich entweder auf Markenperspektiven oder Produktperspektiven zu konzentrieren. Entscheidungsbaummodelle nutzen häufig eine visuelle Darstellung der betrachteten Produkte , um den Forschungsprozess zu erleichtern.

Die Konstruktion eines Entscheidungsbaums ist von zentraler Bedeutung für die Fähigkeit, hierarchische Reaktionen von Verbrauchern im Kontext einer intuitiven Umfrageerfahrung zu erfassen und zu erfassen.

Aufgrund des zentralen Charakters der Entscheidungsbaum-Marktforschung zu wichtigen Marketing-Richtungseinstellungen müssen Entscheidungsbaum-Methoden strukturelle Integrität aufweisen und die Last der Befragten sicher reduzieren . Mit der Entwicklung der Marktforschung für Entscheidungsbäume können Sie die Fallstricke vermeiden, die bei Umfragen auftreten können.

Die Wirkung von Speedster- Befragten auf die Ergebnisse der Endergebnisse von Umfragen kann sich erheblich negativ auf damit verbundene Geschäftsentscheidungen auswirken . Es ist wichtig, über einen Prozess zur Datenqualitätsreinigung zu verfügen, der die Befragten der Speedster identifiziert und deren Daten aus dem Datensatz entfernt. Aus diesen Gründen können Marktforscher einen Verifizierungsprozess anwenden, der in die Forschung der Umfrage integriert wird oder eine Follow-up-Möglichkeit für jeden Befragten beinhaltet . Diese Umfrageantworten können nach Bedarf überprüft und angepasst werden.