Tüketici Tercihi: Ayrı Seçim Vs. Karar Ağacı

Yeni bir ürünün veya hizmetin konfigürasyonunun belirlenmesi, yatırım getirisi (ROI) üzerinde büyük potansiyel etkilere sahip pazar araştırmacılarının büyük bir sorumluluğudur. Bu kararların önemi göz önüne alındığında, bir sayının yarar puanını oluşturması şaşırtıcı değildir.

• Birleşik Analiz - Bu modeller, tüketicilerin, özellikledikleri özelliklerle tanımlanan bir dizi gerçek veya varsayımsal ürün veya hizmeti değerlendirmesine olanak tanır. Araştırma katılımcılarının yanıtları, her bir özelliğin göreli bir değerini belirlemek için kullanılır.

• Uyarlanmış Konjoint - Bu konjonktür analizi modeli, çok sayıda ürün veya hizmet niteliğini veya nitelik seviyelerini analiz etmeyi kolaylaştırır.
• Karar Ağacı - Bu modeller, piyasa araştırmalarında, şans, kaynak kullanılabilirliği veya hizmetin sonucu olan sonuçları içerebilen karar verme sürecini temsil etmek için kullanılır.

Analiz ve Optimizasyon Arasındaki Engeli Artırın: Satın Alma Kararı Hiyerarşisi

Bir ürün lansmanını gerçekleştiren araştırmalar, pek çok bilgi düzeyine sahip olmalıdır. Bir hizmetin veya ürün grubunun en iyi duruma getirilmesinin yollarını göz önünde bulundurmak, bir ürün lansmanının başlangıcındaki en erken safhalara hakim olma eğiliminde olacaktır, ancak satın alma noktasında tüketicilerin oyuna koyduğu karar süreçlerini araştırmak, bu ürünlerin erken hususlar. Bir hiyerarşi, satın alma kararlarında tüketiciye yön verir. Bu hiyerarşi, en önemlisi pazarlama araştırması ve satış verileri de dahil olmak üzere çeşitli veri ve bilgi kaynakları kullanıldığında, kolayca odaklanmaya gelir.

Satış verileri, zayıflama performansı ya da azalan pazar payı bilgilerine göre yardımcı olabilse de, çok fazla öngörme kapasitesine sahip değildir. Daha samimi müşteri bilgileri, bir ürün geçici olarak stokta kalmadığında veya bir ürün grubundan çıkarıldığında pazar payına ne gelebileceğine dair bilgiler sağlayabilir.

Pazar araştırması, bu tür bilgilere ve yeni ürün tercihi paylaşımı veya mevcut ürünlerden yeni başlatılan bir ürüne geçiş davranışı hakkında bilgi verebilir.

Ürün veya hizmet optimizasyonu maliyetli bir çaba olabilir ve her zaman hassasiyeti ve geniş ve derin senaryo simülasyon kapasitesini gerektiren yüksek riskli bir seçenektir. Ayrı seçim analizi (DCA) veya seçim tabanlı birleşik (CBC) süreçler, bu pazar araştırması taleplerini karşılayabilir.

Karar Ağaçları: Bütçeye Dayalı Bir Seçenek

Karar ağacı modelleri, tüketicilerin hiyerarşik satın alma davranışlarını daha derin bir şekilde anlamak için kullanılabilir. Ürün veya hizmet özelliklerinin birbirinden üstün olduğunu ve örneğin bu dinamikler tuğla ve harç ortamlarındaki raf organizasyonuyla nasıl ilişkili olduğunu öğrenirken, tüketici anlayışı üzerinde iyi bir nokta vardır.Karar ağacı modelleri, marka perspektiflerine veya ürün perspektiflerine odaklanmak için manipüle edilebilir. Karar ağacı modelleri, araştırma sürecini kolaylaştırmak için genellikle göz önüne alınarak üretilen ürünlerin görsel sunumundan yararlanmaktadır.

Bir karar ağacı oluşturulması, sezgisel bir anket deneyimi bağlamında tüketicilerin hiyerarşik yanıtlarını ortaya çıkarma ve yakalama kabiliyetinin merkezinde bulunmaktadır.

Karar ağacı pazar araştırmalarının önemli pazarlama yönü belirleme özelliğine sahip olması nedeniyle, karar ağacı yöntemleri yapısal bütünlüğe sahip olmalı ve katılımcı yükü kendine güvenle azaltmalıdır. Karar ağacı pazar araştırması tasarımında ekstra mesafe kazanmak, araştırmaların karşılaşabileceği tuzaklardan kaçınmanıza yardımcı olacaktır.

Katılımcıların nihai anket araştırma sonuçları üzerindeki etkisi speedster etkisiyle ilişkili iş kararları üzerinde olumsuz bir etkisi olabilir. speedster katılımcıyı tanımlayan ve verilerini veri kümesinden kaldıran bir veri kalitesi temizleme sürecine sahip olmak önemlidir. Bu nedenlerden dolayı pazar araştırmacıları, anketin araştırmasına dahil edilmiş bir doğrulama sürecini kullanabilir veya her katılımcıyla bir takip fırsatı bulabilir. Bu anket yanıtları gözden geçirilebilir ve gerektiğinde düzeltilebilir.