Trước khi phát hành một sản phẩm hoặc dịch vụ, điều quan trọng là phải nắm vững những tính năng mà người tiêu dùng sẽ đánh giá cao nhất. Với rất nhiều lựa chọn có sẵn, thật khó để xác định khía cạnh nào của sản phẩm hoặc dịch vụ là quan trọng nhất đối với người tiêu dùng. Tuy nhiên, một số giám đốc điều hành hàng đầu sử dụng phân tích kết hợp để hiểu rõ hơn về khách hàng của họ. Phân tích kết hợp là một phương pháp nghiên cứu tiếp thị và phân tích thống kê được sử dụng để xác định các tính năng và lợi ích mà khách hàng thấy hữu ích nhất trong các dịch vụ của bạn. Ví dụ: nếu bạn là nhà sản xuất TV, bạn có thể thắc mắc những tính năng mà người mua của bạn quan tâm nhất. Để cung cấp cho khách hàng những tính năng mà họ quan tâm nhất, có thể sử dụng phân tích kết hợp để ấn định giá trị tiền tệ cho từng tính năng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thực hiện phân tích liên kết, giá cả và các ví dụ của nó.
Phân tích kết hợp là gì?
Phân tích kết hợp là một phương pháp phân tích nghiên cứu hiệu quả và nâng cao, sử dụng các cuộc khảo sát để hiểu rõ hơn về quá trình ra quyết định. Mỗi ngày, chúng ta đưa ra những quyết định có thể có hoặc không liên quan đến sự đánh đổi. Chọn bột giặt hoặc đặt vé máy bay đều là những ví dụ về những quyết định phức tạp bao gồm nghiên cứu về tinh thần.
Một trong những cách tiếp cận tốt nhất để khơi gợi sở thích từ người mua là phân tích này. Sau đó, phân tích thống kê chuyển đổi dữ liệu thành một số. Không có gì khác có thể so sánh với nó khi xác định chất lượng của dịch vụ hoặc sản phẩm.
Theo Jarvis, các doanh nghiệp có thể tìm hiểu thêm về quy trình tinh thần của khách hàng đằng sau các quyết định mua hàng bằng cách sử dụng một kỹ thuật gọi là “phân tích kết hợp”, trong đó khách hàng được yêu cầu đánh đổi giữa các thuộc tính sản phẩm khác nhau. Ngoài ra, các doanh nghiệp có thể tiến hành phân tích thị trường để xem khách hàng sẽ phản ứng thế nào với các tính năng mà họ đang cân nhắc hy sinh.
Nhóm Tối ưu hóa, một tổ chức phân tích và nghiên cứu tiếp thị, tuyên bố rằng tiền đề của phân tích này là các giá trị tương đối của các thuộc tính của sản phẩm hoặc dịch vụ có thể được đo lường chính xác hơn khi chúng được xem xét chung thay vì xem xét riêng lẻ.
Theo Nhóm Tối ưu hóa, “điều quan trọng là phải hiểu cách thị trường đánh giá các phần khác nhau của sản phẩm và dịch vụ của bạn” khi điều hành một công ty. “Bằng cách tìm ra những tính năng mà khách hàng sẵn sàng trả nhiều tiền hơn để có được, bạn có thể tối ưu hóa quá trình phát triển sản phẩm và đặt giá phù hợp.”
Phương pháp hiệu quả nhất để tiến hành phân tích này không chỉ là tiết lộ khía cạnh nào mà khách hàng đánh giá cao nhất mà còn cho phép các công ty thấy trước các sản phẩm và dịch vụ mà khách hàng của họ sẽ quan tâm nhất khi mua.
Các loại phân tích kết hợp khác nhau là gì?
Dưới đây là các loại phân tích kết hợp khác nhau mà bạn có thể sử dụng trong công việc kinh doanh và tiếp thị hàng ngày của mình.
#1. Phân tích kết hợp dựa trên sự lựa chọn
Loại phân tích liên kết phổ biến nhất là phân tích liên kết dựa trên sự lựa chọn (CBC), còn được gọi là phân tích liên kết lựa chọn rời rạc. Những người trả lời trong một nghiên cứu kết hợp dựa trên sự lựa chọn đánh giá mức độ ưa thích của họ đối với các ý tưởng toàn diện khác nhau. Quá trình này lặp đi lặp lại, chọn 3-5 ý tưởng hồ sơ đầy đủ.
Hơn nữa, ý tưởng là loại bài tập ra quyết định này sẽ tái tạo thói quen mua sắm trong đời thực. Bằng cách cân nhắc ưu và nhược điểm của từng tùy chọn, tầm quan trọng tương đối và sở thích của các đặc điểm và cấp độ thuộc tính có thể được xác định một cách định lượng. Tùy thuộc vào số lượng tính năng và cấp độ, phân tích này có thể được tiến hành. Bố cục thử nghiệm là điều cần thiết để ngăn người trả lời cảm thấy mệt mỏi vì con số đó thường cao. Qualtrics cho phép chúng tôi có rất nhiều thời gian về thiết kế thử nghiệm trong cuộc khảo sát kết hợp.
Ước tính tốt về tầm quan trọng của các tính năng, đặc biệt là về giá cả, có thể thu được từ kết quả phân tích dựa trên Lựa chọn. Phân tích có thể ước tính giá trị của từng cấp độ và cấu hình sản phẩm tốt nhất. Trình mô phỏng hiển thị thị phần lựa chọn gói, sở thích và giá trị (đại diện thay thế cho thị phần).
#2. Phân tích kết hợp thích ứng
Trong phân tích kết hợp thích ứng, sở thích của người dùng được sử dụng để thông báo cách họ được trình bày với các bộ tùy chọn để lựa chọn. Tuy nhiên, sự sửa đổi của anh ấy làm cho bài tập liên kết hiệu quả hơn bằng cách tập trung vào các khía cạnh hấp dẫn nhất và loại trừ các câu hỏi về các khía cạnh ít hấp dẫn hơn. Các gói được trình bày ở đây đều tiết kiệm chi phí hơn so với các đối thủ cạnh tranh và sẽ tạo ra kết quả “thông minh hơn”.
Do khả năng giữ cho những người tham gia khảo sát quan tâm và tham gia, phân tích thích ứng thường mang lại phản hồi chất lượng cao hơn. Nó rút ngắn cam kết về tổng thời gian khảo sát mà không làm giảm chất lượng của các số liệu và mô phỏng do kỹ thuật phân tích này tạo ra. Một số tùy chọn tồn tại để tùy chỉnh các kịch bản liên kết cho từng phản hồi. Các giai đoạn quan trọng nhất của thiết kế tính năng thường được sử dụng. Ngoài ra, cuộc thăm dò thích ứng với phản hồi đối với từng gói được đánh giá trong thời gian thực, làm cho mục tiếp theo phù hợp hơn. Ngoài ra, Phân tích kết hợp lai là một kỹ thuật cho phép bạn sử dụng cả hai phương pháp đánh giá tính năng và cấu hình hoàn chỉnh.
#3. Phân tích kết hợp tự giải thích
Phân tích liên kết tự giải thích là một phương pháp dễ thực hiện mang lại kết quả sâu sắc mà không cần phát triển các khái niệm toàn diện. Đây là một chiến lược kết hợp để đánh giá đồng thời nhiều tính năng của sản phẩm. Mô hình phân tích này tách riêng các ưu tiên cho các cấp tính năng riêng lẻ hơn là cho một nhóm phẩm chất.
Mặc dù phương pháp này khác với các phương pháp khác, nhưng nó vẫn đạt được cùng một kết quả - ước tính chính xác các tiện ích ưu tiên.
Một số phương pháp kết hợp, bao gồm suy luận heuristic và phân tích thống kê, là không cần thiết trong phân tích kết hợp tự giải thích. Những phát hiện có thể so sánh được hoặc thậm chí tốt hơn so với những phát hiện thu được bằng các phương pháp hồ sơ đầy đủ và phương pháp này đòi hỏi ít nỗ lực hơn từ phía người trả lời. Phân tích tự giải thích có một số hạn chế, chẳng hạn như không cho phép các gói thuộc tính được trao đổi với nhau hoặc với một mức giá khác. Ngoài ra, có những mô hình phân tích kết hợp tốt hơn để sử dụng khi người trả lời luôn chọn mức giá thấp nhất.
#4. Phân tích kết hợp hồ sơ đầy đủ
Trong phân tích kết hợp hồ sơ đầy đủ, người tham gia được cung cấp một số lượng đáng kể các mô tả sản phẩm chi tiết. Việc kiểm tra các gói này cho phép trích xuất các chi tiết rõ ràng của từng khách hàng hoặc người trả lời. Một phương pháp phổ biến để tính toán giá trị của một đặc tính là thông qua phân tích liên kết toàn cấu hình. Tuy nhiên, các nhiệm vụ kết hợp hồ sơ đầy đủ liên quan đến việc phát triển và trình bày nhiều mô tả sản phẩm (hoặc thậm chí các sản phẩm thực tế khác nhau) cho người trả lời nhằm mục đích thu hút sự chấp nhận hoặc xếp hạng ưu tiên.
Trong thiết kế thử nghiệm thừa số phân đoạn, mỗi cấu hình sản phẩm là một yếu tố và tỷ lệ xuất hiện của một tính năng phù hợp với tỷ lệ xuất hiện của mọi thuộc tính khác. Ngoài ra, nhà nghiên cứu có thể đánh giá tiện ích của người trả lời ở các cấp độ khác nhau của từng đặc điểm bằng cách thao tác các cặp thuộc tính. Những người được hỏi cho biết sở thích hoặc khả năng mua hàng của họ trong một hoạt động xếp hạng. Mặc dù có thể kiểm tra một loạt các đặc điểm và cấp độ bằng cách sử dụng phân tích kết hợp, nhưng nó hiệu quả nhất khi chỉ một số lượng nhỏ đến trung bình các hồ sơ được hiển thị cho người trả lời. Các tính năng phức tạp của Qualtrics sử dụng các thiết kế thử nghiệm để cắt giảm các câu hỏi đánh giá khảo sát. Các khảo sát kết hợp toàn diện tạo ra kết quả và phân tích nhất quán với kết quả của các mô hình kết hợp khác.
Phân tích kết hợp có phải là hồi quy không?
Nó là một phần mở rộng của phân tích hồi quy bội nhấn mạnh thứ hạng của người tham gia. Nó hữu ích cho việc xác định sự cân bằng hoàn hảo của các đặc điểm trong sản phẩm cuối cùng. Người tham gia xếp hạng các gói tính năng từ mong muốn nhất đến ít mong muốn nhất dựa trên xếp hạng hoặc thứ hạng của họ.
Ví dụ về phân tích kết hợp
Ví dụ về phân tích kết hợp sẽ là một cuộc khảo sát trong đó người trả lời được cung cấp tùy chọn hai máy tính khác nhau về giá, kích thước màn hình và tốc độ xử lý. Nhà nghiên cứu có thể tìm hiểu những đặc điểm nào là quan trọng nhất đối với người trả lời và những thay đổi đối với những đặc điểm đó có thể ảnh hưởng đến sở thích của họ như thế nào thông qua việc kiểm tra các câu trả lời.
Trường hợp sử dụng thứ hai sẽ là cung cấp cho khách hàng sự lựa chọn giữa hai sản phẩm, chẳng hạn như hai loại kem đánh răng. Các sản phẩm có thể không thể phân biệt được với nhau ngoại trừ một số yếu tố phân biệt, chẳng hạn như giá thành hoặc mùi thơm. Các doanh nghiệp có thể tìm hiểu những gì khách hàng đánh giá cao nhất bằng cách quan sát những sản phẩm họ mua thường xuyên hơn. Dưới đây là 2 ví dụ cơ bản về phân tích kết hợp được áp dụng.
#1. Phân tích kết hợp Chăm sóc sức khỏe
Đánh giá phụ thuộc lẫn nhau là đánh giá mong muốn và yêu cầu của một người trong bối cảnh được chăm sóc y tế, với mục tiêu cuối cùng là tăng cường sự chăm sóc đó. Phân tích kết hợp đã được ca ngợi là một công cụ mạnh mẽ để kết hợp các ưu tiên của bệnh nhân vào mọi giai đoạn của quy trình cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, từ các tương tác cá nhân như tư vấn đến các sáng kiến trên toàn hệ thống như thiết kế dịch vụ.
#2. Kinh tế phân tích kết hợp
Lĩnh vực kinh tế tìm thấy một số ứng dụng cho phân tích kết hợp. Nói chung, các tổ chức sử dụng tài nguyên này để cải thiện chất lượng tiếp thị, phát triển sản phẩm, định giá và các quyết định tiền tệ khác. Kết hợp các “giao dịch” khác nhau với giá cả, phân tích kết hợp có thể giúp xác định những gì khách hàng đánh giá cao nhất. Sau đó, công ty có thể tối đa hóa sản phẩm hoặc dịch vụ mà nó cung cấp, mức giá mà nó đặt ra và doanh thu mà nó tạo ra.
Ứng dụng của phân tích kết hợp là gì?
Có một số cách mà một công ty có thể đưa thông tin thu được thông qua phân tích kết hợp các đặc tính của sản phẩm để sử dụng. Bên cạnh việc ảnh hưởng đến các chiến lược định giá, bán hàng và tiếp thị, phân tích kết hợp cũng ảnh hưởng đến các sáng kiến R&D. Đây là ứng dụng của phân tích kết hợp.
#1. Phân tích kết hợp trong định giá
Trong phân tích kết hợp, người dùng được yêu cầu so sánh các đặc điểm cạnh nhau để thiết lập tầm quan trọng tương đối của chúng. Định giá bằng tiền của khách hàng về các tính năng sản phẩm và dịch vụ của công ty là thông tin hữu ích để định giá.
Nếu một công ty phần mềm tin rằng họ có thể mở rộng quy mô kinh doanh bằng cách tận dụng các hiệu ứng mạng, họ có thể chọn cung cấp sản phẩm của mình cho người tiêu dùng miễn phí theo cái gọi là mô hình “freemium”. Phân tích kết hợp có thể khiến công ty áp đặt tường phí đối với một tính năng mà mọi người đánh giá cao nhất.
Do đó, phân tích kết hợp là một công cụ tuyệt vời để tìm hiểu các đặc điểm khác nhau của sản phẩm ảnh hưởng như thế nào đến mức sẵn sàng chi tiêu của người tiêu dùng. Ngoài ra, mức độ sẵn sàng trả tiền của khách hàng cho các tính năng bổ sung có thể được đánh giá theo cách này.
#2. Phân tích kết hợp trong bán hàng và tiếp thị
Các chiến lược tiếp thị và bán hàng của một công ty cũng có thể được thông báo bằng nghiên cứu kết hợp, không chỉ đơn giản là cách tiếp cận giá của nó. Khi một doanh nghiệp nắm vững các ưu tiên của người tiêu dùng, họ có thể sử dụng thông tin đó để tạo lợi thế cho mình dưới dạng quảng cáo, văn bản tiếp thị và ưu đãi đặc biệt.
Ngược lại, một doanh nghiệp có thể phát hiện ra rằng khách hàng của họ đặt tầm quan trọng khác nhau đối với các phẩm chất khác nhau. Phân tích kết hợp có thể là một công cụ hữu ích để chia khách hàng thành các nhóm có sở thích và sở thích chung để có thể điều chỉnh thông điệp cho từng nhóm.
Ví dụ, thông qua phân tích kết hợp, một trang web thương mại điện tử về sô cô la có thể biết được rằng người mua quan tâm nhất đến hai yếu tố: chất lượng sản phẩm và thực tế là một phần trong mỗi giao dịch mua hàng sẽ được dùng để tài trợ cho các sáng kiến bền vững về môi trường. Sau đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh thông tin liên lạc của mình cho từng nhóm và thu phục họ tốt hơn.
#3. Phân tích kết hợp trong nghiên cứu & phát triển
Hệ thống R&D của một công ty cũng có thể hưởng lợi từ phân tích kết hợp. Thông tin chi tiết có thể giúp quyết định ưu tiên thay đổi sản phẩm nào hoặc thậm chí có nên tạo sản phẩm mới hay không.
Lấy ví dụ, một nhà sản xuất điện thoại thông minh sử dụng phân tích kết hợp để biết rằng người mua ưu tiên màn hình lớn hơn bất kỳ tính năng nào khác. Dữ liệu cho thấy rằng đầu tư vào việc tạo ra màn hình lớn hơn sẽ là cách sử dụng hiệu quả nhất quỹ R&D của công ty. Tuy nhiên, nếu nghiên cứu sâu hơn cho thấy rằng sự quan tâm của khách hàng đã chuyển sang một khía cạnh khác, chẳng hạn như chất lượng âm thanh, thì tập đoàn có thể điều chỉnh các ưu tiên phát triển sản phẩm của mình cho phù hợp.
Phân tích kết hợp cũng có thể giúp doanh nghiệp xác định khía cạnh nào của sản phẩm hoặc dịch vụ mà khách hàng đánh giá cao nhất. Quay trở lại với hình minh họa điện thoại di động: Số lượng các bộ phận có thể lắp vừa trong một chiếc điện thoại thông minh là có hạn. Dựa trên phản hồi của người tiêu dùng, một số chức năng của điện thoại có thể được đưa vào hoặc lược bỏ khỏi phiên bản cuối cùng.
Vào năm 2016, Apple đã loại bỏ giắc cắm tai nghe của iPhone để nhường chỗ cho các tính năng bổ sung. Việc thiếu giắc cắm tai nghe có thể là do nghiên cứu thị trường cho thấy người mua coi trọng các tính năng khác hơn.
Cách thực hiện phân tích kết hợp
Để thực hiện phân tích kết hợp, đây là một số bước cần được thực hiện.
- Hiểu vấn đề mà công ty đang gặp phải.
- Hình thành câu hỏi nghiên cứu.
- Lựa chọn phương pháp tiến hành khảo sát.
- Tìm hiểu càng nhiều càng tốt.
- Làm sạch dữ liệu
- Kiểm tra các con số.
- Hãy sẵn sàng thuyết trình bằng cách chuẩn bị trước.
- Thực hiện các bước kinh doanh cần thiết.
Phân tích liên kết giá
Mọi người đều hiểu tầm quan trọng của việc thiết lập một mức giá hợp lý. Rốt cuộc, chi phí có thể là một công cụ tiếp thị mạnh mẽ. Vì lý do này, chiến lược hiệu quả nhất để đạt được giá sản phẩm tối ưu là tiến hành nghiên cứu giá thông qua phân tích kết hợp.
Hơn nữa, bằng cách đặt giá hợp lý, bạn có thể kiếm tiền từ giá trị và lợi nhuận mà công ty của bạn đã tạo ra. Vì vậy, làm thế nào để bạn giải quyết một mức giá hợp lý cho một sản phẩm hoặc dịch vụ?
Các nghiên cứu về giá trong thị trường cho phép bạn lấy dữ liệu bán hàng từ khách hàng thực bằng cách thử nghiệm các chiến lược giá khác nhau. Cũng có khả năng các hành động của đối thủ cạnh tranh trong quá trình thử nghiệm thị trường của bạn sẽ ảnh hưởng đến chiến lược giá của bạn.
Chúng tôi có thể điều chỉnh mức giá lý tưởng bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu về giá và khối lượng bán cho sản phẩm của bạn và đối thủ cạnh tranh.
Tuy nhiên, nó không phải là khá dễ dàng. Các mô hình dự đoán có thể tập trung vào các điểm giá tốt nhất để có doanh thu hoặc lợi nhuận tối đa rất khó thiết lập từ dữ liệu hiện có vì thường không có đủ thay đổi về giá có thể được tách biệt. Ngoài ra, đọc Kỹ thuật phân tích giá: Hướng dẫn chi tiết về phân tích giá.
Câu hỏi bây giờ trở thành, làm thế nào chúng ta có thể xác định giá bán phù hợp nhất?
Phân tích kết hợp đã đi vào lĩnh vực phân tích giá.
Ưu điểm và nhược điểm của phân tích kết hợp là gì?
Đây là một phương pháp thống kê được sử dụng trong nghiên cứu thị trường để xác định xem người tiêu dùng sẽ đánh giá như thế nào đối với nhiều tính năng, đặc quyền và chức năng tạo nên một sản phẩm hoặc dịch vụ. Mục tiêu ở đây là để xác định, từ các câu trả lời, tập hợp con các đặc điểm có sẵn nào thường được công nhận nhất.
Chiến lược này liên quan đến việc trình bày cho người trả lời một nhóm hàng hóa hoặc dịch vụ được xác định trước. Nó sẽ kiểm tra sở thích của người trả lời để suy ra giá trị được đặt trên các tính năng khác nhau của sản phẩm. Những giá trị tiềm ẩn như vậy có thể được đưa vào các mô hình thị trường để dự đoán tốt hơn doanh số bán hàng, thị phần và lợi nhuận.
Trong khi tiến hành phân tích kết hợp, thông lệ trước tiên là tiến hành khảo sát nghiên cứu tiếp thị để thu thập dữ liệu cần thiết. Tuy nhiên, với dữ liệu có cấu trúc tốt hoặc bộ cấu hình từ thử nghiệm thị trường thử nghiệm, phân tích kết hợp cũng có thể hữu ích.
Tóm lại, bạn có thể học được rất nhiều điều về ngành và giá trị được cảm nhận của các dịch vụ hoặc sản phẩm của bạn từ quan điểm của những người phản hồi. Điều này được hiển thị trên biểu đồ mô tả các cấp độ thuộc tính cùng với các tiện ích cần được tính toán cho các cấp độ đó.
Dưới đây là một số ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng phân tích kết hợp.
Danh sách Ưu điểm
#1. Khả năng sinh lời của một thương hiệu
Khi so sánh giá trị tương đối của một số thương hiệu, phân tích kết hợp là chiến lược lý tưởng để sử dụng. Phân tích kết hợp, trái ngược với các phương pháp đo lường tài sản thương hiệu khác, sẽ mang lại dữ liệu về sức mạnh tương đối và mức độ phổ biến của các thương hiệu khác nhau liên quan đến giá cả và đặc điểm sản phẩm khác nhau.
Nếu phần lớn đối tượng mục tiêu của bạn quan tâm đến giá cả, thì chỉ riêng việc có một thương hiệu nổi tiếng có thể không đủ. Cũng có thể muốn có một bộ tính năng đủ quan trọng để loại bỏ bất kỳ chi phí tài chính nào liên quan đến việc xây dựng thương hiệu. Tuy nhiên, trong phân tích kết hợp, điều quan trọng là ước tính cách khách hàng lựa chọn giữa các tính năng, giá cả và thương hiệu khác nhau.
#2. Cung cấp lựa chọn mua hàng tốt hơn
Người tham gia có thể đưa ra lựa chọn “không có lựa chọn nào ở trên” khi được hỏi họ dự định tiến hành mua hàng như thế nào. Một lựa chọn đơn giản là rời đi mà không mua hàng. Bạn có thể kết hợp phản hồi này vào mô hình và tính đến nó khi tính toán các tiện ích trong phân tích kết hợp dựa trên lựa chọn.
#3. Hỗ trợ trong việc phân chia thị trường
Phân tích kết hợp là một phương pháp hiệu quả để đánh giá sự đánh giá của khách hàng về lợi ích. Hầu hết các phương pháp phân khúc thị trường đều xoay quanh việc đánh giá giá trị thực tế và cảm nhận của khách hàng.
Sự thành công của các chiến dịch tiếp thị của bạn phụ thuộc vào khả năng thuyết phục khách hàng tiềm năng về giá trị của sản phẩm và dịch vụ của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng nó làm bàn đạp để tạo ra những hàng hóa hoàn toàn mới hoặc mô phỏng lại những hàng hóa hiện có để mang lại những lợi ích mà bạn hình dung tốt hơn.
#4. Ước tính tác động của những thay đổi về chi phí
Một chỉ số về mức độ nhạy cảm về giá của thị trường hoặc của một phân khúc có thể được tìm thấy với sự trợ giúp của các tiện ích cho các mức giá. Độ nhạy của việc định giá có thể thay đổi đối với tên thương hiệu và các thuộc tính khác có thể được đo lường bằng cách tính toán sự tương tác giữa giá và các biến số khác. Bằng cách này, mô phỏng có thể được chạy ở các mức giá khác nhau để dễ dàng ước tính tác động của những thay đổi về giá đối với cả doanh nghiệp của bạn và đối thủ cạnh tranh của bạn.
Điểm yếus
#1. Khó sử dụng
Rất khó sử dụng để điều tra định vị sản phẩm vì không có kỹ thuật chuyển đổi nhận thức về các đặc điểm thực tế thành nhận thức về một tập hợp các tính năng giảm bớt. Điều này làm cho nó khó khăn để sử dụng.
#2. Thiếu diễn đạt ý kiến
Khi nói đến việc bày tỏ cảm xúc về các danh mục mới, người trả lời gặp khó khăn khi làm như vậy. Ngoài ra, họ có thể có ấn tượng rằng họ đang bị ép buộc phải suy nghĩ về những vấn đề mà họ không có ý định dành nhiều sự chú ý.
#3. Bài đọc không đáng tin cậy về thị phần
Thật không may, ước tính thị phần thường không chính xác vì chúng không tính đến số lượng mặt hàng trung bình được mua bởi mỗi khách hàng.
Phân tích kết hợp, trái ngược với các cuộc điều tra thông thường hơn, đòi hỏi mức độ xử lý thông tin của người trả lời cao hơn. Do đó, người trả lời của bạn cần có thể truy cập bài tập liên kết để họ có thể xem xét dữ liệu theo tốc độ của riêng họ.
#4. Đánh giá không đúng các yếu tố
Có khả năng các biến sẽ được đánh giá quá cao hoặc bị đánh giá thấp trong trường hợp nghiên cứu được chuẩn bị không đầy đủ được thực hiện.
Các nhà nghiên cứu thường tuyển dụng những người tham gia cho một nghiên cứu hợp tác và yêu cầu họ hoàn thành một cuộc khảo sát trên giấy hoặc máy tính tại một địa điểm trung tâm. Vì hiện nay có nhiều lựa chọn hơn để thực hiện phân tích kết hợp trong các thị trường công nghệ cao, giữa những người tiêu dùng giàu có và với các doanh nghiệp, nên hầu hết các công ty sẽ thực hiện nghiên cứu loại này sẽ đơn giản hơn.
Kết luận
Trong một chiến lược tiếp thị hiệu quả, phân tích kết hợp có thể được sử dụng để hiểu rõ hơn về thị hiếu của người tiêu dùng. Các quyết định tốt hơn có thể được đưa ra về các tính năng, giá cả và quảng cáo của sản phẩm khi các tổ chức nắm vững những gì quan trọng nhất đối với nhân khẩu học mục tiêu của họ. Đúng là thực hiện phân tích kết hợp có thể là một thách thức, nhưng phần thưởng cho bất kỳ công ty nào quan tâm đến việc đáp ứng mong muốn và nhu cầu của khách hàng là rất đáng kể. Chúng tôi tin rằng giờ đây bạn đã hiểu rõ hơn về tiềm năng của phân tích kết hợp nhờ bài viết này.
Câu hỏi thường gặp về phân tích kết hợp
Ai đã phát minh ra phân tích kết hợp?
'Phân tích liên kết đồng thời: Một loại phép đo cơ bản mới' được xuất bản năm 1964 bởi các nhà toán học Duncan Luce và John Tukey.
Giải pháp “khách hàng, toàn diện đầu tiên” của Paul E. Green và Vithala R. Rao năm 1971 là “Đo lường kết hợp để định lượng dữ liệu phán đoán”.
SPSS có thể thực hiện phân tích kết hợp không?
Có, mô-đun IBM® SPSS® Conjoint cung cấp phân tích kết hợp để giúp bạn hiểu rõ hơn về sở thích của người tiêu dùng, sự đánh đổi và mức độ nhạy cảm về giá. Nó giúp bạn hiểu cách khách hàng so sánh sản phẩm và chất lượng sản phẩm ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng như thế nào.
bài viết tương tự
- NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG CHÍNH: Ý nghĩa, Phương pháp, Ví dụ, So sánh
- PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG: Top 10 Phương Pháp Nghiên Cứu Hiệu Quả Cho Bất Kỳ Doanh Nghiệp.
- Phương pháp kiểm tra khái niệm: Tổng quan & Ví dụ thực tế
- Fortune 500: Định nghĩa, Kỹ thuật & Các yếu tố để xếp hạng
- PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN: Nó là gì, Ví dụ, Công cụ & Tầm quan trọng
- FIBONACCI RETRACEMENT: Nó là gì và sử dụng nó như thế nào
Tài liệu tham khảo
