联合分析又称结合分析(conjoint analysis)是一种有效的市场研究技术,近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中,尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面,结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视。
首先我们讲到联合分析是用来评价消费者偏好,是市场研究领域最常用的一种方法。如果将产品看成一些属性的组合,那么组合分析可以决定哪种属性对决定产品偏好最重要,以及哪种属性水平的组合是最受偏好的。
如果产品的描述是由几个属性特征决定的,比如说mp3的音质、外形、容量、价格等等,商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大,以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎,选择的办法应该就是联合分析了。
事实上从抽样调查的角度来看,高质量和低价格的组合是消费者的最爱,但是这对商家而言,这没有任何意义。
在SPSS中分成三个阶段,引用一个幸福毛毛虫的案例数据,结合SPSS操作,帮助大学学习操作。
(1)ORTHOPLAN(正交设计)
属性特征的所有组合产品是非常多的,所以应该通过正交设计进行筛选。以下是使用SPSS进行正交设计的程序及得出的一个正交设计方案:
*正交设计.
ORTHOPLAN /FACTORS=price ‘价格'( 1 ‘1000元’ 2 ‘1500元’ 3 ‘2000元’) capacity ‘容量’ ( 1 ’64M’ 2 ‘128M’ 3 ‘256M’) tonality ‘音质’ ( 1 ‘差’ 2 ‘一般’ 3 ‘好’) fashion ‘外形’ ( 1 ‘守旧’ 2 ‘一般’ 3 ‘时尚’) /OUTFILE=’D:tempmp3plan.sav’. |
以上程序在SPSS中也可通过窗口实现,执行该SPSS程序,
data->orthogonal design->generate
(按照要求逐步定义,好了后将结果保存至预定地址)
得出正交设计的结果,如下表:
MP3产品 | 价格 | 容量 | 音质 | 外形 |
A | 2000 | 128M | 好 | 守旧 |
B | 2000 | 256M | 差 | 一般 |
C | 1500 | 64M | 好 | 一般 |
D | 1500 | 256M | 一般 | 守旧 |
E | 1500 | 128M | 差 | 时尚 |
F | 1000 | 256M | 好 | 时尚 |
G | 1000 | 64M | 差 | 守旧 |
H | 2000 | 64M | 一般 | 时尚 |
I | 1000 | 128M | 一般 | 一般 |
(2)PLANCARD(生成模拟产品的卡片)
对于上面正交设计产生的9个种模拟产品,被调查者需要对每一个模拟产品的偏好进行评价,在实际调查过程中是将每个模拟产品的属性特征打印在一张卡片上,使用SPSS 语句可以一次性生成所有模拟产品的卡片,提高了制作卡片的效率。下面是生成模拟产品卡片的SPSS程序。
*生成模拟产品的卡片.
GET FILE=’D:tempmp3plan.sav’. PLANCARDS /FACTOR=price capacity tonality fashion /FORMAT card /PAGINATE /OUTFILE=’d:tempcards.txt’. |
执行上述程序输出所有模拟产品的卡片,
design->disdata->orthogonal play
以下只例出模拟产品ABCD的卡片输出结果
在调查问卷中可设置相关的问题进行数据收集,下面是一个问题的例子。
〖出示模拟产品A的卡片〗请问您有多大可能会购买具有以下产品特征的MP3?(请以1-9为评分标准:”一定会”9分; “一定不会”1分) 【单选】
一定不会 | 一定会 | ||||||||
购买可能性 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
假定通过调查得到某个消费者对9种模拟产品的评价,数据如下:
模拟产品的编号 | A | B | C | D | E | F | G | H | I |
购买的可能性 | 5 | 1 | 3 | 4 | 3 | 9 | 1 | 4 | 8 |
(3)CONJOINT
CONJOINT阶段只能自己编程序实现,似乎没有菜单操作可用。
conjoint plan=设计数据文件名[即(1)步产生的]。
/data=结果数据文件名[即(2)步产生,排序后得到的]。
/属性变量测试方式=相应变量列表
/subject=个体ID号
/factors=需要分析的属性变量列表
/print=需要输出的结果列表
/utility=存储数据文件名
/plot=需要绘制的图
采用SPSS中的Conjoint过程进行分析,其分析程序如下:
*输入收集的数据.
DATA LIST FREE / ID score1 to score9. BEGIN DATA 1 5 1 3 4 3 9 1 4 8 END DATA. SAVE OUTFILE=’d:tempmp3data.sav’. *进行结合分析. CONJOINT PLAN=’d:tempmp3plan.sav’ /DATA=’d:tempmp3data.sav’ /FACTORS=price capacity tonality fashion /SUBJECT=id /SCORE=score1 to score9 /PLOT=all /UTIL=’d:tempmp3result.sav’. |
主要结果:
联合分析同时可以进行市场占有率预测以及商业竞争分析