理解、优化和预测决策

联合分析是基于判断数据了解人们的偏好和决定。判断数据是指在场景中获得的数据,其中一个人必须判断或评估某种选择。现代的联合分析方法还包括收集实际的可能性选择数据,例如,人们实际上要在几个选项中做出决定的数据。联合分析在所有涉及人力决策的领域都特别有用,从市场营销,产品开发,甚至是人力资源。

联合分析方法区别于传统决策方法的主要因素是方法的程序。而传统的方法会首先询问个人对每个人的评价属性然后得出整体的结论效用函数对于一个选项的相关效用得分,联合分析首先要求评级或决策,然后计算最有可能的效用函数。属性是要研究的备选方案集的一个变量或一个特征,例如,如果你要做关于汽车的决定,最大速度就是一个属性。效用函数描述的是人。看看下面的概述:

重要的是:与古典方法相比,联合分析的不同方法引起了其主要优点。该方法变得越来越昂贵,因为您必须只要求整体评级而不是每个属性,因此,随着人们不一定根据他们认为他们将采取行动的方式,可靠性更高。

例子:假设你是一个牙刷生产商,你想开发一种新的牙刷。当然,你也可以按照经典的方法来做,开发一些产品并在市场上进行测试。然而,您也可以使用联合分析来了解消费者的偏好,然后再生产任何产品。您可以选择颜色、清洁速度、耐用性、价格和舒适度等属性,然后收集数据来确定最佳的牙刷应该是什么样的。

在下一节中,我们将看看联合分析可以帮助解决哪些问题。

问题:了解,优化和预测决策

由于联合分析是基于对潜在效用的理解,因此很少有非常有趣的应用,特别是在市场营销、人力资源、雇主品牌、产品开发、工作设计和研发方面。下面列出了一些可以解决的问题:

  • 了解客户-你要了解个别客户或一群客户,以及他们为什么这样做。这甚至可能对雇主品牌塑造和找到改善的方法很有意思。
  • 产品评估-你想要了解你的产品的哪些功能能为你的客户提供最大的利益,以及你该如何改进你的产品。
  • 市场模拟- 您希望估计偏好或市场份额给出了一个像新产品的推出一样的场景。
  • 决策问题- 您希望进行最佳决定,使每个人都尽可能快乐;例如,您正在重新开发办公室和工作环境,您希望了解如何最大限度地提高员工的生产力

这些是偶尔分析可以非常方便的少数例子。在下一节中,我将简要概述考虑的方法和可能的缺点。

方法和前提:一个强大的框架有它的规则

正如我已经提到的那样,同步分析实际上是一系列方法。我们称之为经济学的框架。万博网页在线登录这意味着它是灵活的并且可以适应手头的问题。如果您想估计可能的市场份额,那么您可能需要不同的程序,而不是当您想要了解您的消费者时。您选择的属性数,预算甚至您的消费者认为影响您最终决定的程序的影响。通常,有六个组件到联合分析,其中每个组件有几种替代方案。在这里,我们列出了七个步骤,此时我们不会详细介绍:

  1. 问题&属性- 有什么问题,相关属性是什么?
  2. 偏好模型-你想如何为消费者的偏好建立模型?
  3. 数据收集- 您希望如何收集消费者选择或偏好的数据?
  4. 实验设计-如何设计实验?
  5. 刺激呈现-你想如何将实验呈现给目标人群?
  6. 测量尺度-你想衡量效用作为序数,二进制,或比率变量?
  7. 估算方法-你会用什么方法从整体效用中得出个别属性的重要性分数?

在上一篇关于联合分析的文章中,我们将在每个步骤更详细地完成并解释该过程。然而,在构建联合分析时,还需要考虑一些约束。此约束甚至可能会对某些情况进行联合分析:

  • 没有互动测试更多的属性值通常是可行的和精确的,如果没有交互他们之间。交互作用是指两个自变量a和b相互影响因变量y的效果,如b y的影响在不同层次的不同。一个很好的例子是茶和咖啡饮料的选择(变量)和温度(变量b)如何享受喝(变量y)。不管温度,茶的味道很好,因为我们喜欢冰茶和热茶,如没有互动。然而,我们喜欢热咖啡,但冷咖啡的味道不好,例如互动。
  • 线性-如果属性对整体效用的贡献不是线性的,那么构造一个联合分析就变得更加复杂。
  • 科学专业知识-联合分析需要科学的刚性,这意味着它需要领域的专业知识,需要按照科学的规则进行才能成功。
  • 单一的目的-必须为某一目的而设计联合分析。例如,如果您希望了解您的消费者并预测市场份额,那么可能需要设计两个联合分析,并考虑在何种程度上可以将它们结合起来。
  • 对人口的可访问性-重要的是人口这将被研究是可获得的,这意味着收集数据实际上是可能的。总体描述的是一组有共同特征的人,你可以从中取样。这个想法是能够从一组人概括到总体。
  • 稳定的市场-如果一个市场是具有高度破坏性的创新,如果市场经常有新进入者,那么这些将塑造人们的偏好,因为他们将改变替代选择,甚至添加新选择。重要的是,在联合分析过程中,市场是稳定的,否则,如果在联合分析完成时,市场已经发生了很大的变化,可能会给分析带来偏差,或者结果可能会变得无用。
  • 市场变化-如果市场是完全竞争的,价格是差异化的唯一途径,联合分析就更难应用,用处也更小。
  • 没有明显相关-感知相关性是消费者认为相关的地方,而实际上没有哪个是基于启发式的。一个例子是价格质量快捷方式。如果我们有两个相同的产品,其中一个比另一个更昂贵,消费者倾向于将更高的质量归功于更昂贵的产品,即使它们是相同的。此快捷方式可以使您的结果不那么有效。

对于上面提到的所有问题,有解决方法可以应用于某种程度。对于每个问题,有必要检查是否适用联合分析。

重要的是:透露和说明的偏好
在应用心理学中,有一个重要的区别所述的偏好显示性偏好。所说的偏好仅描述了个人指示他更喜欢某种替代品的偏好数据。研究人员将接近并询问他将决定的替代品。透露偏好是指实际选择。在这种情况下,研究人员确实如此,但被动地观察了个人的选择。例如,透露偏好数据使我们能够估计关于假设场景(引入新产品)的估计,而说明的偏好更准确,使我们能够更好地理解个人。

结论:不仅仅是社会人口统计数据

联合分析提供了一组强大的工具,使人们能够根据消费者的实际效用水平而不仅仅是社会人口统计数据来理解他们。这为理解消费者的决策打开了一扇新的大门,这是更有效的,因为它似乎更有效的假设,即效用导致决策,而不是社会人口特征。具有相同社会人口特征的人可能具有相同的效用,因此做出不同的决定。同时,联合分析使我们能够测试新场景,如新产品的引入或偏好份额的估计。

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