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設計問卷

聯(lián)合分析

什么是聯(lián)合分析

聯(lián)合分析,是一種市場調研的研究方法,用于了解受訪者對多屬性多水平的產(chǎn)品的偏好。聯(lián)合分析問題向受訪者展示一組概念,要求選擇最吸引人的概念,可以幫助確定最佳產(chǎn)品功能、價格敏感度,市場份額等。

(此功能為企業(yè)版功能,答卷數(shù)量企業(yè)版限制為賬戶下200份,尊享版不限)

適用場景

聯(lián)合分析可以適用于消費品、工業(yè)產(chǎn)品和商業(yè)服務等相關領域的市場調研中,用于調研用戶對多屬性特征產(chǎn)品的偏好,尤其是在新產(chǎn)品開發(fā)、市場份額分析、競爭分析、市場細分和價格策略等方面。

如何使用聯(lián)合分析

1、在問卷編輯頁左側【調研題型】欄,點擊使用“聯(lián)合分析”題型;

2、修改標題名稱;

3、點擊“配置聯(lián)合分析”進行具體的配置:概念配置、屬性配置、任務配置、禁止項配置;

4、概念配置:選擇要調研的概念組合模式;分為隨機組合概念 、自定義概念兩種模式,兩種模式配置方式不同,請根據(jù)自己業(yè)務場景選擇

隨機組合概念: 需要進行【屬性配置】,根據(jù)系統(tǒng)算法將配置的屬性下水平自動生成的概念呈現(xiàn)給調研用戶,系統(tǒng)會盡量保證每個概念出現(xiàn)頻次均等來確保調研數(shù)據(jù)的準確性

自定義概念: 自定義上傳給用戶測評的概念組合,需要先下載模板,并按模板內容將自定義概念的屬性、水平對應填充后上傳模板即可。適用于已有固定測評的概念組合場景。

【自定義概念】配置流程

(1)下載模板
(2)按照模板,整理好要測評的概念將對應的屬性、概念填充進表格。上傳的概念數(shù)量限制最多200個
(3)上傳整理好的數(shù)據(jù)

若需要直接給受訪者呈現(xiàn)產(chǎn)品圖,上傳自定義概念后,可以點擊“批量上傳概念圖片”批量上傳概念圖片,也可以點擊概念后的“概念圖片”單個上傳

若需要隱藏屬性、水平的呈現(xiàn),可以在「概念配置」設置“只顯示圖片”,設置后,受訪者將不會看到每個概念的屬性及水平,顯示如下:

(4)屬性配置:可以配置水平對應的圖片(只允許配置圖片,其他屬性、水平已根據(jù)上傳的概念自動識別,無需編輯)
(5)任務配置:
a) 先配置【每個任務的概念數(shù)量】,即每次需要用戶在幾個概念中選擇 注意:數(shù)量限制為2-5,且在1、2、4概念呈現(xiàn)規(guī)則時,會要求【總概念數(shù)】/【每個任務的概念數(shù)量】整除

b)每個任務包含空選項文本,即是否需要用戶在無法做出選擇時,選擇空選項;可以修改文案

c)選擇概念呈現(xiàn)規(guī)則:一共有4種規(guī)則,根據(jù)自己業(yè)務場景選擇

隨機呈現(xiàn)全部概念: 針對每個測評用戶呈現(xiàn)全部上傳的概念,出現(xiàn)順序隨機

按上傳順序呈現(xiàn)全部概念: 針對每個測評用戶呈現(xiàn)全部上傳的概念,出現(xiàn)順序按上傳概念的順序; 適合已有固定的概念之間對比(需要提前在上傳數(shù)據(jù)排序)

在全部概念中隨機呈現(xiàn)X個: 針對每個測評用戶呈現(xiàn)部分(X)概念; 適合上傳概念數(shù)量較多,不想讓每個測評用戶選擇太多次的情況; 注意:X必須是【每個任務的概念數(shù)量】的倍數(shù)

按上傳順序及每個任務概念數(shù)量分組后隨機呈現(xiàn)X組: 根據(jù)【總概念數(shù)】/【每個任務概念數(shù)量】 按順序分組后,每個測評用戶隨機呈現(xiàn)X組; 適合上傳概念數(shù)量較多,不想讓每個測評用戶選擇太多次,且已有固定概念之間的對比的情況

注意:X必須<【總概念數(shù)】/【每個任務的概念數(shù)量】

【隨機組合概念】配置流程

(1)屬性配置:添加需要調研的屬性及水平(水平可上傳圖片);屬性、每個屬性下的水平數(shù)量分別限制最大20個;


(2)任務配置:自定義每個任務的概念數(shù)量(限制2-5)、任務的總數(shù)量(限制最大數(shù)量50);


(3)禁止項配置:配置禁止出現(xiàn)在測評用戶作答任務中的概念。(注:禁止項配置僅針對“隨機組合概念“有效)


5、配置好后,點擊“確定”,保存并發(fā)布問卷

一些定義說明

1、屬性:需要聯(lián)合分析中進行比較的產(chǎn)品屬性,例如調研用戶對電腦的偏好:品牌、價格、內存...;

2、水平:即屬性下的水平(屬性值),例如品牌的水平:聯(lián)想、惠普...;內存的水平:8G、16G...;

3、概念:即產(chǎn)品每個屬性下水平的組合;例如:惠普-i5-15寸-16G-6000稱之為一個概念。

4、每個任務的概念數(shù)量:每個任務展示調研概念的數(shù)量。建議每個任務中出示2-5個概念,這是因為當每個任務里的概念超過5個時,受訪者較難準確選出最吸引人的概念。

5、任務的數(shù)量:同時出示幾個概念進行最吸引人的選擇題。在這里,我們把每個這樣的選擇題稱為一個任務。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計

可在分析下載》統(tǒng)計分析》默認報告中下載數(shù)據(jù)統(tǒng)計,可統(tǒng)計出每組概念是否選中。

聯(lián)合分析報告

聯(lián)合分析報告可以直觀看出屬性、水平、概念對受訪者的重要性,幫助確定您的受眾真正重視什么

查看路徑:在 分析&下載》統(tǒng)計&分析》默認報告 中點擊“查看報告”

注意:

1、聯(lián)合分析需要充足的樣本量才能計算出較為準確的數(shù)據(jù),所以樣本量足夠多得出的報告才有參考意義(答卷數(shù)量>100)

2、由于數(shù)據(jù)量較大,計算數(shù)據(jù)需要時間,所以生成報告會較慢,若不能及時查看到報告,可等待報告生成后系統(tǒng)消息通知再查看

3、生成報告后,若后續(xù)有新增答卷,需要點擊“提交更新”獲取最新報告

4、可點擊“導出全部報告”在Excel中查看報告

報告解讀

1、報告分為屬性重要性、概念效用兩部分

(1)屬性重要性:可以直觀看出屬性、水平的重要性。同一屬性下,水平的效用值越大,表示該屬性下水平對于受訪者越重要;屬性重要性越大,表示屬性對于受訪者越重要;

(2)概念效用:概念的偏好排名,可以直觀看出概念的重要性,效用值越大,表示概念對于受訪者越重要。

2、計算邏輯

計算模型:由于聯(lián)合分析使用的是離散型數(shù)據(jù)(如電腦品牌等)而不是連續(xù)型數(shù)據(jù)(如溫度的數(shù)字),因此聯(lián)合分析所運用的方法為邏輯回歸,該方法中回歸系數(shù)的估計方法采用的是分層貝葉斯參數(shù)估計;

效用:由于回歸系數(shù)不能直接用來表述效用值,因此對回歸系數(shù)進行了簡單數(shù)據(jù)處理得到效用值,直觀上能更好的看出屬性和水平的效用值大小。效用值越大,表示重要性越大;

重要性:重要性越大,表示該屬性對受訪者越重要。重要性=每個屬性下水平效用最大值/sum(每個屬性下水平效用最大值)*100%

示例中:屏幕尺寸的重要性=54.43/(54.43+48.49+23.60+13.28+12.42)=36%

效果示例


示例:某電腦經(jīng)銷商可以使用上述示例問題確定消費者最可能購買的電腦。假設在購買時需要考慮以下幾個屬性,每個屬性中有不同的水平:

總計有3*3*3*3*4=324種概念產(chǎn)品。我們每次展示給消費者3個概念產(chǎn)品,讓消費者選擇最可能購買的產(chǎn)品(或者“無”),并且重復這個過程3次(每次展示的概念產(chǎn)品是不同的)。

這樣比較信息會通過多次測量從而獲得更穩(wěn)健的結論。研究人員可以確定偏好。

體驗聯(lián)合分析


聯(lián)合分析用戶交流群

為幫助用戶更好的使用問卷星聯(lián)合分析的產(chǎn)品,更好的執(zhí)行聯(lián)合分析的調研項目,問卷星特建了一個「聯(lián)合分析使用交流群」,微信掃描下面二維碼即可加入。

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