- Conjoint ანალიზი - ეს მოდელები მომხმარებელს საშუალებას აძლევს შეაფასოთ რეალური ან ჰიპოთეტური პროდუქციის ან მომსახურების სერია, რომლებიც განისაზღვრება ატრიბუტების მიერ. კვლევის მონაწილეთა პასუხები გამოიყენება თითოეული ფუნქციის შედარებით ღირებულების დასადგენად.
- ადაპტირებული Conjoint - ეს მოდელი conjoint ანალიზი ხელს უწყობს ანალიზის ძალიან დიდი რაოდენობით პროდუქტი ან მომსახურების ატრიბუტები, ან დონეზე ატრიბუტები.
- გადაწყვეტილების მიღება - ეს მოდელები გამოიყენება ბაზრის კვლევაში, რომლებიც წარმოადგენენ გადაწყვეტილების მიღების პროცესს, რომელიც შეიძლება მოიცავდეს შედეგებს, რომლებიც შანსი, რესურსი ხელმისაწვდომობა ან სასარგებლოა.
ხიდი შიდასა და ოპტიმიზაციას შორის: გადაწყვეტილების იერარქიის შეძენა
კვლევა, რომელიც აგრძელებს პროდუქტის დაწყებას, უნდა მოიცვას მრავალი დონის ინფორმაცია. მომსახურების ან პროდუქტის ხაზის ოპტიმიზაციის გზები განიხილება პროდუქტის გაშვებასთან დაკავშირებული ადრეული ფაზის ადრეულ ეტაპზე, მაგრამ იძიებს გადაწყვეტილების მიღების პროცესებს, რომლებიც მომხმარებელთა მიერ თამაშის დროს შეძლებენ მონაწილეობას , მოსაზრებები . იერარქია ჯიშის ჩართვა მომხმარებელთა მათი შეძენა გადაწყვეტილებები . ეს იერარქია მოდის ყველაზე ადვილად ფოკუსირება, როდესაც მონაცემთა წყაროებისა და ინფორმაციის სხვადასხვა წყაროები გამოიყენება, მათ შორის - რაც მთავარია - მარკეტინგული კვლევა და გაყიდვების მონაცემები.
მიუხედავად იმისა, რომ გაყიდვების მონაცემები შეიძლება გამოსადეგი იყოს, რომ შეისწავლოს შესრულების შესუსტება ან საბაზრო წილის შემცირება, მას არ გააჩნია ბევრი პროგნოზირებადი მოცულობა. უფრო ინტიმური კლიენტების ცოდნა შეიძლება ითვალისწინებდეს იმას, თუ სავარაუდოა, რომ მოხდეს ბაზრის წილი, როდესაც პროდუქტი დროებით გამოაშკარავდება ან პროდუქტის ხაზიდან ამოღებულია.
ბაზრის კვლევებმა შეიძლება უზრუნველყოს ამ სახის ინსინციების, აგრეთვე ახალი პროდუქტის უპირატესობის წილის გაგება ან არსებულ პროდუქტებზე ახლად დაწყებული პროდუქტის გადასვლის შესახებ.
პროდუქტის ან მომსახურების ოპტიმიზაცია შეიძლება იყოს ძვირადღირებული ძალისხმევა და უცვლელი რჩება მაღალ რისკიანი ვარიანტი, რომელიც მოითხოვს მაღალი სიზუსტისა და ფართო და ღრმა სცენარის სიმულაციის მოთხოვნას. ორივე დისკრეტული არჩევანი ანალიზი (DCA) ან არჩევანი დაფუძნებული გაერთიანების (CBC) პროცესები შეიძლება აკმაყოფილებდეს ამ ბაზრის კვლევის მოთხოვნებს.
გადაწყვეტილების ხეები: ბიუჯეტის ასახვის ვარიანტი
გადაწყვეტილების ხე მოდელები შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებელთა იერარქიული შესყიდვის ქცევის ღრმა გაგება . სწავლის რომელი პროდუქტის ან მომსახურების ატრიბუტებს ერთმანეთს და როგორ, მაგალითად, ეს დინამიკა დაკავშირებულია შელფის ორგანიზაციასთან ერთად აგურისა და ნაღმტყორცნი გარემოში, აყენებს სახიფათო წერტილს სამომხმარებლო ინსაითი. გადაწყვეტილების ხე მოდელები შეიძლება მანიპულირება ფოკუსირება ან ბრენდის პერსპექტივები ან პროდუქტის პერსპექტივები. გადაწყვეტილების ხე მოდელები ხშირად გამოხატავს კვლევის პროცესის ხელშეწყობის მიზნით პროდუქციის ვიზუალური წარმომადგენლობაზე .
გადაწყვეტილების ხეების მშენებლობა ცენტრალურია მისი ინფორმირებადი გამოცდილების კონტექსტში მომხმარებლებისგან იერარქიული რეაგირების მისაღებად.
გადაწყვეტილების ხე-ტყის ბაზრის კვლევის მნიშვნელოვანი ხასიათის გამო, მნიშვნელოვანი მარკეტინგის მიმართულებით, გადაწყვეტილების მიღების მეთოდებს უნდა ჰქონდეთ სტრუქტურული მთლიანობა და დამაჯერებლად შეამცირონ რესპონდენტი ტვირთი . გადაწყვეტილების მიღების პროცესში ხე-ტყის ბაზრის კვლევის დამატებით მილს მივყავართ, რათა თავიდან იქნას აცილებული პრობლემების თავიდან აცილება, რაც კვლევის შედეგებს შეეძლება.
საბოლოო კვლევების შედეგებზე სწრაფი ტემპით გამოწვეული შედეგების გავლენა შეიძლება არსებითად უარყოფითად აისახოს ასოცირებულ ბიზნეს გადაწყვეტილებებზე . მნიშვნელოვანია მონაცემთა ხარისხის დასუფთავების პროცესი, რომელიც განსაზღვრავს სწრაფი ტემპით გამოკითხულ პირებს და ამუშავებს მათ მონაცემებს მონაცემთა ბაზაში. ამ მიზეზების გამო, ბაზრის მკვლევარებმა შეიძლება გამოიყენონ კვლევის კვლევაში ჩაბმული გადამოწმების პროცესი ან იმოქმედონ თითოეულ რესპონდენტთან ერთად . ამ კვლევის პასუხების განხილვა შეიძლება საჭირო გახდეს.