- Analisis Konjoin - Model ini memungkinkan konsumen mengevaluasi serangkaian produk atau jasa nyata atau hipotetis yang ditentukan oleh atribut yang mereka miliki. Tanggapan peserta penelitian digunakan untuk mengidentifikasi nilai relatif dari setiap fitur.
- Adapted Conjoint - Model analisis konjoin ini memfasilitasi analisis sejumlah besar atribut produk atau layanan, atau tingkat atribut.
- Decision Tree - Model-model ini digunakan dalam riset pasar untuk mewakili proses pengambilan keputusan, yang dapat mencakup hasil yang merupakan hasil dari kebetulan, ketersediaan sumber daya, atau utilitas.
Jembatan Gap Antara Wawasan dan Optimasi: Pembelian Hirarki Keputusan
Penelitian yang menghasilkan peluncuran produk harus sesuai dengan banyak tingkat informasi. Pertimbangan cara mengoptimalkan layanan atau lini produk akan cenderung mendominasi fase awal peluncuran peluncuran produk, tetapi menyelidiki proses keputusan yang dimainkan konsumen pada titik pembelian dapat membantu membentuk awal pertimbangan . Hirarki macam melibatkan konsumen dalam keputusan pembelian mereka . Hirarki ini paling mudah menjadi fokus ketika berbagai sumber data dan informasi dimanfaatkan, termasuk - yang paling penting - riset pemasaran dan data penjualan.
Meskipun data penjualan dapat membantu sehubungan dengan wawasan tentang melemahnya kinerja atau menurunnya pangsa pasar , itu tidak memiliki banyak kapasitas prediksi. Pengetahuan pelanggan yang lebih intim dapat memberikan wawasan tentang apa yang mungkin terjadi pada pangsa pasar ketika suatu produk sementara kehabisan stok atau dihapus dari lini produk.
Riset pasar dapat memberikan jenis-jenis wawasan ini, serta pemahaman tentang pembagian preferensi produk baru atau tentang beralih perilaku dari produk yang sudah ada ke produk yang baru diluncurkan.
Pengoptimalan produk atau layanan dapat menjadi upaya yang mahal dan selalu merupakan pilihan berisiko tinggi yang menuntut tingkat presisi tertinggi dan kapasitas untuk simulasi skenario yang luas dan mendalam. Baik analisis pilihan diskrit (DCA) atau proses berbasis pilihan (CBC) dapat memenuhi permintaan riset pasar ini.
Pohon Keputusan: Opsi Sadar Anggaran
Model pohon keputusan dapat digunakan untuk mengembangkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perilaku pembelian konsumen yang hierarkis . Mempelajari atribut produk atau jasa apa yang satu sama lain dan bagaimana, misalnya, dinamika ini terkait dengan organisasi rak di lingkungan batu bata dan mortir, menempatkan titik yang baik pada wawasan konsumen. Model pohon keputusan dapat dimanipulasi untuk fokus pada perspektif merek atau perspektif produk. Model pohon keputusan sering memanfaatkan representasi visual dari produk yang dipertimbangkan untuk memfasilitasi proses penelitian.
Konstruksi pohon keputusan sangat penting bagi kemampuannya untuk memperoleh dan menangkap tanggapan hierarkis dari konsumen dalam konteks pengalaman survei yang intuitif .
Karena sifat penting dari penelitian pasar pohon keputusan untuk penentuan arah pemasaran yang penting, metode pohon keputusan harus memiliki integritas struktural dan dengan percaya diri mengurangi beban responden . Menempuh mil ekstra dalam desain riset pasar keputusan pohon akan membantu menghindari perangkap yang bisa ditemui penelitian.
Pengaruh responden speedster pada hasil penelitian survei akhir dapat memiliki dampak negatif yang substantif terhadap keputusan bisnis terkait . Penting untuk memiliki proses pembersihan kualitas data yang mengidentifikasi responden speedster dan menghapus datanya dari kumpulan data. Untuk alasan ini, peneliti pasar dapat menggunakan proses verifikasi yang dibangun ke dalam penelitian survei atau memerlukan kesempatan tindak lanjut dengan masing-masing responden . Tanggapan survei tersebut dapat ditinjau dan disesuaikan sesuai kebutuhan.