Alegerea discretă față de arborele de decizie

Determinarea configurației unui nou produs sau serviciu reprezintă o responsabilitate majoră a cercetătorilor de piață cu efecte potențiale enorme asupra rentabilității investiției (ROI). Având în vedere importanța acestor decizii, nu este surprinzător faptul că un număr formează un scor de utilitate .

Gap între perspectivă și optimizare: Achiziționați ierarhia deciziei

Cercetarea care începe o lansare de produs trebuie să fie însoțită de mai multe niveluri de informație. Luarea în considerare a modalităților de optimizare a unui serviciu sau a unei linii de produse va avea tendința de a domina cele mai vechi etape ale rundei până la lansarea unui produs, însă investigarea proceselor de decizie pe care consumatorii le pune în joc la momentul achiziției poate ajuta la formarea acestora considerente . O ierarhie de feluri îi angajează pe consumatori în deciziile lor de cumpărare . Această ierarhie este foarte ușor de înțeles când se utilizează o varietate de surse de date și informații, inclusiv - cel mai important - cercetarea de marketing și datele de vânzări.

În timp ce datele despre vânzări pot fi utile în ceea ce privește perspectivele privind scăderea performanței sau cota de piață în scădere, aceasta nu are o capacitate predictivă prea mare. Mai multe cunoștințe intime despre clienți vă pot oferi informații despre ceea ce este probabil să se întâmple cu cota de piață atunci când un produs este temporar în afara stocului sau eliminat dintr-o linie de produse.

Cercetarea de piață poate oferi aceste tipuri de informații, precum și o înțelegere a cotei de preferință a produselor noi sau despre comutarea comportamentului de la produsele existente la un nou produs lansat.

Optimizarea produselor sau a serviciilor poate fi un efort costisitor și este invariabil o opțiune cu risc ridicat care necesită cele mai înalte niveluri de precizie și capacitatea de simulare a scenariilor largi și profunde. Atât procesele de selecție discretă (DCA), cât și cele bazate pe alegere (CBC) pot îndeplini aceste cerințe de cercetare de piață.

Copacii de decizie: o opțiune conștientă de buget

Modelul copacilor de decizie poate fi utilizat pentru a dezvolta o înțelegere mai profundă a comportamentului ierarhic de cumpărare al consumatorilor . Învățând ce atribute de produs sau serviciu se trupeau unii pe alții și cum, de exemplu, aceste dinamici se referă la organizarea raftului în medii de cărămidă și mortar, pune un punct perfect în înțelegerea consumatorului. Modelul copacilor de decizie poate fi manipulat pentru a se concentra pe perspectivele de marcă sau pe perspectivele de produs. Modelul copacilor de decizie valorifică adesea o reprezentare vizuală a produselor luate în considerare pentru a facilita procesul de cercetare.

Construcția unui arbore de decizie este esențială pentru capacitatea sa de a genera și a capta răspunsuri ierarhice de la consumatori în contextul unei experiențe intuitive a anchetei .

Datorită naturii centrale a cercetării de piață a copacilor de decizie în direcția importantă de stabilire a direcției de marketing, metodele arborelui decizional trebuie să aibă integritate structurală și să reducă încrederea respondenților . Mergeți la un pas extra în proiectarea cercetării de piață a copacilor de decizie va ajuta să evitați capcanele pe care cercetările din sondaje pot să le întâmpine.

Efectul respondenților accelerați asupra rezultatelor cercetărilor finale ale anchetelor poate avea un impact negativ substanțial asupra deciziilor de afaceri asociate . Este important să existe un proces de curățare a calității datelor care să identifice respondenții de la Speedster și să înlăture datele din setul de date. Din aceste motive, cercetătorii de piață pot utiliza un proces de verificare care este inclus în cercetarea anchetei sau implică o oportunitate de urmărire cu fiecare respondent . Aceste răspunsuri la sondaj pot fi revizuite și ajustate după cum este necesar.