高级统计方法在市场研究中的应用手册

高级统计方法在市场研究中的应用手册

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时间:2018-12-04

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1、高级统计方法在市场研究中的应用手册-1-总目录因子分析(Factoranalysis)聚类分析(Clusteranalysis)对应分析(Correspondenceanalysis)联合分析(Conjointanalysis)多元回归分析(MultipleLinearregressionsanalysis)逻辑回归分析(Logisticanalysis)判别分析(Discriminateanalysis)-2-目录因子分析(Factoranalysis)因子分析的关键点因子分析应用的领域和解决的典型问题问卷设计形式案例演示聚类分析(Clusteranalysi

2、s)对应分析(Correspondenceanalysis)联合分析(Conjointanalysis)多元回归分析(MultipleLinearregressionsanalysis)逻辑回归分析(Logisticanalysis)判别分析(Discriminateanalysis)-3-因子分析的关键点因子分析是什么因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标(因子)的多元统计方法因子分析能做什么浓缩和提炼数据,以较少的几个因子反映原资料的大部分信息寻求数据的基本结构,从原始数据中提取的几个因子分别从不同侧面反映某个事物-4-因子分析的关键点因子分

3、析在市场研究领域应用的意义在市场研究中往往会选择多个变量来描述某个事物,如果直接对观测变量进行分析就会增加问题分析的复杂性,而且分析结果的经济意义往往也难以解释利用因子分析方法从若干观测变量中提取几个因子,再对提取的因子做进一步的分析可以使结果更加清晰,也更易于解释-5-应用领域和解决的典型问题因子分析在市场研究领域应用的越来越广泛。作为一种比较高级的统计分析技术,因子分析的结果不但可以直接揭示某些隐含的信息,还可以为其他很多分析提供支持因子分析+聚类分析市场细分通过对提取的因子做聚类分析将受访者分成不同的人群考察不同人群在人口、社会、经济学等方面的特征,为客户

4、提供细分市场潜在用户的全方位信息,为客户在目标市场大展鸿图指明方向市场细分能够帮助客户寻找并描述自己的目标市场。由于目标市场与普通市场相比有更多的收益潜力,因此市场细分的研究意义重大-6-应用领域和解决的典型问题因子分析+回归分析满意度研究满意度研究需要设计变量数目众多、层次分明的满意度指标体系,为了使满意度研究问卷设计的合理、更科学,必须在满意度研究的预调查阶段对指标设置的合理性进行检验进行因子分析可以发现哪些指标是可以从指标体系中剔除的,也可以考察指标的设置是否满足了设计初衷(即指标的分类是否合理)根据因子分析的结果可以提取一些关键的指标进行竞争对手之间的比

5、较,做到有的放矢通过对提取的因子进行多元回归分析能够在调查之初发现满意度研究的哪个环节是需要关注的重点-7-应用领域和解决的典型问题因子分析+知觉图品牌研究因子分析可以从研究品牌形象的诸多软性和硬性的特性中浓缩和提炼的出少数几个综合因素,使得品牌形象更加鲜明、独树一帜因子分析的结果可以用定位图的方式呈现在品牌形象研究方面,定性研究的方法应用的比较早也相对成熟,但是随着统计学的发展同时也为了适应市场研究领域不断提出的更新要求,定量研究的方法越来越多的应用在了品牌研究方面-8-应用领域和解决的典型问题因子分析+相关性忠诚度研究因子分析可以从满意度研究的诸多因素中浓缩

6、和提炼出几个互不相关的综合指标,它们反映了满意度研究不同侧面的内容,同时也涵盖了原有指标的大部分信息把提取的因子和忠诚度的有关指标进行相关性的研究,我们可以发现那些有助于提高用户忠诚度的关键所在,从而使客户的工作更具有目标性“继续使用、增加使用、推荐使用”是体现用户忠诚度的三个由低到高的层次,不同层次的忠诚表现会给企业增加不同程度的收益,因此忠诚度研究日益成为客户关注的问题之一;从而发现究竟是哪些因素影响了用户对某种产品或服务的忠诚度,成了市场研究领域的又一个目标-9-问卷设计形式因子分析要求变量为等距变量影响购买某种药品的因素-10-案例演示阅读提示:所演示的

7、案例以上页的问题为基础通过因子分析可以把原始变量浓缩为5个因子因子1:广告和促销的影响因子2:周围人和朋友的影响因子3:疾病自身因子4:医生的影响因子5:报销手段的影响-11-案例演示通过因子分析还可以进行地区间的比较,如左图从图中可以看出,广告和促销、医生及报销手段对上海人的影响明显高于对北京人的影响相应的,周围人和朋友及疾病自身的情况对北京人的影响又明显高于对上海人的影响因子1:广告和促销的影响因子2:周围人和朋友的影响因子3:疾病自身因子4:医生的影响因子5:报销手段的影响-12-目录因子分析(Factoranalysis)聚类分析(Clusteranal

8、ysis)聚类分析的关键

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