对应分析、多维尺度分析在市场细分中的应用

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1、对应分析、多维尺度分析在市场细分中的应用一、分析方法对应分析方法(correspondenceanalysis)是将R型因子分析与Q型因子分析相结合、对指标与样品同时进行分类的一种多元统计分析方法。由于R型因子分析与Q型因子分析都是反映一个整体的不同侧面，两者之间具有一定的内在联系，对应分析就是通过过渡矩阵两者结合起来。1、计算数据变换矩阵Z设有n个样品，p个指标X】，x?,…，Xp,数据记为乂订。对数据乂订进行对应变换，得到:Z=[z订]宀，其中，i=1,2,=1,2,X.,==S/"II*1/=«12.进行R型因子分析计算

2、矩阵Z，Z的特征值：入少入e…》入“根据累积贡献率80%、85%或90%,取前m个特征值，计算相应的单位特征向量，从而得到R型因子载荷矩阵；在两两因子轴平面上作出指标散点图。3.进行Q型因子分析对上面计算出的m个特征值，计算矩阵ZZ，的单位特征向量，从而得到Q型因子载荷矩阵；在与R型相应的因子平面上作出样品散点图。4.合理进行解释与推断根据对应分析的原理、方法，针对不同的实际问题，进行合理地解释、分析。二、多维标度分析多维标度分析（multidimensionalscalingMDS）:是一组通过直观的空间图，表示研究对象的感

3、知和偏好的分析方法。对应分析（correspondenceanalysis）则是一种用于定性资料的MDS技术,其优点在于调查对象提供数据的负担减轻了。（一）通过计算得到对象之间的距离矩阵对于任意两个评价对象i，j：如果Fi=Fj,即两个对象处于同一个组内，被访者k认为这两个对象是相似的，那么将他们之间的距离记为：Dijk=0,如果F严巧,则将它们之间的距离记为Dijk=l于是我们可以得到被访者k对研究对象之间的相似性评价。我们不妨记这个矩阵为Dk=（Dijk）对于所有n个被访者，我们将被访者的距离矩阵相加作为总体的距离矩阵:D

4、==（如）k=r根据矩阵的构造方法，很容易看出这个矩阵是一个对称矩阵，并且满足Dii=0（二）作空间知觉图于是我们得到了总体的矩阵，通过多维尺度分析软件（如SPSS）对该矩阵进行分析，就可以绘出研究对象在被访者总体的空间知觉图。三、万人公司应用案例电信产品市场细分（略举）I.知觉图II.市场细分分析一、在年龄维度上知觉图所示，从相似程度上分，以年龄把整个消费群体细分成四个群体:青春型：16-18岁；过渡型：19-25;成熟型：26-35岁；后成熟型：36-65岁。二、在教育维度上由于教育存在很明显的阶段性，所以在教育维度上不需

5、进一步进行群体细分。三、在选择偏好维度上根据知觉图所示的相似程度，偏好可以归集为：收费明确，话费可控性强；购买、入网和充值方便，信号好;促销、低价格和品牌效应售后服务、免费短信等1、2、3、4、收费规范使用方便感官效应增值服务四、五、六、在综合维度上总观知觉图易知：1、收费规范这一产品特征是“后成熟型”消费群体最为关注；2、使用方便是具有较高教育程度的“成熟型”的消费群体青睐；3、感官效应是过渡型或较低教育水平的主要购买/使用的主要根源。余项分析1、在本次调研中，增值服务没有相对的特征群体，即没有特定的群体对增值服务有共同的偏

6、好。2、本次调研没有找到“青春型”的特定偏好。综合分析不同产品或品牌的经营者可以根据自身的产品或服务特点来使用细分结果，确定更为有效营销策略。更详细的分析请联系我们!