- Yhteensopiva analyysi - Nämä mallit antavat kuluttajien arvioida joukon todellisia tai hypoteettisia tuotteita tai palveluita, jotka määritellään niiden ominaisuuksilla. Tutkimuksen osanottajien vastauksia käytetään kunkin ominaisuuden suhteellisen arvon tunnistamiseen.
- Mukautettu Conjoint - Tämä yhdistetyn analyysin malli helpottaa erittäin monien tuote- tai palvelumääritteiden tai ominaisuuksien tasojen analysointia.
- Päätöspuu - Näitä malleja käytetään markkinatutkimuksessa edustamaan päätöksentekoprosessia, joka voi sisältää tuloksia, jotka johtuvat sattumasta, resurssien saatavuudesta tai hyödyllisyydestä.
Sisällön välinen aukko etsinnän ja optimoinnin välillä: ostopäätöksen hierarkia
Tuotteen käynnistämiseen tähtäävä tutkimus on yhdistettävä monien tietojen tasoihin. Palvelun tai tuotevalikoiman optimointiin liittyvät keinot pyrkivät hallitsemaan tuotteen käynnistämisen aikaisempia vaiheita, mutta kuluttajien tekemien päätöksentekoprosessien tutkiminen ostopisteessä voi auttaa muotoilemaan niitä aikaisemmin huomioon . Erilaiset hierarkiat sitoutuvat kuluttajiin ostopäätöksissään . Tämä hierarkia tulee helpoimmin keskittymään, kun käytetään erilaisia tietolähteitä ja tietoja, mukaan lukien - tärkeintä - markkinointitutkimusta ja myyntiä koskevia tietoja.
Myyntitiedot voivat olla hyödyllisiä suorituskyvyn heikkenemisen tai markkinaosuuden vähenemisen kannalta, mutta sillä ei ole paljon ennakoivaa kapasiteettia. Intiimimpi asiakasosaaminen voi tarjota tietoa markkinoiden osuudesta, kun tuote on tilapäisesti loppu varastosta tai poistettu tuotevalikoimasta.
Markkinatutkimus voi tarjota tällaisia näkemyksiä, ymmärtää uuden tuotteen etuuskohtelun osuutta tai vaihtaa käyttäytymistä nykyisistä tuotteista uuteen tuotteeseen.
Tuotteen tai palvelun optimointi voi olla kallis pyrkimys, ja se on poikkeuksetta korkean riskin vaihtoehto, joka vaatii korkeimpia tarkkuustasoja ja kapasiteettia laajalle ja syvälle skenaarioiden simuloinnille. Sekä diskreetti valinnan analyysi (DCA) että valintaperusteiset yhdistävät (CBC) prosessit voivat täyttää nämä markkinatutkimusvaatimukset.
Päätöspuistot: Budget-conscious option
Päätöspuun mallien avulla voidaan kehittää syvällisempi käsitys kuluttajien hierarkkisesta ostokäyttäytymisestä . Opiskella, millaista tuotetta tai palvelua attribuutoituu toisiinsa ja miten esimerkiksi nämä dynamiikat liittyvät hyllyn järjestämiseen tiili- ja laastiympäristöissä, on hieno näkökulma kuluttajien näkemykseen. Päätöksimallit voidaan manipuloida keskittymään joko brändin näkökulmiin tai tuotekehitysnäkymiin. Päätösmallit hyödyntävät usein tarkasteltavien tuotteiden visuaalista esitystä tutkimusprosessin helpottamiseksi.
Päätöspuun rakentaminen on keskeistä sen kyvylle herättää ja kaapata hierarkkisia vastauksia kuluttajilta intuitiivisen kyselykokeen yhteydessä.
Koska päätöstutkimusmarkkinatutkimuksen keskeinen luonne on tärkeä markkinointisuunnittelu, päätöksentekoprosessien on oltava rakenteellisia ja heikentävä varmasti vastaajien taakkaa . Meneillään ylimääräinen kilometri päätöksentekopuun markkinatutkimuksen suunnittelussa auttavat välttämään kartoituksia, joita tutkimustutkimukset voivat kohdata.
Speedsterin vastaajien vaikutus loppututkimustutkimustuloksiin voi vaikuttaa olennaisesti kielteisiin vaikutuksiin liittyviin liiketoimintaan liittyviin päätöksiin . On tärkeätä saada tiedon laadun puhdistusprosessi , joka tunnistaa nopeuden vastaajat ja poistaa tietonsa tietojoukosta. Näistä syistä markkinatutkijat voivat käyttää tutkimukseen perustuvaa tarkastusprosessia tai seurannan mahdollisuutta kunkin vastaajan kanssa . Näitä kyselyvastauksia voidaan tarkastella ja tarvittaessa muuttaa.