- Conjoint विश्लेषण - ये मॉडल उपभोक्ताओं को वास्तविक या अनुमानित उत्पादों या सेवाओं की एक श्रृंखला का मूल्यांकन करने देते हैं जो उनके द्वारा विशेषता विशेषताओं द्वारा परिभाषित किए जाते हैं। अनुसंधान प्रतिभागियों के जवाब प्रत्येक सुविधा के सापेक्ष मूल्य की पहचान के लिए उपयोग किए जाते हैं।
- अनुकूल कॉंजॉइंट - conjoint विश्लेषण का यह मॉडल उत्पाद या सेवा विशेषताओं, या विशेषताओं के स्तर की एक बड़ी संख्या के विश्लेषण की सुविधा प्रदान करता है।
- निर्णय वृक्ष - निर्णय लेने की प्रक्रिया का प्रतिनिधित्व करने के लिए इन मॉडलों का बाजार अनुसंधान में उपयोग किया जाता है, जिसमें परिणाम, संसाधन उपलब्धता या उपयोगिता के परिणाम शामिल हो सकते हैं।
अंतर्दृष्टि और अनुकूलन के बीच गैप को पुल करें: निर्णय पदानुक्रम खरीदें
शोध जो उत्पाद प्रक्षेपण को प्राप्त करता है उसे जानकारी के कई स्तरों के साथ जोड़ना चाहिए। किसी सेवा या उत्पाद लाइन को अनुकूलित करने के तरीकों पर विचार करने से उत्पाद लॉन्च के लिए रन-अप के शुरुआती चरणों पर हावी हो जाएगी, लेकिन उपभोक्ताओं को पॉइंट-ऑफ-खरीद पर खेलने की निर्णय प्रक्रियाओं की जांच करने से वे उन लोगों को आकार देने में मदद कर सकते हैं विचार प्रकार का पदानुक्रम उपभोक्ताओं को उनके खरीद निर्णयों में संलग्न करता है । यह पदानुक्रम सबसे अधिक आसानी से ध्यान में आता है जब डेटा और जानकारी के विभिन्न स्रोतों का उपयोग किया जाता है, जिनमें सबसे महत्वपूर्ण - विपणन अनुसंधान और बिक्री डेटा शामिल है।
जबकि बिक्री डेटा कमजोर प्रदर्शन या बाजार हिस्सेदारी में कमी के अंतर्दृष्टि के संबंध में सहायक हो सकता है, लेकिन इसकी भविष्यवाणी क्षमता बहुत अधिक नहीं है। अधिक अंतरंग ग्राहक ज्ञान बाजार में शेयर होने की संभावना होने पर अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है जब कोई उत्पाद अस्थायी रूप से आउट-ऑफ-स्टॉक या किसी उत्पाद लाइन से हटा दिया जाता है।
बाजार अनुसंधान इन प्रकार की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, साथ ही नए उत्पाद वरीयता शेयर की समझ या मौजूदा उत्पादों से नए लॉन्च किए गए उत्पाद में स्विचिंग व्यवहार के बारे में भी जानकारी प्रदान कर सकता है।
उत्पाद या सेवा अनुकूलन एक महंगा प्रयास हो सकता है और यह हमेशा एक उच्च जोखिम विकल्प है जो सटीकता के उच्चतम स्तर और व्यापक और गहरे परिदृश्य सिमुलेशन की क्षमता की मांग करता है। दोनों अलग-अलग पसंद विश्लेषण (डीसीए) या पसंद-आधारित संयोग (सीबीसी) प्रक्रियाएं इन बाजार अनुसंधान मांगों को पूरा कर सकती हैं।
निर्णय पेड़: एक बजट-चेतना विकल्प
उपभोक्ताओं के पदानुक्रमित खरीद व्यवहार की गहरी समझ विकसित करने के लिए निर्णय पेड़ मॉडल का उपयोग किया जा सकता है । सीखना कि कौन सा उत्पाद या सेवा गुण एक दूसरे को ट्रम्प करते हैं और उदाहरण के लिए, ये गतिशीलता ईंटों और मोर्टार वातावरण में शेल्फ संगठन से संबंधित हैं, उपभोक्ता अंतर्दृष्टि पर एक अच्छा बिंदु डालती है। निर्णय पेड़ मॉडल को ब्रांड दृष्टिकोण या उत्पाद दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित करने के लिए छेड़छाड़ की जा सकती है। निर्णय पेड़ मॉडल अक्सर अनुसंधान प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए विचार किए जा रहे उत्पादों के दृश्य प्रतिनिधित्व पर पूंजीकृत होते हैं।
निर्णय पेड़ का निर्माण एक अंतर्ज्ञानी सर्वेक्षण अनुभव के संदर्भ में उपभोक्ताओं से पदानुक्रमित प्रतिक्रियाओं को प्राप्त करने और कैप्चर करने की क्षमता के लिए केंद्रीय है।
महत्वपूर्ण विपणन दिशा-निर्धारण के निर्णय के पेड़ बाजार अनुसंधान की मुख्य प्रकृति के कारण, निर्णय वृक्ष विधियों में संरचनात्मक अखंडता होनी चाहिए और आत्मविश्वास से उत्तरदायी बोझ कम होना चाहिए। निर्णय पेड़ बाजार अनुसंधान के डिजाइन में अतिरिक्त मील जाने से अनुसंधान के मुकाबले सर्वेक्षण के नुकसान से बचने में मदद मिलेगी।
अंतिम सर्वेक्षण शोध परिणामों पर स्पीडस्टर उत्तरदाताओं का प्रभाव संबंधित व्यावसायिक निर्णयों पर काफी नकारात्मक प्रभाव डाल सकता है। डेटा गुणवत्ता सफाई प्रक्रिया होना महत्वपूर्ण है जो स्पीडस्टर उत्तरदाताओं की पहचान करता है और डेटासेट से अपने डेटा को हटा देता है। इन कारणों से, बाजार शोधकर्ता एक सत्यापन प्रक्रिया नियुक्त कर सकते हैं जो सर्वेक्षण के शोध में बनाया गया है या प्रत्येक उत्तरदाता के साथ अनुवर्ती अवसर प्रदान करता है । उन सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं की समीक्षा और समायोजन के रूप में समायोजित किया जा सकता है।