BestPracticeforConjoint

1、聯(lián)合實(shí)驗(yàn)的最優(yōu)方法Keith Chrzan中國(guó)，上海Sawtooth 軟件公司中國(guó)培訓(xùn)項(xiàng)目最佳實(shí)踐 從決策出發(fā)來(lái)尋求研究支持 考慮可交付的成果 記住研究的基本知識(shí) 充分考慮選擇的基礎(chǔ)理論 在受訪者的任務(wù)中，要平衡簡(jiǎn)易性和可行性 開(kāi)發(fā)屬性和水平列表 禁令列出所禁止呈現(xiàn)的組合 交互作用 結(jié)合非技術(shù)群體2逆向研究的過(guò)程 需要做出哪些決策？ 什么樣的研究輸出會(huì)影響那些決定? 什么樣的研究分析將產(chǎn)生那些輸出? 什么樣的研究設(shè)計(jì)將支持那些分析?3我們需要什么樣的交付成果？ 一個(gè)基于博弈論的分析？ 一個(gè)模擬器？ 市場(chǎng)細(xì)分？ 效用值？ 重要性？ 敏感性分析？4研究基本要素5受訪者：人樣本 大小研究考慮要素被訪

2、者是人類(lèi) 把問(wèn)卷的復(fù)雜性限制在受訪者能夠處理的認(rèn)知范圍之內(nèi) 當(dāng)被訪者可能感到厭倦或不知所措，他們可能 退出我們的調(diào)查 回答問(wèn)題 隨意地 不認(rèn)真地 倔強(qiáng)地 在受訪者的任務(wù)中，要在簡(jiǎn)單和現(xiàn)實(shí)性之間尋找平衡6認(rèn)知的復(fù)雜性 復(fù)雜性的來(lái)源 任務(wù)的數(shù)量 每個(gè)任務(wù)的選項(xiàng)的數(shù)量 每個(gè)選項(xiàng)的屬性的個(gè)數(shù) 復(fù)雜的屬性包括 長(zhǎng)度 措辭、圖片或圖紙 識(shí)別單詞或圖片的困難 一致性7在簡(jiǎn)單和現(xiàn)實(shí)性之間尋找平衡 通過(guò)抑制在壁細(xì)胞的分泌系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)的三磷酸腺苷酶系統(tǒng)，硫氰酸紅霉素能夠抑制胃酸分泌 硫氰酸紅霉素減少胃酸8樣本大小 一個(gè)具有代表性的由100個(gè)受訪者組成的隨機(jī)樣本有 10%的誤差 選舉調(diào)查 校園調(diào)查 市場(chǎng)研究調(diào)查9樣本大

3、小 如果是模擬(首選)份額, 抽樣誤差的一般規(guī)則也適用： 100 10% 誤差 400 5% 誤差 誤差對(duì)以概率表達(dá)的份額來(lái)說(shuō)要相對(duì)小些 如果比較組別之間的差異，關(guān)于測(cè)試的精確度的一般規(guī)則也適用（我們通常需要每個(gè)小組有200-300受訪者）選擇理論 我們認(rèn)為的受訪者作出的選擇方式，可能會(huì)影響我們實(shí)行的聯(lián)合分析研究的類(lèi)型標(biāo)準(zhǔn)選擇理論 受訪者對(duì)于每個(gè)屬性的水平都賦予一定效用值 這些效用值是可以跨屬性疊加的 這是一種替代性的選擇理論，也是一種聯(lián)合分析模型(CBC, ACA, CVA)的假設(shè) CBC分析測(cè)量效用值，它們的逆對(duì)數(shù)與選擇份額成比例非替代性選擇 受訪者基于個(gè)體屬性的連續(xù)比較作出選擇（并沒(méi)有相

4、加總效用） 存在著幾個(gè)關(guān)于這類(lèi)選擇過(guò)程的好幾種特定模型 Sawtooth軟件公司的ACBC產(chǎn)品為受訪者的替代性和非替代性選擇過(guò)程建模和模擬開(kāi)發(fā)屬性和水平 屬性： 單獨(dú)的 有限個(gè)數(shù)的 水平： 具體的 所有范圍的 互斥的 有限個(gè)數(shù)的 平衡 禁例屬性和維度例如：平板電腦研究屬性維度1 1維度2 2維度3 3操作系統(tǒng)蘋(píng)果安卓微軟Windows內(nèi)存8 GB16 GB64 GB免費(fèi)的云儲(chǔ)存無(wú)5 GB50 GB分辨率高清晰度（每英寸200像素）超高清晰度（每英寸300像素）照相機(jī)30萬(wàn)像素200萬(wàn)像素5萬(wàn)像素保修3個(gè)月1 年3年屏幕大小5 英寸7 英寸10英寸價(jià)格$199$499$799屬性應(yīng)該是獨(dú)立的 如

5、果屬性是多重多余的，那么屬性重要性的計(jì)算也會(huì)增加 例子： 耐用性和保修； 受訪者可能認(rèn)為那些被描述為高耐用性或者長(zhǎng)保修期的產(chǎn)品就是耐用的產(chǎn)品； 在這個(gè)例子中，耐用性得到雙倍效用值限制屬性的個(gè)數(shù) 太多的屬性會(huì)使受訪者困惑 根據(jù)屬性水平的復(fù)雜程度，受訪者在全剖面方法（例如CBC）中能處理610種屬性 如果屬性比較簡(jiǎn)單，則此范圍內(nèi)可以使用多一點(diǎn)屬性 如果圖片可以解釋那些屬性，則可以多一點(diǎn)屬性個(gè)數(shù) 對(duì)于具有很多屬性的分析，應(yīng)考慮用ACA,局部剖面的CBC或ACBC模型使水平具體些 模棱兩可的措辭可能會(huì)迷惑受訪者或會(huì)讓他們猜測(cè)你的意思 什么是“高耗油量？” 5.88 L/100公里？ 4.70 L/10

6、0公里？ 3.92 L/100公里？顯示所有方面的維度 向受訪者展示目前在市場(chǎng)中該水平存在的全范圍 或者如果你計(jì)劃做預(yù)測(cè)的話，可把未來(lái)的可能出現(xiàn)的水平范圍也包括進(jìn)來(lái) 例如： 新產(chǎn)品的價(jià)格研究定價(jià)在 180 到 240之間 產(chǎn)品發(fā)布后的90天市場(chǎng)價(jià)格是 120 到 170之間 這項(xiàng)研究對(duì)于定價(jià)來(lái)說(shuō)是沒(méi)有價(jià)值的水平之間要相互排斥 “附件”這一屬性包括兩個(gè)水平： 天窗 全球定位系統(tǒng) 但如果受訪者是同時(shí)需要天窗和全球定位系統(tǒng)呢？ 解決方法一 設(shè)置一個(gè)屬性，它包含兩個(gè)附件所有的組合 有天窗，有全球定位系統(tǒng) 有天窗，無(wú)全球定位系統(tǒng) 無(wú)天窗，有全球定位系統(tǒng) 無(wú)天窗，有全球定位系統(tǒng)解決辦法二 為每一個(gè)附件設(shè)置

7、單獨(dú)的屬性 天窗：是/否 全球定位系統(tǒng)：是/否22平衡屬性水平的數(shù)量 存在一種趨勢(shì)，即有更多水平的屬性可能重要性更高 盡可能地平衡各屬性的水平數(shù)量，但對(duì)某些屬性是不可能改變其水平個(gè)數(shù)的 有些屬性是需要很多的水平的（例如品牌） 二進(jìn)制的屬性也是水平就只有兩個(gè)（是/否）23限制屬性水平的數(shù)量 對(duì)于像價(jià)格這樣的量化屬性，最好有較多的數(shù)據(jù)落在較少的價(jià)格點(diǎn)上 例如，使用5個(gè)而不是10個(gè)價(jià)格點(diǎn) 每個(gè)價(jià)格點(diǎn)如果有兩倍的樣本，則可以使得它的估計(jì)更加穩(wěn)定 我們可以在價(jià)格水平之間插入不同的值來(lái)作為市場(chǎng)模擬的一部分24不切實(shí)際的組合 某些屬性的組合是不切實(shí)際的，并且有可能會(huì)混淆被訪者25禁令 我們可以禁止特定屬性某

8、些水平的組合 但是這樣減少了設(shè)計(jì)的有效性，因此會(huì)影響我們的研究 降低了設(shè)計(jì)的效率將等同于減少我們樣本量 我們希望能夠盡量減少使用禁令26不切實(shí)際組合的類(lèi)型 區(qū)分兩種不切實(shí)際的組合 不可能的組合 一輛四輪驅(qū)動(dòng)的哈雷戴維森摩托車(chē) 一項(xiàng)免費(fèi)服務(wù)上的33% 的折扣 有可能的，但是比較奇怪的組合 禮賓服務(wù)，魚(yú)子醬酒吧和在汽車(chē)旅館的代客泊車(chē)，在Motel 6 免費(fèi)的滿載Droid的智能手機(jī) ，但沒(méi)有服務(wù)合同27不同類(lèi)型的策略 禁止不可能的組合 作為替代，我們可以 增加樣本大小 增加問(wèn)題或受訪者的數(shù)量 如果邏輯上說(shuō)得通，可以允許增加其他奇特的組合28交互作用 如果兩個(gè)屬性的效用與它們相加時(shí)的效用不同，那么一

9、個(gè)交互作用就發(fā)生了 巧克力：+30 牛肉：+25 牛肉心巧克力：-10 (而不是 55)29第一種處理交互的方式 在設(shè)計(jì)中包含它們 天窗：是/否 全球定位系統(tǒng)：是/否 在模型中以相互獨(dú)立的關(guān)系來(lái)估計(jì)它們 天窗：是/否 全球定位系統(tǒng)：是/否 全球定位系統(tǒng)-天窗交互的部分30解決方案 構(gòu)建一個(gè)包含所有可能性組合的屬性 天窗和全球定位系統(tǒng) 天窗沒(méi)有全球定位系統(tǒng) 全球定位系統(tǒng)但沒(méi)有天窗 沒(méi)有天窗和全球定位系統(tǒng) 交互作用被構(gòu)建到合并屬性中31預(yù)備一位沒(méi)有技術(shù)背景的觀察者 部署收集數(shù)據(jù)之前: 展示屬性和水平 介紹一個(gè)項(xiàng)目的流程圖 展示一個(gè)示例問(wèn)題，使觀察者熟悉受訪者任務(wù) 注意：如果觀眾在預(yù)測(cè)過(guò)程中填寫(xiě)了問(wèn)

10、卷，這樣最好 促使觀眾“買(mǎi)進(jìn)” 用客戶指定一個(gè)基本情形和其他一些比較重要的場(chǎng)景用來(lái)模擬32報(bào)告 在研究進(jìn)程的推導(dǎo)過(guò)程中解決具體的研究問(wèn)題 避免分析師偏好的但會(huì)使管理者困惑的技術(shù)細(xì)節(jié) 當(dāng)報(bào)告結(jié)果呈現(xiàn)時(shí)，專(zhuān)注于模擬器33示例流程圖的展示1. 1. 問(wèn)卷/ /設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在可控的條件下組合出問(wèn)卷問(wèn)題2. 2. 分析統(tǒng)計(jì)模型分別計(jì)算并量化品牌、價(jià)格和其他屬性的價(jià)值3.3.報(bào)告附有統(tǒng)計(jì)模型的模擬器，允許用戶評(píng)估“假設(shè)”場(chǎng)景和進(jìn)行敏感性分析AAAAxxShareAexpexp34AAAAxxShareAexpexp這個(gè)設(shè)計(jì)很重要，我們會(huì)仔細(xì)地展示每一項(xiàng)屬性和每一個(gè)水平，以達(dá)到最小程度上的相關(guān)。這樣可以使得

11、統(tǒng)計(jì)模型能夠獨(dú)立分開(kāi)估計(jì)屬性和水平的效用，確認(rèn)他們各自的效果沒(méi)有受到影響。1. 1. 問(wèn)卷/ /設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在可控的條件下組合出問(wèn)卷問(wèn)題2. 2. 分析統(tǒng)計(jì)模型分離出來(lái)，并量化了品牌、價(jià)格和其他屬性的價(jià)值3.3.報(bào)告附有統(tǒng)計(jì)模型的模擬器，允許用戶評(píng)估“假設(shè)”場(chǎng)景和敏感性分析35過(guò)程概述AAAAxxShareAexpexp1. 1. 問(wèn)卷/ /設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)在可控的條件下組合出問(wèn)卷問(wèn)題2. 2. 分析統(tǒng)計(jì)模型分離出來(lái)，并量化了品牌、價(jià)格和其他屬性的價(jià)值3.3.報(bào)告附有統(tǒng)計(jì)模型的模擬器，允許用戶評(píng)估“假設(shè)”場(chǎng)景和敏感性分析36我們使用2000年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的那些可靠和真實(shí)的統(tǒng)計(jì)分析方法。通過(guò)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，分析能夠量化每個(gè)屬性水平的效果。進(jìn)一步, 它測(cè)量的方式使得我們可以把屬性水平重組新配置，因此我們可以估計(jì)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的屬性和水平的組合效應(yīng)。過(guò)程概述AAAAxxShareAexpexp1. 問(wèn)卷/設(shè)計(jì)在一系列問(wèn)題得到控制的情況下設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)2. 分析