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文檔簡介
1、口味測試:三種分析技術(shù)的比較發(fā)布日期:2002-08-28一、引言人們對口味的偏好,不僅使得這個(gè)世界的食品變得豐富多彩,也培養(yǎng)了諸多立基于口味偏好上的知名品牌。但對于食品行業(yè)的品牌經(jīng)理來說,如何發(fā)現(xiàn)并滿足消費(fèi)者的偏好,則成為自己寢食難安、食之無味的問題。傳統(tǒng)的口味測試,往往給出了答案,但卻使我們離消費(fèi)者更加遙遠(yuǎn)。本文的目的,即在于分析傳統(tǒng)口味測試分析技術(shù)的缺陷基礎(chǔ)上,提出分別建立在偏好分析和結(jié)合分析基礎(chǔ)上的兩種方法。需要指出的是,首先,這些方法針對的是多個(gè)產(chǎn)品的重復(fù)測試或配對測試,而非單一產(chǎn)品測試;其次,實(shí)施的是真正的"口味測試",即消除品牌影響的盲測技術(shù);第三,消費(fèi)者的選
2、取或者是隨機(jī)的,或者是滿足特定配額要求,但這一配額不能直接決定目標(biāo)用戶群的分布。二、傳統(tǒng)的分析技術(shù)均值分析 最簡單的口味測試中,客戶只需要知道一個(gè)答案,自己產(chǎn)品的口味相對于競品,是否為更多人接受?測試時(shí)只需受訪者分別品嘗幾個(gè)測試產(chǎn)品,回答更喜歡哪個(gè)產(chǎn)品的口味皆可。分析技術(shù)也相對簡單,即給出不同產(chǎn)品的中選率。 但此方法的問題在于,首先,如果測試產(chǎn)品沒有得到足夠消費(fèi)者的認(rèn)可,下面的問題則變得非常棘手,因?yàn)槎紱]有足夠的理論依據(jù)說服研發(fā)部門該如何改進(jìn)產(chǎn)品;其次,如果測試產(chǎn)品很幸運(yùn)地中了頭彩,但是廠家卻不知道消費(fèi)者中意的到底是什么。 通過定性研究把口味這一綜合指標(biāo)細(xì)化成不同的指標(biāo),然后在定量研究中針對這
3、些指標(biāo)采用量表評價(jià),最終取不同的指標(biāo)的均值,然后對比各種產(chǎn)品,各指標(biāo)加權(quán)后的綜合評分最高的產(chǎn)品,通常被認(rèn)作是市場接受度最好,亦即最佳產(chǎn)品。這一均值分析技術(shù)是現(xiàn)在經(jīng)常使用的,但是,這種方法存在掩蓋消費(fèi)者偏好差異的缺陷。 以下面的湯料為例,有五種湯料A、B、C、D、E,在咸度和濃稠度上分別分成三個(gè)等級,讓五位受訪者對這五種湯料分別就喜好程度打分,最高分為9分,最低分為1分。表1.均值分析數(shù)據(jù)示例 總體喜歡程度湯料A湯料B湯料C湯料D湯料E咸度(高)(中)(低)(中)(低)濃稠度(低)(低)(中)(高)(高)受訪者197587受訪者287677受訪者377789受訪者467877受訪者557976均
4、值評價(jià)7777.47.2前三位%60%100%60%100%80%可以看出,采用均值表示對產(chǎn)品總體的評價(jià),幾種湯料的評價(jià)都相差不大,湯料D似乎更好一些。而事實(shí)上,受訪者1和2偏好湯料A,而受訪者4和5偏好的湯料C,所以總體評價(jià)上并沒有體現(xiàn)出受訪者在咸度和濃稠度上的偏好。從得分在79分之間的比例來看,湯料D也確實(shí)更勝一籌,但事實(shí)上,湯料D既不能滿足受訪者受訪者1和2的要求,也不能滿足受訪者4和5的要求。所以均值分析上表現(xiàn)最好的產(chǎn)品可能是最少人喜歡的產(chǎn)品。 口味測試中均值分析的缺陷在于,對整體進(jìn)行均值分析掩蓋了消費(fèi)者個(gè)體在屬性偏好之間的差別,而消費(fèi)者在口味上的偏好是多方向的,并非技術(shù)產(chǎn)品,如CPU
5、,速度越快肯定越好這樣簡單。因而依據(jù)均值分析的設(shè)計(jì)出的產(chǎn)品不能真正的滿足細(xì)分人群??此七m合每個(gè)人的產(chǎn)品對任何一個(gè)人來說并不是最優(yōu)的。三、知覺偏好分析為了克服上述問題,需要獲得消費(fèi)者對屬性各個(gè)不同水平的偏好。并在此基礎(chǔ)上,通過對受訪者個(gè)體最優(yōu)水平進(jìn)行聚類分析,把那些具有相似最優(yōu)水平的受訪者分成不同的組,從而得到不同的細(xì)分市場。 表2 知覺偏好分析數(shù)據(jù)示例 總體喜歡程度咸度濃稠度高中低級差低中高級差受訪者19.07.56.03.08.05.07.53.0受訪者28.07.06.51.57.56.07.01.5受訪者37.07.58.01.07.07.08.51.5受訪者46.07.07.
6、51.56.58.07.01.5受訪者55.07.07.52.56.09.06.53.0注意到表中,不僅列出了受訪者對咸度和濃稠度每個(gè)水平的評價(jià),還采用了級差,即最高評價(jià)值與最低評價(jià)值之間的差值,來表示受訪者對每種屬性的敏感度。級差可以反映就每個(gè)受訪者而言,該屬性對產(chǎn)品總體偏好有多大的影響程度。例如,第一位受訪者在咸度上的級差為3而第三位受訪者在咸度上的級差僅為1,這意味著第一位受訪者對湯料的總體偏好很大程度上受咸度水平的影響,而第三位受訪者的總體偏好則不太受咸度水平的影響。 與前面的方法相比,通過這種方法設(shè)計(jì)的產(chǎn)品,建立在受訪者對具體屬性水平偏好的基礎(chǔ)之上,因而研究結(jié)果是針對細(xì)分市場一個(gè)&q
7、uot;配方",即最優(yōu)程度水平的組合,能夠?yàn)樾庐a(chǎn)品開發(fā)提供明確的方向。 同樣這種方法也存在缺陷,首先產(chǎn)品屬性和水平不宜過多,否則會(huì)給實(shí)地操作帶來困難;其次產(chǎn)品屬性水平必須明確而清晰,能夠被受訪者所感知;另外這種方法適用于屬性水平的最優(yōu)不存在"極限"界定,如咸度,未必是鹽放得越多就越好,不同的人對咸淡程度"最優(yōu)水平"的界定是不同的。對于"越多/越少越好"的屬性水平,則不能采用這種方法,因?yàn)槭茉L者肯定會(huì)選擇CPU速度最快、內(nèi)存最大、價(jià)格最低的電腦,但實(shí)際上這樣的產(chǎn)品是不現(xiàn)實(shí)的。對于簡單的口味測試,這種方法還是比較適宜的。一些市場
8、研究公司使用的Sensory模型即以此為依據(jù),并在大量的食品研究中發(fā)揮著重要作用。四、結(jié)合分析迄今為止,結(jié)合分析是做口味測試最為強(qiáng)大的工具。仍以湯料為例,假設(shè)其主要屬性咸度、濃稠度、口味鮮度、油膩程度,每種湯料都可看作不同屬性水平的組合。 讓5位受訪者對18組屬性水平組合進(jìn)行排序,1表示最喜歡,18表示最不喜歡。表3 結(jié)合分析數(shù)據(jù)示例 咸度濃稠度口味鮮度油膩程度受訪者1的排序 湯料A咸濃濃油膩4 湯料B中等濃中等清淡13 湯料C咸中等中等油膩2 湯料D咸稀淡清淡6 湯料E中等中等淡油膩14 湯料F淡濃淡油膩7&
9、#160;湯料G中等稀濃油膩15 湯料H淡中等濃清淡11 用結(jié)合分析,不僅可以獲得受訪者對哪種屬性最為看重,如是咸度還是口味鮮度;而且可以知道屬性的哪個(gè)水平最為受訪者喜愛,如是咸一些還是淡一些。所以結(jié)合分析不僅可以確定改進(jìn)的方向,而且可以確定改進(jìn)程度的大小。 其次,通過結(jié)合分析研究口味測試研究,可以進(jìn)行市場細(xì)分。對于各種屬性水平,評分相似的受訪者會(huì)被劃分成一個(gè)細(xì)分市場。這種細(xì)分可以產(chǎn)生真正的"基于偏好的細(xì)分",這是如聚類等其他分析方法很難做到的,因?yàn)槭茉L者很難說明究竟他們最重視那種利益。 第三,結(jié)合分析的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是可以將研究結(jié)果
10、做成市場模擬模型,并能很好的應(yīng)用于未來。對于市場變化,傳統(tǒng)的研究方法是每當(dāng)市場發(fā)生重大變動(dòng),就需要進(jìn)行調(diào)查,來發(fā)現(xiàn)人們對這種變動(dòng)的感受及它將如何影響人們的購買行為。使用結(jié)合分析,將產(chǎn)品或現(xiàn)有產(chǎn)品的改變可以一起輸入模擬模型,得出人們對這些變動(dòng)做出何種反應(yīng)的預(yù)測。 由于結(jié)合分析技術(shù)的復(fù)雜性,因此前期設(shè)計(jì)非常關(guān)鍵,需要確定產(chǎn)品的主要屬性及屬性各個(gè)水平。同時(shí),對實(shí)地操作的要求也非常高。 五、小 結(jié) 現(xiàn)在大量進(jìn)行的口味測試研究中,均值分析仍然是最主要的方法,其優(yōu)點(diǎn)是簡單,操作容易且成本低,相對分析結(jié)果不夠精確;知覺偏好分析實(shí)地操作難度不大,分析中的工作量增加,適用于屬性水平需要通過感知確定的產(chǎn)品,但明顯比均值分析更具合理性,應(yīng)該是當(dāng)前最具推廣價(jià)值的方法;結(jié)合分析從設(shè)計(jì)到操作都很復(fù)雜,成本很高,分析結(jié)果最豐富。 需要指出的是,本文以口味測試為例比較上述三種方法,但實(shí)際上,和產(chǎn)品研究中涉及指標(biāo)評價(jià)的內(nèi)容,都可以參考上述思路。 另外,最先進(jìn)的分析技術(shù)并不意味著是最合適的。即便是口味測試這樣目的相對單純的
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