联合分析原理与实例-市场研究工具之联合分析原理及实例说明
联合分析方法在市场调研中的应用
联合分析方法在市场调研中的应用在市场调研中，了解消费者对产品或服务的偏好和需求是至关重要的。
联合分析方法是一种常用的市场调研技术，通过将多个属性或特征组合在一起，帮助我们了解消费者对不同产品或服务的偏好程度和选择行为。
本文将介绍联合分析方法的基本原理、应用范围以及在市场调研中的实际应用案例。
一、联合分析方法的基本原理联合分析方法是一种量化的分析技术，通过将多个属性或特征进行组合，利用调查样本数据，评估不同属性组合对消费者偏好的影响程度，并计算不同属性组合的相对重要性。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 属性定义：首先确定需要进行评估的属性或特征，可以是产品的外观、性能、价格等，也可以是服务的便利性、响应速度等。
2. 属性水平定义：对于每个属性，确定具体的水平，即属性的不同取值。
例如，对于产品的外观属性，可以定义为颜色、形状等不同的水平。
3. 属性组合生成：通过组合不同的属性水平，生成一系列可能的属性组合。
在生成属性组合时，需要考虑到实际情况和可行性，避免生成过于复杂或不实际的组合。
4. 评估消费者偏好：通过调研问卷或实际样本数据，收集消费者对不同属性组合的偏好程度。
可以使用不同的评分或排名方式，如1-5分评分法或最喜欢和最不喜欢的排名法。
5. 统计分析：利用收集到的样本数据，采用统计分析方法计算不同属性组合的相对重要性和偏好影响程度。
常用的统计分析方法包括最大似然估计、回归分析等。
二、联合分析方法的应用范围联合分析方法可以应用于各个领域的市场调研，包括产品设计、品牌定位、市场定位等。
下面将以产品设计为例，介绍联合分析方法的应用范围。
1. 产品设计：在产品设计过程中，联合分析方法可以帮助确定消费者对不同产品特征的偏好程度，从而指导产品设计和创新。
通过分析消费者对不同属性的相对重要性，可以在保持产品核心功能的基础上，优化其他属性的设计，以提高产品的市场竞争力。
2. 品牌定位：在市场竞争激烈的情况下，品牌定位对企业的市场地位至关重要。
联合分析
– 对于消费者来说，产品的哪些属性对他们的偏 好影响最大？ – 消费者更加偏爱哪些已存在的商品？ – 怎样的属性组合是最受消费者欢迎的？符合该 特征的产品是否存在？ – 公司的产品定位如何？ – 如将收集到的信息进行营销模拟，则各种产品 的市场占有率是多少？
7
常用术语
• 属性（Attribute）：研究中产品的主要特征或指标， 它们可能会对消费者的选择产生影响 • 水平（Levels）：属性的不同取值 • 完整轮廓（Full Profiles）：由全部属性的各种水 平构成的所有组合 • 部分轮廓（Partial Profiles）：由部分属性水平构 成的产品组合 • 效用（Utility）：消费者从物品中得到的满足程度 和幸福程度的抽象衡量 • 效度（validity）：反映分析结果的可靠性、有效程 度
8
2.联合分析模型 （1）联合分析偏好模型
模型类别 偏好矢量模型 函数表达
n
模型图
S
2 j
j
n
w
p
y
jp
p 1
理想点模型
d
w
p 1
p
( y jp x p ) 2
n
效用函数模型
s
j
f
p
(y
jp
)
p 1
9
（2）模型评估方法
模型类别 函数
完整轮廓模型
n
ki ij
u ( x)
a
6.1.1 联合分析模型 1.联合分析的概念
– 联合分析(结合分析)：Conjoint Analysis – 针对企业了解产品具有哪些属性最能赢得消费者满意 这些需要而产生的一种市场分析方法
联合分析
联合分析也称为结合分析、交互分析，是一种多变量分析方法，最初被应用在心理学研究，但是后来发现其在商业领域更能发挥作用，逐渐成为市场分析的常用方法之一。
一、基本思路联合分析是在已知受测者对某一受测体集合整体评估结果的情形下，经过分解的方法估计其偏好结构。
以上说法比较抽象，结合市场分析角度解释为：我们认为消费者是根据构成产品/服务的多个属性多个水平来进行感知和做偏好判断的，也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素综合判断的。
单独或直接的询问消费者各个属性的重要性，是不现实，甚至是无用的。
所以在市场研究中，我们要模拟“消费者在面对不同的产品／服务及其组合时，参考多种属性的结合效应之后做出选择”的过程。
通过提供给消费者以不同的属性水平组合形成的产品，并请消费者做出心理判断，然后采用数理分析方法对每个属性水平赋值，使评价结果与消费者的给分尽量保持一致，来分析研究消费者的选择行为，这是一种间接的测量过程。
在联合分析下，产品被理解为属性水平的组合，属性、水平都互为独立变量，这在实际操作中比较困难，因为共线性多少会存在，但只要不严重就没问题。
联合分析的核心在于对单个效用的分析，为此必须考虑大量个体的效用结构。
二、名词解释1.效用的加法模型：假设一种产品或服务有m种属性，每种属性有n种水平，则产品1,2...n的总效用=因子1水平1+...因子m水平n的效用2.属性产品中可能对消费者产生影响的主要特征或指标，相当于方差分析中的因素3.水平属性的不同水平，相当于方差分析中的水平4.正交设计多因素实验的一种优化设计方法，基本思想是选取少数最有代表性的实验充分提取信息，使用的是正交表。
5.轮廓由能描述产品重要特征的属性以及属性的不同水平的组合6.全轮廓所有属性的各种属性水平的组合7.配对表属性间两两配对得到的二维交叉表。
8.相对重要性表示消费者在选择时，某种属性影响消费者决策的重要程度9.内部效应预测效用与实际效用之前的相关程度，用于分析结果的可靠性。
联合分析
联合分析及案例应用结合分析联合分析又称结合分析（conjoint analysis）是一种有效的市场研究技术，近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面，结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视，本文试图通过对一个新产品开发案例的分析，来阐述结合分析在产品概念测试中的应用。
一、结合分析的基本概念结合分析适用于测量消费者的心理判断，如理解（perceptions）和偏好（preferences），在结合分析中，产品/服务被描述为“轮廓”（profiles），每一个轮廓是由能描述产品/服务重要特征的属性（attributes）以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的，结合分析的一个重要的基本假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和做偏好判断；在消费者对轮廓的评价结果的基础上，经过分解的方法去估计其偏好结构,从而推算出消费者对该轮廓的多个属性及各属性水平的偏好得分（preference scores），在结合分析中用分值或效用来描述。
结合分析应用于产品概念测试，能够定量测量消费者对产品/服务的某个属性和某个属性水平的偏好或效用，可以用来寻找消费可接受的某种产品/服务的最佳属性及属性水平组合，这种组合最初可能并没有被消费绪所评价。
为了达到这样的目的，首先要估计不同属性水平的效用或分值，进一步计算出属性的相对重要性（attributes relative importance）和轮廓效用(profile utility)，以便定量化地测量消费者的偏好。
二、结合分析的主要步骤1.确定产品或服务的属性与属性水平结合分析首先要对产品或服务的属性和属性水平进行识别，所确定产品或服务的属性和属性水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的结合分析包含6－7个显著因素。
确定了产品属性之后，还应该确定这些属性恰当的水平，例如容量是MP3产品的一个属性，目前市场上的MP3的容量类型主要有：64M、128M和256M等，这些是容量属性的主要属性水平。
联合分析原理与实例-市场研究工具之联合分析原理及实例说明
市场研究工具之联合分析原理及实例说明市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
3．数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
联合分析
2
一、确定赛欧汽车的属性以及属性水平 两个原则： 1、应该是能影响消费者偏好的突出属性
2、属性与属性水平是符合实际且可操作 的
3
属性 价格
水平 12.5万元 11.2万元 10万元 红色
水平编号 3 2 1 3 2 1
颜色
蓝色 银灰色
CD机六喇叭扬声系统
音响 CD机四喇叭扬声系统 卡座两喇叭扬声系统 售后服务 动力性 ABS（防锁死刹车系统） 两年/四万公里 一年/两万公里 五速手动挡 四速电控电动挡 无 有
40 35 30 25 20 15 10 5 0 价格 颜色 音响 售后服务 动力性 ABS系统 安全气囊
15
2、群体水平
0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -0.4 -0.6 -0.8 -1 10万元 11.2万元 12.5万元
30 26.55 25 21.07 20 15 10 6.98 5 0 价格 颜色 音响 售后服务 动力性 ABS系统 安全气囊 5.8 14.71 14.3 10.6
3
2 1 2 1 2 1 2 1
安全气囊
无
有
2
1 4
二、试验设计：确定轮廓
• 根据第一阶段确定的属性以及属性水平， 采用全轮廓法设计调查卡片 • 1、考虑全部组合： 432种（=3*3*3*2*2*2*2）
• 2、采用正交设计（数组）法： 16种
5
6
三、数据收集
确定受访者
车展中随机抽取50名参展者
如果是排序数据采用 RANK语句
9
五、解读结果
个体水平：对每一个体分别解读结果
群体水平：整个调查群体分析解读结果
10
3、找寻消费者偏好的最佳轿车配置
演示文稿-联合分析
行政制度初步整理阳光新能源―――06001行政办公管理制度一、员工必须严格执行公司的各项规章制度及工作流程。
二、员工进入办公场所后应做到着装整洁、语言文明、举止得体。
三、公司办公室和办公物品实行统一安排制度，任何人都不得以任何理由非法占用或挪作他用。
四、上班时间禁止在办公场所闲聊、喧哗和进行无组织的文体活动。
五、保持清洁的办公环境，不许在办公场所内吃早餐和零食、不许高声喧哗。
六、员工上班时间应集中精力、兢兢业业地工作、学习，禁止做与本职工作、业务学习无关之事。
七、上班时间内，如有宾客来访，行政人员负责接待，问明事由后，再做出正确处理。
八、上班时间内，公司员工不得带领与工作无关的人员进入办公场所，员工与公司业务无关人员的会面不得超过____分钟。
需要延长时间的，在获得上级领导的许可后，做事假处理。
九、员工在上班时间离开办公场所，应向部门负责人说明去向和返回时间。
当负责人不在时，应向本部门其他同事说明。
因个人私事离开时，应履行请假手续。
十、接听各种内外来电，员工均应使用文明用语。
对于上级来电和有关公司业务的来电，如对方所找人员不在，接听人员应做好电话记录，及时向有关人员转达。
如属紧急事务，应在第一时间转告当事人。
十一、员工应保守企业秘密，相关文件必须妥善保管，严禁擅自传阅或拷贝、转借给他人使用，严防泄密；不得在公共办公场合讨论涉及公司秘密的问题。
十二、员工在下班离开办公场所之前，必须关好门窗，关闭微机(含显示器)、空调、扫描仪、打印机、电灯等用电设备，确保做好防火、防盗、防雨工作。
十三、办公场所应保持干净整洁、窗明几净，物品、用具摆放有序。
各部门应安排好卫生值日人员。
十四、员工应妥善使用和保管好微机、打印机等办公物品，禁止非本公司员工擅自使用本公司办公物品。
十五、以上规定事项，全体员工应自觉遵守、执行。
如有违反，行政部将采取适当方式和当事人谈话；对于屡次违反者，将通报批评，并计入其本人相关考核记录。
联合分析法在研究产品消费偏好中的应用_3G手机实证研究
中又以全轮廓法最为常用。 该方法提供给 研究的参与者一系列的产品描述，参与者 被要求浏览所有的描述，做出一系列的评 价， 对调研结果进行数学方法分析后，就 可以导出该类产品的各属性的效用值。
对于市场研究领域， 在联合分析之前 的所有方法几乎都会使用重要性比率尺度 来度量产品属性的重要性水平， 即都会直 接向消费者提问一个产品中他们最看重的 属性。 这种方法有几个严重的缺点。 首先， 调研的经验表明，如果不限制条件的话，消 费者倾向于认为每个属性几乎都是同等重 要的。 其次，消费决策很大程度上依赖的是 整体的判断。 当消费者被要求分离各种属 性并且对各属性进行量化评价并且描述某 个属性水平的高低将驱使其购买一个产品 而不是另一个产品时， 即使是最老练的消 费者也将感到无所适从。
次为 512M 和 256M。
星 +2500 元 +1G +2.2 英 寸 ）、 （ 三 星 +2500
2、对不同性别消费者的联合分析。 从 元+1G+2.5 英 寸 ）、（三 星+2000 元+1G+1.8
不同性别来看， 男性和女性在购买 3G 手 英寸）。 男性效用值 最 高 的 五 种 组 合 依 次
5英寸和内存二产品模拟联合分析将产品的所有属性和属性水平进行整体考虑生成一系列产品文采用全轮廓法展示产品轮廓本文选定个水平消费者则需要对种产品进行评价远远超过了消费者理性的评价能力因此采用正交设计的方法来减少手机展示的轮廓数量借助spssdata模块中的orthogodesign功能三数据收集与分析本文的数据来源于在南京市某高校随机抽取的名学生其中男生每位被调查者利用九级里克特量表对上述为毫无吸引力9为非常有吸引力通过调查可以得到这廓的评分结果并且通过建立syntax通过spss软件的编程来编制联合分析的程序得出数据分析结果见表名受访者综合的群体效用值和属性相对重要性的分析包含以下统计量
联合分析
• 计算结果如下表所示：
受测者1 即偏好顺序 即偏好顺序1) 受测者 (即偏好顺序 的效用分析
各因子的成分效用图
各因子相对重要性的比较分析
• 依据P. Green 和Y. Wind 的讨论,计算所得的成分效 用值既为间隔尺度,各属性间又为共同尺度,因此各属 性中成分效用值最大者减去最小者,成为相对重要性 的比较基础。
关于联合分析的初步总结(2) 关于联合分析的初步总结(2)
2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与 产品模拟 特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些 特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。 在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在 一卡片上。
关于联合分析的初步总结(2) 关于联合分析的初步总结(2)
受测者1 受测者 的调查数据
成分效用的含义
• 从经济学角度来看,商品(即我们讨论的受测体) 会给人们带来满足,经济学家用效用这个词来描述这 种满足程度。这里我们假设由于商品的各种属性(或 重要属性,如价格,外观等) 给人们带来满足,才使得 商品具有效用,于是衡量各种属性(或因子) 的水平 的效用就用成分效用一词。
受 测 体 总 效 用 的 预 测 值
受测者偏好结构分析
•
数据显示因子2 和因子3 在大多数消费者心目中 占有非常重要的地位,因子1 也比较重要,因子5 和6 不很重要,因子4 最不重要。所以认为消费者选择公 寓时考虑最多的是安全问题和周围的噪音问题,对于 公寓的翻新情况不大关心。
关于联合分析的初步总结(1) 关于联合分析的初步总结(1)
本例中的对称正交设计结果
注:左边一栏指公寓的六个属性。右边共18 栏,指18个 受测体的各属性水平,如第一个受测体的六个属性的水 平均为1 。
联合分析应用
联合分析一、案例背景当今世界，零售服务行业的业态界定越来越明确，业态之间以及业态内的竞争非常激烈。
从整个零售服务业来看，除传统的百货商店业态进一步萎缩外，连锁超市业态和连锁会员超市业态的零售商均在蓬勃发展，全球零售业前两名的沃尔玛和家乐福在中国大陆的连锁店数量急剧增加，以会员超市闻名的德国麦德龙和美国普尔斯玛特也大举进入中国。
社区便利店和小型专业连锁超市或加盟店正对传统的社区零售服务业进行整合，区域性的连锁商业仍然在大型连锁超市的夹缝中寻求生存空间。
每一个零售业业主无时无刻不在为提高顾客满意度，留住忠诚的顾客而费尽心思；而消费者在零售店铺品牌、价格、便利性、环境等诸多因素方面，有了更大的自主权。
我们经常感到困惑：几个店铺的规模差不多大，卖的东西也相差无几，为什么有的店铺人来人往，而有的店铺却门可罗雀？什么样的店铺能让顾客更满意？如何实施相应的策略来提高顾客满意度呢？一般认为，消费者在零售店铺购买商品的时候会考虑到两个方面的因素：零售店铺和所需商品的品牌。
如果我们假定同一业态的超市所出售产品的品牌是无差别的，那么影响消费者决策的主要因素就是零售店铺了。
消费者选择零售店铺的过程，是意识到需要为解决某个问题选择一家商店，然后进行内部和可能的外部调查，评价相关店铺，最后按照某种决策规则做出选择的过程。
消费者在选择零售店铺时通常采用的评价标准有五个，分别是：店铺形象、店铺品牌、零售广告、店铺位置与规模、知觉风险与购物导向。
其中知觉风险是指商品或服务使用后达不到预期效果的风险。
一般说来，消费者的购物成本（包括社会成本、金钱成本、时间成本、精力成本等）越高，产品达不到消费者预期的风险也越大。
购物导向指特别强调某些活动的购物方式或风格。
在这五个因素中，前三个为店铺属性，后两个涉及特定目标消费者的特征。
这是以往的研究所得出的结论。
但这五个评价标准是以一种什么样的模式来影响消费者对零售店铺的选择，却是过去的研究所难以解答的。
联合分析法
联合分析法联合分析（Conjoint Analysis，也称交互分析）什么是联合分析？市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法，它产生于1964年。
虽然最初不是为市场营销研究而设计的，但这种分析法在提出不久就被引入市场营销领域，被用来分析产品的多个特性如何影响消费者购买决策问题。
联合分析是用于评估不同属对消费者的相对重要性，以及不同属性水平给消费者带来的效用的统计分析方法。
联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。
[联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
联合分析示例
个体
噪音级别 默认值＝低噪音 X3 （高） X2 （一般）
价格 默认值＝$500 X3（$400）X4（$300） 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1
制冷 默认值＝强 X5 （足够） 1 1 0 1 0 0 0 0 1
排序
R 3 6 9 1 2 8 5 7 4
低噪音$500，足够 低噪音$400，足够 低噪音$300，强制冷 高噪音$500，足够 高噪音$400，强制冷 高噪音$300，强制冷 一般噪音$500，强制冷 一般噪音$400，强制冷 一般噪音$300，足够
使用联合偏好数据的线性回归模型如下：
k Ri = u0 + u k X ij j
其中， Ri ：产品i的排序或评分
k X ij ：一个哑变量，定义如下:
如果产品i在属性k的水平为j时； ⎧1， X =⎨ ⎩0，否则。
k ij
U k ：属性k在水平j 的效用系数，更准确的说，当属性k有 j 默认水平变化为水平j时带来的排序（或评分）的平均变化。
以空调排序问题为例说明一个简单的正交设计： 个体1 个体2 个体3 个体4 个体5 个体6 个体7 个体8 个体9 低噪音 低噪音 低噪音 高噪音 高噪音 高噪音 中等噪音 中等噪音 中等噪音 $500 $400 $300 $500 $400 $300 $500 $400 $300 制冷效果强（strong） 制冷效果中等（adequate） 制冷效果强（strong） 制冷效果中等（adequate） 制冷效果强（strong） 制冷效果强（strong） 制冷效果强（strong） 制冷效果强（strong） 制冷效果中等（adequate）
0 0 0 1 1 1 0 0 0
联合分析原理实例市场研究工具之联合分析原理及实例说明
市场研究工具之联合分析原理及实例说明市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
3．数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
联合分析
市场研究的利器－联合分析向采发市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU 类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
联合分析
标准化成分效用值
jm
J j 1 m
* jm *
max{
}
* jm
4 0.3334
jm
0 2 4 A1 4.3334 0, A2 4.3334 0.462, A3 4.3334 0.923 0.3334 0 B1 4.3334 0.077, B2 4.3334 0
一般求和模型的形式如下：
y
k
j 1 m1 k
J
M
j
jm
x jm
其中， : 受测体k的估计的总效用值； y
jm
: 属性j的水平m的成分效用值
1, 当受测体k的属性j存在水平m时 x jm 0，其它
求和模型说明成分效用值之和为总效 用值 成分效用的确定应该使得到的总效用 值尽可能与经验顺序值相符合
第一步，计算出各个成分效用值与相 应的属性的最小成分效用值之间的差 一般有如下转换：
* jm
jm
min j
其中，
min j
jm
: 属性j的水平m的成分效用值
: 属性j中的最小成分效用值
第二步，标准化成分效用值
jm
m
* jm *
max{J j 1 Nhomakorabeajm
}
每个属性相对重要性
③时间消耗。随着属性及其水平的增 多，可能受测体数量在轮廓法下增加 的速度远快于二因素法下的速度
受测体的数目 在研究时，希望调查尽可能多的属性 及水平的情形，但受时间等因素的约 束，希望能找到具有代表性的受测体
联合分析（conjointanalysis）SPSS实现
联合分析（conjointanalysis）SPSS实现松哥：联合分析主要应用于市场研究，对产品的研发以及产品的市场占有率与商品竞争力分析预测有一定的作用。
顺便说一句，SPSS里面的正交表设计是用于联合分析的，非专门进行正交设计的哦！联合分析又称结合分析（conjoint analysis）是一种有效的市场研究技术，近年来广泛应用于消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，尤其是在新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面，结合分析在我国也越来越受到市场研究公司和企业的重视。
首先我们讲到联合分析是用来评价消费者偏好,是市场研究领域最常用的一种方法。
如果将产品看成一些属性的组合，那么组合分析可以决定哪种属性对决定产品偏好最重要，以及哪种属性水平的组合是最受偏好的。
如果产品的描述是由几个属性特征决定的，比如说mp3的音质、外形、容量、价格等等，商家为了确定哪个属性对消费者的影响最大，以及预测什么样的属性组合最受消费者的欢迎，选择的办法应该就是联合分析了。
事实上从抽样调查的角度来看，高质量和低价格的组合是消费者的最爱，但是这对商家而言，这没有任何意义。
在SPSS中分成三个阶段，引用一个幸福毛毛虫的案例数据，结合SPSS操作，帮助大学学习操作。
（1）ORTHOPLAN（正交设计）属性特征的所有组合产品是非常多的，所以应该通过正交设计进行筛选。
以下是使用SPSS进行正交设计的程序及得出的一个正交设计方案：*正交设计.ORTHOPLAN/FACTORS=price '价格'( 1 '1000元' 2 '1500元' 3 '2000元') capacity '容量' ( 1 '64M' 2 '128M' 3 '256M') tonality '音质' ( 1 '差' 2 '一般' 3 '好') fashion '外形' ( 1 '守旧' 2 '一般' 3 '时尚')/OUTFILE='D:tempmp3plan.sav'. 以上程序在SPSS中也可通过窗口实现，执行该SPSS程序，data->orthogonal design->generate（按照要求逐步定义，好了后将结果保存至预定地址）得出正交设计的结果，如下表：MP3产品价格容量音质外形A2000128M好守旧B2000256M差一般B2000256M差一般C150064M好一般D1500256M一般守旧E1500128M差时尚F1000256M好时尚G100064M差守旧H200064M一般时尚I1000128M一般一般（2）PLANCARD（生成模拟产品的卡片） 对于上面正交设计产生的9个种模拟产品，被调查者需要对每一个模拟产品的偏好进行评价，在实际调查过程中是将每个模拟产品的属性特征打印在一张卡片上，使用SPSS 语句可以一次性生成所有模拟产品的卡片，提高了制作卡片的效率。
结合分析介绍与案例操作
结合分析介绍与案例操作结合分析（Conjoint Analysis）是一种应用广泛，非常流行和有效的市场研究技术。
近些年来，结合分析广泛地应用在消费品、工业产品和商业服务等相关领域的市场研究中，在我国越来越受到市场研究公司和企业的重视，尤其是在汽车行业的市场研究领域，结合分析在汽车的新产品开发、市场占有率分析、竞争分析、市场细分和价格策略等方面都发挥了积极而有效的作用。
结合分析也叫联合分析技术！结合分析适用于测量消费者的心理判断，如理解(Perceptions)和偏好(Preferences)。
在结合分析中，产品/服务被描述为“轮廓”（Profiles），每一个轮廓是由能够描述产品/服务重要特征的属性(Attributes)以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成的。
结合分析的一个重要的基本假定是：消费者是根据构成产品/服务的多个属性来进行理解和作偏好判断；也就是说，消费者对产品/服务的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来判断的，消费者对某一轮廓的偏好可以分解成构成该轮廓的多个属性的偏好得分(Preference Scores)。
在结合分析中用效用值（utilities）来描述。
结合分析是一种多元统计分析方法。
其因变量是消费者对某一轮廓的整体偏好评价。
某一轮廓的整体也称为全轮廓（full profiles），是由全部属性的各个水平组合构成的。
自变量是组成各轮廓的不同属性（因子）水平。
因此，结合分析是在已知消费者对全轮廓的评价结果（overall evaluations）的基础上，经过分解的方法（decompositional approach）去估计其偏好结构的一种分析法。
在结合分析中，轮廓是由研究人员事先按照某种因子结构（factorial structure）采用部分因子正交实验加以设计的。
结合分析有三个主要目的：（1）确定消费者赋予某个预测变量（水平）的贡献和效用（utilities）以及属性的相对重要性（2）寻找消费者可接受的某种产品的最佳市场组合，这种组合最初可能并没有被消费者所评价（3）模拟市场，估计市场占有率和市场占有率变化。
联合分析法
1）一种能有效鉴别消费者对产品/服务的某个属性/特征或其 所能带来的利益的重视程度的分析方法
2) 直接询问法的缺陷：实际购买产品时的决策行为往往与消 费者在回答所询问的问题时的表述不一致
3) 通常通过人为控制的实验来模拟实际的产品选择与购买情 况，根据实验结果、利用统计手段来鉴别产品的什么属性、 特征或利益对消费者的选择产生最重要的影响，什么其次 或最不重要
3
联合分析法细分市场案例
年费 现金返还 信用卡被 购物保险 租车保险 被访者评估
接受的程度
（排序）
—————————————————————————————————————
1. 50
0.5%
C
无
无
13
2. 50
0%
B
无
有
11
3. 50Βιβλιοθήκη 1.0%A有无
17
4. 20
0.5%
B
有
有
2
5. 20
0%
A
无
无
C=0.9
无=0.0
无=0.0
20=0.5 0.5%=0.1
B=0.6
有=0.1
有=0.5
0=0.9 1.0%=0.3
A=0.0
———————————————————————————————————————
1) 效用值的区间（Range of Part-worth）：属性的重要程度
租车保险(0.5-0.0)对消费者来说比购物保险(0.1-0.0)更重要
0%
A
无
无
16
18. 0
1.0%
C
有
有
联合分析
标准化成分效用值
jm
J j 1 m
* jm *
max{
}
* jm
4 0.3334
jm
0 2 4 A1 4.3334 0, A2 4.3334 0.462, A3 4.3334 0.923 0.3334 0 B1 4.3334 0.077, B2 4.3334 0
利用方差分析得到的成分效用值β 为最小平方估计，即其计算使经验 的和估计的效用之间的偏差的平方 和最小
min ( p k y k )
K k 1
2
也可得到相同的结果
非基数结果 假设原始数据的测度不是基数的，而是 序数测度的p值
7 6 5 4 3 2 1 0 Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ
2 k 1 K
K
（ ） y k- y
k 1
2
开始 计算出初始β值 计算y 优化z
计算STRESS值
否
满足收敛条件？
是
新β值
结束
（5）效用值的聚集 要对受访者进行比较，首先进行相应 的标准化，使其具有可比性 标准化须保证对于所有受访者计算的 成分效用值以相同的“0”点和“尺度 单位”为基础
A3
（3）受测体评价 需要计算出反映受访者效用观点受 测体的顺序
B1 A1 2 B2 1
A2
A3
3
6
4
5
1偏好最小，6偏好最大
（4）效用值的估计 在大量受测体经验计算的顺序数据基 础上，计算出所有属性水平的成分效 用值，从这些成分效用值可以得到： ①所有受测体的基数总效用 ②单个属性的相对重要程度
例子：新产品引入问题，需要确定该 新产品的哪些属性和指标对于新产品 的引入具有决定意义 一个人造黄油生产商计划引入一种新 产品，这种产品和已存在的产品相比 应该突出两个属性：卡路里含量和包 装
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
市场研究工具之联合分析原理及实例说明市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。
一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。
联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
一、联合分析的基本原理与步骤联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析的基本假定联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析的主要步骤联合分析通常由以下几部分组成：1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。
这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。
一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。
确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。
特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。
在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
3．数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
4．计算特征的效用：从收集的信息中分离出消费者对每一特征以及特征水平的偏好值，这些偏好值也就是该特征的“效用”。
5．市场预测：利用效用值来预测消费者将如何在不同产品中进行选择，从而决定应该采取的措施。
二、联合分析的一个实例以下用一个个人电脑的例子来说明联合分析的基本方法。
假定XX电脑是一个以中低档电脑为主的品牌，公司计划推出一款新产品，定价在6000元左右，以便与市场上的主要中低档产品抗衡。
公司决定采用联合分析对产品配置进行分析。
1．筛选产品特征与特征水平以前的研究表明，电脑的价格、品牌、CPU类型和硬盘容量是影响消费者选购电脑的最主要因素。
因此我们需要模拟的特征是价格、品牌、CPU速度、硬盘容量。
确定特征水平：XX电脑目前的主要竞争对手为联想电脑与华东电脑；同时XX电脑是面向中低档电脑消费者的，目前市场上的中低档电脑价格多在5000－7000之间，因此可以考虑的定价为5000，6000，7000；CPU类型上，目前较普遍的中低档电脑配置为赛扬300，PII350，K6 350；硬盘的容量常见的有2.1G，3.2G，4.3G，因此最终选择的特征水平为：价格 5000 6000 7000品牌联想华东 XXCPU 赛扬300 PII350 K6 350Hard disk 2.1G 3.2G 4.3G2．建立虚拟产品利用上述特征与特征水平可以组合起81种虚拟产品（3×3×3×3）。
如果受访者对所有81种虚拟产品进行一一评价，那将是十分麻烦的。
联合分析采用数理统计中的正交设计来减少虚拟产品数量。
在本例中，通过正交设计，所需要测试的虚拟产品可以减少到9种。
以下是正交设计的一个方案：虚拟产品品牌价格CPUAXX 5000K6 350 3.2GB华东7000赛扬300 3.2GC联想5000赛扬300 2.1GD联想6000PII 350 3.2GEXX赛扬300 4.3GF联想7000K6 350 4.3GGXX 7000PII 350 2.1GH华东6000K6 350 2.1GI华东5000PII 350 4.3G3、通过调查收集数据：联合分析通过让受访者回答一些经过精心设计的抉择型问题，以揭示出受访者对各特征的重视程度。
本例中我们采用如下提问：请问您有多大可能会购买以下电脑（请采用9分法评价，1表示完全不可能，9表示非常可能）产品A（XX牌电脑,价格5000元，K6II 350，硬盘3.2GB）1 2 3 4 5 6 7 8 9完全不可能非常可能假定通过调查得到某一消费者对9种产品的评价如下：虚拟产品序号购买的可能性A 8B 2C 6D 8E 4F 7G 5H 6I 94、计算特征的效用计算特征的效用是联合分析的关键步骤。
其基本模型是：(1) 其中：U(x)=所有特征的效用；ki =特征I的水平数目m=特征个数；αij表示特征i的第j个水平的效用。
由效用函数可以产生一个衡量每一特征重要程度的指标：相对重要程度Wi，其中Ci为特征i的效用变动范围：为了估计以上模型(1)中的参数αij,，通常采用哑元法来减少参数，使用最小二乘法估计模型参数。
实际应用中，模型的估计几乎完全计依赖于计算机软件。
对于本例数据，我们采用SPSS中的Conjoint模块进行分析，得到如下结果：特征特征的相对重要程度特征水平特征水平的效用价格34.62%50001.5566000-0.1117000-1.444品牌15.38%联想0.889华东-0.444XX-0.444CPU 38.46% 赛扬300 -2.111PII 350 1.222K6 350 0.889硬盘11.54% 2.1G-0.4443.2G-0.1114.3G 0.556上表中：相对重要程度栏表示该特征在消费者购买选择中所关心的程度。
可见，对该消费者而言，CPU类型是消费者最关心的，相对重要程度为38.46％，其次是产品的价格(34.62％），该消费者对产品的品牌并不十分重视。
特征水平的效用栏表示该特征水平对于该消费者而言的效用。
效用越高，则表示该特征水平的越受欢迎。
如在该消费者心目中：联想品牌比其他2种品牌要好。
5、市场预测与决策联合分析的迷人之处在于她可以对产品的前景进行预测。
在得到产品特征的效用函数后，我们可以对产品的各种特征组合进行模拟决策。
在本例中，假定我们的问题是：在价格为6000元时，应该推出何种配置的XX牌产品，才能战胜目前市场上的主流产品：联想PII350(7000元,3.2G，简称Y产品)以及华东K6 350（6000,4.3G，简称Z产品）。
XX电脑列入考虑的电脑配置主要有三种，即：X1产品（K6 350＋4.3G）；X2（PII350＋4.3G）；X3（PII350＋3.2G）。
为此我们分别计算出Y、Z以及X1，X2，X3产品对消费者的效用：U(Y)=U(价格＋品牌＋CPU＋硬盘)=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223U(X3)=:-0.111+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556可见：U(X2)>U(Z)，U(X1)>U(Y)，U(X3)因此很明显，XX电脑的产品要战胜联想与华东，必须采用X2产品：CPU为PII350，同时硬盘4.3G的配置。
通过这个简单的例子，可以很容易地推广到更多的特征、更多的特征水平。
而对于更多的受访者，在计算出消费者个人的效用函数后，通过聚类分析，可以将消费者划分为不同的消费群体，然后将这些群体作为同质个体处理。
三、联合分析的应用与前景联合分析采用了一系列的现代数理统计方法，如正交设计、回归分析等，这些方法的计算量巨大，只有通过电脑才能实现。
因此实际的市场研究中，必须有专门的软件来实现从虚拟产品设计到估计效用模型、预测等一系列过程。
一些常用的统计软件如SPSS，SAS中包含有联合分析的基本模型，但是在实际应用中我们更多地采用联合分析专业软件。
Sawtooth公司是专门从事市场研究软件开发的专业公司，其开发的联合分析软件包是目前较有代表性的软件。
她包含有ACA模型(Adaptive Conjoint Analysis，主要用于多个特征与特征水平的情况，必须使用电脑在现场产生问卷进行采访)，CBC模型(Choice-Based Conjoint，可以采用现成问卷手工采访，主要用于定价研究), CVA模型( Conjoint Value Analysis，可以使用现成问卷手工采访)等数个联合分析模型。
同时SAWTOOTH每年都举行全世界范围内的研讨会，专门探讨联合分析的理论与应用方法，并在因特网上公布()。
联合分析是对人们购买决策的一种现实模拟。
因为在实际的抉择过程中，由于价格等原因，人们要对产品的多个特征进行综合考虑，往往要在满足一些要求的前提下，牺牲部分其他特性，是一种对特征的权衡与折衷(Trade-off)。
通过联合分析，我们可以模拟出人们的抉择行为，可以预测不同类型的人群抉择的结果。
因此，通过联合分析，我们可以了解消费者对产品各特征的重视程度，并利用这些信息开发出具有竞争力的产品。
联合分析目前已经广泛应用于消费品、工业品、金融以及其它服务等领域。
在现代市场研究的各个方面，如新产品的概念筛选、开发，竞争分析，产品定价，市场细分，广告，分销，品牌等领域，都可见到联合分析的应用。
随着我国市场经济的发展，联合分析将逐渐为我国的市场研究机构所重视，并在定量研究中显示出其强大的威力。