SAS市场研究应用介绍:多维偏好分析

一多维偏好分析(multidimensional preference analysis)介绍

联合分析中,被访者需要描述他们对产品的偏好情况,这些产品有若干实验者事先决定的属性。但有时候,这些属性并不为被访者所知,多维偏好分析(multidimensional preference analysis,简称MDPREF)就是分析这种情况下产生的数据。

有时,在市场调研,现有的数据包括消费者的喜好,为产品的属性没有定义。多维偏好分析(MDPREF)是用来分析这些数据。 MDPREF分析是符合消费者与产品对应的行与列的数据矩阵的主成分分析。在一个情节,揭示了消费者对产品的偏好模式的分析结果。以下是一些回答问题,可以用一个多维偏好分析。

多维偏好分析常用于分析消费者对产品与服务的偏好倾向,在市场研究中能具体解决如下问题:

  1. 圈定目标消费群体
  2. 市场上哪些品牌的竞争激烈
  3. 探索市场的空白区域
  4. 消费群体的分类
  5. 品牌评价

二多维偏好分析基本思想与过程

多维偏好分析通过收集消费者对一组产品/服务的偏好数据(以0-10/1-10的量表).,然后用降维(主成分分析)的思想,将多元数据变成通过二维图形显示的直观结果。

多维偏好分析采用的统计思想就是主成分分析法,因而必须对主成分分析法有一个初步的了解。主成分分析法就是将原来众多具有一定相关性的指标(如p个指标),重新组合成一组新的相互无关的综合指标来代替原来的指标。

分析的主要过程:

SAS中操作案例

MDPREF是一种主成分分析,矩阵中的列对应着人,行对应着要研究的主题,如汽车的偏好。是一个人*主题的转置,分析时注意格式要正确。

以SASUSER中的CARPREF为例,数据储存了25个被访者对17种汽车偏好的数据,偏好有0-9级得取值,0代表非常弱的偏好,9代表非常强的偏好。选择数据集和分析方法后进入变量窗口:

按照上图,将judge1-25选入preference窗口等,维度的选择可以增加,scree plot提供了每个主成分的特征值,可以参考判断选择几个维度。此例中,两个维度足够。点击OK,结果如下图所示:

结果图中包含了17种汽车点,25个被访者向量。两个维度的解释为:1)竖直维度将外国和国产车分开,正数代表外国车,负数多为国产车(美国?)。2)水平维度将大型车和小型车分开,右边多是大型车,左边多是小型车。每个被访者都偏好与接近他们向量的车型。但是注意右上部分,有很多的向量,但是却没有车型,这恰恰说明了市场空缺,还未出现有效产品来满足这部分消费者需求。

本文分享自微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

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原始发表时间:2013-12-22

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