WikiDer > Сималто - Википедия

Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста помоги Улучши это или обсудите эти вопросы на страница обсуждения. (Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны) Эта статья нужны дополнительные цитаты для проверка. Пожалуйста помоги улучшить эту статью к добавление цитат в надежные источники. Материал, не полученный от источника, может быть оспорен и удален Найдите источники: "Сималто" – Новости · газеты · книги · ученый · JSTOR (Декабрь 2018 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) Эта статья имеет нечеткий стиль цитирования. Используемые ссылки можно сделать более ясными с помощью другого или последовательного стиля цитата и сноска. (Декабрь 2017 г.) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)

SIMALTO - одновременный выбор нескольких атрибутов - это статистический метод на основе опросов, используемый в исследования рынка это помогает определить, как люди расставляют приоритеты и оценивают альтернативные варианты продуктов и / или услуг по атрибутам, составляющим отдельные продукты или услуги.

Особое конкретное применение метода - политология. Его можно применять для прогнозирования того, какие из альтернативных комбинаций дополнительных услуг, предоставляемых местными властями,^[1] правительство штата или страны в своем годовом бюджете получит «максимальное» одобрение целевой группы населения.

Дизайн опроса

SIMALTO основан на создании матрицы вариантов, которые можно комбинировать, чтобы сформировать продукт или услугу. Каждая строка матрицы представляет атрибут, а столбцы матрицы представляют собой различные варианты (альтернативные функции, уровни обслуживания, преимущества) этого конкретного атрибута строки. Каждый вариант связан с «баллами затрат», которые указывают, насколько больше или меньше стоит этот вариант по сравнению с другими вариантами в матрице. Баллы затрат могут отражать фактическую цену в валюте, например, опциона на потребительский или промышленный продукт, или, как правило, в сервисных приложениях, относительные затраты поставщика на предоставление различных вариантов выгоды.^{[нужна цитата]}

Пример матрицы Симальто

Пример матрицы SIMALTO: Чтобы сократить время отклика обслуживания с 8 часов до 2 часов, потребуются дополнительные 10 баллов. Это будет вдвое дороже улучшения: с 6–10 дней ожидания запасных частей до 3-5 дней ожидания.

Респонденты выполняют ряд задач по этой матрице. Они могут включать в себя указание варианта в каждой строке, которую он в настоящее время ощущает в отношении продукта или услуги, которые он имеет сейчас, и / или его восприятие конкурирующего продукта или услуги. Но основные задачи, решаемые в матрице, заключаются в том, чтобы респонденты приоритизировали варианты в рамках общих «ограниченных» бюджетов. Респонденту дается общее количество «стоимостных баллов», которые он распределяет между вариантами в матрице, чтобы «спроектировать» его предпочтительную общую спецификацию в рамках этой общей суммы с учетом ограничений по стоимости - так называемых его первоочередных задач. Затем ему дается больше баллов, чтобы «улучшить» его первое распределение бюджета, чтобы показать его вторые приоритеты. Обычно существует минимум три этапа приоритизации и редко больше пяти. Эти приоритеты можно использовать для создания моделей рынка, которые оценивают потенциальную долю рынка альтернативных продуктов или услуг.^{[нужна цитата]}

Эта поэтапная приоритезация вариантов была впервые разработана Джоном Грином, когда он был международным исследования рынка менеджер в Ксерокс в Лондоне в середине 1970-х. Более простой вопросник, в котором респондент распределял только один общий бюджет по множеству различных доступных вариантов матрицы, для построения своей «личной спецификации», был использован Форд в Детройте в конце 1940-х гг. Совсем недавно этот одноэтапный подход к распределению бюджета использовался многими производителями на своих веб-сайтах для сбора данных, предпочитаемых респондентами, с указанием стоимости различных вариантов. Также это единое бюджетное распределение без нескольких этапов приоритезации является частью некоторых вариантов современных совместный анализ компромиссов. Алгоритмы, необходимые для моделирования прогнозов данных SIMALTO, позволяют использовать потенциал рыночная доля расчеты и основанный на потребностях Анализ был впервые создан в начале 1980-х годов, а в 2000 году были введены значительные улучшения и расширенные возможности.^{[нужна цитата]}

Если применимый бренд можно рассматривать как атрибут продукта, но для моделирования рынка SIMALTO информация о ценности бренда собирается не так, как компромисс варианты спецификации продукта или услуги. Скорее вариант Brand-Price Компромисс используется. Общая цена спецификации или стоимость не рассматривается как одна из многих переменных спецификации, как в соединенный исследования, но рассматриваются в основном как ограничение.^{[нужна цитата]}

SIMALTO Modeling - это часть набора инструментов анализа компромиссов, используемых для систематического количественного анализа решений. Эти инструменты включают различные формы совместного компромисса, дискретное моделирование выбора и подходы к компромиссу между брендом и ценой.^{[нужна цитата]}

Администрация исследования

Визуальное представление матрицы атрибутов и их вариантов - ключевой компонент исследований SIMALTO. Первоначально они были представлены на бумаге, часто в формате A3 в Европе или в формате Legal в США. Бумага большего размера, чем обычно, требовалась для того, чтобы респонденту было удобно показать все варианты одновременно. Одновременный элемент гарантирует, что компромиссные приоритеты собраны в контексте общей спецификации, и каждая часть стоимости опций от ограниченной общей стоимости всегда «в поле зрения». Респонденты использовали ручки разного цвета, чтобы обозначить разные этапы своих приоритетов. Анкета может быть представлена интервьюер лицом к лицу с респондентом или в «фокус-группа'Ситуация, когда все участники индивидуально прошли различные этапы SIMALTO под руководством одного модератора.^{[нужна цитата]}

Ограничение количества атрибутов не ограничено математическими проблемами, а скорее продиктовано здравым смыслом того, с чем респондент может разумно иметь дело в определенной области продукта и в разумный период времени. Возможно до 20/25 атрибутов, каждый с 4 или 5 вариантами. Однако в исследованиях, в которых есть довольно простые варианты с кратким описанием альтернатив, например банковские платежные карты или варианты контрактов на телекоммуникационные услуги, может быть включено до 35 атрибутов. Исследования, включающие атрибуты, в которых различия между вариантами требуют более подробных объяснений, возможно с иллюстрациями, означают, что 15-20 атрибутов могут быть практическим пределом.^{[нужна цитата]}

С 2000 года большинство исследований SIMALTO было выполнено через Интернет. Это значительно снижает затраты на сбор данных, но имеет тот недостаток, что всю матрицу с 10 или более атрибутами нельзя просматривать одновременно без прокрутки матрицы на экране. Этот недостаток означает, что 20 - это реалистичное максимальное количество атрибутов в сети, если респонденты не имеют достаточной мотивации (интересом к продукту и / или стимулами), чтобы потратить более 20 минут на заполнение анкеты.^{[нужна цитата]}

SIMALTO анализ

При подходе SIMALTO собранные данные полезны сами по себе. Последовательный процесс создания спецификации отражает реальную оценку продуктов или услуг. Он отражает решения респондентов, такие как «какие варианты у меня должны быть, какие варианты приятно иметь, чего они мне нужны и какие варианты мне не нужны». Простой подсчет количества респондентов, выбирающих тот или иной вариант вместо другого, дает однозначную количественную оценку относительной популярности каждого варианта.^{[нужна цитата]}

Однако этих прямых данных недостаточно для вывода наиболее популярной общей спецификации, когда имеется более 5 или 6 атрибутов, или для прогнозирования доли предпочтений между конкурирующими спецификациями при различных ценах / затратах. Следовательно, для удовлетворения этих требований к необработанным данным SIMALTO необходимо применять возможности моделирования. Наиболее часто используемый метод основан на экспертная система правила, связанные с логика нейронной сети и генетический алгоритм теория. Примеры этих правил, применяемых к конкурирующим спецификациям, с которыми сталкивается отдельный респондент:

• Для спецификаций с аналогичной ценой наиболее предпочтительным, вероятно, будет тот, который содержит большее количество опций с высоким приоритетом респондентов и меньше вариантов с низким приоритетом.
• Спецификация, содержащая наименьшее количество вариантов, которые он считает «неприемлемыми» (если их задают в анкете), будет предпочтительнее тех, которые содержат более неприемлемые варианты.
• Спецификация, которая указана (оценена) ближе всего к цене, которую он хотел заплатить за этот продукт, вероятно, будет предпочтительнее тех, которые либо завышены, и, следовательно, могут быть слишком дорогими, либо теми, которые занижены и поэтому маловероятны чтобы удовлетворить его потребности.
• Анализ моделирования SIMALTO предполагает, что респондент будет искать наиболее выгодную «сделку». Это разница между ценностью спецификации для него и ценой, по которой он продается.

Применение таких правил позволяет прогнозировать потенциальные доли рынка между конкурирующими спецификациями, определение этих вариантов в «оптимальный»Спецификация по заданной общей цене / стоимости спецификации, иерархия предпочтений для каждого варианта по сравнению с другими вариантами и для« на основе потребностей » кластерный анализ которые могут найти группы респондентов с похожими ценностями / приоритетами.^{[нужна цитата]}

Преимущества и недостатки

Преимущества

• Последовательность анкетирования вовлекает респондента и «информирует» его, если требуется, о наличии конкурирующих вариантов / выгод и их вероятных относительных ценах / затратах. Респондент не заполняет "галочка»Опрос, просто запрашивающий« первоклассный »ответ.
• Поскольку респондент оценивает каждый вариант во многих случаях, и при моделировании используются эти несколько входных данных, разброс полученных результатов меньше, чем обычно, с отдельными наблюдениями.
• Анализ моделирования SIMALTO - это «причина и следствие'Основан и не полагается на уравнения это может сделать статистический требования на распределение данных и независимость атрибутов предполагается, но не может быть реализована с помощью регрессионных подходов к вопроснику компромиссов. Прогнозы предпочтений при моделировании делаются для каждого респондента индивидуально - усреднение прогнозов для респондентов не требуется с помощью методов, которые могут показать только подмножество всех вариантов отдельному респонденту, когда имеется более 7 или 8 атрибутов.
• На основе потребностей кластерный анализ проводится непосредственно по отдельным респондентам и не требует сложной статистической Байесовский анализ.
• Цена продукта или стоимость услуги не рассматриваются как переменная компромисса, а скорее цена и стоимость рассматриваются как ограничение, лучше отражающее реальную ситуацию.
• Ценность бренда, если она включена в опрос, не рассматривается просто как еще один компромиссный атрибут. Во многих областях продукции большинство крупных производителей могут производить большинство опций на матрице SIMALTO, чтобы компромисс бренд с одним или несколькими вариантами нереален. Но у бренда есть относительная ценность (из-за факторов имиджа бренда, продвижения, доступности, инерции клиентов и т. Д.), И поэтому ценность бренда включается в процесс прогнозирования непосредственно на ее собственных условиях.
• Результаты исследований можно напрямую связать с необработанными данными. Прямые немоделированные данные SIMATO могут быть использованы для объяснения того, почему был предоставлен прогноз моделирования.^{[нужна цитата]}

Недостатки

• От 5% до 10% респондентов считают первоначальное появление многих атрибутов и опций довольно пугающим, что может помешать им завершить опрос. Ситуация один на один с интервьюером / респондентом может помочь решить эту проблему, но для веб-опросов полезный интервьюер обычно недоступен.
• Для продукта или услуги с множеством функций разработка матрицы Simalto может занять много времени.
• При слишком большом количестве вариантов в веб-опросе некоторые респонденты могут не прочитать все возможные варианты, поскольку им придется прокручивать страницу вниз.
• Респонденты могут чувствовать себя вынужденными задуматься о проблемах, на которые они иначе не обратили бы внимания.^{[нужна цитата]}

Практическое применение

SIMALTO используется в широком спектре продуктовых областей - он подходит везде, где есть выбор между вариантами продукта или уровнями обслуживания при различных ценах / затратах. Применения в потребительских товарах длительного пользования, финансовых услугах,^[2][3] транспорт и распределение, коммунальные услуги, телекоммуникации и медицинское оборудование были наиболее частыми, вместе со специализированным приложением по оптимизации бюджетных ассигнований для местных^[4] и национальное правительство.

Смотрите также

• Реклама
• Маркетинг
• Маркетинговое исследование
• Разработка нового продукта
• Количественное маркетинговое исследование
• TURF анализ
• Ценообразование на основе ценности

Рекомендации

внешняя ссылка

• Найджел Хилл и Джим Александр, Справочник по оценке удовлетворенности и лояльности клиентов: издание 3, 2 марта 2017 г., страницы 127, 132, 134, 156
• Джон Грин, Можете ли вы исправить экономику?, Лондонская вечерняя стандартная газета, веб-издание; 14 апреля 2010 г.
• Д. Доуес и Р. Гибельс, Waarop zou de gemiddelde Nederlander bezuinigen? (Как бы вы распределили голландский бюджет?), de Volkskrant (голландская ежедневная газета), 20 сентября 2011 г.
• Б. Чуди и Р. Сант, Конкурентное позиционирование, ориентированное на клиента, маркетинг и исследования сегодня; Сентябрь 1993 г.
• М. ДиСиулло и М. Хоровиц, Использование SIMALTO в Интернете: практическое исследование методов расширенной модели выбора, завершенное в режиме онлайн., Конференция по передовым методам исследований, Чикаго, 2002 г.
• М. Килнер и Джон Грин, Бюджетная политика SIMALTO Modeling, Ассоциация исследований и разведки местных органов власти; Июнь 2003 г.

Конференции

• Джон Грин, СИМАЛЬТО - Методика улучшения дизайна продукта и маркетинга, Конференция ESOMAR, Осло 1977 г.
• Дж. Джонс и Дж. Майлз, Железная дорога впереди: применение устоявшегося подхода к новой области, Саутгейт П., конференция Общества исследования рынка 1982 г.
• Джон Грин, SIMALTO, компьютерная разработка продукта и маркетинговое планирование, конференция IMRA, май 1986 г.
• Дж. Крейн и П. Макфарлейн, Единственный реальный показатель удовлетворенности клиентов - это доля рынка, конференция ESOMAR, Прага, 1992 г.
• Джон Грин, совет IMRA следующему министру казначейства, конференция IMRA, май 1986 г.
• Джон Грин, Оптимизация спецификаций продуктов и обслуживания клиентов с использованием SIMALTO, конференция ITMAR, Брюссель, 1989 г.
• Дж. Грин, Э. Голдсмит и К. Пэриш, Подход SIMALTO к оптимальной спецификации продукта, Американская маркетинговая ассоциация, Конференция по передовым методам исследований, Колорадо, 1991 г.