Vorzugsrückwärts Gehen

Vorzugsrückwärts Gehen ist eine statistische durch marketers verwendete Technik, um die bevorzugten Kernvorteile von Verbrauchern zu bestimmen. Es ergänzt gewöhnlich Produktpositionierungstechniken wie dimensionales Vielschuppen oder Faktorenanalyse und wird verwendet, um ideale Vektoren auf Perceptual-Karten zu schaffen.

Anwendung

Mit rohen Daten aus Überblicken anfangend, wenden Forscher Positionierungstechniken an, um wichtige Dimensionen zu bestimmen und die Position von konkurrierenden Produkten auf diesen Dimensionen zu planen. Als nächstes sie Rückwärtsbewegung die Überblick-Daten gegen die Dimensionen. Die unabhängigen Variablen sind die im Überblick gesammelten Daten. Die abhängige Variable ist die Vorzugsgegebenheit. Wie alle Methoden des rückwärts Gehens passt der Computer Gewichte, um am besten Daten vorauszusagen. Die resultierende Linie des rückwärts Gehens wird einen idealen Vektoren genannt, weil der Hang des Vektoren das Verhältnis der Einstellungen für die zwei Dimensionen ist.

Wenn alle Daten im rückwärts Gehen verwendet werden, wird das Programm eine einzelne Gleichung und folglich einen einzelnen idealen Vektoren ableiten. Das neigt dazu, ein stumpfes Instrument zu sein, so raffinieren Forscher den Prozess mit der Traube-Analyse. Das schafft Trauben, die Marktsegmente widerspiegeln. Getrenntes Vorzugsrückwärts Gehen wird dann auf den Daten innerhalb jedes Segmentes getan. Das stellt einen idealen Vektoren für jedes Segment zur Verfügung.

Alternative Methoden

Selbstfestgesetzte Wichtigkeitsmethode ist eine alternative Methode, in denen direkten Überblick-Daten verwendet wird, um den weightings aber nicht die statistischen Zuweisungen zu bestimmen. Eine dritte Methode ist gemeinsame Analyse, in der eine zusätzliche Methode verwendet wird.

Siehe auch

Marktforschung analysis#Marketing
  • Vorzugsreihe-Übersetzung

Dialog bezüglich der zwei Hauptweltsysteme / Si von Jedna jedina
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