Scelta discreta e albero decisionale

Determinare la configurazione di un nuovo prodotto o servizio è una delle principali responsabilità dei ricercatori di mercato con enormi effetti potenziali sul ritorno sull'investimento (ROI). Data l'importanza di queste decisioni, non è sorprendente che un numero costituisca un punteggio di utilità .

Bridge the Gap Between Insight and Optimization: Gerarchia delle decisioni di acquisto

La ricerca che procede al lancio di un prodotto deve corrispondere a molti livelli di informazioni. La considerazione dei modi per ottimizzare un servizio o una linea di prodotti tenderà a dominare le prime fasi della corsa verso il lancio di un prodotto, ma indagare sui processi decisionali che i consumatori mettono in gioco al punto di acquisto può aiutare a modellare quelli in anticipo considerazioni Una gerarchia di tipi impegna i consumatori nelle loro decisioni di acquisto . Questa gerarchia viene messa a fuoco quando viene utilizzata una varietà di fonti di dati e informazioni, tra cui - soprattutto - ricerche di mercato e dati sulle vendite.

Mentre i dati di vendita possono essere utili per quanto riguarda le intuizioni sull'indebolimento delle prestazioni o la diminuzione della quota di mercato , non hanno molta capacità predittiva. Conoscenza più intima del cliente può fornire informazioni su ciò che è probabile che accada alla quota di mercato quando un prodotto è temporaneamente esaurito o rimosso da una linea di prodotti.

La ricerca di mercato può fornire questi tipi di informazioni, nonché una comprensione della nuova condivisione delle preferenze sui prodotti o sul passaggio da un prodotto esistente a un prodotto lanciato di recente.

L'ottimizzazione del prodotto o del servizio può essere un'attività costosa ed è sempre un'opzione ad alto rischio che richiede i più alti livelli di precisione e la capacità di simulazione di scenari ampi e profondi. Sia l'analisi della scelta discreta (DCA) sia i processi congiunti (CBC) basati sulla scelta possono soddisfare queste esigenze di ricerca di mercato.

Alberi decisionali: un'opzione consapevole del budget

I modelli di albero decisionale possono essere utilizzati per sviluppare una comprensione più profonda del comportamento di acquisto gerarchico dei consumatori . Imparare quali attributi di prodotto o servizio si escludono a vicenda e come, per esempio, queste dinamiche si relazionano all'organizzazione degli scaffali negli ambienti di mattoni e malta, pone un buon punto sulle intuizioni dei consumatori. I modelli di alberi decisionali possono essere manipolati per concentrarsi sulle prospettive del marchio o sulle prospettive del prodotto. I modelli di alberi decisionali spesso sfruttano una rappresentazione visiva dei prodotti considerati al fine di facilitare il processo di ricerca.

La costruzione di un albero decisionale è fondamentale per la sua capacità di suscitare e catturare risposte gerarchiche da parte dei consumatori nel contesto di un'esperienza di indagine intuitiva .

A causa della natura cardine della ricerca sul mercato delle decisioni decisionali, l'importante impostazione della direzione del marketing, i metodi dell'albero decisionale devono avere un'integrità strutturale e ridurre con sicurezza l'onere del rispondente . Passare il miglio in più nella progettazione della ricerca sul mercato delle decisioni decisionali aiuterà ad evitare le insidie ​​che le ricerche di indagine possono incontrare.

L'effetto degli intervistati di Speedster sui risultati finali delle ricerche sui sondaggi può avere un impatto sostanzialmente negativo sulle decisioni aziendali associate . È importante avere un processo di pulizia della qualità dei dati che identifichi i rispondenti di Speedster e rimuova i loro dati dal set di dati. Per questi motivi, i ricercatori di mercato possono utilizzare un processo di verifica integrato nella ricerca del sondaggio o offrire un'opportunità di follow-up a ciascun rispondente . Le risposte al sondaggio possono essere riviste e adattate secondo necessità.