联合分析和正交实验

联合分析和正交实验在地产定位方面的应用

greathuang 发表于搜房社区-全程策划论坛 salon.

我们在房地产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位啦、管理费、面积啦、朝向啦、景观啦、房间数量、装修的层次、付款方式的选择等，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。现向大家介绍一种叫做"交互分析"或"联合分析"（Conjoint Analysis）的市场研究和分析技术，令房地产开发商可以轻易把握和预测购买者的需求。
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
　我们的联合分析假定分析的对象-------我们的项目，是由一系列的基本特征（如：户型，区域，房间数量，价格）以及产品的专有特征（如绿化面积，朝向，景观等）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，例如户型类型是楼盘产品的一个特征，而目前市场上楼盘的户型类型主要有：单别墅，联排，花园阳房等，这些是户型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
以下用一个例子来说明联合分析的基本方法。
假定某某公司想做一个以中高档为主的楼盘，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高档产品抗衡。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，楼盘的户型，区域，房间数量是影响消费者选购楼盘的最主要因素。因此我们需要模拟的特征是价格、房间数量、户型、面积。
　确定特征水平：acceptlanguageXX楼盘目前的主要竞争对手为A楼盘与B楼盘；同时XX楼盘是面向中高档楼盘消费者的，目前市场上的中高档楼盘价格多在5000－7000之间，因此可以考虑的定价为5000，6000，7000；户型类型上，目前较普遍的中高档楼盘为联排，别墅，花洋；面积常见的有200，300，400，因此最终选择的特征水平为：
价格房间数量户型面积
5000 5 别墅 200
6000 6 联排 300
7000 7以上花洋 400
　2。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：
虚拟产品房间数量价格户型面积
A 7房间 5000 花洋 200
B 5房间 7000 别墅 200
C 6房间 5000 别墅 300
D 6非晶硅薄膜电池房间 6000 联排 200
E 7房间 6000 别墅 400
F 6房间 7000 花洋 400
G 7房间 7000 联排 300
H 5房间 6000 花洋 300
I 5房间 5000 联排 400
　3。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楼盘（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（7房间牌楼盘,价格5000元，花洋，面积200）
　铭牌生产 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 A B C D E F G H I
购买的可能性 8 2 6 8 4 7 5 6 9

　4。　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：
threadx操作系统为了估计以上模型(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%
5000 1.556
6000 -0.111
7000 -1.444
房间数量 15.38%
6房间 0.889
5房间 -0.444
7房间 -0.444
户型 38.46%
别墅 -2.111
联排 1.222
花洋 0.889
面积 11.54%
300 -0.444
200 -0.111
400 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，户型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％)，该消费者对产品的房间数量并不十分重视。
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：6房间房间数量比其他2种房间数量要好。
市场预测与决策喷射装置
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7房产品，才能战胜目前市场上的主流产品：6房间别墅(7000元,200米，简称Y产品)以及5房间花洋（6000,400氯化钠是一种重要的化工原料，简称Z产品）。7房间楼盘列入考虑的楼盘配置主要有三种，即：X1产品（花洋＋400）；X2（别墅＋400）；X3（别墅＋300）。
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＋房间数量＋户型＋面积)=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556
U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
   U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223
   U(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，7房间楼盘的产品要战胜6房间与5房间，必须采用X2产品：户型为别墅，同时面积400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体，然后将这些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。
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，同样在我们房地产定价和定位方面可以用这种方法。在我们开发的各个方面，如新楼盘的概念筛选、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。

本文发布于:2024-09-22 12:31:37，感谢您对本站的认可！

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