Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)

Захарова Т. А., Кутлалиев А. Х.
Метод совместного анализа как инструмент изучения предпочтений потребителей


Захарова Татьяна Андреевна
GfK RUS
Кутлалиев Асхат Хасянович
GfK RUS


 

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Захарова Т. А., Кутлалиев А. Х. Метод совместного анализа как инструмент изучения предпочтений потребителей // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2009. Том. 0. № 28. С. 5-28.

Рубрика:

ТЕОРИЯ И ИСТОРИЯ МЕТОДОВ

Аннотация:

В статье рассматривается один из современных методов изучения потребительских предпочтений – совместный (conjoint) анализ. Описываются терминологическая база метода, предпосылки, лежащие в его основе, история возникновения, преимущества и недостатки, а также симуляционные программы, позволяющие на полученных с помощью метода результатах строить сценарные прогнозы. Иллюстрируются возможности метода на примере задачи сегментации рынка.

Литература:

  • Green P.E., Srinivasan V. Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice // Journal of Marketing. 1990.
  • Report on Conjoint Analysis Usage Among Sawtooth Software Customers // 2007 Sawtooth Software Conference Proceedings; http://www.sawtoothsoftware.com.
  • Черенков А.А. Применение метода совместного анализа в маркетинговых исследованиях // Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 1999. № 2.
  • Green P.E., Krieger A.M., Wind Y. Thirty Years of Conjoint Analysis: Reflections and Prospects // Interfaces. 31:3. Part 2 of 2. May–June 2001. P. S56–S73; http://forum.gfk.ru/texts/index.html.
  • CBC User Manual: Version 5 / Ed. by B. Orme. Sequim, WA: Sawtooth Software, Inc., 2001.
  • The CBC Latent Class Technical Paper (Version 3) // Sawtooth Software Research Paper Series. 2004.
  • CBC Hierarchical Bayes Analysis: Technical Paper (Version 3.2) // Sawtooth Software Technical Paper Series. 2004.
  • The CBC/HBSystem for Hierarchical Bayes Estimation: Version 3.1. Sequim, WA: Sawtoth Software, Inc., 2003.
  • Huber J. Conjoint Analysis: How We Got Here and Where We Are (An Update) // Sawtooth Software Research Paper Series. 2005.
  • Orme B.K. Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research // Research Publishers LLC. 2006.
  • Green P.E., Krieger A.M. Segmenting Markets with Conjoint Analysis // Journal of Marketing. October 1991. No. 55. P. 20–31.
  • Luce R., Tukey J. Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement // Journal of Mathematical Psychology. 1964. No. 1.
  • Green P.E., Rao V.R. Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data // Journal of Marketing Research. 1971. Vol. 8 (August). P. 355–363.
  • Green P.E., Goldberg S.M., Montemayor M. A Hybrid Utility Estimation Model for Conjoint Analysis // Journal of Marketing. 1981. Vol. 45 (Winter). P. 33–41.
  • Green P.E. Hybrid Models for Conjoint Analysis: An Expository Review // Journal of Marketing Research. 1984. Vol. 21 (May). P. 155–159.
  • Louviere J., Woodworth G. Design and Analysis of Simulated Consumer Choice or Allocation Experiments // Journal of Marketing Research. 1983. Vol. 20 (November). P. 350–367.

Сведения об авторах


Захарова Татьяна Андреевна
GfK RUS
консультант отдела обработки данных

Кутлалиев Асхат Хасянович
GfK RUS
руководитель Информационно-аналитического центра

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2009. Том. 0. № 28.
>> Архив журнала