聯(lián)合分析

什么是聯(lián)合分析

聯(lián)合分析，是一種市場(chǎng)調(diào)研的研究方法，用于了解受訪(fǎng)者對(duì)多屬性多水平的產(chǎn)品的偏好。聯(lián)合分析問(wèn)題向受訪(fǎng)者展示一組概念，要求選擇最吸引人的概念，可以幫助確定最佳產(chǎn)品功能、價(jià)格敏感度，市場(chǎng)份額等。

（此功能為企業(yè)版功能，答卷數(shù)量企業(yè)版限制為賬戶(hù)下200份，尊享版不限）

適用場(chǎng)景

聯(lián)合分析可以適用于消費(fèi)品、工業(yè)產(chǎn)品和商業(yè)服務(wù)等相關(guān)領(lǐng)域的市場(chǎng)調(diào)研中，用于調(diào)研用戶(hù)對(duì)多屬性特征產(chǎn)品的偏好，尤其是在新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)份額分析、競(jìng)爭(zhēng)分析、市場(chǎng)細(xì)分和價(jià)格策略等方面。

如何使用聯(lián)合分析

1、在問(wèn)卷編輯頁(yè)左側(cè)【調(diào)研題型】欄，點(diǎn)擊使用“聯(lián)合分析”題型；

2、修改標(biāo)題名稱(chēng)；

3、點(diǎn)擊“配置聯(lián)合分析”進(jìn)行具體的配置：概念配置、屬性配置、任務(wù)配置、禁止項(xiàng)配置；

4、概念配置：選擇要調(diào)研的概念組合模式；分為隨機(jī)組合概念 、自定義概念兩種模式，兩種模式配置方式不同，請(qǐng)根據(jù)自己業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇

隨機(jī)組合概念： 需要進(jìn)行【屬性配置】，根據(jù)系統(tǒng)算法將配置的屬性下水平自動(dòng)生成的概念呈現(xiàn)給調(diào)研用戶(hù)，系統(tǒng)會(huì)盡量保證每個(gè)概念出現(xiàn)頻次均等來(lái)確保調(diào)研數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性

自定義概念： 自定義上傳給用戶(hù)測(cè)評(píng)的概念組合，需要先下載模板，并按模板內(nèi)容將自定義概念的屬性、水平對(duì)應(yīng)填充后上傳模板即可。適用于已有固定測(cè)評(píng)的概念組合場(chǎng)景。

【自定義概念】配置流程

（1）下載模板
（2）按照模板，整理好要測(cè)評(píng)的概念將對(duì)應(yīng)的屬性、概念填充進(jìn)表格。上傳的概念數(shù)量限制最多200個(gè)
（3）上傳整理好的數(shù)據(jù)

若需要直接給受訪(fǎng)者呈現(xiàn)產(chǎn)品圖，上傳自定義概念后，可以點(diǎn)擊“批量上傳概念圖片”批量上傳概念圖片，也可以點(diǎn)擊概念后的“概念圖片”單個(gè)上傳

若需要隱藏屬性、水平的呈現(xiàn)，可以在「概念配置」設(shè)置“只顯示圖片”，設(shè)置后，受訪(fǎng)者將不會(huì)看到每個(gè)概念的屬性及水平，顯示如下：

（4）屬性配置：可以配置水平對(duì)應(yīng)的圖片（只允許配置圖片，其他屬性、水平已根據(jù)上傳的概念自動(dòng)識(shí)別，無(wú)需編輯）
（5）任務(wù)配置：
a) 先配置【每個(gè)任務(wù)的概念數(shù)量】，即每次需要用戶(hù)在幾個(gè)概念中選擇 注意：數(shù)量限制為2-5，且在1、2、4概念呈現(xiàn)規(guī)則時(shí)，會(huì)要求【總概念數(shù)】/【每個(gè)任務(wù)的概念數(shù)量】整除

b）每個(gè)任務(wù)包含空選項(xiàng)文本，即是否需要用戶(hù)在無(wú)法做出選擇時(shí)，選擇空選項(xiàng)；可以修改文案

c）選擇概念呈現(xiàn)規(guī)則：一共有4種規(guī)則，根據(jù)自己業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇

隨機(jī)呈現(xiàn)全部概念： 針對(duì)每個(gè)測(cè)評(píng)用戶(hù)呈現(xiàn)全部上傳的概念，出現(xiàn)順序隨機(jī)

按上傳順序呈現(xiàn)全部概念： 針對(duì)每個(gè)測(cè)評(píng)用戶(hù)呈現(xiàn)全部上傳的概念，出現(xiàn)順序按上傳概念的順序； 適合已有固定的概念之間對(duì)比（需要提前在上傳數(shù)據(jù)排序）

在全部概念中隨機(jī)呈現(xiàn)X個(gè)： 針對(duì)每個(gè)測(cè)評(píng)用戶(hù)呈現(xiàn)部分（X）概念； 適合上傳概念數(shù)量較多，不想讓每個(gè)測(cè)評(píng)用戶(hù)選擇太多次的情況； 注意：X必須是【每個(gè)任務(wù)的概念數(shù)量】的倍數(shù)

按上傳順序及每個(gè)任務(wù)概念數(shù)量分組后隨機(jī)呈現(xiàn)X組： 根據(jù)【總概念數(shù)】/【每個(gè)任務(wù)概念數(shù)量】 按順序分組后，每個(gè)測(cè)評(píng)用戶(hù)隨機(jī)呈現(xiàn)X組； 適合上傳概念數(shù)量較多，不想讓每個(gè)測(cè)評(píng)用戶(hù)選擇太多次，且已有固定概念之間的對(duì)比的情況

注意：X必須<【總概念數(shù)】/【每個(gè)任務(wù)的概念數(shù)量】

【隨機(jī)組合概念】配置流程

（1）屬性配置：添加需要調(diào)研的屬性及水平（水平可上傳圖片）；屬性、每個(gè)屬性下的水平數(shù)量分別限制最大20個(gè)；


（2）任務(wù)配置：自定義每個(gè)任務(wù)的概念數(shù)量（限制2-5）、任務(wù)的總數(shù)量（限制最大數(shù)量50）；


（3）禁止項(xiàng)配置：配置禁止出現(xiàn)在測(cè)評(píng)用戶(hù)作答任務(wù)中的概念。（注：禁止項(xiàng)配置僅針對(duì)“隨機(jī)組合概念“有效）

5、配置好后，點(diǎn)擊“確定”，保存并發(fā)布問(wèn)卷

一些定義說(shuō)明

1、屬性：需要聯(lián)合分析中進(jìn)行比較的產(chǎn)品屬性，例如調(diào)研用戶(hù)對(duì)電腦的偏好：品牌、價(jià)格、內(nèi)存...；

2、水平：即屬性下的水平（屬性值），例如品牌的水平：聯(lián)想、惠普...；內(nèi)存的水平：8G、16G...；

3、概念：即產(chǎn)品每個(gè)屬性下水平的組合；例如：惠普-i5-15寸-16G-6000稱(chēng)之為一個(gè)概念。

4、每個(gè)任務(wù)的概念數(shù)量：每個(gè)任務(wù)展示調(diào)研概念的數(shù)量。建議每個(gè)任務(wù)中出示2-5個(gè)概念，這是因?yàn)楫?dāng)每個(gè)任務(wù)里的概念超過(guò)5個(gè)時(shí)，受訪(fǎng)者較難準(zhǔn)確選出最吸引人的概念。

5、任務(wù)的數(shù)量：同時(shí)出示幾個(gè)概念進(jìn)行最吸引人的選擇題。在這里，我們把每個(gè)這樣的選擇題稱(chēng)為一個(gè)任務(wù)。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

可在分析下載》統(tǒng)計(jì)分析》默認(rèn)報(bào)告中下載數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，可統(tǒng)計(jì)出每組概念是否選中。

聯(lián)合分析報(bào)告

聯(lián)合分析報(bào)告可以直觀(guān)看出屬性、水平、概念對(duì)受訪(fǎng)者的重要性，幫助確定您的受眾真正重視什么

查看路徑：在 分析&下載》統(tǒng)計(jì)&分析》默認(rèn)報(bào)告 中點(diǎn)擊“查看報(bào)告”

注意：

1、聯(lián)合分析需要充足的樣本量才能計(jì)算出較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，所以樣本量足夠多得出的報(bào)告才有參考意義（答卷數(shù)量>100)

2、由于數(shù)據(jù)量較大，計(jì)算數(shù)據(jù)需要時(shí)間，所以生成報(bào)告會(huì)較慢，若不能及時(shí)查看到報(bào)告，可等待報(bào)告生成后系統(tǒng)消息通知再查看

3、生成報(bào)告后，若后續(xù)有新增答卷，需要點(diǎn)擊“提交更新”獲取最新報(bào)告

4、可點(diǎn)擊“導(dǎo)出全部報(bào)告”在Excel中查看報(bào)告

報(bào)告解讀

1、報(bào)告分為屬性重要性、概念效用兩部分

（1）屬性重要性：可以直觀(guān)看出屬性、水平的重要性。同一屬性下，水平的效用值越大，表示該屬性下水平對(duì)于受訪(fǎng)者越重要；屬性重要性越大，表示屬性對(duì)于受訪(fǎng)者越重要；

（2）概念效用：概念的偏好排名，可以直觀(guān)看出概念的重要性，效用值越大，表示概念對(duì)于受訪(fǎng)者越重要。

2、計(jì)算邏輯

計(jì)算模型：由于聯(lián)合分析使用的是離散型數(shù)據(jù)（如電腦品牌等）而不是連續(xù)型數(shù)據(jù)（如溫度的數(shù)字），因此聯(lián)合分析所運(yùn)用的方法為邏輯回歸，該方法中回歸系數(shù)的估計(jì)方法采用的是分層貝葉斯參數(shù)估計(jì)；

效用：由于回歸系數(shù)不能直接用來(lái)表述效用值，因此對(duì)回歸系數(shù)進(jìn)行了簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)處理得到效用值，直觀(guān)上能更好的看出屬性和水平的效用值大小。效用值越大，表示重要性越大；

重要性：重要性越大，表示該屬性對(duì)受訪(fǎng)者越重要。重要性=每個(gè)屬性下水平效用最大值/sum(每個(gè)屬性下水平效用最大值)*100%

示例中：屏幕尺寸的重要性=54.43/（54.43+48.49+23.60+13.28+12.42）=36%

效果示例

示例：某電腦經(jīng)銷(xiāo)商可以使用上述示例問(wèn)題確定消費(fèi)者最可能購(gòu)買(mǎi)的電腦。假設(shè)在購(gòu)買(mǎi)時(shí)需要考慮以下幾個(gè)屬性，每個(gè)屬性中有不同的水平：

總計(jì)有3*3*3*3*4=324種概念產(chǎn)品。我們每次展示給消費(fèi)者3個(gè)概念產(chǎn)品，讓消費(fèi)者選擇最可能購(gòu)買(mǎi)的產(chǎn)品（或者“無(wú)”），并且重復(fù)這個(gè)過(guò)程3次（每次展示的概念產(chǎn)品是不同的）。

這樣比較信息會(huì)通過(guò)多次測(cè)量從而獲得更穩(wěn)健的結(jié)論。研究人員可以確定偏好。

體驗(yàn)聯(lián)合分析

聯(lián)合分析用戶(hù)交流群

為幫助用戶(hù)更好的使用問(wèn)卷星聯(lián)合分析的產(chǎn)品，更好的執(zhí)行聯(lián)合分析的調(diào)研項(xiàng)目，問(wèn)卷星特建了一個(gè)「聯(lián)合分析使用交流群」，微信掃描下面二維碼即可加入。