- コンジョイント分析 - これらのモデルは、消費者が特徴付ける属性によって定義される一連の実物または仮説の製品またはサービスを評価することを可能にする。 研究参加者の反応は、各特徴の相対的な価値を識別するために用いられる。
- アダプティブ・コンジョイント（adapted conjoint） - コンジョイント分析のこのモデルは、非常に多くの製品またはサービス属性、または属性のレベルの分析を容易にします。
- 意思決定ツリー - これらのモデルは、意思決定のプロセスを表すために市場調査で使用され、偶然、リソースの可用性、または有用性の結果である結果を含むことができます。
洞察と最適化のギャップを埋める：決済階層の購入
製品の発売を進める研究では、さまざまなレベルの情報が必要です。 サービスや製品ラインを最適化する方法を検討することは、製品発売までの初期段階を支配する傾向がありますが、消費者が購入時点で果たした意思決定プロセスを調査することで、 考察 。 ソートの階層は、購買意思決定に消費者を関与させます。 この階層は、最も重要なことに、マーケティングのリサーチデータやセールスデータなど、さまざまなデータと情報のソースが利用されている場合に、最も簡単に焦点を当てます。
販売データは、パフォーマンスの低下や市場シェアの低下に関する洞察に役立ちますが、予測能力はあまりありません。 より親密な顧客知識は、製品が一時的に在庫切れまたは製品ラインから取り除かれたときに、市場シェアに何が起こるかについての洞察を提供することができます。
市場調査は、これらのタイプの洞察を提供するだけでなく、新製品の優先順位の共有や、既存の製品から新しく発売された製品への動作の切り替えについても理解することができます。
製品またはサービスの最適化はコストのかかる作業であり、最高レベルの精度と幅広く深いシナリオシミュレーションの能力を必要とするリスクの高いオプションです。 離散選択分析（DCA）または選択ベース共同（CBC）プロセスは、これらの市場調査の要求を満たすことができます。
決定木：予算に配慮した選択肢
意思決定ツリーモデルは、消費者の階層的購買行動のより深い理解を発展させるために使用することができる。 どの製品やサービスの属性がお互いに絡み合っているのかを知ることができます。たとえば、これらのダイナミクスは、ブリックやモルタル環境のシェルフ組織とどのように関連しているのでしょうか。 意思決定ツリーモデルは、ブランドの視点または製品の視点に焦点を当てるように操作できます。 意思決定ツリーモデルは、研究プロセスを容易にするために、考慮される製品の視覚的表現をしばしば利用します。
意思決定ツリーの構築は、 直観的な調査経験のコンテキスト内で消費者から階層的な応答を導き出し、獲得する能力の中心です。
重要なマーケティング方向の設定に対する決定木市場調査の中核的性質のために、決定木法は構造的完全性を持たなければならず、自信を持って回答者の負担を軽減する必要があります。 デシジョンツリー市場調査の設計において余計な努力を払うことは、調査に遭遇する可能性のある落とし穴を回避するのに役立ちます。
最終調査でのスピードスター回答者の影響は、関連するビジネス上の意思決定に実質的にマイナスの影響を与える可能性があります。 スピードレスの回答者を特定し、そのデータをデータセットから削除するデータ品質のクリーニングプロセスを持つことが重要です。 これらの理由から、市場調査研究者は、調査の調査に組み込まれた検証プロセスを採用するか、各回答者とのフォローアップ機会を必要とする可能性があります。 これらの調査回答は、必要に応じて見直し、調整することができます。