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标题: 体验感知图的魅力(Perceptual Mapping) [打印本页]
作者: admin 时间: 2014-12-3 11:05
标题: 体验感知图的魅力(Perceptual Mapping)
体验感知图(Perceptual Mapping)的魅力——
精准化市场研究系列知识分享之一:对应分析图
关键词:市场营销、市场调研、精准研究、JMP
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市场研究通过将相应的业务问题所需的信息具体化,设计具体信息收集的方法、管理并实施数据的收集,既而进行分析研究,得出最终结论的过程,其目的在于研究产品/服务的购买者及使用者的行为以及心理,以了解商品的现有市场和潜在市场以及如何对现有市场进行发展开拓,进而为企业提供有基于消费者视角的洞察并支持企业做出有意义的决策。
企业在市场营销活动中经常会碰到以下问题:
我的客户是谁?
我的潜在客户有哪些?
我的竞争对手的客户具有什么特征?
相对我的竞争对手来讲,我的产品在市场上是如何定位的?
如和对现有产品进行重新定位,改善其在市场上的地位?
开发什么样的新产品来填补市场空白,从而满足/引领消费者需求?
对于开发的新产品,应该定位什么样的消费群体?
市场研究是最早应用数据分析来辅助企业进行市场决策的领域之一,要回答以上的问题,过去主要通过描述性的统计分析以及交叉表,或者更加复杂专业的市场研究方法来解答。随着计算机图形技术的飞速发展,一系列形式新颖、直观形象的感知图(perceptual mapping)日益成为现代专业市场分析人士的新宠。它们通过展示消费者对某一系列产品或品牌的感知与偏好,帮助企业了解客户,进行产品/品牌定位研究,还可以了解竞争对手的相对位置以及市场是否存在空白。在首次讲座中,我们将向大家介绍的一种感知图是对应分析图(Correspondence Map)。
对应图是交叉列联表中的两个分类型变量(横变量和列变量)的图形化展示,直观的展示变量之间的关联性,特别适合定性变量的研究,比如不同的品牌和不同的产品特性之间的关系,不同的产品和不同群体的消费者之间的关系,不同销售区域的消费者偏好那种产品类型,等等。
接下来我们看一个例子,下面的一张交叉列联表,总结了260个消费者对于不同的软件产品性能的评价,假设B软件是企业自己的产品,我们想要了解在消费者对B软件的评价如何,其他竞争对手的产品形象有何不同?
| 易学 | | | | | | |
A软件 | 140 | 120 | 130 | 100 | 140 | 110 | 130 |
B软件 | 160 | 150 | 180 | 180 | 160 | 160 | 160 |
C软件 | 170 | 180 | 110 | 115 | 120 | 140 | 100 |
| | | | | | | |
表格里汇集了所有的信息,但是即使盯着表格看上5分钟,也很难对整体有一个很好的把握,运用专业分析软件JMP,可以轻松地把表格中的数据转化成马赛克图,针对消费者对于不同软件的形象认知可以得到很直观的认识。
下面的马赛克图,每个颜色块的宽度代表了交叉表中每一行的类别的表现,而高度代表交叉表中每一列的类别的表现,面积表示行列交叉项在总体中的比例大小。根据上例我们可以看到横轴所示的不同软件品牌所示的宽度不同,软件B、D较宽,表示市场上整体对B、D软件是很认可的,而表现最差的是A软件。而对于不同的软件,他们的性能各有所长,不同颜色模块的高度就代表了各个软件品牌性能表现的好坏,对于C软件来讲,我们可以看到其除了易学和操作简单,在其他方面的功能都相对没那么突出,而对于D软件来讲,马赛克图显示消费者认为学起来较有难度。
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基于JMP软件绘制的马赛克图
虽然通过马赛克图我们更直观的了解了消费者眼中不同的品牌的形象认知情况,但是很难对品牌和性能之间的关联进行综合考量和把握,这就需要我们继续使用JMP软件绘制之前所说的对应图,来帮大家进一步来分析不同品牌的定位了。
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基于JMP软件绘制的对应分析图(一)
对应分析是一种多元分析方法,该方法通过降维把交叉列联表中的行和列以点的形式绘制到一张二维(也可以是三维)图上,通过点的方向和位置来描述行列之间的关联。上图中左下角的比例显示通过对应分析提取出的两个维度解释了原有数据近95%的变异(56.4+38.3)。
对应分析图中的中心点表示所有样本的平均水平,所以靠近中心点的点与总体的平均水平类似;而一个点离中心点越远,该点的特征就越明显。如果两点或者更多点相距比较近,则说明这两点的表现非常类似。 接下来我们分步骤来解读如何更好的应用对应分析图。
以上我们通过一个小案例展示了对应分析图在业务决策中的应用,大家在分析对应分析图的时候一定要谨记相对的两层意思,才能更好理解洞察数据。下一次我们会向大家介绍双标图(Biplot),与Correspondence Map的不同的是Biplot里展示的是数据绝对的强弱关系。
JMP提供了一系列针对市场研究的方法,包括选择模型(Conjoint Analysis),对应分析(correspondence analysis),主成分分析(Principle Component),多维尺度分析(Multidimensional scaling)等,这些方法可以帮助您分析权衡购买决策因素,展示产品定位,监测消费者的不同偏好,从而使您更深入的洞察产品,目标客户群体以及竞争对手。
关于JMPJMP,敏捷分析成就无限。
JMP是全球顶尖的数据分析解决方案供应商,致力于帮助人们从数据探索、分析与挖掘中,快速发现隐藏在数据中的秘密与价值,从而改善决策、提升质量和生产力、改善业务流程、优化供应链、提高运营效率和客户满意度、降低运营成本,扩大利润与市场份额,实现创新,提速研发,以及……成就无限。
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作者: newcop 时间: 2014-12-3 11:38
感謝分享資訊,受教了!
作者: zxzxcl 时间: 2014-12-3 13:46
是马赛克图吗,学习看看
作者: xubin_hit 时间: 2014-12-4 22:45
好好学习一下
作者: robert_wang_wz 时间: 2014-12-9 11:32
作者: learn1986 时间: 2014-12-14 00:06
知其意义和分析方法,但是还是需要相关教程
作者: Sam 时间: 2014-12-19 16:35
thank for sharing
作者: jjwwmm 时间: 2014-12-19 22:49
thank for sharing
作者: juna 时间: 2015-1-15 12:44
xuexixuexixuexixuexi
作者: wtmswxl 时间: 2015-1-15 15:57
学习一下
作者: yukning 时间: 2015-1-21 13:21
看看学习下啊
作者: alex1977 时间: 2015-1-22 13:34
very good chart
作者: odwmu 时间: 2015-1-22 18:06
实现过程还要屏蔽吗?
作者: jiagangw 时间: 2015-1-24 10:01
Thanks a lots
作者: jjwwmm 时间: 2015-6-20 13:10
好好学习一下
作者: emdee 时间: 2015-8-14 09:54
学习学习分析经验
作者: amd 时间: 2015-8-19 21:14
thanks for share
作者: 彩虹之子1991 时间: 2015-9-24 21:11
ddddddddddddddddddddddddd
作者: rhdx 时间: 2015-9-26 11:50
继续努力呀
作者: Mujahida 时间: 2015-9-26 19:52
That's great!
作者: Mujahida 时间: 2015-9-26 21:01
correspondance analysis
对应分析
在JMP 11里,我怎么找不到相应的菜单在哪里?
作者: admin 时间: 2015-9-30 09:47
你好,
1 确保有两列离散的数据变量
2 主菜: Analyze>Fit Y By X
3 下拉菜单: Correspondence Analysis
作者: materia 时间: 2015-10-17 03:02
thank for sharing
作者: liuhaiming 时间: 2015-10-17 08:21
thanks for sharing
作者: rocluo5566 时间: 2015-10-17 12:41
学习中,谢谢分享!
作者: welsonlee 时间: 2015-12-30 09:25
对应分析总算有了
作者: zdp 时间: 2016-5-3 20:47
十分有用 感谢分享
作者: fbcaaa 时间: 2016-5-28 11:02
为什么不能直接下载?呵呵呵,为了您的推广和我的学习,一定要下载看看了啊
作者: jingwei327 时间: 2016-6-1 14:49
感謝分享資訊,受教了!
作者: peng0571 时间: 2016-10-24 12:42
Thx for sharing
作者: hnhbjmp 时间: 2016-11-18 21:16
体验感知图 学习,谢谢。
作者: 981750418 时间: 2021-5-6 15:31
学习,感谢
作者: zby0904010 时间: 2021-5-19 11:07
谢谢学习了~~~~~~~~~~~~
作者: xstjsoft 时间: 2021-7-10 15:29
认真学习一下
作者: yirannorm 时间: 2022-3-26 07:35
很好的学习资料
作者: yirannorm 时间: 2022-7-1 07:28
非常好的学习资料
作者: Jimabby 时间: 2022-7-3 10:40
十分感谢您的分享
作者: yirannorm 时间: 2022-8-23 06:51
非常好的学习资料
作者: kezhang2000 时间: 2023-1-27 18:07
学习 谢谢
作者: yirannorm 时间: 2023-3-15 08:21
非常感谢你的分享
作者: yirannorm 时间: 2023-3-23 07:52
非常感谢你的分享
作者: yirannorm 时间: 2023-3-28 07:20
非常感谢你的分享
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