Podejście kompozycyjne i dekompozycyjne w pomiarze wyrażonych preferencji konsumentów
DOI:
https://doi.org/10.24917/20801653.21.14Słowa kluczowe:
preferencje, metoda kompozycyjna, metoda dekompozycyjna, conjoint analysis, multidimensional analysis of preference (MDPREF)Abstrakt
Preferencje są odzwierciedleniem gustów konsumentów, ich upodobań oraz osobowości.Poznanie preferencji w dalszej perspektywie może sprzyjać lepszemu zaspokojeniu oczekiwań konsumentów,a co za tym idzie wzmocnieniu pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstwa na rynku i zwiększeniuw nim swoich udziałów. Jest to szczególnie istotne współcześnie, gdy przedsiębiorstwa zmuszonesą funkcjonować w warunkach gwałtownie zmieniającego się (wręcz turbulentnego) otoczenia.Badania preferencji konsumentów mogą być prowadzone zarówno w oparciu o obserwacje historyczne,jak również o dane o charakterze antycypacyjnym. Te dwa źródła informacji o preferencjach pozwalająna wyróżnienie metod analizy preferencji ujawnionych oraz metod analizy preferencji wyrażonych.Preferencje wyrażone korespondują do deklarowanych zachowań rynkowych konsumentów.W badaniach preferencji wyróżnia się trzy podejścia determinujące metodologię pomiaru preferencji.Są to: podejście kompozycyjne, podejście dekompozycyjne oraz podejście mieszane.W artykule omówiono dwa zasadnicze podejścia w modelowaniu preferencji konsumentów: podejściekompozycyjne oraz dekompozycyjne. Wybór jednego z nich determinuje zarówno sposób gromadzeniadanych o preferencjach, stosowane metody analizy preferencji, jak również postać modelu opisującegopreferencje.Wyniki tego typu analiz mogą zostać wykorzystane w toku dalszych badań nad produktem i podjęciadziałań innowacyjnych, a w efekcie przyczynić się do wzmocnienia pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstwana rynku i zwiększenia w nim swoich udziałów.Downloads
Metrics
Bibliografia
Altkorn, J., Kramer, T. (red.) (1998). Leksykon marketingu. Warszawa: PWE.
Bąk, A. (2003). Algorytmy conjoint analysis w pakiecie AS/STAT, TAKSONOMIA 10, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania. Prace Naukowe AE we Wrocławiu, 988, 214.
Bąk, A. (2004). Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych. Wrocław: Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
Carroll, J.D. (1972). Individual differences and multidimensional saling. In: R.N. Shephard, A.K. Romney, S.B. Nerlove (eds.), Multidimensional Scaling: Theory and Applications in the Behavioral Sciences, Vol. 1., Seminar Press, NY, 105–155.
Coombs, C.H., Dave, R.M., Tversky, A. (1977). Wprowadzenie do psychologii matematycznej. Warszawa: PWN.
Dunn-Rankin, P., Knezek, G.A., Wallace S., Zhang S. (2004). Scaling methods. Routledge: Taylor and Francis Group.
Dziedzic, D., Szymańska, A.I. (2005). Conjoint analysis jako metoda analizy preferencji konsumentów. Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, 680.
Green, P.E., Srinivasan, V. (1990). Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice. Journal of Marketing, 54, 3–19.
Green, P.E., Wind Y. (1975). New Way to Measure Consumers’ Judgments. Harvard Business Review, 53, 107–117.
Kaczmarczyk, S. (2003). Badania marketingowe. Metody i techniki. Warszawa: PWE.
Kłeczek, R., Kowal W., Woźniczka, J. (1997). Strategiczne planowanie marketingowe. Warszawa: PWE.
Kotler, Ph. (1994). Marketing. Analiza planowania, wdrażanie i kontrola. Warszawa: Gebethner i S-ka.
Kuhfeld, W.F. (1992). Marketing research: uncovering competitive advantages, Proceeding of the SAS Users Group International Conference 17.
Kuhfeld, W.F. (2003). Marketing Research Methods In SAS. Experimental Design, Choince, Conjoint, and Graphical Techniques. Cary SAS Institute. Pozyskano z: http://support.sas.com/techsup/technote/ts689.pdf.
Lilien, G.L., Kotler, P., Moorthy, S.K. (1992). Marketing models. Englewood Ciliffs: PrinticeHall.
Moser, E.B., Liang, X. Bootstrapping a Multidimensional Preference Analysis, Department of Experimental Statistics, Louisiana State University Agricultural Center, Baton Rouge, LA. Pozyskano z: http://analytics.ncsu.edu/sesug/2001/P-407.pdf (data odczytu: 02.08.2013).
Mynarski, S. (1996a). Metody badań rynkowych i marketingowych w układzie hierarchicznym. W: Metody badań marketingowych. Kraków: Wydawnictwo AE.
Mynarski, S. (1996b). Metody ilościowe. Marketing w Praktyce, 5, 9–15.
Mynarski, S. (1999). Badania rynkowe w przedsiębiorstwie. Kraków: Wydawnictwo AE.
Ratajczak, P. (1999). Słownik marketingu i reklamy angielsko-polski i polsko-angielski. Zielona Góra: Wydawnictwo KANION.
Sagan, A. (2004). Badania marketingowe. Podstawowe kierunki. Kraków: PWE.
Sagan, A. (2004). Jeden obraz ukazuje więcej niż 10 liczb, czyli jak budować mapy zadowolenia klienta z zastosowaniem programu Statistica, StatSoft. Pozyskano z: http://www.statsoft.pl/czytelnia/ marketing/04obraz.pdf (data odczytu: 02.08.2013).
Szymańska, A.I. (2007). Metodyczne problemy badań preferencji konsumenckich. Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, 739.
Szymańska, A.I. (2011). Badania preferencji konsumentów z wykorzystaniem kompozycyjnej metody badań MDPREF. Marketing i Rynek, PWE, 10/2011, 23–30.
Szymańska, A.I. (2012a). Preferencje konsumenckie i ich determinanty. Zeszyty Naukowe WSEI Kraków, 8, 67–86.
Szymańska, A.I. (2012b). Zastosowanie dekompozycyjnej metody Conjoint analysis w badaniach preferencji konsumenckich na przykładzie napojów typu cola. Matematyka i informatyka na usługach ekonomii. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Katedra Ekonometrii, 242, 218–229.
Szymańska, A.I. (2013). User-driven innowation (UDI) – nowe podejście do innowacji a preferencje konsumentów. W: R. Pukała (red.), Zarządzanie podmiotami gospodarczymi i instytucjami. Wybrane zagadnienia. Jarosław: Wydawnictwo Państwowej Wyższej Szkoły Techniczno- Ekonomicznej w Jarosławiu, 9–31.
Walesiak, M. (1996). Metody analizy danych marketingowych. Warszawa: PWN.
Walesiak, M. (2001). Gromadzenie danych w procedurze conjoint analysis. Przegląd Statystyczny, 48, 41–44.
Zwierna, K. (1997). Discrete Choice Experiments In Marketing. Heidelberg–New York: Physica- -Verlag.
Pobrania
Opublikowane
Jak cytować
Numer
Dział
Licencja
Artykuły publikowane są zgodnie z warunkami licencji Creative Commons (CC BY-ND 4.0; uznanie autorstwa-bez utworów zależnych).
