Центр статистического анализа - Статистический анализ данных: консалтинг, тренинги, обучение

Совместный (Conjoint-analysis) анализ в SPSS

Целью проведения тренинга "Совместный анализ в IBM SPSS Statistics" является освоение статистического метода исследования в маркетинге – совместного или Conjoint-analysis. Метод используют для исследования рынка при разработке товаров и услуг, он позволяет выявлять предпочтения потребителей с определением важности и полезности атрибутов товаров и услуг, моделировать поведенческий выбор покупателей.

После обучения на тренинге Вы будете уметь проектировать план исследования совместного анализа и проводить необходимые расчеты модели полезности в пакете IBM SPSS Statistics, а также строить симулятор рынка.

Продолжительность тренинга:   2 дня (с 10:00 до 17:00) или 16 ак.ч.

Программа тренинга: 

Тема 1. Теоретические основы проведения совместного анализа - 2 ак.ч.

  • Концепция мультиатрибутивного товара
  • Понятие полезности товара
  • Иерархическая модель реакции покупателей
  • Методы измерения реакции покупателей
  • Суть совместного анализа
  • Предположения совместного анализа
  • Терминология совместного анализа
  • Методы оценки профилей
  • Виды совместного анализа
  • Сравнение основных видов совместного анализа
  • Преимущества совместного анализа
  • Недостатки совместного анализа
  • Инструменты для обработки данных совместного анализа

Тема 2. Методологические аспекты подготовки плана исследования совместного анализа - 4 ак.ч.

  • Этапы проведения совместного анализа
  • Цель и задачи совместного анализа
  • Определение атрибутов и требования к ним
  • Определение количества уровней атрибутов
  • Методы исследования независимости атрибутов
  • Факторный анализ для выявления главных атрибутов
  • Определение количества профилей
  • Неполный ортогональнй план
  • Процедура генерации ортогонального плана в SPSS
  • Результаты генерации ортогонального плана
  • Просмотр профилей
  • Формы представления профилей
  • Методы сбора данных
  • Разработка анкеты опроса

Тема 3. Математические модели полезности в совместном анализе - 4 ак.ч.

  • Классификация моделей совместного анализа
  • Модель линейной регрессии
  • Регрессионная модель с фиктивными переменными
  • Понятие общей линейной модели
  • Структура данных для оценки частных полезностей
  • Дискретная модель для частных полезностей
  • Векторная модель для частных полезностей
  • Модель идеальной точки для частных полезностей
  • Общая модель полезности
  • Анализ вкладов атрибутов
  • Оценка надежности и достоверности моделей полезности

Тема 4. Проведение совместного анализа c помощью синтаксиса команд SPSS - 3 ак.ч.

  • Подготовка данных перед моделированием
  • Организация файла данных опроса
  • Команда ORTHOPLAN и ее параметры
  • Команда CONJOINT и ее параметры
  • Результаты процедуры CONJOINT
  • Интерпретация частных полезностей
  • Интерпретация важности атрибутов
  • Анализ согласованности модели полезности
  • Графические результаты моделирования
  • Запись полезностей в файл данных

Тема 5. Симуляционный анализ на основе модели полезности – 3 ак.ч.

  • Понятие имитационного моделирования
  • Свойства частных полезностей
  • Этапы симуляционного анализа
  • Математическая модель бинарного выбора
  • Математическая модель множественного выбора
  • Симуляционные модели в оценке доли рынка
  • Виды моделей выбора
  • Оценка полезностей симуляционных профилей в SPSS
  • Результаты симуляционного анализа в SPSS
  • Сегментирование рынка на основе полезностей