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