- تجزیه و تحلیل همگرا - این مدل ها به مشتریان اجازه می دهد که مجموعه ای از محصولات یا خدمات حقیقی یا فرضی را که توسط ویژگی های مشخص شده تعریف شده اند، ارزیابی کنند. پاسخ های شرکت کنندگان در تحقیق برای تعیین ارزش نسبی هر یک از ویژگی ها استفاده می شود.
- Adapted Conjoint - این مدل از تجزیه و تحلیل متقابل تجزیه و تحلیل تعداد زیادی از ویژگی های محصول یا خدمات و یا سطح ویژگی ها را تسهیل می کند.
- Tree Decision - این مدل ها در تحقیقات بازار برای نشان دادن فرآیند تصمیم گیری مورد استفاده قرار می گیرند، که می تواند شامل نتایجی است که در نتیجه شانس، دسترسی به منابع و یا ابزار مفید باشد.
پل شکاف میان بینش و بهینه سازی: سلسله مراتب تصمیم گیری خرید
تحقیقاتی که از راه اندازی یک محصول آغاز می شود باید با سطوح مختلف اطلاعات هماهنگ باشد. در نظر گرفتن راه های بهینه سازی یک سرویس یا خط تولید ، تمایل به تکرار مراحل اولیه پیش از راه اندازی محصول را دارد، اما تحقیق در مورد فرایندهای تصمیم گیری که مصرف کنندگان در خرید نقطه شروع به خرید می کنند، می تواند کمک به شکل دادن به آن ها در اوایل ملاحظات یک سلسله مراتب از نوع مصرف کنندگان را در تصمیم گیری خرید خود متعهد می کند . این سلسله مراتب به راحتی به تمرکز می رسد زمانی که انواع منابع داده ها و اطلاعات مورد استفاده قرار می گیرد، از جمله مهمتر از همه - تحقیقات بازاریابی و داده های فروش.
در حالی که داده های فروش می توانند در رابطه با بینش عملکرد ضعیف یا کاهش سهم بازار مفید باشند ، اما ظرفیت پیش بینی زیادی ندارد. دانش مشتری صمیمی تر می تواند بینش هایی را که ممکن است به سهم بازار وارد شود، زمانی که یک محصول به طور موقت خارج از بورس یا از یک خط محصول حذف شده است.
تحقیقات بازار می تواند این گونه بینش ها را در اختیار شما قرار دهد و همچنین درک سهم اولویت محصول جدید یا رفتار سوئیچینگ از محصولات موجود به محصول تازه راه اندازی شده را ارائه دهد.
بهینه سازی محصول یا خدمات می تواند یک تلاش پر هزینه باشد و همیشه یک گزینه با ریسک بالا است که نیاز به بالاترین سطح دقیق و ظرفیت شبیه سازی سناریو گسترده و عمیق دارد. هر دو تجزیه و تحلیل انتخاب گسسته (DCA) یا فرآیندهای متقابل مبتنی بر انتخاب (CBC) می توانند این خواسته های تحقیق بازار را برآورده کنند.
درختان تصمیم گیری: گزینه ای با اهمیت بودجه
مدل درخت تصمیم گیری می تواند برای درک عمیق تر از رفتار مصرف کننده سلسله مراتبی استفاده شود . یادگیری چه محصول یا خدمات به یکدیگر متمایل است و چگونه این پویایی مربوط به سازمان قفسه در محیط آجر و ملات است، و نقطه نظر خوبی در مورد بینش مصرف کننده است. مدل های درخت تصمیم گیری را می توان با توجه به دیدگاه های تجاری یا دیدگاه های محصول تمرکز داد. مدل های درخت تصمیم گیری اغلب بر روی نمایش بصری محصولات مورد نظر برای تسهیل روند تحقیق سرمایه گذاری می کنند.
ساخت یک درخت تصمیم گیری برای توانایی آن در کشف و رفع پاسخ های سلسله مراتبی از مصرف کنندگان در محدوده یک تجربه بررسی شهودی مرکزی است .
با توجه به ماهیت محوری تحقیقات بازار درخت تصمیم گیری جهت تعیین جهت بازاریابی مهم، روش های درخت تصمیم گیری باید دارای یکپارچگی ساختاری باشند و با اطمینان میزان بار مسئولان را کاهش دهند . رفتن به مایل اضافی در طراحی تحقیقات بازار درخت تصمیم گیری کمک خواهد کرد برای جلوگیری از مشکلات که بررسی تحقیقات می تواند روبرو می شوند.
تأثیر پاسخ گیرندگان Speedster در نتایج نهایی نظرسنجیها می تواند تأثیر منفی بر تصمیمات مرتبط با کسب و کار داشته باشد . مهم است که یک فرآیند تمیز کردن کیفیت داده ای داشته باشیم که پاسخ دهندگان Speedster را شناسایی کرده و داده های خود را از مجموعه داده حذف می کند. به همین علت، محققان بازار می توانند یک فرایند تأیید را که در تحقیق تحقیق ساخته شده اند بکار گیرند یا شامل یک فرصت پیگیری با هر پاسخ دهنده باشد. پاسخ های مورد بررسی می تواند مورد بررسی و تعدیل قرار گیرد.