PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2015 | 25 | nr 385 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania | 11--19
Tytuł artykułu

Segmentacja konsumentów na podstawie preferencji wyrażonych uzyskanych metodą Maximum Difference Scaling

Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Segmentation of Consumers Based on Revealed Preferences Obtained with the Maximum Difference Scaling Method
Języki publikacji
PL
Abstrakty
Segmentację rynku prowadzi się na podstawie cech konsumentów, atrybutów produktów lub obydwu zbiorów zmiennych jednocześnie. Do względnie jednorodnych klas trafiają konsumenci, dla których oferowane produkty lub usługi mają podobną użyteczność. Oznacza to, iż na potrzeby segmentacji wykorzystane mogą być informacje o preferencjach konsumentów. Jedną z metod umożliwiającą pomiar preferencji konsumentów jest Maximum Difference Scaling. Celem artykułu jest prezentacja możliwości segmentacji konsumentów na podstawie preferencji wyrażonych uzyskanych metodą Maximum Difference Scaling, a także wskazanie obecnych oraz przyszłych możliwości, jakie w tym względzie oferuje autorski pakiet MaxDiff programu R(abstrakt oryginalny)
EN
Market segmentation is performed based on consumer characteristics or attributes of products. Relatively homogeneous classes are chosen by consumers for whom the offered products or services have similar utility. This means that information about consumer preferences can be used for the segmentation. One of the methods for measuring the consumers' preferences is Maximum Difference Scaling method. The main aim of the paper is to present the possibility of segmentation of consumers based on revealed preferences obtained by Maximum Difference Scaling. The article presents the results of measuring consumer preferences using the MaxDiff R package. On this basis, the segmentation of consumers was made using latent class models and Q program(original abstract)
Twórcy
  • Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Bibliografia
  • Bartłomowicz T., Bąk A., 2013, Package MaxDiff. Maximum Difference Scaling R package, http://keii.ue.wroc.pl/MaxDiff/.
  • Bąk A., 2004, Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław.
  • Bąk A., 2011, Segmentacja konsumentów na podstawie preferencji wyrażonych z wykorzystaniem modeli klas ukrytych i programu R, Zeszyty Naukowe nr 201, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, s. 56-67.
  • Beane T.T., Ennis D.M., 1987, Market segmentation: a review, "European Journal of Marketing", 21 (5), s. 20-42.
  • Cohen S., 2003, Maximum Difference Scaling: Improved Measures of Importance and Preference for Segmentation, Sawtooth Software Conference Proceedings, Sequim, WA.
  • Domański C., Pruska K., 2000, Nieklasyczne metody statystyczne, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
  • Kotler P., 1999, Marketing. Analiza, planowanie, wdrażanie i kontrola, Felberg SJA, Warszawa.
  • Louviere J.J., 1991, Best-Worst Scaling: A Model for the Largest Difference Judgments, Working Paper, University of Alberta.
  • Q Analysis Software for Market Research, http://www.q-researchsoftware.com.
  • R Development Core Team, 2011, R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, http://www.R-project.org.
  • Walesiak M., 2000, Segmentacja rynku. Kryteria i metody, [w:] A. Zeliaś (red.), Przestrzennoczasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków, s. 191-201.
  • Walesiak M., Bąk A., 2000, Conjoint analysis w badaniach marketingowych, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław. Wedel M., Kamakura W.A., 1998, Market Segmentation. Conceptual and Methodolical Foundations, Kluwer Academic Publishers, Boston-Dordrecht-London.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171379983

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.