Zastosowanie analizy unfolding i regresji hedonicznej do oceny preferencji konsumentów

• Autorzy: Marta Dziechciarz-Duda , Anna Król

Warianty tytułu

The Application of Unfolding Analysis and Hedonic Regression in the Investigation of Consumers' Preferences

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu jest próba zastosowania analizy unfolding i modelowania hedonicznego do oceny preferencji konsumentów ze względu na atrybuty dóbr trwałego użytku. Badanie zostało przeprowadzone z wykorzystaniem dwóch zbiorów danych dotyczących urządzeń typu tablet. Oceny preferencji konsumentów uzyskano dzięki zastosowaniu algorytmu SMACOF (pakiet smacof programu R) na danych z przeprowadzonego badania ankietowego. Natomiast wyceny poszczególnych charakterystyk dobra otrzymano za pomocą analizy hedonicznej z wykorzystaniem zbioru danych zebranych przy użyciu autorskiego narzędzia. W pracy pokazano, iż łączne zastosowanie analizy unfolding i regresji hedonicznej umożliwiło szersze spojrzenie na zagadnienie preferencji konsumentów, szczególnie w odniesieniu do istniejącej cenowej oferty rynkowej(abstrakt oryginalny)

EN

This article attempts to jointly apply unfolding analysis and hedonic modeling to assess consumer preferences due to attributes of durable goods. The study was performed using two sets of data concerning tablet devices. The assessment of consumer preferences was obtained by analyzing data from questionnaire study using the algorithm SMACOF (package smacof in R environment). At the same time the estimated hedonic model (basing on the dataset obtained with the developed tool for data collection) provided the prices of goods characteristics. The combined use of unfolding analysis and hedonic regression allowed for the broader insight into the issue of consumers' preferences, particularly in relation to the existing market offer(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Regresja hedoniczna; Badanie preferencji konsumenckich

EN

Hedonic regression; Consumer preferences research

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2015
• Tom: 25
• Numer: nr 385 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 90--98

Twórcy

autor

Marta Dziechciarz-Duda

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

autor

Anna Król

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Brachinger H.W., 2002, Statistical Theory of Hedonic Price Indices, D QE W orking P apers, 1 , D epartment of Quantitative Economics, University of Freiburg/Fribourg, Switzerland.
• de Leeuw J., Mair P., 2013, Package smacof, http://cran.r-project.org/.
• Czapiński J., Panek T. (red.), 2013, Diagnoza społeczna 2013, www.diagnoza.com (23.02.2014).
• Dziechciarz J., 2004, Regresja hedoniczna. Próba wskazania obszarów stosowalności, [w:] Zeliaś A. (red.), Przestrzenno-czasowe modelowanie i prognozowanie zjawisk gospodarczych, Wydawnictwo AE, Kraków, s. 163-175.
• Dziechciarz J., Walesiak M. (1997), Gromadzenie i analiza danych marketingowych wspomagane komputerem, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, nr 2 (743), s. 39-51.
• Dziechciarz M., 2008, Deklaracje intencji zakupu w analizie wyposażenia gospodarstw domowych w innowacyjne dobra trwałego użytku, TNOIK, Toruń, s. 157-166.
• Dziechciarz-Duda M., Król A., 2014, Regresja hedoniczna i Conjoint analysis w badaniu cen rynkowych i preferencji konsumentów, [w:] Gatnar E., Maciejewski G. (red.), Metody ilościowe w badaniach marketingowych, nr 195/14, Wydawnictwo UE, Katowice, s. 33-43.
• Morwitz V., Schmittlein D., 1992, Using segmentation to improve sales forecasts based on purchase intent: which "intenders" actually buy?, Journal of Marketing Research, 29 (4), s. 391-405.
• Szreder M., 2004, Metody i techniki sondażowych badań opinii, Warszawa, PWE.
• Walesiak M., Gatnar E. (red.), 2004, Metody statystycznej analizy wielowymiarowej w badaniach marketingowych, Wydawnictwo AE, Wrocław.
• Zaborski A., 2003, Identyfikacja czynników determinujących preferencje konsumentów z wykorzystaniem analizy unfolding, [w:] Jajuga K., Walesiak M. (red.), Taksonomia 10, Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania, Wydawnictwo AE, Wrocław, s. 185-194.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2015.385.10