Przykłady zastosowań metod dekompozycyjnych w badaniach marketingowych

• Autorzy: Andrzej Bąk

Warianty tytułu

Examples of Applications of Decompositional Methods in Marketing Research

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule przedstawiono w formie syntetycznej główne założenia metod dekompozycyjnych (conjoint analysis i metod opartych na wyborach). Zastosowania tych metod w badaniach marketingowych zilustrowano przykładami badań empirycznych. Wskazują one na możliwości wykorzystania metod dekompozycyjnych w analizie preferencji, segmentacji rynku oraz w analizie udziałów w rynku. W przytoczonych przykładach zamieszczono także odniesienia do oprogramowania komputerowego, które jest wykorzystane na etapie gromadzenia danych i estymacji modeli dekompozycyjnych. (fragment tekstu)

EN

Stated consumer preferences refer to hypothetical market behavior of consumers. In this case the analytical methods are based on data collected a priori by means of surveys to register intentions stated by consumers at the moment of survey taking. The methods used for stated preference analysis include conjoint analysis and discrete choice methods. In this paper outlines of both groups methods are given. Next, two examples of their application in marketing research are discussed. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Badania marketingowe; Metoda conjoint; Pomiar wieloczynnikowy

EN

Marketing research; Conjoint method; Conjoint analysis

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2005
• Tom: 15
• Numer: nr 1096 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 27--41

Twórcy

autor

Andrzej Bąk

• Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu

Bibliografia

• Anttila M., Heuvel R.R. van den, Müller K. (1980), Conjoint Measurement for Marketing Management. "European Journal of Marketing" nr 14 (7), s. 397-408.
• Bąk A., Rybicka A. (2004), Application of Discrete Choice Methods in Consumer Preference Analysis, [w:] D. Baier, K.-D. Wernecke (red.), Innovations in Classification, Data Science, and Information Systems, Proc. 27th Annual GfK1 Conference, University of Cottbus, 12-14 marca 2003, Springer-Verlag, Heidelberg-Berlin, s. 305-312.
• Cattin P., Wittink D.R. (1982), Commercial Use of Conjoint Analysis: a Survey, "Journal of Marketing" nr 46, s. 44-53.
• Coombs C.H., Dawes R.M., Tversky A. (1977), Wprowadzenie do psychologii matematycznej, PWN, Warszawa.
• Głowa T., Lawson S. (2000), Discrete Choice Experiments and Traditional Conjoint Analysis, [URL:] http://www.ncresearch.com/Choice_Conjoint_May2000.pdf.
• Green P.E., Krieger A.M., Wind Y. (2001), Thirty Years of Conjoint Analysis: Reflections and Prospects, [URL:] http://www.marketing.wharton.upenn.edu/ideas/pdf.
• Green P.E., Srinivasan V. (1990), Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice, "Journal of Marketing" nr 54, s. 3-19.
• Green P.E., Tull D.S., Albaum G. (1988), Research for Marketing Decisions, Prentice-Hall, Englewood Cliffs.
• Green P.E., Wind Y. (1975), New Way to Measure Consumers' Judgments, "Harvard Business Review" nr 53, s. 107-117.
• Hair J.F., Anderson R.E., Tatham R.L., Black W.C. (1995), Multivariate Data Analysis with Readings, Prentice-Hall, Englewood Cliffs.
• Hair J.F.. Anderson R.E., Tatham R.L., Black W.C. (1998), Multivariate Data Analysis, Prentice- -Hall, Englewood Cliffs.
• Kuhfeld W.F. (2003), Marketing Research Methods in SAS. Experimental Design, Choice, Conjoint, and Graphical Techniques, [URL:] http://support.sas.com/techsup/technote/ts689.pdf}. SAS Institute, Cary.
• Louviere J.J. (2000), Why Stated Preference Discrete Choice Modelling is NOT Conjoint Analysis (and what SPDCM is), [URL:] http://www.memetrics.com/products/SPDCM_whitepaper.pdf.
• Nowak W. (2001), Wybrane metody statystyczne w badaniach marketingowych czekolady, praca magisterska, AE, Wrocław, Jelenia Góra.
• Rószkiewicz M. (2002), Metody ilościowe w badaniach marketingowych, PWN, Warszawa.
• Walesiak M., Bąk A. (1997), Realizacja badań marketingowych metodą conjoint analysis z wykorzystaniem pakietu statystycznego SPSS for Windows, AE, Wrocław.
• Walesiak M., Bąk A. (2000), Conjoint analysis w badaniach marketingowych, AE, Wrocław.
• Wittink D.R., Cattin P. (1989), Commercial Use of Conjoint Analysis: an Update, "Journal of Marketing" nr 53, s. 91-96.
• Wittink D.R., Vriens M., Burhenne W. (1994), Commercial Use of Conjoint Analysis in Europe: Results and Critical Reflections, "International Journal of Research in Marketing" nr 11, s. 41-52.