Результаты (
русский) 2:
[копия]Скопировано!
Мы предлагаем использовать рыночные тренажеры, чтобы сделать большую часть совместного данных и
сообщить о результатах слитной анализа. Когда два или больше продуктов
указано на рынке симуляторе, мы можем оценить процент респондентов
, которые предпочли бы каждый. Результаты моделирования биржевых торгов легко интерпретировать
, так как они масштабируются от нуля до ста. И, в отличие от PART-стоит коммунальные услуги,
результаты моделирования (акции предпочтения), как предполагается, имеют отношение масштаба
свойства-это законно утверждать, что 40-процентная доля предпочтения в два раза
столько, сколько 20-процентной доли. Анализ чувствительности с использованием рыночной моделирование предлагает
способ сообщить привилегированные счеты для каждого уровня каждого атрибута продукта.
Подход анализ чувствительности может показать нам, насколько мы можем улучшить (или
ухудшить) общее предпочтение продукта путем изменения его уровни по одному атрибуту
за раз , удерживая все другие атрибуты постоянные на уровне базового случая. Мы обычно
проводят анализ чувствительности продуктов не предполагая никакой реакции со стороны конкурентов.
Таким образом, влияние каждого уровня атрибута оценивается в конкретной
и соответствующей контексте конкурентной среде. Например, значение
предлагая круглый против квадратной виджета зависит как от присущей желательности
(полезности) круглых и квадратных форм и сколько текущие конкуренты предлагают
круглые или квадратные формы. (Обратите внимание, что, если не актуальны конкуренции не существует, или если уровень
необходимости описывать конкуренты не включены в исследование, то можно
провести моделирование чувствительности с учетом прочности единой концепции продукта
по сравнению с возможностью не покупке ничего, либо с учетом прочности продукта
с точки зрения покупки правдоподобия.)
Проведение анализа чувствительности начинается с моделирования акций выбора среди
продуктов в базовом варианте рынке. Затем, мы меняем характеристик продукции на один уровень
, в то время (проведение постоянной на уровне базового случая все другие атрибуты), Мы проводим
моделирование рынка неоднократно, чтобы захватить возрастающий эффект каждого атрибута
уровне при выборе продукта. После того как мы проверить всех уровнях в рамках данного атрибута, мы
вернуть этот атрибут к уровню случае базовой до испытания еще один атрибут.
переводится, пожалуйста, подождите..