Guest
Базовая открытая лекция Александра Земскова по Conjoint в Летней Школе Анализа Данных — 2022. Разбираемся в том, что такое RBC, CBC, MaxDiff и Menu-Based Conjoint, как рассчитывать важности, полезности и Willingness to Pay, и как проводить симуляции рынка с помощью Conjoint-симуляторов. Работаем в двух видах Conjoint-симуляторов, разбираем два бизнес-кейса ТАЙМКОДЫ: 00:00 Введение и знакомство Часть 1: Как устроен conjoint-анализ: теория 2:30 Что такое conjoint-анализ 3:16 Зачем нужен conjoint-анализ (параметры рынка, выбор стратегии и сегментация, пример) 11:29 Основной продукт conjoint-анализа - симулятор 13:33 Как мир пришел к современным стандартам conjoint-анализа, и в чем их суть 13:41 Основоположники conjoint-анализа 14:13 Как до изобретения conjoint-анализа излучались продукты и продуктовые характеристики 15:48 Сonjoint как новый подход: суть 17:51 Первое применение conjoint в маркетинге в 1971 году 18:23 Классический “Rating Based Conjoint“ (RBC), основные шаги и пример 35:10 “Willingness to pay“: что это такое и почему важно 37:25 “Tradeoff Analysis“ Ричарда Джонсона 38:34 Недостатки RBC - в чем заключается проблема 40:07 “Choice Based Conjoint“ (CBC): возникновение и суть 45:15 Почему единая модель с единым набором полезностей на всех респондентов - проблема 48:00 Модель “Hierarchical Bayesian Estimation“ в качестве решения проблемы №2 и как она работает 53:42 Еще один метод conjoint-анализа: CBC-HB 54:21 Тренды 2000-х - More With Less, Business Integration, Bundles & Build Your Own (MaxDiff and Menu-Based Conjoint) 56:52 Что такое MaxDiff 57:40 Что такое Menu-Based Conjoint 59:50 Еще немного о стандартах: как делать conjoint хорошо 1:02:00 Почему симулятор не показывает “Долю рынка“ 1:03:34 Если “Доля рынка“ все же нужна 1:05:36 Место conjoint-анализа среди других методик изучения продукта и цены 1:06:00 Conjoint vs Monadic Test 1:07:00 Conjoint vs Gabor Granger 1:07:36 Conjoint vs PSM 1:08:03 Conjoint vs Kano 1:09:47 Система рецептов для conjoint-анализа: помощник при сложном проектировании Часть 2: Решение бизнес-задач: примеры 1:13:46 Важность продуктовых характеристик и готовность за них платить (Willingness to Pay) 1:16:35 Оптимальный состав продукта и оптимальная цена (Product And Price Optimization) 1:19:28 Сегментация по потребностям на базе conjoint-анализа Часть 3: Решение кейса: практика 1:21:51 Кейс 1: оптимизация продукта - пакет развлекательных услуг 1:34:57 Кейс 2: оптимизация продуктовой линейки - мороженое Источник данных всех примеров в лекции – собственные исследования агентства RADAR. О ЛЕТНЕЙ ШКОЛЕ АНАЛИЗА ДАННЫХ ЛШAД – это образовательный проект агентства маркетинговых исследований RADAR. Школа проходила с 5 июля по 8 сентября 2022 г. Разбирали все основные методы анализа данных, начиная с базовой статистики и синтаксиса SPSS, и заканчивая нелинейными регрессиями и ARIMA. Сайт Летней Школы: Остальные открытые лекции Летней Школы: О НАС Мы — агентство маркетинговых исследований RADAR — наш телеграм-канал — сайт агентства RADAR — портал о Conjoint
