Chủ Nhật, 19 tháng 10, 2025

Conjoint analysis

 Conjoint analysis (phân tích kết hợp) là một phương pháp nghiên cứu định lượng trong marketing, kinh tế học hành vi và khoa học quyết định, được dùng để tìm hiểu sở thích của người tiêu dùng đối với sản phẩm/dịch vụ có nhiều thuộc tính (attributes).  Mục tiêu chính là hiểu được sự đánh đổi (trade-offs) mà người tiêu dùng sẵn sàng chấp nhận khi đưa ra quyết định mua hàng.


(Nguồn: https://www.predictiveanalyticstoday.com/top-conjoint-analysis-software/)


Ý tưởng cốt lõi là khi lựa chọn sản phẩm, người tiêu dùng không đánh giá từng thuộc tính riêng lẻ, mà họ cân nhắc kết hợp nhiều thuộc tính cùng lúc (giá, chất lượng, thương hiệu, màu sắc, tính năng...). Conjoint analysis mô phỏng tình huống ra quyết định bằng cách đưa ra cho người trả lời nhiều kịch bản sản phẩm giả định (combinations of attributes) và yêu cầu họ chọn lựa hoặc đánh giá mức độ ưa thích. Từ dữ liệu đó, mô hình sẽ suy ra mức độ quan trọng (importance) của từng thuộc tính và giá trị tiện ích (utility value) của từng mức thuộc tính.


Quy trình thực hiện

Quy trình thực hiện một nghiên cứu conjoint thường bao gồm các bước sau:

  1. Xác định thuộc tính và mức độ: Chọn các thuộc tính chính của sản phẩm (ví dụ: màn hình, dung lượng pin, camera) và các mức độ khác nhau của chúng (ví dụ: màn hình 5 inch, 6 inch; pin 4000mAh, 5000mAh).

  2. Tạo các hồ sơ (profiles): Kết hợp các thuộc tính và mức độ để tạo ra một tập hợp các sản phẩm "giả định" hoặc "hồ sơ". Ví dụ, một hồ sơ có thể là "Điện thoại A: màn hình 6 inch, pin 5000mAh, camera 48MP."

  3. Thu thập dữ liệu: Yêu cầu người tham gia khảo sát đánh giá các hồ sơ này. Họ có thể được yêu cầu xếp hạng, xếp thứ tự, hoặc chọn hồ sơ mà họ thích nhất từ một tập hợp các lựa chọn.

  4. Phân tích dữ liệu: Sử dụng các mô hình thống kê để phân tích câu trả lời của người tham gia. Kết quả phân tích sẽ cho biết giá trị hữu ích tương đối (relative utility) của từng thuộc tính và mức độ.

  5. Ứng dụng kết quả: Sử dụng các giá trị hữu ích này để dự đoán lựa chọn của người tiêu dùng, tối ưu hóa thiết kế sản phẩm hoặc xác định giá bán phù hợp.

 


(Nguồn: https://conjointly.com/guides/what-is-conjoint-analysis/#howitworks)

Các loại Conjoint Analysis phổ biến

  • Traditional full-profile conjoint: người trả lời đánh giá toàn bộ profile sản phẩm.

  • Choice-based conjoint (CBC): người trả lời chọn một phương án trong số vài lựa chọn (giống mua hàng thực tế).

  • Adaptive conjoint (ACA): hệ thống chọn câu hỏi tiếp theo dựa trên câu trả lời trước (giảm số câu hỏi).

  • Hybrid conjoint: kết hợp nhiều cách để giảm tải cho người tham gia.


(Nguồn: https://www.statswork.com/blog/conjoint-analysis-and-its-types/)


Ứng dụng

  • Phát triển sản phẩm mới: Xác định các tính năng quan trọng nhất để đưa vào sản phẩm. 
  • Định giá: Tìm ra mức giá tối ưu cho sản phẩm bằng cách hiểu người tiêu dùng đánh giá tiền và các tính năng như thế nào. 
  • Phân khúc thị trường: Phân loại khách hàng thành các nhóm có sở thích khác nhau.
  • Thẩm định thương hiệu: Đánh giá tầm quan trọng của tên thương hiệu so với các thuộc tính khác.

Nguồn tham khảo

  • https://online.hbs.edu/blog/post/what-is-conjoint-analysis
  • https://www.qualtrics.com/en-au/experience-management/research/types-of-conjoint/
  • https://www.1000minds.com/conjoint-analysis/what-is-conjoint-analysis
  • https://www.stratxsimulations.com/latest_materials_markstrat_web/enu/Handbook-SM-B2C-DG/DocToHelpOutput/NetHelp/default.htm#!WordDocuments/conjointanalysis.htm

Không có nhận xét nào:

Đăng nhận xét

Conjoint analysis

 Conjoint analysis (phân tích kết hợp) là một phương pháp nghiên cứu định lượng trong marketing, kinh tế học hành vi và khoa học quyết định,...