Sawtooth Software: Erkundung der neuesten advanced analytics und Forschungsmethoden

Möchten Sie einen Durchbruch in den Marketingwissenschaften erzielen?

Die Sawtooth Software Conference bringt Forschungs- und Analyseexperten zusammen, um ihr Wissen zu vertiefen und praktische Schulungen zu den neuesten Methoden der Conjoint-Analyse zu erhalten. Als langjähriger Partner von Sawtooth Software wird ein Team von SKIMmers auch in diesem Jahr in Orlando unser Fachwissen im Bereich Choice Modeling mit Branchenkollegen teilen.

Unsere Methoden- und Analyseexperten aus den USA und Europa werden verschiedene Fachvorträge, Workshops und Tutorien zu einer Reihe von Themen aus dem Bereich der Entscheidungsmodellierung halten. Besuchen Sie auf jeden Fall eine unserer Sitzungen oder sprechen Sie mit uns, um mehr über spannende Karrieremöglichkeiten zu erfahren.

Vertiefen Sie Ihr analytisches Wissen: Nehmen Sie an SKIM Expertenvorträgen teil.

Praktische Conjoint-Lösungen

Co-Clustering mit Kovariaten: Maximaler Einblick, minimaler Aufwand und mit Kovariaten noch besser umsetzbar

Co-Clustering ist das gleichzeitige Clustern von Zeilen und Spalten von Daten. Wenn es beispielsweise für Ratingfragen oder MaxDiff-Scores verwendet wird, bietet es einen ausgezeichneten Einblick in die zugrunde liegende Heterogenität dieser Daten: welche Befragten ähnlich sind und welche Items ähnlich sind. Das Hinzufügen von Kovariaten in den Prozess - sowohl für die Befragten als auch für die Variablen! - fügt eine weitere Ebene von Einsichten hinzu. In diesem Beitrag werden verschiedene Möglichkeiten zur Visualisierung von Co-Cluster-Daten aufgezeigt und die Heuristiken zur Durchführung von Co-Clustern mit Kovariaten erläutert.

Innovation durch pragmatische und zugängliche Erkenntnisse für PayPal

PayPal und SKIM haben vor kurzem einen pragmatischen Ansatz entwickelt, um die verhaltensbedingten Faktoren zu ermitteln, die das Kaufverhalten der Verbraucher in der Phase der digitalen Kaufabwicklung bei Online-Händlern beeinflussen. Wir haben die Umfrage neu konzipiert, indem wir das Kauferlebnis simuliert und Conjoint- und Non-Conjoint-Analysen kombiniert haben. Darüber hinaus übersetzten wir die Antworten in umsetzbare Geschäftsempfehlungen, die auch für technisch nicht versierte Personen zugänglich waren. Durch diese Innovation wurde der Checkout-Workstream zu einer strategischen Priorität bei PayPal und die Übernahme dieser Empfehlungen in die Produkt-, Marketing- und Vertriebs-Roadmap.

Passen wir unsere Modelle mit der Art und Weise, wie wir unsere Preisparameter schätzen, zu gut an?

Komplizierte Preisstudien können mit einer Vielzahl von teilweisen Preisniveaus enden. Auf jüngsten Konferenzen wurde eine stückweise Funktion mit 2 bis 6 Haltepunkten (abgesehen von den Endpunkten) empfohlen, und 12-20 Haltepunkte wurden als potenziell nützlich angesehen. Wir würden gerne untersuchen, ob ein Dutzend oder mehr Haltepunkte eine Überanpassung darstellen und wir mit einem sparsameren Ansatz besser dran sind. Bei dieser Untersuchung soll auch geprüft werden, ob es am besten wäre, mehrere einfachere Preiseffekte zu haben. RLH, Holdout Hit Rate und % der Effekte, die nicht eingeschränkt werden müssen, werden als Testkriterien verwendet.

Thompson-Stichprobenverfahren bei CBC mit mehreren Attributen

Oftmals können wir nur eine bestimmte Anzahl von Stufen pro Attribut testen, um sicherzustellen, dass die Schätzung robust bleibt. Es gibt jedoch Szenarien in CBC-Studien, in denen wir viel mehr Stufen testen wollen und einfach herausfinden wollen, welches die besten Stufen und Kombinationen von Stufen sind. Mit dem Thompson Sampling wählen wir bevorzugte Produkte für die Überstichprobe für jeden neuen Befragten aus.

Volumetrischer Conjoint und die Rolle der Sortimentsgröße

Die Vorhersage des Volumens eines neuen Produkts, das auf den Markt gebracht werden soll, ist eine Aufgabe, mit der sich viele Forscher zumindest einmal beschäftigt haben. Es gibt eine Vielzahl von Methoden zur Bewältigung dieser Aufgabe, die in drei Gruppen eingeteilt werden: Praxistests, Benchmarking und Nachbildung von Marktumgebungen. In diesem Beitrag zeigen wir die Vor- und Nachteile jeder dieser Methoden auf und erläutern einen Ansatz, der einige der Einschränkungen dieser Methoden überwindet, indem er sie miteinander kombiniert.

Vektorautoregressive Modellierung von Längsschnitt-Verkaufsdaten unter Verwendung simulierter Populationen auf der Grundlage von Conjoint-Experimenten

Die Vektor-Autoregression (VAR) wird häufig zur Modellierung des Absatzes von P-Artikeln im Zeitverlauf verwendet. Die VAR prognostiziert die Verkäufe zum Zeitpunkt tnew anhand der früheren Verkäufe zum Zeitpunkt tlag, gekoppelt mit Attributen, die diese Veränderungen erklären, wie Preis, Verteilung und Trend. Wir modellieren auch die korrelierte Beschaffung zwischen P Artikeln unter Verwendung einer simulierten Population ~ Multivariate Normal(α_lag, ∑). Wir zeigen, wie Conjoint-Experimente zur Information über ∑ verwendet werden können und wie dies die Vorhersagen im Vergleich zur Modellierung von ∑ aus reinen Verkaufsdaten erheblich verbessert.

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Über Sawtooth Software

Sawtooth Software bietet advanced analytics und Einblicke, die Unternehmen dabei helfen, zu verstehen, was für ihre Kunden wichtig ist, und vorherzusagen, was sie kaufen oder wählen werden. Sie tun dies durch ihre Lösungsplattform, Beratung und Schulungsdienste.

Die Sawtooth-Plattform verarbeitet herkömmliche Umfragefragen, ist aber vor allem für eine integrierte prädiktive Analyselösung namens Conjoint Analysis oder Choice Analysis bekannt.