Thu thập dữ liệu và phân tích kết hợp

Một phần của tài liệu Bài giảng Phân tích Marketing: Phần 1 (Trang 35)

Việc thu thập dữ liệu để phân tích liên hợp đã được thực hiện tương đối đơn giản bằng sự ra đời của phần mềm chuyên dụng. Loại phân tích liên hợp được sử dụng chỉ ra bản chất chính xác của dữ liệu được thu thập. Ngày nay, với sự phát triển của các phương pháp và kỹ thuật thu thập dữ liệu về sở thích, đánh giá của khách hàng và sự phát triển của khoa học công nghệ, phân tích kết hợp có thể dễ dàng được áp dụng.

Với phần mềm SPSS, các bạn cũng có thể phân tích kết hợp bằng cách sử dụng syntax để tạo phương án thiết kế thực nghiệm (orthogonal design) phục vụ cho việc phân tích (lệnh để khởi tạo: Data/Orthogonal Design/Generate)

Cụ thể về việc tạo syntax và chạy conjoint trên phần mềm SPSS, các bạn có thể tìm

hiểu thêm tại hướng dẫn của IBM hoặc các video hướng dẫn trên Internet2. 2 Ví dụ::

https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SSLVMB_23.0.0/spss/conjoint/conjoint_cmd_howto_option al.html

35

Khi phân tích kết hợp xong, đầu ra của phân tích sẽ cho kết quả phản ánh các tiện ích ước tính (Utility) phản ánh sở thích của người tiêu dùng đối với các mức độ thuộc tính của sản phẩm.

Hình 2.4. Ví dụ về kết quả của phân tích conjoint tương ứng với ví dụ về xe hơi được nêu trong Bảng 2.

Các tiện ích ước tính tương ứng với sở thích của người tiêu dùng trung bình cho thái độ/sở thích mức độ của bất kỳ thuộc tính nhất định. Trong một thuộc tính nhất định, các tiện ích ước tính thường được chia tỷ lệ, xoay quanh số 0. Vì vậy, một số âm không có nghĩa là một tiện ích hoặc mức độ thuộc tính đó bị đánh giá tiêu cực. Nó chỉ có nghĩa là mức độ thuộc tính đó ít được ưu tiên, ưa thích hơn mức độ thuộc tính khác.

Kết quả phân tích kết hợp cũng thường đi kèm với các giá trị T, một chỉ số tiêu chuẩn để đánh giá ý nghĩa thống kê. Để suy diễn về ý nghĩa thống kê, tốt nhất là nên kiểm tra giá trị T của các cấp độ/mức độ với mức ưu tiên cao nhất và thấp nhất trong một thuộc tính nhất định. Một thực tiễn phổ biến có thể áp dụng sẽ là nếu tổng giá trị tuyệt đối của hai thống kê này lớn hơn ba, thì thuộc tính đã cho đó có ý nghĩa trong tổng thể quá trình lựa chọn của người tiêu dùng. Ở mức độ thực tế, rất hiếm khi một thuộc tính sẽ không có ý nghĩa. Và nếu bạn tìm thấy một thuộc tính đó, điều đó có nghĩa là nó có lẽ không nên được đưa vào thiết kế thử nghiệm vì người trả lời không xem xét thông tin của thuộc tính đó khi họ đưa ra lựa chọn.

36

Câu hỏi ôn tập cuối chương

1. Trình bày bản chất, vai trò và những vấn đề chính về phân tích sản phẩm đối với hoạt động quản trị marketing

2. Đâu là những vấn đề chính của phân tích sản phẩm? Bằng cách nào những vấn đề này được giải quyết với phân tích sản phẩm?

3. Trình bày bản chất và vai trò của phân tích cụm. Nêu những thách thức với phân tích cụm

4. Trình bày bản chất và vai trò của phân tích kết hợp. Nêu những thách thức với phân tích kết hợp.

5. Liên hệ với thực tế hoạt động phân tích sản phẩm tại các doanh nghiệp ở Việt Nam. Trình bày những cơ hội và thách thức đối với việc triển khai phân tích sản phẩm đối với các doanh nghiệp Việt Nam

Một phần của tài liệu Bài giảng Phân tích Marketing: Phần 1 (Trang 35)