- কনজয়েন্ট বিশ্লেষণ - এই মডেলগুলিকে গ্রাহকরা তাদের বৈশিষ্ট্যগুলি যে বৈশিষ্ট্যগুলি দ্বারা সংজ্ঞায়িত করা হয় সেগুলির একটি প্রকৃত বা হাইপোথলেটিক পণ্য বা পরিষেবাগুলির মূল্যায়ন করে। গবেষণা অংশগ্রহণকারীদের প্রতিক্রিয়া প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের একটি আপেক্ষিক মান সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
- অভিযোজিত Conjoint - conjoint বিশ্লেষণ এই মডেল পণ্য বা সেবা গুণাবলী একটি খুব বড় সংখ্যা বিশ্লেষণ, বা গুণাবলী এর মাত্রা সহজতর।
- ডিসিশন ট্রি - এই মডেলগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ার প্রতিনিধিত্ব করার জন্য বাজার গবেষণায় ব্যবহৃত হয়, যা ফলাফলের একটি ফলাফল, সম্পদ প্রাপ্যতা, বা ইউটিলিটি ফলাফল অন্তর্ভুক্ত করতে পারে।
অন্তর্দৃষ্টি এবং অপ্টিমাইজেশান মধ্যে গ্যাপ জুড়ুন: ক্রয় সিদ্ধান্ত হায়ারarchy
একটি পণ্য প্রবর্তন যে গবেষণা গবেষণা অনেক স্তরের তথ্য সঙ্গে dovetail আবশ্যক। একটি পরিষেবা বা পণ্য লাইন অপটিমাইজ করার উপায় বিবেচনা একটি পণ্য প্রবর্তিত রান আপ এর প্রাথমিক পর্যায়ের আয়ত্ত করতে হবে, কিন্তু ভোক্তাদের পয়েন্ট অফ ক্রয় সময়ে খেলা করা যে সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়া তদন্ত যে তাড়াতাড়ি আকৃতি করতে সাহায্য করতে পারেন চিন্তাভাবনা প্রকারের একটি অনুক্রমের তাদের ক্রয় সিদ্ধান্ত ভোক্তাদের নিযুক্ত। এই অনুক্রমটি ফোকাসে সবচেয়ে সহজে আসে যখন বিভিন্ন তথ্য ও তথ্য উৎসগুলি ব্যবহার করা হয় - এর মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ - মার্কেটিং গবেষণা এবং বিক্রয় তথ্য।
দুর্বল কর্মক্ষমতা বা নেতিবাচক বাজার ভাগ অন্তর্দৃষ্টি সম্পর্কিত বিক্রয় তথ্য সহায়ক হতে পারে, যদিও, এটি অনেক ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ ক্ষমতা নেই। আরও ঘনিষ্ঠ গ্রাহক জ্ঞান একটি পণ্য অস্থায়ীভাবে আউট-অফ স্টক বা একটি পণ্য লাইন থেকে সরানো হয় যখন বাজারে ভাগ ঘটতে সম্ভবত কি অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারেন।
বাজার গবেষণা এই ধরনের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে, পাশাপাশি নতুন পণ্য অগ্রাধিকার শেয়ার বা বর্তমান পণ্য থেকে একটি সদ্য আরম্ভ করা পণ্য থেকে স্যুইচিং আচরণ বোঝার হিসাবে।
পণ্য বা পরিষেবা অপ্টিমাইজেশান একটি ব্যয়বহুল প্রচেষ্টা হতে পারে এবং একটি উচ্চ ঝুঁকি বিকল্প সর্বদা স্পষ্টতা সর্বোচ্চ মাত্রা এবং বিস্তৃত এবং গভীর দৃশ্যকল্প সিমুলেশন জন্য ক্ষমতা দাবি করে হতে পারে। উভয় পৃথক পছন্দ বিশ্লেষণ (ডিসিএ) বা পছন্দ ভিত্তিক conjoint (সিবিসি) প্রক্রিয়া এই বাজার গবেষণা চাহিদা মেটাতে পারে।
সিদ্ধান্ত গাছ: একটি বাজেট-সচেতন বিকল্প
ডিসিশন ট্রি মডেল গ্রাহকদের হেরাক্কিক ক্রয় আচরণের একটি গভীর বোঝার বিকাশ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, কোন পণ্য বা পরিষেবাটি একে অপরকে হ্রাস করে এবং কিভাবে, এই গতিবিদ্যাগুলি ইট এবং মর্টার পরিবেশে শেলফ সংস্থার সাথে সম্পর্কিত, গ্রাহক অন্তর্দৃষ্টি উপর একটি সূক্ষ্ম পয়েন্ট রাখে ব্র্যান্ড দৃষ্টিভঙ্গি বা পণ্য দৃষ্টিকোণ উপর ফোকাস করতে সিদ্ধান্ত গাছ মডেল ব্যবহার করতে পারেন। ডিসিশন ট্রি মডেল প্রায়ই গবেষণা প্রক্রিয়ার সহজতর করার জন্য বিবেচনা করা হচ্ছে পণ্যগুলির একটি দৃশ্যমান উপস্থাপনা উপর মূলধন।
একটি সিদ্ধান্ত গাছের নির্মাণ একটি স্বজ্ঞাত জরিপ অভিজ্ঞতার প্রেক্ষাপটে ভোক্তাদের কাছ থেকে অনুক্রমিক প্রতিক্রিয়া প্রসারিত এবং ক্যাপচার করার ক্ষমতা কেন্দ্রীয়।
গুরুত্বপূর্ণ বিপণনের দিকনির্দেশনা-পদ্ধতিতে সিদ্ধান্তের গাছের বাজার গবেষণার অমূল্য প্রকৃতির কারণে, সিদ্ধান্তের গাছের ধরনগুলি কাঠামোগত নিখরচায় থাকতে হবে এবং আত্মবিশ্বাসী বোঝা কমাবে । সিদ্ধান্ত গাছের বাজার গবেষণা নকশা মধ্যে অতিরিক্ত মাইল যাওয়া সার্ভে গবেষণা সম্মুখীন হতে পারে যে pitfalls এড়াতে সাহায্য করবে।
চূড়ান্ত জরিপের ফলাফলগুলিতে দ্রুতগতির উত্তরদাতাদের প্রভাব সম্পর্কিত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্তগুলির উপর সুনিশ্চিতভাবে নেতিবাচক প্রভাব থাকতে পারে। ডেটা মানের পরিষ্কারকরণ প্রক্রিয়াটি গুরুত্বপূর্ণ যে প্রসেসর উত্তরদাতাদের চিহ্নিত করে এবং ডেটাসেট থেকে তাদের ডেটা সরিয়ে দেয়। এই কারণগুলির জন্য, বাজার গবেষকরা যাচাইকরণ প্রক্রিয়ার কাজ করতে পারেন যা জরিপের গবেষণায় নির্মিত হয় বা প্রতিটি প্রতিক্রিয়ার সাথে একটি ফলো-আপ সুযোগ প্রযোজ্য। সেই জরিপের প্রতিক্রিয়াগুলি পর্যালোচনা এবং প্রয়োজন অনুযায়ী নিয়ন্ত্রিত হতে পারে।