Совместный анализ как метод оценки потребительских предпочтений и его применение для формирования эффективных рекламных объявлений
Лысенко М.Ю.1, Щеколдин В.Ю.1
1 Новосибирский государственный технический университет
Скачать PDF | Загрузок: 11
Статья в журнале
Российское предпринимательство *
Том 18, Номер 21 (Ноябрь 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве
Аннотация:
В данной работе рассматривается понятие совместного анализа как одного из современных инструментов изучения предпочтений потребителей. Сравниваются основные разновидности совместного анализа, приводится общая схема его проведения, рассматриваются сферы деятельности, в которых применяется совместный анализ. Показано его использование для оптимизации рекламного объявления по методу совместного выбора с применением множественной логит-модели для оценки параметров. Полученное в результате анализа объявление было использовано в ходе рекламной кампании. Отслеживание изменений ключевых показателей позволило оценить эффект от использования совместного анализа.
Ключевые слова: реклама, потребительское поведение, совместный анализ, оценка потребительских предпочтений, метод совместного выбора, рекламное объявление
JEL-классификация: M31, M37, D11
Источники:
2. Захарова Т.А., Кутлалиев А.Х. Метод совместного анализа как инструмент изучения предпочтений потребителей // Социология. – 2009. – № 28. – С. 5-28.
3. Золотарева Ю.В. Анализ потребительских предпочтений на региональном рынке туризма и гостеприимства // Российское предпринимательство. – 2009. – № 12. – С. 169-174.
Кожушко О.А., Чуркин И., Агеев А. и др. Интернет-маркетинг и digital-стратегии. Принципы эффективного использования. / учеб.пособие. - Новосибирск: РИЦ НГУ, 2015. – 327 с.
Тимофеев В.С., Фаддеенков А.В., Щеколдин В.Ю. Эконометрика. / 3-е изд., перераб. и доп. - Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2013. – 340 с.
6. Тимохина Г.С., Куликова Е.С. Маркетинговые исследования поведения глобальных потребителей // Российское предпринимательство. – 2015. – № 15. – С. 2397-2406. – doi: 10.18334/rp.16.15.561.
7. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю. Оценка эффективности тизерной рекламы // Практический маркетинг. – 2016. – № 7(233). – С. 27-33.
8. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю. Разработка нового ассортимента продукции на основе метода RDE // Практический маркетинг. – 2015. – № 4(218). – С. 17-22.
9. Цой М.Е., Щеколдин В.Ю. Современные методы исследований в Маркетинге // Маркетинг. – 2014. – № 2. – С. 19-32.
10. Черенков А.А. Применение метода совместного анализа в маркетинговых исследованиях // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 1999. – № 2.
Шеффе Г. Дисперсионный анализ. - М.:Наука, 1980. – 512 с.
Эш Т. Повышение эффективности Интернет-рекламы. Оптимизация целевых страниц для улучшения конверсии. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2011. – 408 с.
13. Hauber B. Statistical Methods for the Analysis of Discrete Choice Experiments: A Report of the ISPOR Conjoint Analysis Good Research Practices Task Force // Value in Health. – 2016. – С. 300-315.
14. Aizaki H., Nishimura K. Design and analysis of choice experiments using R: a brief introduction // Agricultural Information Research. – 2008. – № 2. – С. 86-94.
15. Gofman A., Moskowitz H.R., Bevolo M., Mets T. Decoding consumers perceptions of premium products with rule-developing experimentation // Journal of Consumer Marketing. – 2010. – № 27(5). – С. 425-436.
16. Gofman A., Moskowitz H.R., Mets T. Integrating science into web design: Consumer driven website optimization // Journal of Consumer Marketing. – 2009. – № 6(4). – С. 286-298.
Hosmer D., Lemeshow S., Sturdivant R. Applied Logistic Regression. / 3rd ed. - New York:Wiley, 2013.
Kaushik A. Experimentation and testing: a primer. Kaushik. [Электронный ресурс]. URL: https://www.kaushik.net/avinash/experimentation-and-testing-a-primer/ ( дата обращения: 28.10.2017 ).
McFadden D. Quantitative methods for analyzing travel behaviour on individuals: some recent developments // D. Hensher and P. Stopher (eds.), Behavioural Travel Modelling. London: Croom Helm. – 1978. – pp. 279-318
Moskowitz H.R., GofmanA. Selling blue elephants. , 2007. – 272 с.
Malhotra N.K. Marketing Research. , 2009. – 936 с.
22. Schreiber S., Baier D. Multivariate Landing Page Optimization Using Hierarchical Bayes Choice-Based Conjoint // Discover. – 2015. – С. 465-474.
Страница обновлена: 29.10.2024 в 23:46:53