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: 34

Статья в журнале

Российское предпринимательство *
Том 18, Номер 21 (Ноябрь 2017)
* Этот журнал не выпускается в Первом экономическом издательстве

Цитировать эту статью:

Лысенко, М. Ю. Совместный анализ как метод оценки потребительских предпочтений и его применение для формирования эффективных рекламных объявлений / М. Ю. Лысенко, В. Ю. Щеколдин // Российское предпринимательство. – 2017. – Т. 18, № 21. – С. 3275-3288. – DOI 10.18334/rp.18.21.38504
Lysenko, M. Y., Schekoldin, V. V. (2017). Joint analysis as an assessment method of consumer preferences and its implication for effective advertisement. Russian Journal of Entrepreneurship, 18(21), 3275-3288. https://doi.org/10.18334/rp.18.21.38504

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

Источники:

1. Бережнов Г.В. Креативная деятельность в маркетинге // Российское предпринимательство. – 2005. – № 9. – С. 64-68.
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: 11.01.2026 в 15:11:50

 
 

 Download PDF | Downloads: 34

Joint analysis as an assessment method of consumer preferences and its implication for effective advertisement

Lysenko M.Y., Schekoldin V.V.

Journal paper

Russian Journal of Entrepreneurship *
Volume 18, Number 21 (November 2017)

Citation:

Lysenko, M. Y., & Schekoldin, V. V. (2017). Joint analysis as an assessment method of consumer preferences and its implication for effective advertisement. Russian Journal of Entrepreneurship, 18(21), 3275-3288. https://doi.org/10.18334/rp.18.21.38504

Abstract:
The paper considers a concept of joint analysis as one of modern tools for studying consumer preferences. We compare the main types of joint analysis and present the general approach to the analysis. We consider areas of activities where the joint analysis can be applied. We show its implication for advertisement optimization through joint selection method and multiple logit-model for parameters estimation. The advertisement obtained as a result of analysis was used during an advertisement campaign. Tracking changes of key indicators allowed assessing the impact of joint analysis.

Keywords: consumer behavior, advertisement, joint analysis, consumer preferences assessment, joint selection method

JEL-classification: M31, M37, D11

References:

Aizaki H., Nishimura K. (2008). Design and analysis of choice experiments using R: a brief introduction Agricultural Information Research. 17 (2). 86-94.
Berezhnov G.V. (2005). Kreativnaya deyatelnost v marketinge [Creative activity in marketing]. Russian Entrepreneurship. 6 (9). 64-68. (in Russian).
Cherenkov A.A. (1999). Primenenie metoda sovmestnogo analiza v marketingovyh issledovaniyakh [The application of the method of joint analysis in marketing research]. Marketing i marketingovye issledovaniya. (2). (in Russian).
Esh T. (2011). Povyshenie effektivnosti Internet-reklamy. Optimizatsiya tselevyh stranits dlya uluchsheniya konversii [Efficiency increase in Internet advertising. Optimizing landing pages to improve conversion] M.: Mann, Ivanov i Ferber. (in Russian).
Gofman A., Moskowitz H.R., Bevolo M., Mets T. (2010). Decoding consumers perceptions of premium products with rule-developing experimentation Journal of Consumer Marketing. (27(5)). 425-436.
Gofman A., Moskowitz H.R., Mets T. (2009). Integrating science into web design: Consumer driven website optimization Journal of Consumer Marketing. (6(4)). 286-298.
Hauber B. (2016). Statistical Methods for the Analysis of Discrete Choice Experiments: A Report of the ISPOR Conjoint Analysis Good Research Practices Task Force Value in Health. 19 300-315.
Hosmer D., Lemeshow S., Sturdivant R. (2013). Applied Logistic Regression New York: Wiley.
Kaushik A. Experimentation and testing: a primerKaushik. Retrieved October 28, 2017, from https://www.kaushik.net/avinash/experimentation-and-testing-a-primer/
Kozhushko O.A., Churkin I., Ageev A. i dr. (2015). Internet-marketing i digital-strategii. Printsipy effektivnogo ispolzovaniya [Internet marketing and digital-strategy. Principles of effective use] Novosibirsk: RITs NGU. (in Russian).
Malhotra N.K. (2009). Marketing Research Pearson.
Moskowitz H.R., GofmanA. (2007). Selling blue elephants Pearson Education.
Schreiber S., Baier D. (2015). Multivariate Landing Page Optimization Using Hierarchical Bayes Choice-Based Conjoint Discover. 465-474.
Sheffe G. (1980). Dispersionnyy analiz [Dispersion analysis] M.: Nauka. (in Russian).
Timofeev V.S., Faddeenkov A.V., Schekoldin V.Yu. (2013). Ekonometrika [Econometrics] Novosibirsk : Izd-vo NGTU. (in Russian).
Timokhina G.S., Kulikova E.S. (2015). Marketingovye issledovaniya povedeniya globalnyh potrebiteley [Marketing researches of global consumer behavior]. Russian Entrepreneurship. 16 (15). 2397-2406. (in Russian). doi: 10.18334/rp.16.15.561.
Tsoy M.E., Schekoldin V.Yu. (2014). Sovremennye metody issledovaniy v Marketinge [Modern methods of research in Marketing]. Marketing. (2). 19-32. (in Russian).
Tsoy M.E., Schekoldin V.Yu. (2015). Razrabotka novogo assortimenta produktsii na osnove metoda RDE [Development of a New Range of Products on the Basis of RDE-method]. Practical Marketing. (4(218)). 17-22. (in Russian).
Tsoy M.E., Schekoldin V.Yu. (2016). Otsenka effektivnosti tizernoy reklamy [Efficiency Estimation of Teaser Advertising ]. Practical Marketing. (7(233)). 27-33. (in Russian).
Zakharova T.A., Kutlaliev A.Kh. (2009). Metod sovmestnogo analiza kak instrument izucheniya predpochteniy potrebiteley [The method of joint analysis as a tool for studying consumer preferences]. Sociology. (28). 5-28. (in Russian).
Zolotareva Yu.V. (2009). Analiz potrebitelskikh predpochteniy na regionalnom rynke turizma i gostepriimstva [Analysis of consumer preferences in the regional tourism and hospitality market]. Russian Entrepreneurship. 10 (12). 169-174. (in Russian).