• Preference level of potential product names
• 제품 이름의 일반적인 중요도 수준
• 이름 때문에 제품을 구매하지 않을 것인지 여부
• 특정 이름의 제품을 구매하는 빈도
• 구매 빈도 및 제품 사용 방법
• 그들의 태도와 제품 사용

각 제품에 대해 세 번째 조건부 후속 질문이 포함된 2개의 질문을 물을 수 있습니다.

1. 첫 번째 질문은 상대적 선호도를 유도하기 위한 고정액 할당 질문입니다. 예를 들어 "다음 4개 제품 이름 중 20점을 할당하여 해당 이름에 대한 상대적 선호도를 나타내십시오." 이러한 종류의 질문은 순위(순서 데이터)보다는 선호도(간격 또는 비율 데이터 해석에 적합)의 강도를 측정합니다. 중요한 점은 총 점수가 제시된 선택 수의 짝수 배수여야 하므로 실제로 무관심한 응답자가 이름에 동일한 점수(여기서는 4×5=20)를 부여할 수 있다는 것입니다.
2. 두 번째 질문은 최고의 선택에 대한 절대적인 선호도를 조사합니다. 예를 들어 "1이 매우 싫어함을 나타내고 7이 매우 좋아함을 나타내는 1~7점 척도로 질문 #1에서 가장 선호하는 선택을 어떻게 평가하시겠습니까?" 7점 척도는 고전적인 Likert 척도이지만 다른 척도도 가능합니다. 그러나 점수가 홀수인 척도를 사용하면 응답자가 중립적이 될 수 있지만, 점수가 짝수인 척도(예: 1-10 척도)를 사용하면 응답자가 수학적으로 중립적인 응답을 할 수 없게 됩니다. 이 경우 바람직하다고 생각합니다.
3. 세 번째 질문은 #2의 평가가 특정 임계값 미만으로 떨어지고 더 나은 대안을 모색하는 응답자에게만 적용됩니다. 예: "개인적으로 볼 때 [2분기에 #1로 평가한 이름]보다 더 나은 제품 이름이 있다고 생각하시나요?" 이 질문은 무응답을 허용해야 하며, 고려하기보다는 보다 자연스러운 답변을 얻기 위해 5초와 같은 짧은 "만료" 시간을 설정해야 합니다.

몇 가지 대안 및 관찰 사항:

설문조사에서는 Q2에 4개 제품 모두에 대해 질문하고 절대적 선호도에서 상대적 선호도를 추론할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 질문은 고정 금액 질문만큼 응답자를 깊이 관여시키지 않으며 응답자가 판단을 꺼리거나 "스팸 응답 및 돈 가져가기" 남용으로 인해 "전반적인" 답변에 취약합니다.

후보 이름에 관해 말하면, 일부 회사는 일반적으로 제품과 의미론적 연관성이 있는 이름을 지정합니다. 그러나 동일한 제품 카테고리 내에서는 이름을 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. 이것이 사실이라면 우리는 응답자에게 "일치하는" 질문을 합리적으로 물을 수 있습니다. 예를 들어, "7개의 후보 제품 이름 풀에서 4개 제품 각각에 가장 적합한 이름을 선택하세요."

Some clients have different customer profiles in mind for these four products. These profiles are largely combinations of categorical variables (gender, age group, race/ethnicity, etc.), so this information would be collected to see if different candidate names have varying levels of appeal to different demographic groups.

전략적 분석

전략적 분석은 다음에서 학습합니다. 1단계: 질적 연구 – 포커스 그룹, 그리고 2단계: 정량적 연구 – 소비자 온라인 설문조사 일관되고 효과적인 방식으로 제시합니다. 결과물은 다음을 식별하는 포괄적인 PowerPoint 보고서일 수 있습니다.

1. 잠재적인 제품 이름에 대한 고객의 인식
2. 긍정적인 반응
3. 부정적인 반응
4. 고객의 제품명 인식에 영향을 미치는 요인
5. 고급 분석
6. 각 제품에 가장 적합한 이름
7. 이름 추천
8. 결론

In terms of advanced analytics, it is better to pose questions first and then pick the tools. However, given that we’ve been talking about discrete choices in both the target variable (product name) and demographics, we can certainly say that we could use non-parametric statistical tests to tease out relationships between ordinal data.

클러스터 분석 및 로지스틱 회귀는 고객이 구체적으로 알고 싶어하는 내용과 더 중요하게는 실제 결과에 따라 유용할 수 있습니다.

예:

• 대상 변수 내에서: 한 이름을 선호하는 응답자가 다른 이름을 선호하는 경향이 있습니까? 선호되는 이름의 "클러스터"가 있습니까?
• 대상 변수와 인구통계 사이: 특정 응답자 프로필이 특정 이름을 선호합니까? 절대적 호감도가 일부 인구통계학적 특성과 연관되어 있나요?

최종 결과물은 관리자를 위한 실행 계획이 포함된 영향력 있는 보고서입니다.

뉴욕에 있는 우리 시설 위치

11 E 22nd Street, 2층, New York, NY 10010 T: +1(212) 505-6805

SIS 인터내셔널 소개

SIS 국제 offers Quantitative, Qualitative, and Strategy Research. We provide data, tools, strategies, reports, and insights for decision-making. We also conduct interviews, surveys, focus groups, and other Market Research methods and approaches. 문의하기 다음 시장 조사 프로젝트를 위해.