聯合分析

什么是聯合分析

聯合分析，是一種市場調研的研究方法，用于了解受訪者對多屬性多水平的產品的偏好。聯合分析問題向受訪者展示一組概念，要求選擇最吸引人的概念，可以幫助確定最佳產品功能、價格敏感度，市場份額等。

（此功能為企業版功能，答卷數量企業版限制為賬戶下200份，尊享版不限）

適用場景

聯合分析可以適用于消費品、工業產品和商業服務等相關領域的市場調研中，用于調研用戶對多屬性特征產品的偏好，尤其是在新產品開發、市場份額分析、競爭分析、市場細分和價格策略等方面。

如何使用聯合分析

1、在問卷編輯頁左側【調研題型】欄，點擊使用“聯合分析”題型；

2、修改標題名稱；

3、點擊“配置聯合分析”進行具體的配置：概念配置、屬性配置、任務配置、禁止項配置；

4、概念配置：選擇要調研的概念組合模式；分為隨機組合概念 、自定義概念兩種模式，兩種模式配置方式不同，請根據自己業務場景選擇

隨機組合概念： 需要進行【屬性配置】，根據系統算法將配置的屬性下水平自動生成的概念呈現給調研用戶，系統會盡量保證每個概念出現頻次均等來確保調研數據的準確性

自定義概念： 自定義上傳給用戶測評的概念組合，需要先下載模板，并按模板內容將自定義概念的屬性、水平對應填充后上傳模板即可。適用于已有固定測評的概念組合場景。

【自定義概念】配置流程

（1）下載模板
（2）按照模板，整理好要測評的概念將對應的屬性、概念填充進表格。上傳的概念數量限制最多200個
（3）上傳整理好的數據

若需要直接給受訪者呈現產品圖，上傳自定義概念后，可以點擊“批量上傳概念圖片”批量上傳概念圖片，也可以點擊概念后的“概念圖片”單個上傳

若需要隱藏屬性、水平的呈現，可以在「概念配置」設置“只顯示圖片”，設置后，受訪者將不會看到每個概念的屬性及水平，顯示如下：

（4）屬性配置：可以配置水平對應的圖片（只允許配置圖片，其他屬性、水平已根據上傳的概念自動識別，無需編輯）
（5）任務配置：
a) 先配置【每個任務的概念數量】，即每次需要用戶在幾個概念中選擇 注意：數量限制為2-5，且在1、2、4概念呈現規則時，會要求【總概念數】/【每個任務的概念數量】整除

b）每個任務包含空選項文本，即是否需要用戶在無法做出選擇時，選擇空選項；可以修改文案

c）選擇概念呈現規則：一共有4種規則，根據自己業務場景選擇

隨機呈現全部概念： 針對每個測評用戶呈現全部上傳的概念，出現順序隨機

按上傳順序呈現全部概念： 針對每個測評用戶呈現全部上傳的概念，出現順序按上傳概念的順序； 適合已有固定的概念之間對比（需要提前在上傳數據排序）

在全部概念中隨機呈現X個： 針對每個測評用戶呈現部分（X）概念； 適合上傳概念數量較多，不想讓每個測評用戶選擇太多次的情況； 注意：X必須是【每個任務的概念數量】的倍數

按上傳順序及每個任務概念數量分組后隨機呈現X組： 根據【總概念數】/【每個任務概念數量】 按順序分組后，每個測評用戶隨機呈現X組； 適合上傳概念數量較多，不想讓每個測評用戶選擇太多次，且已有固定概念之間的對比的情況

注意：X必須<【總概念數】/【每個任務的概念數量】

【隨機組合概念】配置流程

（1）屬性配置：添加需要調研的屬性及水平（水平可上傳圖片）；屬性、每個屬性下的水平數量分別限制最大20個；


（2）任務配置：自定義每個任務的概念數量（限制2-5）、任務的總數量（限制最大數量50）；


（3）禁止項配置：配置禁止出現在測評用戶作答任務中的概念。（注：禁止項配置僅針對“隨機組合概念“有效）

5、配置好后，點擊“確定”，保存并發布問卷

一些定義說明

1、屬性：需要聯合分析中進行比較的產品屬性，例如調研用戶對電腦的偏好：品牌、價格、內存...；

2、水平：即屬性下的水平（屬性值），例如品牌的水平：聯想、惠普...；內存的水平：8G、16G...；

3、概念：即產品每個屬性下水平的組合；例如：惠普-i5-15寸-16G-6000稱之為一個概念。

4、每個任務的概念數量：每個任務展示調研概念的數量。建議每個任務中出示2-5個概念，這是因為當每個任務里的概念超過5個時，受訪者較難準確選出最吸引人的概念。

5、任務的數量：同時出示幾個概念進行最吸引人的選擇題。在這里，我們把每個這樣的選擇題稱為一個任務。

數據統計

可在分析下載》統計分析》默認報告中下載數據統計，可統計出每組概念是否選中。

聯合分析報告

聯合分析報告可以直觀看出屬性、水平、概念對受訪者的重要性，幫助確定您的受眾真正重視什么

查看路徑：在 分析&下載》統計&分析》默認報告 中點擊“查看報告”

注意：

1、聯合分析需要充足的樣本量才能計算出較為準確的數據，所以樣本量足夠多得出的報告才有參考意義（答卷數量>100)

2、由于數據量較大，計算數據需要時間，所以生成報告會較慢，若不能及時查看到報告，可等待報告生成后系統消息通知再查看

3、生成報告后，若后續有新增答卷，需要點擊“提交更新”獲取最新報告

4、可點擊“導出全部報告”在Excel中查看報告

報告解讀

1、報告分為屬性重要性、概念效用兩部分

（1）屬性重要性：可以直觀看出屬性、水平的重要性。同一屬性下，水平的效用值越大，表示該屬性下水平對于受訪者越重要；屬性重要性越大，表示屬性對于受訪者越重要；

（2）概念效用：概念的偏好排名，可以直觀看出概念的重要性，效用值越大，表示概念對于受訪者越重要。

2、計算邏輯

計算模型：由于聯合分析使用的是離散型數據（如電腦品牌等）而不是連續型數據（如溫度的數字），因此聯合分析所運用的方法為邏輯回歸，該方法中回歸系數的估計方法采用的是分層貝葉斯參數估計；

效用：由于回歸系數不能直接用來表述效用值，因此對回歸系數進行了簡單數據處理得到效用值，直觀上能更好的看出屬性和水平的效用值大小。效用值越大，表示重要性越大；

重要性：重要性越大，表示該屬性對受訪者越重要。重要性=每個屬性下水平效用最大值/sum(每個屬性下水平效用最大值)*100%

示例中：屏幕尺寸的重要性=54.43/（54.43+48.49+23.60+13.28+12.42）=36%

效果示例

示例：某電腦經銷商可以使用上述示例問題確定消費者最可能購買的電腦。假設在購買時需要考慮以下幾個屬性，每個屬性中有不同的水平：

總計有3*3*3*3*4=324種概念產品。我們每次展示給消費者3個概念產品，讓消費者選擇最可能購買的產品（或者“無”），并且重復這個過程3次（每次展示的概念產品是不同的）。

這樣比較信息會通過多次測量從而獲得更穩健的結論。研究人員可以確定偏好。

體驗聯合分析

聯合分析用戶交流群

為幫助用戶更好的使用問卷星聯合分析的產品，更好的執行聯合分析的調研項目，問卷星特建了一個「聯合分析使用交流群」，微信掃描下面二維碼即可加入。