市场研究中的数据分析实现

Posted 2021-04-27 KPMG大数据挖掘

摘要：塔榭德-委黑格尔曾说过：“理性的决断需要避免认知偏差及谬误。”数据驱动型的市场调研是帮助人们达成客观合理的商业判断的一种方法，本文将为您介绍如何利用SAS进行市场研究相关的数据分析。

市场调研是针对潜在或当前的市场、目标用户、现有产品或计划中的产品系统化地进行特定信息收集和数据分析的过程。能够为商业决策提供信息支持，并且降低业务风险，功能主要分为描述、诊断和预测。市场调研过程中会搜集到大量定量数据和定性数据，如何有效的利用市场调研中搜集到的数据，进行恰当的分析得出相应结论是市场调研过程中的重要问题。

SAS BASE中的市场研究模块针对市场调研中常见的数据分析需求，给出了方便实用的解决方案，依靠点选即可完成分析得到分析结果与可视化图形。下面向您介绍SAS BASE市场研究模块所包含的分析方法，并对使用过程进行简单演示。

_01_ 市场研究模块界面展示

SAS 市场研究模块位于SAS菜单栏中"解决方案"->"分析"->"市场研究"，依次单击即可打开。

Figure 1进入市场分析模块

点击进入后会看到如下图中界面，各区域含义为：

①及②的位置为SAS逻辑库、库内的数据集及上次分析该数据用的方法。分析时选择相应库及数据集即可。

③点击后的下拉菜单为市场研究模块对应的分析方法，包含联合分析（Conjoint Analysis）、离散选择偏好（Discrete choice analysis）、对应分析（Correspondenceanalysis）、多维尺度分析（Multidimensional scaling (MDS) ）与多维偏好分析（Multidimensionalpreference analysis (MDPREF)），后续会介绍这写分析方法的用法。

④选中数据及分析方法后按OK进入下一步分析选项，退出按Exit，更多帮助按Help。

⑤点即可进入数据预览窗口。

⑥点击可生成SAS自带的市场分析模块数据样例，并存储再SASUSER库中。

Figure 2市场分析模块界面

_02_ 市场研究模块分析方法说明及展示

本部分介绍联合分析（Conjoint Analysis）、对应分析（Correspondence analysis）、离散选择偏好（Discretechoice analysis）、多维尺度分析（Multidimensional scaling (MDS) ）与多维偏好分析（Multidimensionalpreference analysis (MDPREF)）适用的问题，并做简单的演示说明。

（1）联合分析（Conjoint Analysis）

联合分析是用于描述消费者在多个属性的产品（或服务）中，哪些是消费者最为关注的，甚至决定消费者最终的产品选择。联合分析可以解决的问题包括：如何重新定位现有产品？新产品如何设计？新产品目标用户如何选择？输入数据应为包括偏好评分及产品属性特征及产品信息的矩阵。

示例：SASUSER中TIRES数据集包含7名用户对3个品牌共18个不同属性的轮胎的评价数据，下图展示了进行联合分析时的筛选操作及部分分析结果。图3为在选定数据集后的分析选项设定，选中后点击OK得到结果。由联合分析结果1可知轮胎的里程寿命属性（mileage）对用户评价的最高；联合分析结果2展示了对不同属性轮胎的市场份额预测。

Figure 3 TIRES数据进行联合分析

Figure 4联合分析结果1

Figure 5联合分析结果2

（2）对应分析（Correspondence analysis）

对应分析结合了R-Q型因子分析，是对交叉联立表进行的加权主成分分析，主要用于两个或多个分类变量间各分类水平相关性的比较，适合分析消费者对产品或品牌的定位，例如不同产品的目标消费者具有哪些典型特征、消费者的产品偏好等。输入的数据应能够形成交叉联立表。

示例：SASUSER中CARS数据集包括339位车主的个人信息及所拥有的车型信息。由分析结果图示显示，已婚有孩子的车主更倾向于选择美系车型，单身车主更倾向于选择日系车型。

Figure 6 CARS数据进行对应分析

 

Figure 7 对应分析结果

（3） 离散选择分析（Discrete choice analysis）

上文中提到的联合分析检验用户的偏好进行分析，离散选择分析直接使用用户的购买行为选择体现偏好，研究被选属性与未被选的属性之间的概率差别。进行分析的数据集应包括各类属性可能的组合及客户是否选择购买的记录信息。

示例：使用SASUSER中PRICE数据进行离散选择分析

Figure 8 PRICE数据进行离散选择分析

Figure 9 离散选择分析结果

（4）多维尺度分析（Multidimensional scaling (MDS) ）

多维尺度分析是一种类似主成分分析的数据降维分析方法，在市场研究领域可用于了解不同观测之间（不同产品之间、不同服务之间、不同品牌或体验之间等等）的差异程度或相似程度，以发现产品间关系、明确互相竞争的产品、发现市场机会等等。差异性或相似性一般用不同观测间的“距离”来衡量。进行分析的数据集应包括产品/服务间的距离信息。

示例：使用SASUSER中BEVEREAGE数据进行多维尺度分析。分析结果中茶与瓶装水被分到第一象限，消费者认为这两种饮品相似度较高。

Figure 10BEVERAGE数据进行多维尺度分析

 

Figure 11 多维尺度分析结果

（5）多维偏好分析（Multidimensional preference analysis (MDPREF)）

多维偏好分析将品牌及消费者的评价转换为一组新的相互无关的指标，映射到二维空间中，通过图示化的形式展现市场对品牌的喜好与偏见。进行分析的数据集应将被评估的产品作为观测记录（行），评估值作为变量（列）。

示例：使用SASUSER中CARPREF数据进行多维偏好分析。从左到右的方向表示了消费者的偏好程度，右侧的品牌市场偏好度更高。箭头指向相同的消费者偏好类似，箭头前面的品牌就是这类消费者一致偏好的品牌。

 

Figure 12使用CARPREF数据进行多为偏好分析

Figure 13多维偏好分析结果

本文中示例使用SAS 9.3版本，更多相关分析信息可查阅参考资料。

参考资料：

Marketing Research Methods in SAS http://support.sas.com/resources/papers/tnote/tnote_marketresearch.html

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