- कॉन्जेव्हेन्ट विश्लेषण - हे मॉडेल ग्राहकांना त्या वास्तविकते किंवा किरकोळ उत्पादने किंवा सेवांच्या मालिकेचे मूल्यमापन करु देतात ज्या त्यांना वैशिष्ट्यीकृत वैशिष्ट्याद्वारे परिभाषित केले जातात. संशोधनाच्या प्रतिसादांचा वापर प्रत्येक वैशिष्ट्याच्या एका सापेक्ष मूल्याची ओळखण्यासाठी केला जातो.
- रुपांतर झालेला संयोग - एकत्रित विश्लेषणाचे हे मॉडेल एक फार मोठ्या प्रमाणात उत्पादन किंवा सेवा विशेषतांचे किंवा विशेषतांच्या पातळीचे विश्लेषण करण्याची सुविधा देते.
- निर्णय वृक्ष - निर्णय प्रक्रियेला दर्शविण्यासाठी हे मॉडेल मार्केट रिसर्चमध्ये वापरले जातात, ज्यामध्ये परिणामस्वरूपी परिणाम, संसाधन उपलब्धता किंवा उपयुक्तता यांचा समावेश असतो.
अंतर्दृष्टी आणि ऑप्टिमायझेशन दरम्यान गॅप पुल करा: खरेदी करा पदानुक्रम श्रेणी
एक उत्पादन लाँच पुढे जाणा-या संशोधनास माहितीच्या अनेक स्तरांची माहिती असणे आवश्यक आहे. एखादे सेवा किंवा उत्पादन लाइन अनुकूल करण्याच्या पद्धतींचे विचार उत्पादनाच्या प्रारंभीच्या प्रवासाच्या सुरवातीच्या टप्प्यांत पडू लागतील, परंतु खरेदी-विक्रीच्या वेळी ग्राहकास चालविण्याच्या निर्णयांची चौकशी करणे त्या लवकर आकार देण्यास मदत करू शकेल. विचारांवर काही प्रकारच्या श्रेणींमध्ये ग्राहकांच्या खरेदीच्या निर्णयांमध्ये ते व्यस्त असतात. डेटा आणि माहितीच्या विविध स्त्रोतांचा वापर केला जातो तेव्हा या पदानुक्रमाने सहजतेने लक्ष केंद्रित केले जाते - सर्वात महत्वपूर्ण - विपणन संशोधन आणि विक्री डेटा
कमकुवत कामगारातील किंवा नकारलेल्या बाजारपेठेतील भागांमध्ये अंतर्दृष्टीसंदर्भात विक्रीचा डेटा उपयुक्त ठरू शकतो, परंतु त्यामध्ये फारच संभाव्य क्षमता नाही. उत्पादनाची तात्पुरती आउट-ऑफ-स्टॉक किंवा काढलेल्या उत्पादनातून काढून टाकण्यात आल्यास अधिक जिव्हाळ्याचा ग्राहक ज्ञान बाजारपेठेमध्ये काय होण्याची शक्यता आहे.
मार्केट रिसर्च या प्रकारचे अंतर्दृष्टी प्रदान करू शकते, तसेच नवीन उत्पादन प्राधान्य शेअरची माहिती किंवा विद्यमान उत्पादनांपासून नवीन प्रक्षेपण उत्पादनास स्विचिंग करण्याबद्दल.
उत्पादन किंवा सेवा ऑप्टिमायझेशन एक महाग प्रयत्न असू शकते आणि सतत उच्च-धोक्याचे असे पर्याय आहेत जे उच्च पातळीचे सुस्पष्टता आणि व्यापक आणि खोल परिस्थिती अनुकरण करण्याची क्षमता प्रदान करते. निराळ्या निवडी विश्लेषण (डीसीए) किंवा निवड-आधारित संयोगी (सीबीसी) प्रक्रिया या मार्केट रिसर्चच्या मागणीस पूर्ण करू शकतात.
निर्णय झाडे: एक बजेट-विचारपूर्वक पर्याय
ग्राहकांच्या श्रेणीबध्द खरेदी व्यवहाराची सखोल समज विकसित करण्यासाठी निर्णय ट्री मॉडेल्सचा वापर केला जाऊ शकतो. कोणत्या उत्पादनाची किंवा सेवांच्या गुणधर्मास जाणून घेणे एकमेकांना हुकुम देते आणि कसे, उदाहरणार्थ, ही गतिशीलता विटा आणि तोफ वातावरणातील शेल्फ संघटनाशी संबंधित आहे, ग्राहक अंतर्दृष्टीवर उत्तम उदाहरण मांडते ब्रँड दृष्टीकोन किंवा उत्पादक दृष्टीकोनांवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी निर्णय ट्री मॉडेल्सला हेरगिरी करता येते. निर्णय वृक्ष मॉडेल सहसा संशोधन प्रक्रियेस चालना देण्यासाठी विचारात घेतलेल्या उत्पादनांच्या दृश्यात्मक प्रतिसादावर मोठ्या प्रमाणात भांडवलाच्या आहेत.
एका निर्णयक्षम वृत्तीच्या संकलनात ग्राहकाकडून श्रेणीबद्ध प्रतिसाद मिळविण्याकरिता आणि निर्णय घेण्याची क्षमता असलेल्या केंद्रस्थानी निर्णय मंडळ केंद्रस्थानी आहे.
महत्वाच्या मार्केटिंग निर्देश-सेटिंगसाठी फिक्शन ट्री मार्केट रिसर्चचे महत्त्वपूर्ण स्वरूप असल्यामुळे, निर्णय वृत्ती पद्धतींमध्ये स्ट्रक्चरल एकाग्रता असणे आवश्यक आहे आणि विश्वासू प्रतिवादी भार कमी करणे आवश्यक आहे. निर्णय वृक्ष मार्केट रिसर्चच्या डिझाइनमध्ये अतिरिक्त मैलाची जाणीव करणाऱ्या संशोधनांमध्ये सापडलेल्या सर्वेक्षणास टाळण्यात मदत होईल.
अंतिम सर्वेक्षणावरील स्कॉस्टरधारकांच्या परिणामाचा परिणाम शोध परिणामाशी संबंधित व्यवसायाच्या निर्णयांवर एक गंभीर नकारात्मक प्रभाव असू शकतो. डेटा गुणवत्ता साफ करण्याची प्रक्रिया असणे महत्त्वाचे आहे जो वेगाने धावणारे उत्तरधारकांना ओळखते आणि डेटासेटवरील त्यांचे डेटा काढून टाकते. या कारणांमुळे, बाजार संशोधक एखाद्या सत्यापन प्रक्रियेला काम करु शकतात जो सर्वेक्षण अभ्यासामध्ये तयार करण्यात आले आहे किंवा प्रत्येक प्रतिवादीसह अनुवर्ती संधीचा अवलंब केला जाऊ शकतो . त्या सर्वेक्षण अभिप्रायांचे पुनरावलोकन आणि आवश्यकतेनुसार समायोजित केले जाऊ शकते.