消费者偏好：离散选择决策树

确定新产品或服务的配置是对投资回报率（ROI）具有巨大潜在影响的市场研究人员的主要职责。鉴于这些决定的重要性，数字形式 效用评分 并不奇怪。

• 联合分析 - 这些模型让消费者评估一系列由其特征定义的真实或假设产品或服务。研究参与者的回应用于识别每个特征的相对值。

• 适应的连接 - 这种联合分析模型有助于分析大量的产品或服务属性或属性级别。
• 决策树 - 这些模型用于市场研究，以表示决策过程，其中可能包括机会，资源可用性或效用的结果。

弥合洞察和优化之间的差距：购买决策层次结构

进行产品发布的研究必须与许多级别的信息相吻合。考虑优化服务或产品线的方式将趋向于主导产品推出的最早阶段，但是调查消费者在购买点发挥作用的决策过程可以帮助塑造这些早期注意事项。消费者的层次结构使消费者参与其购买决策。当使用各种数据和信息来源（包括 - 最重要的是 - 营销研究和销售数据）时，这种层次结构最容易被重点关注。

虽然销售数据对于表现不佳或市场份额下降的见解有帮助，但预测能力不大。更亲密的客户知识可以提供洞察当产品暂时缺货或从产品线中移除时市场份额可能发生的情况。

市场研究可以提供这些类型的见解，以及对新产品偏好份额或从现有产品到新推出的产品的转换行为的了解。

产品或服务优化可能是一项昂贵的努力，并且总是一个高风险的选择，要求最高水平的精度和广泛而深入的情景模拟的能力。离散选择分析（DCA）或基于选择的联合（CBC）流程都可以满足这些市场研究需求。

决策树：预算意识选项

决策树模型可用于深入了解消费者的层次式购买行为。学习什么产品或服务的属性相互矛盾，以及如何将这些动态与砖和砂浆环境中的货架组织相关联，从而为消费者的洞察力提供了一个很好的观点。决策树模型可以被操纵，专注于品牌观点或产品视角。决策树模型通常利用正在考虑的产品的视觉表示，以便于研究过程。

决策树的构建对于在直觉调查经验的背景下，能够从消费者那里获取和捕获分层响应的能力至关重要。

由于决策树市场研究对重要营销方向的关键性，决策树方法必须具有结构完整性，并自信地减少受访者的负担。在决策树市场研究的设计中，进一步增加一定程度将有助于避免调查研究可能遇到的陷阱。

speedster 受访者对最终调查研究结果的影响可能对相关业务决策产生实质性负面影响。具有标识 speedster 受访者的数据质量 清洁 进程非常重要，并从数据集中删除其数据。由于这些原因，市场研究人员可能会采用内部调查研究中的验证过程，或为每个受访者提供后续机会。这些调查回答可以根据需要进行审查和调整。