Pobierz PDF

Regresja hedoniczna i conjoint analysis w badaniu
cen rynkowych i preferencji konsumentów
Marta Dziechciarz-Duda, Anna Król
1. Conjoint analysis a regresja hedoniczna
Definicja produktu
Podejście
Istota
Obszary zastosowań
Pochodzenie danych
wejściowych
Cel badania
6. Conjoint analysis
Conjoint analysis
Regresja hedoniczna
zbiór istotnych i względnie homogenicznych charakterystyk
obie metody wykorzystują podejście dekompozycyjne
pomiar użyteczności cząstkowych
dekompozycja ceny produktu na
charakterystyk produktów jako składowych
kombinacje cen indywidualnych
całkowitej preferencji odnośnie wariantu
poszczególnych charakterystyk dobra
produktu
oszacowanie użyteczności cząstkowych
oszacowanie obserwowanych w przeszłości
wskazujących hipotetyczne wagi
na rynku cen poszczególnych atrybutów
przypisywane przez konsumenta
produktów
indywidualnym poziomom wartości cech
nowe i istniejące dobra
istniejące dobra
od strony popytu (konsumenci)
od strony podaży (oferta rynkowa)
Celem jest próba zbadania przydatności regresji hedonicznej i metody conjoint analysis
jako narzędzia wspomagającego politykę cenową.
Zestawienie oszacowań użyteczności cząstkowych przypisywanych przez konsumenta
indywidualnym cechom produktu z oszacowaniami obserwowanych na rynku cen
poszczególnych cech powinno dostarczyć solidnych podstaw do ustalania cen oraz
dostosowywania oferty cenowej do zmian zachodzących na rynku.
Zmienna objaśniana modelu reprezentuje preferencje respondentów oraz dokonywane przez nich oceny. Natomiast
wartości zmiennej objaśniającej reprezentują poziomy atrybutów opisujących oceniane profile. Model odzwierciedlający
zależności, jakie zachodzą między ocenami profili (preferencjami konsumentów) a poziomami atrybutów opisujących
te profile przyjmuje ogólną postać:
Uis = fs (Z , αi , ηi ) ,
gdzie:
Uis - użyteczność empiryczna i-tego profilu dla s-tego konsumenta; fs - funkcja preferencji s-tego konsumenta;
Z - macierz zawierająca realizacje zmiennych objaśniających opisujących profile; αi - macierz parametrów
(użyteczności cząstkowych); ηi - składnik losowy.
7. Badanie ankietowe
Przeprowadzone badanie ankietowe mające na celu pomiar i analizę preferencji zakupowe nabywców tabletów
przeprowadzono w lutym 2014 wśród studentów Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Próbę, obejmującą
niemal 200 respondentów, dobrano według wygody. Badanie miało charakter pilotażowy. Respondenci oceniali
urządzenia typu tablet, które został opisany pięcioma atrybutami:
Atrybuty
Cena [zł]
Przekątna [cal]
Rozdzielczość [piksel]
Pamięć wewnętrzna [GB]
System operacyjny
Poziomy
do 800 800 - 1 600 1 600 - 2 400 powyżej 2 400
do 9”
9”- 11”
powyżej 11”
do 1 200 1 200 - 1 600 powyżej 1 600
do 16
16 - 32
powyżej 32
Android Apple iOS
Windows
2. Model hedoniczny
8. Metodyka badania
Zależność między ceną dobra Ci , a zbiorem jego charakterystyk (nazywaną modelem hedonicznym lub
regresją hedoniczną) można opisać za pomocą pewnej funkcji f :
I zastosowano tradycyjną procedurę conjoint analysis opartą na tzw. metodzie profilów pełnych (profile przedstawiane
gdzie:
Xi - wektor atrybutów dobra; βi - wektor stałych, nieznanych parametrów; i - składnik losowy.
I
I
I
3. Dane dla modelu hedonicznego
Dane obejmują 633 tablety (48 różnych marek) oferowane w sklepach internetowych na terenie całej Polski
w lutym 2014r. Każda oferta jest opisana za pomocą ceny brutto CENA [zł] oraz następujących atrybutów
tabletów: PRZEKATNA - przekątna ekranu [cal], ROZDZIEL - rozdzielczość pozioma ekranu [piksel], DYSK pojemność pamięci wewnętrznej [GB]. Ponadto w modelu użyto zmiennych sztucznych: WINDOWS - zmienna
przyjmuje wartość 1 gdy tablet ma system operacyjny Windows, 0 w pozostałych przypadkach, oraz zmiennych
identyfikujących markę producenta.
I
respondentom do oceny zostały opisane wszystkimi atrybutami);
na potrzeby badania wygenerowano cząstkowy ortogonalny układów czynnikowych (funkcja caFactorialDesign
pakietu conjoint programu R);
uzyskany zbiór 45 profili ograniczono do 12 wykorzystując dane o rzeczywiście istniejących na rynku tabletach;
respondenci oceniali profile zgodnie z własnymi odczuciami w skali od 0 (najmniej preferowany) do 100 (najbardziej
preferowany);
parametry modelu oszacowano z wykorzystaniem funkcji Conjoint pakietu conjoint programu R.
9. Użyteczności cząstkowe i ważność atrybutów
Atrybut
100
Ci = f (Xi , βi , i ) ,
Poziom
wyraz wolny
Cena
do 800
800-1600
1600-2400
powyżej 2400
Przekątna
do 9”
9”-11”
powyżej 11”
Dysk
System
Poziom
do 1200
1200 - 1600
powyżej 1600
do 16
16-32
powyżej 32
Android
Apple iOS
Windows
Użyteczność
-3,4416
-2,0863
5,5279
-8,2809
3,3689
4,912
0,8866
1,1709
-2,0575
40
60
Atrybut
Rozdzielczość
0
20
Average importance
80
4. Schemat pozyskiwania i analizy danych
Użyteczność
40,1307
13,7525
9,8744
-1,9378
-21,6891
-7,022
3,9526
3,0694
Cena
Przekątna
Rozdzielcz.
Dysk
System
Factors
1
5
2
10. Przykład łącznego wykorzystania wyników conjoint analysis
i regresji hedonicznej
Błąd standardowy reszt
F(15, 617)
LM (52)
60,3352
14,5343
9,5446
5,2117
8,3020
6,8428
28,3163
10,0838
2,9420
4,8208
11,8384
3,3736
4,6067
17,9790
12,5792
7,0276
0,2886 Skorygowany R2
230,73 p-value dla testu F
73,31 p-value dla testu White’a
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,0034
0,0000
0,0000
0,0008
0,0000
0,0000
0,0000
0,0000
0,845
0,000
0,028
-1
utility
-5
-2
0,0752349
0,0094656
0,000004
0,000670
0,0731969
0,0722744
0,0410362
0,0513551
0,205439
0,180401
0,0469663
0,207247
0,0537530
0,0426402
0,0753100
0,113083
-3
4,53931
0,137576
0,000351
0,003491
0,607677
0,494559
1,16199
0,517853
0,604409
0,869685
0,556004
0,699162
0,247625
0,766627
0,947342
0,794702
Statystyka t p-value
-4
wyraz wolny
PRZEKATNA
ROZDZIEL
DYSK
WINDOWS
ACER
APPLE
ASUS
FUJITSU
HP
LENOVO
LG
PRESTIGIO
SAMSUNG
SONY
TOSHIBA
Błąd std.
-10
Ocena parametru
utility
Model liniowy, KMNK, n = 633, zmienna zależna: ln(CENA)
0
0
5. Wyniki estymacji
do 9''
9''-11''
powyżej 11''
Przekątna
Ocena parametru przy zmiennej PRZEKATNA
w modelu hedonicznym wskazuje na średni przyrost
ceny tabletu o około 14% wraz ze wzrostem jego
przekątniej o jeden cal, ceteris paribus. Analiza
wykresu użyteczności poziomów atrybutu przekątna
tabletu pokazuje, że konsumenci preferują tablety
o przekątnej od 9” do 11”.
Android
Apple iOS
Windows
System
Ocena parametru przy zmiennej WINDOWS
oznacza, że tablet z systemem Windows jest
przeciętnie droższy o około 83%, ceteris paribus.
Winiki analizy conjoint sugerują, że preferencje
konsumentów skierowane są silniej w stronę
tabletów z systemem Apple iOS i Android.
Zestawienie wyników z przeprowadzonej analizy hedonicznej z wynikami z przeprowadzonego na
reprezentatywnej próbie badania preferencji konsumentów dostarcza kompleksowej informacji (zarówno od strony
popytowej jak i podażowej) na potrzeby ustalania cen nowo wprowadzanych na rynek dóbr, dostosowywania cen
istniejących już produktów do zmian rynkowych oraz projektowania wariantów dóbr. Analiza może być
dodatkowo poszerzona poprzez przeprowadzenie segmentacji konsumentów.
XVIII Warsztaty Metodologiczne im. Profesora Stefana Mynarskiego. Metody Ilościowe w Badaniach Marketingowych
6 maja 2014r., Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach