Simalto

SIMALTO – Simultaneous Multi-Attribute Trade Off – är en undersökningsbaserad statistisk teknik som används i marknadsundersökningar som hjälper till att avgöra hur människor prioriterar och värderar alternativa produkt- och/eller tjänstealternativ för de attribut som utgör enskilda produkter eller tjänster.

En särskild specifik tillämpning av metoden är inom statsvetenskap. Den kan användas för att förutsäga vilken av de alternativa kombinationerna av valfria serviceförmåner som tillhandahålls av en lokal myndighet, delstat eller nationell regering i deras årliga budget som skulle möta det "maximala" godkännandet av en målgrupp.

Enkätdesign

SIMALTO bygger på att skapa en matris av de alternativ som kan kombineras för att bilda produkten eller tjänsten. Varje rad i matrisen representerar ett attribut och matriskolumnerna är de olika alternativen (alternativa funktioner, servicenivåer, fördelar) för det specifika radattributet. Varje alternativ är associerat med "kostnadspoäng" som anger hur mycket mer eller mindre det alternativet kostar att leverera än de andra alternativen i matrisen. Kostnadspunkterna kan återspegla det faktiska priset i valuta, till exempel för ett konsument- eller industriproduktalternativ, eller, vanligare i tjänstetillämpningar, de relativa kostnaderna för leverantören för att leverera de olika förmånsalternativen.

Simalto Matrix exempel

Exempel SIMALTO-matris: Att förbättra från 8 timmars servicesvarstid till 2 timmar skulle "kosta" ytterligare 10 poäng. Det skulle vara dubbelt så mycket som kostnaden för att förbättra från 6–10 dagars väntetid på reservdelar till 3–5 dagars väntetid.

Respondenterna slutför en rad uppgifter på denna matris. Dessa kan inkludera att ange alternativet på varje rad som han för närvarande upplever att han upplever i den produkt eller tjänst han har nu och/eller hans uppfattning om en konkurrerande produkt- eller tjänstprestanda. Men de viktigaste uppgifterna som utförts på matrisen är respondenternas prioritering av alternativen inom totala "begränsade" budgetar. Respondenten får ett totalt antal "kostnadspoäng" som han allokerar till alternativen på matrisen för att "designa" sin föredragna totala specifikation inom den totala givna kostnadsbegränsningen – kallad hans första prioriteringar. Sedan får han fler kostnadspoäng för att "förbättra" sin första budgettilldelning för att visa sina andra prioriteringar. Vanligtvis finns det minst tre prioriteringssteg och sällan fler än fem. Dessa prioriteringar kan användas för att skapa marknadsmodeller som uppskattar potentiella marknadsandelar för alternativa produkt- eller tjänstespecifikationer.

Denna stegvisa prioritering av alternativ utvecklades först av John Green medan han var internationell marknadsundersökningschef på Xerox i London i mitten av 1970-talet. Ett enklare frågeformulär, där respondenten bara tilldelade en enda total budget över många av de olika matrisalternativen som fanns tillgängliga, för att bygga sin "personliga specifikation", användes av Ford Motor Company i Detroit i slutet av 1940-talet. På senare tid har denna enstegsbudgettilldelningsmetod använts av många tillverkare på deras webbplatser för att samla in en given respondents föredragna specifikation efter att ha visat kostnaderna för olika alternativ. Även denna enda budgettilldelning, utan de flera prioriteringsstadierna, är en del av vissa varianter av modern gemensam avvägningsanalys . Algoritmerna som krävs för att modellera förutsägelser av SIMALTO-data som möjliggör beräkningar av potentiella marknadsandelar och behovsbaserad analys skapades först i början av 1980-talet, med stora förbättringar och utökade möjligheter som introducerades 2000. [

Om tillämpligt varumärke kan betraktas som ett produktattribut, men för SIMALTO-marknadssimuleringar samlas inte information om varumärkesvärde in på samma sätt som avvägningsalternativen i produkt- eller tjänstespecifikationen. Snarare används en variant av Brand-Price Trade-Off . Det totala specifikationspriset eller kostnaden behandlas inte som en av många specifikationsvariabler, som i samstudier , utan behandlas huvudsakligen som en begränsning.

SIMALTO Modellering är en del av uppsättningen av avvägningsanalysverktyg som används för systematisk kvantifierad analys av beslut. Dessa verktyg inkluderar de olika formerna av gemensamma avvägningar, modellering av diskreta val och tillvägagångssätt för avvägning mellan varumärke och pris.

Enkätadministration

Den visuella presentationen av matrisen av attribut och deras alternativ är nyckelkomponenten i SIMALTO-studier. Ursprungligen presenterades dessa på papper, ofta i A3-storlek i Europa eller "Legal"-storlek i USA. Den större pappersstorleken än vanligt krävdes för att bekvämt visa alla alternativ samtidigt för respondenten. Det samtidiga elementet säkerställer att avvägningsprioriteringar samlas in i samband med den totala specifikationen och att varje optionkostnadsdel av den begränsade totalkostnaden alltid är "i sikte". Respondenterna använde olika färgade pennor för att ange sina olika prioriteringsstadier. Enkäten kan presenteras av en intervjuare ansikte mot ansikte med respondenten, eller i en " fokusgrupp "-situation där alla deltagare individuellt genomförde de olika SIMALTO-stadierna under ledning av en enda moderator.

Gränsen för antalet attribut begränsas inte av matematiska frågor, utan dikteras snarare av sunt förnuft om vad en respondent förnuftigt kan hantera inom ett visst produktområde och inom en rimlig tidsperiod. Upp till 20/25 attribut, var och en med upp till 4 eller 5 alternativ är möjliga. I studier som har ganska enkla alternativ med korta beskrivningar av alternativ, t.ex. bankkort eller avtalsalternativ för teletjänster, kan dock upp till 35 attribut ingå. Studier inklusive attribut där skillnader mellan alternativ kräver mer detaljerade förklaringar, kanske med illustrationer, innebär att 15-20 attribut kan vara en praktisk gräns.

Sedan 2000 har majoriteten av SIMALTO-studierna genomförts via webben. Detta minskar datainsamlingskostnaderna avsevärt men har nackdelen att hela en matris med 10 eller fler attribut inte kan ses samtidigt utan att rulla matrisen på skärmen. Denna nackdel innebär att 20 är ett realistiskt maximalt attributnummer på webben, såvida inte respondenterna är tillräckligt motiverade (av produktintresse och/eller incitament) att spendera mer än 20 minuter på att fylla i frågeformuläret.

SIMALTO analys

Med SIMALTO-metoden är den insamlade informationen direkt användbar i sig. Den sekventiella processen att bygga upp en specifikation återspeglar verkliga utvärderingar av produkter eller tjänster. Det speglar respondenternas beslut som "vilka alternativ måste jag ha, vilka alternativ är trevliga att ha, vad är de värda för mig och vilka alternativ som är onödiga för mig". Att helt enkelt räkna hur många respondenter som väljer ett visst alternativ framför ett annat ger en entydig kvantifiering av varje alternativs relativa popularitet.

Dessa direkta data är dock otillräckliga för att härleda den mest populära totala specifikationen när det finns fler än 5 eller 6 attribut, eller för att förutsäga preferensandelar mellan konkurrerande specifikationer till olika priser/kostnader. För att uppfylla dessa krav måste därför modelleringsmöjligheter tillämpas på rå SIMALTO-data. Den mest använda metoden är baserad på expertsystemregler kopplade till neural nätlogik och genetisk algoritmteori . Exempel på dessa regler som tillämpas på konkurrerande specifikationer för en enskild respondent:

• För liknande prissatta specifikationer är sannolikt den som innehåller fler av de svarande högprioriterade alternativen och färre av hans lågvärdeprioriterade alternativ den mest föredragna.
• Den specifikation som har minst alternativ som han ansåg vara "oacceptabel" (om den ställs i frågeformuläret) kommer att föredras framför de med mer oacceptabla alternativ.
• Den specifikation som är prissatt (kostnadsbelagd) närmast det pris han ville betala för denna produkt är sannolikt att föredra framför de som antingen är överspecificerade och därför sannolikt är för dyra, eller de som är underspecificerade och därför osannolika att tillfredsställa hans behov.
• SIMALTO-modelleringsanalysen förväntar sig att respondenten kommer att söka det bästa "köpet". Det är skillnaden mellan värdet av specifikationen för honom jämfört med priset den säljs till.

Tillämpning av regler som dessa möjliggör förutsägelser om potentiella marknadsandelar mellan konkurrerande specifikationer, bestämning av dessa alternativ i en ' optimal ' specifikation till ett givet totalpris/kostnad för specifikation, en preferenshierarki för varje alternativ i förhållande till andra alternativ och för 'behov -baserad klusteranalys som kan hitta grupper av respondenter med liknande värderingar/prioriteringar.

Fördelar och nackdelar

Fördelar

• Enkätsekvensen engagerar respondenten och "utbildar" honom om så krävs om konkurrerande alternativ/fördelar tillgänglighet och deras sannolika relativa priser/kostnader. Respondenten fyller inte i en " kryssrutan "-undersökning och ber bara om ett "top-of-the-mind"-svar.
• Eftersom respondenten utvärderar varje alternativ vid många tillfällen och modelleringen använder dessa flera indata, är variansen av rapporterade fynd mindre än vanligt med individuella observationer.
• SIMALTO-modelleringsanalysen är " orsak och verkan "-baserad och förlitar sig inte på ekvationer som kan ställa statistiska krav på datadistribution och attributoberoende antagna av, men kanske inte realiseras av, regressionsbaserade avvägningsenkätmetoder. Simuleringspreferenser görs för varje respondent individuellt – det finns inget medelvärde av prognoser mellan respondenter som krävs av metoder som endast kan visa en delmängd av alla alternativ för en enskild respondent när det finns fler än 7 eller 8 attribut.
• Behovsbaserad klusteranalys utförs direkt på enskilda respondenter och kräver inga komplicerade statistiska Bayesianska analyser .
• Produktpris eller tjänstekostnad behandlas inte som en avvägningsvariabel, utan snarare anses pris och kostnad mer vara en begränsning som bättre speglar den verkliga situationen.
• Varumärkesvärde, om det ingår i en undersökning, behandlas inte bara som ett annat kompromissattribut. Inom många produktområden kan de flesta stora tillverkare producera de flesta alternativen på SIMALTO-matrisen, så att byta ut ett varumärke med ett eller flera alternativ är inte realistiskt. Men varumärket har ett relativt värde (på grund av varumärkesimage faktorer, marknadsföring, tillgänglighet, kundtröghet etc.) och så varumärkesvärde ingår i prognostiseringsprocessen direkt på sina egna villkor.
• Forskningsresultat kan kopplas direkt till rådata. Den direkta omodellerade SIMATO-datan kan användas för att förklara varför simuleringsprognosen var som tillhandahållen.

Nackdelar

• Mellan 5 % och 10 % av de svarande tycker att det initiala utseendet på många attribut och alternativ är ganska skrämmande vilket kan avskräcka dem från att fylla i undersökningen. En en-till-en intervjuare/respondent situation kan hjälpa till att lösa detta, men för webbaserade undersökningar är en hjälpsam intervjuare vanligtvis inte tillgänglig.
• För en produkt eller tjänst med många funktioner kan det vara tidskrävande att utforma Simalto-matrisen.
• Med för många alternativ, i en webbaserad undersökning kanske vissa respondenter inte läser alla möjliga alternativ eftersom de måste rulla nedåt.
• Respondenterna kan känna sig tvingade att tänka på frågor som de annars inte skulle uppmärksamma.

Praktiska tillämpningar

SIMALTO har använts inom ett brett spektrum av produktområden – det är lämpligt överallt där det finns val att göra mellan produktalternativ eller servicenivåer till olika priser/kostnader. Tillämpningar inom sällanköpsvaror, finansiella tjänster, transport och distribution, allmännyttiga tjänster, telekom och medicinsk utrustning har varit de vanligaste, tillsammans med den specialiserade applikationen för optimering av budgetanslag för lokala och nationella myndigheter.

Se även

• Reklam
• Marknadsföring
• Marknadsundersökning
• Ny produktutveckling
• Kvantitativ marknadsundersökning
• TURF analys
• Värdebaserad prissättning

externa länkar

• Nigel Hill och Jim Alexander, The Handbook of Customer Satisfaction and Loyalty Measurement : Edition 3 , 2 mars 2017, sidorna 127, 132, 134, 156
• John Green, Kan du fixa ekonomin? , London Evening Standard Newspaper, Web Edition; 14 april 2010
• D. Douwes och R. Giebels, Varop zou de genomsnittliga nederländska bezuinigen? (Hur skulle du fördela den holländska budgeten?) , de Volkskrant (nederländsk dagstidning), 20 september 2011
• B. Chudy och R. Sant, kunddriven konkurrenskraftig positionering, marknadsföring och forskning idag; september 1993
• M. DiSciullo och M. Horowitz, Tar SIMALTO Online: A Case Study of Advanced Choice Model Methods Completed Online., Advanced Research Techniques Conference, Chicago 2002
• M. Kilner och John Green, Budget Policy SIMALTO Modeling , Local Authorities Research & Intelligence Association; juni 2003

Konferenser

• John Green, SIMALTO – En teknik för förbättrad produktdesign och marknadsföring, ESOMAR-konferens, Oslo 1977
• J. Jones och G. Miles, Rail Roading Ahead: tillämpar en etablerad strategi på ett nytt område, Southgate P., Market Research Society-konferens 1982
• John Green, SIMALTO datorstödd produktdesign och marknadsföringsplanering, IMRA-konferens maj 1986
• J. Crane och P. Macfarlane, Det enda verkliga måttet på kundnöjdhet är marknadsandelar, ESOMAR-konferens, Prag 1992
• John Green, IMRA:s råd till nästa finansminister, IMRA-konferens maj 1986
• John Green, Optimering av produktspecifikationer och kundtjänster med SIMALTO, ITMAR-konferens Bryssel 1989
• J. Green och E. Goldsmith och C. Parish, The SIMALTO approach to Optimal Product Specification, American Marketing Association, Advanced Research Techniques Conference, Colorado 1991