การเพิ่มศักยภาพของ Conjoint Analysis โดยใช้หลักการแบ่งกลุ่ม ด้วยการวิเคราะห์ปัจจัยแบบสายลำดับ
คำสำคัญ:
การออกแบบผลิตภัณฑ์, การวิเคราะห์ปัจจัย, การวิเคราะห์คอนจ๊อนท์บทคัดย่อ
การทำธุรกิจภายใต้การแข่งขันต้องอาศัยกลยุทธ์ทางการตลาดที่ไวต่อการตอบสนองความต้องการรูปแบบของผลิตภัณฑ์ของผู้บริโภคที่เปลี่ยนไป จึงส่งผลให้ธุรกิจต้องมีการปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการอย่างต่อเนื่อง ในทางการตลาดนั้นก่อนที่จะมีการปรับปรุงหรือผลิตผลิตภัณฑ์ใหม่จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลความต้องการของผู้บริโภคต่อคุณลักษณะในตัวสินค้า ซึ่งเรียกว่าการออกแบบผลิตภัณฑ์ ซึ่งในปฏิบัติมักใช้เทคนิคเชิงปริมาณที่มีความสามารถวิเคราะห์และตรวจสอบได้ในเชิงมูลค่า ทั้งนี้เทคนิคที่นิยมใช้คือการออกแบบด้วย “คอนจ้อนท์” แต่การใช้เทคนิคดังกล่าวมักประสบปัญหากับปริมาณคุณลักษณะข้อมูลของผลิตภัณฑ์ที่มีมากที่เรียกว่า “ข้อมูลล้น” จนเกินกว่าความสามารถที่ผู้บริโภคจะตัดสินใจเลือกและเปรียบเทียบคุณลักษณะต่าง ๆ ในตัวผลิตภัณฑ์ได้จึงเป็นที่มาของการวิจัยในการนำเสนอวิธีการแก้ปัญหาดังกล่าวด้วยการเพิ่มขั้นตอนการวิเคราะห์ปัจจัยสายลำดับเข้าช่วย ก่อนที่จะไปดำเนินการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วย “คอนจ้อนท์” ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการทดลองเทคนิคดังกล่าวกับกลุ่มตัวอย่างผู้บริโภคจำนวน 30 ราย ในการออกแบบคุณลักษณะของอุปกรณ์ปั๊มน้ำที่มี 7 คุณลักษณะพบว่าเทคนิคใช้การวิเคราะห์ปัจจัยแบบสายลำดับสามารถแบ่งคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ได้เป็น 5 กลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มเป็นอิสระกันและมีขนาดเหมาะสมกับการตัดสินใจของกลุ่มทดลองในขั้นตอนของการออกแบบผลิตภัณฑ์
เอกสารอ้างอิง
Anderson, N.H. (1981). Foundations of Information Integration Theory. New York: Academic Press.
Anderson, N.H. (1982). Methods of Information Integration Theory. New York: Academic Press.
Balakrishnan P. V. (Sundar), & Jacob, V. S. (1996). Genetic algorithms for product design. Management Science, 42(8), 1105-1117.
Easton L., D.J. Murphy, J.N. Pearson (2002). Purchasing performance evaluation: with data envelopment analysis, European Journal of Purchasing & Supply Management, 8, 123-134.
Friedman L. & Sinuany-Stern Z. (1997). Scaling units via the canonical correlation analysis in the DEA context, European Journal of Operations Research, 100(3), 629-637.
Green, P.E. and Krieger, A.M. (1993). Conjoint Analysis with Product-Positioning Applications, in Handbooks in OR&MS, Jehoshua Eliashberg and Gary L. Lilien, eds. Elsevier Science Publishers, 5, 467-513.
Green, P. E., & Krieger, A. M. (1996). Individualized hybrid models for conjoint analysis. Management Science, 42(6), 850-867.
Green, P.E.; Krieger, A.M. and Wind, Y. (2001). Thirty Years of Conjoint Analysis: Reflections and Prospects, Interfaces, 31, S56-S73.
Hair, J.F.; Anderson, R.E. Tatham, R.L. and Black, W.C. (1999). Multivariate Analysis. 5th ed. Madrid, Prentice Hall.
Hise, R. & Young-Tae, C. (2011). Are US companies employing standardization or adaptation strategies in their international markets?, Journal of International Business and cultural studies, 4, 1-29.
Johnson, M. (1988). Comparability and hierarchical processing in multi attribute Choice. Journal of Consumer Research, 15, December, 303-314.
Kotler, P. & Keller, K. (2006). Marketing Management. 12th Edi, Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Prentice Hall.
Louviere, J.J. (1988). Analyzing Decision Making. Metric Conjoint Analysis, Newbury Park, Sage Publications Inc.
Louviere, J.J. and Timmermans, H.J.P. (1990a). Hierarchical Information Integration applied to residential choice behavior. Geographical Analysis, 22, 127-145.
Louviere, J.J. and Timmermans, H.J.P. (1990b). Using hierarchical information integration to model consumer responses to possible planning actions: recreation destination choice illustration. Environment and Planning A, 22, 291-309.
Iyengar, S., & Lepper, M. (2000). When choice is demotivating: Can one desire too much of a good thing?. Journal of Personality and Social Psychology, 79, 995-1006.
Louviere, J. J., Hensher, D. A., & Swait, J. D. (2004). Stated preference methods: Analysis and application. Cambridge. UK: Cambridge University Press.
Mick, D. G. (2005). Choice writ larger. Newsletter of the Association for Consumer Research. Retrieved March 6, 2017, from http://www.acrwebsite.org/
Molin, E.J.E. and Timmermans, J.P. (2009). Hierarchical Information Integration Experiments and Integrated Choice Experiments. Transport Reviews, 1-21.
Myers, J.H. and Mullet, G.M. (2003). Managerial Applications of Multivariate Analysis In Marketing. American Marketing Association, Chicago, Illinois.
Oppewal, H. Virens, M. (2000). Measuring perceived service quality using integrated conjoint experiments. International Journal of Bank Marketing, 18(4), 154-169.
Strack, F., Werth, L., & Deutsch, R. (2006). Reflective and impulsive determinants of Consumer behavior. Journal of Consumer Psychology, 16,205-216.
Waldman, S. (1992). The tyranny of choice: Why the consumer revolution is ruining your life. New Republic, 22–25.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
"บทความวิชาการในวารสารฉบับนี้ ถือเป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนเท่านั้น"
สงวนลิขสิทธิ์ตามพระราชบัญญัติลิขสิทธิ์
