This article is concerned with choice-based conjoint analysis versus rating-based and ranking-based conjoint analysis. Choice-based conjoint analysis has a definite advantage in that the respondent's task of choosing the most preferred profile from several competing profiles adequately mimics consumer marketplace behavior. It is crucial to design the choice sets appropriate for the choice-based conjoint. Thus, this article suggests a new method to design the choice sets that are well-balanced. It augments the balanced incomplete block design and then obtains the dual design of the result to accommodate various numbers of profiles. In consequence, the choice sets designed by the new method have the desirable characteristics that each profile is presented to the same number of respondents, and pairs of any two distinct profiles occur together in the same number of choice sets. The balancing of the design increases the efficiency of the conjoint analysis. In addition, the pair-comparison scheme can improve the quality of data through the identification of contradictory responses.
Marketing managers hope to maximize the success rate of new products by satisfying various needs of consumers. For this, an analysis called 'conjoint analysis' has been frequently applied in the process of new product development. This study was performed to compare the predictability of diverse conjoint analyses in choice of general hospitals. The comparison was performed among four models of traditional conjoint analysis and choice-based conjoint analysis. Results show that the hybrid conjoint analysis, which combined the traditional conjoint analysis and the choice-based conjoint model showed the highest predictive accuracy. Still two models show similar estimates of utility.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.1
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pp.101-112
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2014
PSS (Product-Service System) is a competitive strategy for a service company or a servitized manufacturer. We investigate the product-service integration effect in a mobile phone service industry. Using choice-based conjoint analysis, we measure main and interaction effects of product and service. We collected a sample of size 171 from a college student group in Seoul, Korea. We find the existence of the interaction effect of product and service in PSS and show the direction of PSS strategy using main and interaction effect.
Conjoint Analysis is marketers' favorite methodology for finding out how buyers make trade-offs among competing products and suppliers. Thousands of applications of conjoint analysis have been carried out over the past three decades. The conjoint analysis has been so popular as a management decision tool due to the availability of a choice simulator. A conjoint simulator enables managers to perform 'what if' question accompanying the output of a conjoint study. Traditionally the First Choice Model (FCM) has been widely used as a choice simulator. The FCM is simple to do, easy to understand. In the FCM, the probability of an alternative is zero until its value is greater than others in the set. Once its value exceeds that threshold, however, it receives 100%. The LOGIT simulation model, which is also called as "Share of Preference", has been used commonly as an alternative of the FCM. In the model part worth utilities aren't required to be positive. Besides, it doesn't require part worth utilities computed under LOGIT model. The simulator can be used based on regression, monotone regression, linear programming, and so on. However, it is not free from the Independent from Irrelevant Alternatives (IIA) problem. This paper proposes the EBA (Elimination-By-Aspects) model as a useful conjoint-like method. One advantage of the EBA model is that it models choice in terms of the actual psychological processes that might be taking place. According to EBA, when choosing from choice objects, a person chooses one of the aspects that are effective for the objects and eliminates all objects which do not have this aspect. This process continues until only one alternative remains.
The sales volume of men's cosmetics has drastically increased in Korea. In recent years, men's needs for cosmetics have been diversified and the consumer demand for functional cosmetics has greatly risen. In particular, male consumers have become more interested in essence product that is a light and concentrated treatment to correct skin problems. This research analyzes consumer preferences for essence-for-men through the use of choice-based conjoint analysis. This approach is adopted since the task of respondents to choose the most preferred option from several alternatives closely mimics actual marketplace purchasing behavior by consumers. New technique for the construction of choice sets is suggested based on the balanced incomplete block design, to accommodate a larger number of product profiles. The proposed design for choice sets is balanced and provides a tool to filter the contradictory choices. Conjoint analyses are performed to assess the relative importance of attributes and identify the most preferred profile of essence-for-men with respect to attributes such as emphasized function, price, type of content, and design of container. Some differences are indicated in the analysis results between age brackets as well as between groups classified by the amount of fashion item expenditures.
Purpose: This study focuses on the Chinese smartphone market to estimate product attributes influencing Chinese customers' preference for developing new smartphones through conjoint analysis. Research design, data and methodology: The online questionnaire survey is processed among Chinese potential smartphone customers. Conjoint analysis including traditional conjoint analysis (TCA) and choice-based conjoint analysis (CBCA), is used to analyze the useful data of 500. Results: Results indicate that price is the most important predictor while screen size is the least for Chinese customers' preference whether the method is TCA or CBCA. However, the importance of brand, capacity, CPU, and screen design is different. Moreover, based on each smartphone attribute level's utility, the new products with the best combinations are different compared with both methods. Finally, the predicted market shares of the top 3 products are the same with maximum utility rule model between TCA and CBCA. However, when considering with the new best combined product, they are significantly different. Conclusions: Managers should recognize the differences between TCA and CBCA and select the best method to develop new smartphones for sustainable business in the Chinese competitive market based on the important attributes of price, brand, capacity, CPU, screen design, and size.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.24
no.4
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pp.93-115
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2017
The ability of smartphones to facilitate various services like mobile banking, e-commerce and mobile payments has made them part of consumers' lives. Conjoint analysis (CA) is a marketing research approach used to assess how consumers' preferences for products or services develop. The potential applications of CA are numerous in consumer electronics, banking and insurance services, job selection and workplace loyalty, consumer packaged goods, and travel and tourism. Choice-Based Conjoint (CBC) analysis is the most commonly used CA approach in marketing research. The purpose of this study is to utilise CBC analysis to investigate the relative importance of smartphone attributes that influence consumer smartphone preference. An experiment was designed using Sawtooth CBC Software. 326 students attempted the online survey. Utility values were derived by Hierarchical Bayes (HB) estimation and used to explain consumers' smartphone preferences. All the six attributes used for the study were found to significantly influence smartphone preference. Smartphone brand was the most important, followed by the price, camera, RAM, battery life, and storage. This study is one of the first to use Sawtooth CBC analysis to assess consumer smartphone preference based on the six attributes. We provide implications for the development of new smartphones based on attributes.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2006.02a
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pp.264-297
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2006
In this paper, we attempt to analyze consumer preference for the alternative-fuel vehicles based on data from a stated preference using the conjoint analysis. Five possible fuel types (gasoline, diesel, CNG, LPG, Hybrid (electricity+gasoline)) are covered in conjoint cards. To estimate and analyze consumer preference, discrete choice model is used. Specifically, Bayesian mixed logit model is used. Based on estimating results, we discuss the business strategy and policy for the alternative fuel vehicle.
Purpose - With the rapid economic development, great changes have happened in the Chinese beer market. The scale of imported beer is increasing. However, the sales of native Chinese beer decrease in recent years. It is because more Chinese customers prefer beer with unique attributes than those with lower prices. In order to take an advantage in this market, practitioners should develop new products to satisfy Chinese customers. Scholars have also focused on beer characteristics to estimate consumers' behavior for improving the development of beer industry. However, most studies are theoretically centered on marketing strategy management or general understanding of the market. It is not enough for us to explain customers' consumption patterns. Some empirical research did attempt to find out beer attributes that may influence their choice behavior. However, they failed to verify what can increase customers' utility through a new product. More importantly, few evidences can be found in the literature. Therefore this study explores the major characteristics of imported beer which may associate with customers' preferences. Research design, data, and methodology - With the results of literature review and focus group interview, we found out four main imported beer attributes and the levels of each factor. A pre-test is constructed to check the problems in the questionnaire protocol. With the results of pre-test, the revised questionnaire is processed among customers who have purchased and had imported beer in China regions such as Beijing, Shanghai, Jiangsu, Guangdong and so on. The choice-based conjoint analysis is applied to analyze the useful data of 205. Results - Results indicate that choice-based conjoint analysis is the effective method to estimate customers' choice behavior. Results also indicate that country of origin, price, taste, and package affect customers' preference and the importances of imported beer attributes are significantly different. Conclusions - Country of origin, price, taste, and package are important for customers to make an imported beer choice decision. Marketers should consider these determinants and their importance to develop new products. Moreover, choice-based conjoint analysis should be the useful method for practitioners to develop a new product of imported beer for sustainable business in the competitive industry.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.2
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pp.221-228
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2020
This study suggests an alternative to the conventional collaborative filtering method for predicting consumer choice, using case-based reasoning. The algorithm of case-based reasoning determines the similarity between the alternative sets that each subject chooses. Case-based reasoning uses the inverse of the normalized Euclidian distance as a similarity measurement. This normalized distance is calculated by the ratio of difference between each attribute level relative to the maximum range between the lowest and highest level. The alternative case-based reasoning based on similarity predicts a target subject's choice by applying the utility values of the subjects most similar to the target subject to calculate the utility of the profiles that the target subject chooses. This approach assumes that subjects who deliberate in a similar alternative set may have similar preferences for each attribute level in decision making. The result shows the similarity between comparable alternatives the consumers consider buying is a significant factor to predict the consumer choice. Also the interaction effect has a positive influence on the predictive accuracy. This implies the consumers who looked into the same alternatives can probably pick up the same product at the end. The suggested alternative requires fewer predictors than conjoint analysis for predicting customer choices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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