doar despre dreapta (JAR) scale sunt un format de întrebare frecvent utilizate atunci când încearcă să identifice performanța unui produs sau experiență împotriva unui anumit atribut. Scara presupune că există o poziție ideală pentru un atribut și posibilitatea de a fi peste sau sub ideal. De exemplu, dulceața unui baton de ciocolată ar putea fi aproape corectă sau ar putea fi fie prea dulce, fie nu suficient de dulce. Pentru a cuantifica acest lucru, creăm cinci poziții unice pe o scară de 5 puncte variind de la mult prea dulce, până la deloc suficient de dulce, de exemplu (Figura 1).
când răspunde la întrebări, respondentul poate selecta doar unul dintre cele cinci răspunsuri, făcând din aceasta o singură întrebare de cod.
la sfârșitul studiului, veți putea crea un scor mediu pe aceste date, găsindu-vă poziția medie în raport cu a fi aproape corect. O medie apropiată de zero va ilustra dacă sunteți în conformitate cu așteptările consumatorilor pentru acest atribut, dar este important să analizăm dacă această medie este derivată din punctajul polarizat sau unanim.
următoarea etapă este de a evalua influența pe care acest atribut o are asupra recursului dvs. general și pedeapsa întâlnită atunci când efectuați sub-performanță. Acest lucru vă va spune dacă acest atribut este esențial pentru optimizare sau de importanță secundară. Pentru aceasta folosim analiza pedepsei.
cum se calculează:
pasul unu
în primul rând, trebuie să aveți o întrebare care să măsoare atracția generală a produsului de către consumator, de exemplu, Cât de mult vă place produsul în general, unde 5 este ca mult și 1 este displace mult? Acest lucru ar putea fi, de asemenea, întrebat pe o scară de 7 sau 10 puncte, dacă se preferă.
trebuie să aveți, de asemenea, o serie de cântare de borcan împotriva cărora să măsurați influența. De exemplu: dulceața, grosimea, culoarea și puterea mirosului.
Pasul doi
Privind la fiecare dintre scalele dvs. de borcan, trebuie să grupați consumatorii care au evaluat produsul prea dulce sau nu suficient de dulce. Deci, cei care au selectat’ un pic prea dulce ‘(4) și’ mult prea dulce ‘(5) vom numi grupul’a’. Apoi cei care codifică ‘aproape corect ‘(3) vor fi grupa B, iar cei care au selectat fie’ deloc destul de dulce ‘(1) și’ nu destul de dulce ‘ (2) vor fi grupa C. Deci, acum aveți 3 grupuri, A, B și C.
Pasul trei
în continuare va trebui să calculați dimensiunea fiecăruia dintre aceste două grupuri, împărțind numărul respondenților din fiecare grup (A,B,C) la numărul total de respondenți care au răspuns studiului dvs.
Pasul patru
acum va trebui să analizați modul în care fiecare dintre aceste grupuri a răspuns la întrebarea generală de apel. Acest lucru se poate face într-un fișier de date Excel brut sau într-un alt pachet de date. Trebuie să creați un scor mediu pentru fiecare dintre grupurile dvs. De exemplu, grupul A, care a considerat că produsul este prea dulce, a dat un apel general mediu de 4,15. Grupul B, care a considerat dulceața aproape corectă, are un apel general mediu de 4,55 și așa mai departe.
Pasul Cinci
odată ce aveți scorurile medii pentru apelul general, pentru toate cele trei grupuri, sunteți gata să vă calculați pedeapsa. Ia grupa B, cei de rating doar despre Dreptul, pentru a fi punctul de plecare. Să presupunem o medie de 4,55 pentru apelul general. Acum deduceți media generală pentru Grupa A din acest total. De exemplu, 4,55 minus 4,15 este egal cu 0,40. Acest lucru ne spune că pedeapsa pentru evaluarea produsului ca fiind prea dulce este o scădere de 0,40 a recursului general. Apoi faceți același lucru pentru grupul C.
repetați acest lucru pentru fiecare atribut testat.
Pasul șase
acum ați calculat penalitățile pentru fiecare atribut și procentul de consumatori din fiecare grup, puteți acum să le trasați pe un grafic pentru a vedea unde se află. Privind acest grafic, colțul din dreapta sus este colțul critic; aici veți găsi atributele care au cea mai mare penalizare la apelul general. Pentru a crea colțul critic, am intersecta de obicei axa X unde atributele efectuează apel general pentru mai mult de 20-25% dintre respondenți și axa Y unde scăderea pedepsei este de 1 punct sau mai mare.
acest grafic ne arată că produsul nu este suficient de dulce, culoarea este prea deschisă, grosimea este prea groasă și mirosul este prea puternic, toate acestea au o penalizare mare asupra plăcerii generale a produsului de către consumatori. Acestea trebuie abordate imediat.
deci, este analiza penalizare instrumentul potrivit pentru tine? Ei bine, există multe argumente pro la analiza penalizare. În primul rând, este ieftin pentru a rula și poate fi făcut de oricine cu Excel. Nu va trebui să angajați un statistician sau să investiți în software scump. Este rapid pentru a rula, și rapid pentru a Diagramă, făcându-l eficient pentru analiză și raportare. Și este ușor de înțeles, ceea ce înseamnă că puteți demonstra rolul pe care îl are fiecare atribut asupra produsului fără explicații complicate.
cu toate acestea, există contra, dintre care cea mai mare este că se uită la relația dintre atribute și recursul general în mod izolat; manipularea unui atribut ar putea avea un efect knock-on asupra altor atribute. Și, așa cum am discutat mai devreme, unele atribute sunt polarizante, care ar putea trece neobservate de analiza sancțiunilor. În sfârșit. există și alte tehnici statistice mai robuste care ar putea fi folosite pentru a înțelege mai bine rolul pe care îl are fiecare atribut în apelul general, dar analiza penalităților este un bun loc de plecare.
