Podejście kompozycyjne i dekompozycyjne w pomiarze wyrażonych preferencji konsumentów

• Authors: Anna Irena Szymańska

Title variants

EN

Compositional and Decompositional Approaches in Measurement of Stated Consumer Preferences

• Languages of publication: PL

Abstracts

PL

Preferencje są odzwierciedleniem gustów konsumentów, ich upodobań oraz osobowości.Poznanie preferencji w dalszej perspektywie może sprzyjać lepszemu zaspokojeniu oczekiwań konsumentów,a co za tym idzie wzmocnieniu pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstwa na rynku i zwiększeniuw nim swoich udziałów. Jest to szczególnie istotne współcześnie, gdy przedsiębiorstwa zmuszonesą funkcjonować w warunkach gwałtownie zmieniającego się (wręcz turbulentnego) otoczenia.Badania preferencji konsumentów mogą być prowadzone zarówno w oparciu o obserwacje historyczne,jak również o dane o charakterze antycypacyjnym. Te dwa źródła informacji o preferencjach pozwalająna wyróżnienie metod analizy preferencji ujawnionych oraz metod analizy preferencji wyrażonych.Preferencje wyrażone korespondują do deklarowanych zachowań rynkowych konsumentów.W badaniach preferencji wyróżnia się trzy podejścia determinujące metodologię pomiaru preferencji.Są to: podejście kompozycyjne, podejście dekompozycyjne oraz podejście mieszane.W artykule omówiono dwa zasadnicze podejścia w modelowaniu preferencji konsumentów: podejściekompozycyjne oraz dekompozycyjne. Wybór jednego z nich determinuje zarówno sposób gromadzeniadanych o preferencjach, stosowane metody analizy preferencji, jak również postać modelu opisującegopreferencje.Wyniki tego typu analiz mogą zostać wykorzystane w toku dalszych badań nad produktem i podjęciadziałań innowacyjnych, a w efekcie przyczynić się do wzmocnienia pozycji konkurencyjnej przedsiębiorstwana rynku i zwiększenia w nim swoich udziałów.

Keywords

PL

preferencje; metoda kompozycyjna; metoda dekompozycyjna; conjoint analysis; multidimensional analysis of preference (MDPREF)

• Publisher: Instytut Geografii Uniwersytetu Pedagogicznego im. Komisji Edukacji Narodowej w Krakowie
• Journal: Prace Komisji Geografii Przemysłu Polskiego Towarzystwa Geograficznego
• Year: 2013
• Volume: 21
• Pages: 239-252

Contributors

author

Anna Irena Szymańska

• Zakład Przedsiębiorczości i Gospodarki Przestrzennej, Instytut Geografii, Uniwersytet Pedagogiczny w Krakowie

References

• Altkorn, J., Kramer, T. (red.) (1998). Leksykon marketingu. Warszawa: PWE.
• Bąk, A. (2003). Algorytmy conjoint analysis w pakiecie AS/STAT, TAKSONOMIA 10, Klasyfikacja i analiza danych – teoria i zastosowania. Prace Naukowe AE we Wrocławiu, 988, 214.
• Bąk, A. (2004). Dekompozycyjne metody pomiaru preferencji w badaniach marketingowych. Wrocław: Wydawnictwo AE we Wrocławiu.
• Carroll, J.D. (1972). Individual differences and multidimensional saling. In: R.N. Shephard, A.K. Romney, S.B. Nerlove (eds.), Multidimensional Scaling: Theory and Applications in the Behavioral Sciences, Vol. 1., Seminar Press, NY, 105–155.
• Coombs, C.H., Dave, R.M., Tversky, A. (1977). Wprowadzenie do psychologii matematycznej. Warszawa: PWN.
• Dunn-Rankin, P., Knezek, G.A., Wallace S., Zhang S. (2004). Scaling methods. Routledge: Taylor and Francis Group.
• Dziedzic, D., Szymańska, A.I. (2005). Conjoint analysis jako metoda analizy preferencji konsumentów. Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, 680.
• Green, P.E., Srinivasan, V. (1990). Conjoint Analysis in Marketing: New Developments with Implications for Research and Practice. Journal of Marketing, 54, 3–19.
• Green, P.E., Wind Y. (1975). New Way to Measure Consumers’ Judgments. Harvard Business Review, 53, 107–117.
• Kaczmarczyk, S. (2003). Badania marketingowe. Metody i techniki. Warszawa: PWE.
• Kłeczek, R., Kowal W., Woźniczka, J. (1997). Strategiczne planowanie marketingowe. Warszawa: PWE.
• Kotler, Ph. (1994). Marketing. Analiza planowania, wdrażanie i kontrola. Warszawa: Gebethner i S-ka.
• Kuhfeld, W.F. (1992). Marketing research: uncovering competitive advantages, Proceeding of the SAS Users Group International Conference 17.
• Kuhfeld, W.F. (2003). Marketing Research Methods In SAS. Experimental Design, Choince, Conjoint, and Graphical Techniques. Cary SAS Institute. Pozyskano z: http://support.sas.com/techsup/technote/ts689.pdf.
• Lilien, G.L., Kotler, P., Moorthy, S.K. (1992). Marketing models. Englewood Ciliffs: PrinticeHall.
• Moser, E.B., Liang, X. Bootstrapping a Multidimensional Preference Analysis, Department of Experimental Statistics, Louisiana State University Agricultural Center, Baton Rouge, LA. Pozyskano z: http://analytics.ncsu.edu/sesug/2001/P-407.pdf (data odczytu: 02.08.2013).
• Mynarski, S. (1996a). Metody badań rynkowych i marketingowych w układzie hierarchicznym. W: Metody badań marketingowych. Kraków: Wydawnictwo AE.
• Mynarski, S. (1996b). Metody ilościowe. Marketing w Praktyce, 5, 9–15.
• Mynarski, S. (1999). Badania rynkowe w przedsiębiorstwie. Kraków: Wydawnictwo AE.
• Ratajczak, P. (1999). Słownik marketingu i reklamy angielsko-polski i polsko-angielski. Zielona Góra: Wydawnictwo KANION.
• Sagan, A. (2004). Badania marketingowe. Podstawowe kierunki. Kraków: PWE.
• Sagan, A. (2004). Jeden obraz ukazuje więcej niż 10 liczb, czyli jak budować mapy zadowolenia klienta z zastosowaniem programu Statistica, StatSoft. Pozyskano z: http://www.statsoft.pl/czytelnia/ marketing/04obraz.pdf (data odczytu: 02.08.2013).
• Szymańska, A.I. (2007). Metodyczne problemy badań preferencji konsumenckich. Zeszyty Naukowe AE w Krakowie, 739.
• Szymańska, A.I. (2011). Badania preferencji konsumentów z wykorzystaniem kompozycyjnej metody badań MDPREF. Marketing i Rynek, PWE, 10/2011, 23–30.
• Szymańska, A.I. (2012a). Preferencje konsumenckie i ich determinanty. Zeszyty Naukowe WSEI Kraków, 8, 67–86.
• Szymańska, A.I. (2012b). Zastosowanie dekompozycyjnej metody Conjoint analysis w badaniach preferencji konsumenckich na przykładzie napojów typu cola. Matematyka i informatyka na usługach ekonomii. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Katedra Ekonometrii, 242, 218–229.
• Szymańska, A.I. (2013). User-driven innowation (UDI) – nowe podejście do innowacji a preferencje konsumentów. W: R. Pukała (red.), Zarządzanie podmiotami gospodarczymi i instytucjami. Wybrane zagadnienia. Jarosław: Wydawnictwo Państwowej Wyższej Szkoły Techniczno- Ekonomicznej w Jarosławiu, 9–31.
• Walesiak, M. (1996). Metody analizy danych marketingowych. Warszawa: PWN.
• Walesiak, M. (2001). Gromadzenie danych w procedurze conjoint analysis. Przegląd Statystyczny, 48, 41–44.
• Zwierna, K. (1997). Discrete Choice Experiments In Marketing. Heidelberg–New York: Physica- -Verlag.