تحليل التفضيلات المشتركة

📅 آخر تحديث: ٢١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 2 صور
الموسوعة الحرة
مثال على استطلاع تحليل الاختيار المشترك مع تطبيق على التسويق (دراسة التفضيلات في الآيس كريم)

التحليل المشترك هو أسلوب إحصائي قائم على الاستبيان يستخدم في أبحاث السوق ويساعد في تحديد كيفية تقييم الناس للسمات المختلفة (الميزة، الوظيفة، الفوائد) التي تشكل منتجًا أو خدمة فردية.

يهدف تحليل التفضيلات المشتركة إلى تحديد تأثير مجموعة من السمات على اختيار المستجيب أو عملية اتخاذ القرار. في تجربة التفضيلات المشتركة، تُعرض على المستجيبين مجموعة محددة من المنتجات أو الخدمات المحتملة، مصنفة حسب السمات. ومن خلال تحليل كيفية اختيار المستجيبين بين المنتجات، يمكن تحديد تقييمهم للسمات المكونة للمنتجات أو الخدمات. ويمكن استخدام هذه التقييمات الضمنية ( المنافع أو القيم الجزئية) لإنشاء نماذج سوقية تُقدّر الحصة السوقية والإيرادات وحتى ربحية التصاميم الجديدة.

نشأ تحليل التفضيلات المشتركة في علم النفس الرياضي ، وطوّره أستاذ التسويق بول إي. غرين في كلية وارتون بجامعة بنسلفانيا . ومن رواد تحليل التفضيلات المشتركة البارزين الآخرين البروفيسور في. "سينو" سرينيفاسان من جامعة ستانفورد ، الذي طوّر إجراءً للبرمجة الخطية (LINMAP) للبيانات المرتبة، بالإضافة إلى منهجية ذاتية الشرح، وجوردان لوفيير ( جامعة أيوا ) الذي ابتكر وطوّر مناهج قائمة على الاختيار لتحليل التفضيلات المشتركة وتقنيات ذات صلة مثل مقياس الأفضل والأسوأ .

يُستخدم تحليل التفضيلات المشتركة اليوم في العديد من العلوم الاجتماعية والتطبيقية، بما في ذلك التسويق وإدارة المنتجات وبحوث العمليات . ويُستخدم بكثرة في اختبار مدى تقبّل العملاء لتصاميم المنتجات الجديدة ، وفي تقييم جاذبية الإعلانات ، وفي تصميم الخدمات . كما استُخدم في تحديد موقع المنتج ، إلا أن البعض يُثير إشكاليات حول هذا التطبيق.

قد تُعرف تقنيات التحليل المشترك أيضًا باسم نمذجة التركيب متعدد السمات ، أو نمذجة الاختيار المنفصل ، أو أبحاث التفضيل المعلن ، وهي جزء من مجموعة أوسع من أدوات تحليل المفاضلة المستخدمة في التحليل المنهجي للقرارات. تشمل هذه الأدوات مفاضلة سعر العلامة التجارية [ 1 ] ، وبرنامج سيمالتو ، والأساليب الرياضية مثل أسلوب التحليل الهرمي [ 2 ] ، وبرنامج بابريكا [ 3 ] [ 4 ]، والخوارزميات التطورية ، أو التجارب لتطوير القواعد.

التصميم المشترك

يُوصَف المنتج أو الخدمة بعدد من الخصائص. على سبيل المثال، قد يحتوي جهاز التلفزيون على خصائص مثل حجم الشاشة، ونوعها، وعلامتها التجارية، وسعرها، وما إلى ذلك. ويمكن تقسيم كل خاصية إلى عدة مستويات. فعلى سبيل المثال، قد تكون مستويات نوع الشاشة LED أو LCD أو بلازما.

يُعرض على المشاركين مجموعة من المنتجات، أو النماذج الأولية، أو الصور، أو التصاميم التي تم إنشاؤها من مزيج من مستويات جميع أو بعض السمات المكونة، ويُطلب منهم اختيار المنتج الأنسب، أو ترتيبه، أو تقييمه. كل مثال مشابه بما يكفي ليراه المستهلكون بدائل قريبة، ولكنه مختلف بما يكفي ليتمكن المشاركون من تحديد تفضيلاتهم بوضوح. يتكون كل مثال من مزيج فريد من خصائص المنتج. قد تتضمن البيانات تقييمات فردية، أو ترتيبات، أو خيارات بين مجموعات بديلة.

يتضمن التصميم المشترك أربع خطوات مختلفة:

  1. حدد نوع الدراسة
  2. حدد السمات ذات الصلة
  3. حدد مستويات السمات
  4. استبيان التصميم

1. تحديد نوع الدراسة

توجد أنواع مختلفة من الدراسات التي يمكن تصميمها:

  • التصنيف المشترك القائم على الترتيب
  • التقييم المشترك القائم على التصنيف
  • تحليل التفضيلات المشتركة

2. تحديد السمات ذات الصلة

ينبغي أن تتضمن السمات في التحليل المشترك ما يلي:

  • أن تكون ذات صلة بصنع القرارات الإدارية،
  • تتفاوت مستوياتها في الحياة الواقعية،
  • من المتوقع أن يؤثر ذلك على التفضيلات،
  • أن تكون محددة بوضوح وقابلة للتوصيل،
  • يفضل ألا تظهر ارتباطات قوية (باستثناء السعر والعلامة التجارية).
  • يتكون من مستويين على الأقل.

3. حدد مستويات السمات

ينبغي أن تكون مستويات السمات كالتالي:

  • لا لبس فيه،
  • متنافي،
  • حقيقي.

4. تصميم الاستبيان

مع ازدياد عدد التوليفات الممكنة للسمات والمستويات، يزداد عدد الملفات الشخصية المحتملة بشكل كبير. ولذلك، يُستخدم تصميم العوامل الجزئية عادةً لتقليل عدد الملفات الشخصية المطلوب تقييمها، مع ضمان توفر بيانات كافية للتحليل الإحصائي، مما ينتج عنه مجموعة مُحكمة من "الملفات الشخصية" ليختار منها المستجيب.

أقدم أشكالها وعيوبها

كانت أولى أشكال تحليل التفضيلات المشتركة، التي بدأت في سبعينيات القرن الماضي، تُعرف بدراسات الملف الشخصي الكامل، حيث استُخدمت مجموعة صغيرة من السمات (عادةً من 4 إلى 5) لإنشاء ملفات تعريفية عُرضت على المشاركين، غالبًا على بطاقات فردية. ثم قام المشاركون بترتيب أو تقييم هذه الملفات. وباستخدام تحليل الانحدار البسيط نسبيًا للمتغيرات الصورية، أمكن حساب المنافع الضمنية للمستويات التي تُحاكي على أفضل وجه الترتيبات أو التقييمات التي حددها المشاركون. وقد لوحظ عيبان في هذه التصاميم المبكرة.

أولًا، كان عدد السمات المستخدمة محدودًا للغاية. فمع كثرة السمات، يصبح عبء التقييم على المستجيبين كبيرًا جدًا، وحتى مع التصاميم العاملية الجزئية، قد يزداد عدد الملفات الشخصية المراد تقييمها بسرعة. وللسماح باستخدام المزيد من السمات (حتى 30 سمة)، طُوّرت تقنيات التحليل التجميعي الهجينة التي تجمع بين الشرح الذاتي (تقييم أو ترتيب المستويات والسمات) متبوعًا بمهام التحليل التجميعي. وأصبح كل من الاستبيانات الورقية والاستبيانات التكيفية المُحوسبة خيارين متاحين بدءًا من ثمانينيات القرن الماضي.

كان العيب الثاني هو أن تقييمات أو تصنيفات الملفات الشخصية غير واقعية ولا ترتبط مباشرةً بنظرية السلوك. ففي الواقع، يختار المشترون من بين البدائل بدلاً من تصنيفها أو تقييمها. وقد ابتكر جوردان لوفيير منهجًا يعتمد على مهمة الاختيار فقط، والذي أصبح أساسًا لتحليل الاختيار المشترك وتحليل الاختيار المنفصل . ويرتبط هذا البحث في التفضيل المعلن بالنمذجة الاقتصادية القياسية ، ويمكن ربطه بالتفضيل المُستنتج حيث تُعاير نماذج الاختيار بناءً على بيانات حقيقية بدلاً من بيانات الاستبيانات. في البداية، لم يكن تحليل الاختيار المشترك قادرًا على توفير منافع على مستوى الأفراد، فقام الباحثون بتطوير نماذج مُجمّعة لتمثيل تفضيلات السوق. وهذا ما جعله غير مناسب لدراسات تجزئة السوق . ومع تقنيات التحليل البايزي الهرمي الأحدث ، يُمكن تقدير المنافع على مستوى الأفراد، مما يوفر رؤى أعمق حول التفضيلات غير المتجانسة بين الأفراد وقطاعات السوق.

جمع المعلومات

تُجمع بيانات تحليل التفضيلات المشتركة عادةً من خلال استطلاعات أبحاث السوق، مع إمكانية تطبيق هذا التحليل أيضاً على مُكوِّن مُصمَّم بعناية أو على بيانات من تجربة سوقية اختبارية مُصمَّمة بشكل مناسب . وتُطبَّق قواعد أبحاث السوق العامة فيما يتعلق بحجم العينة الإحصائية ودقتها عند تصميم مقابلات تحليل التفضيلات المشتركة.

يعتمد طول استبيان التحليل التجميعي على عدد السمات المراد تقييمها وطريقة التحليل التجميعي المختارة. قد يستغرق إكمال استبيان تجميعي تكيفي نموذجي يتضمن 20-25 سمة أكثر من 30 دقيقة. أما التحليل التجميعي القائم على الاختيار، باستخدام مجموعة بيانات أصغر موزعة على العينة ككل، فيمكن إكماله في أقل من 15 دقيقة. ويمكن عرض تمارين الاختيار على شكل واجهة متجر أو في بيئة تسوق محاكاة أخرى.

تحليل

نموذج لمخرجات تحليل التفضيلات المشتركة مع تطبيق على التسويق

نظرًا لتعقيد تصميمات التحليل التجميعي، فإنها عادةً ما تُنتج خطأً كبيرًا في القياس (كما يتضح من انخفاض موثوقية الاستجابة داخل المستجيب الواحد)، مما قد يُؤدي إلى تحيز كبير في أي اتجاه وبأي مقدار؛ ويجب تصحيح هذا التحيز في التحليلات الإحصائية لبيانات التحليل التجميعي. [ 5 ] اعتمادًا على نوع النموذج، يُمكن استخدام طرق اقتصادية قياسية وإحصائية مختلفة لتقدير دوال المنفعة. تُشير دوال المنفعة هذه إلى القيمة المُدركة للميزة ومدى حساسية تصورات المستهلكين وتفضيلاتهم للتغيرات في خصائص المنتج. يعتمد إجراء التقدير الفعلي على تصميم المهمة وملفات تعريف المستجيبين ومقياس القياس المُستخدم للإشارة إلى التفضيلات (مقياس الفترات، أو الترتيب، أو الاختيار المنفصل). لتقدير المنافع لكل مستوى من مستويات السمة باستخدام مهام الملف الشخصي الكامل القائمة على التقييمات، قد يكون الانحدار الخطي مناسبًا، أما بالنسبة للمهام القائمة على الاختيار، فيُستخدم عادةً تقدير الاحتمال الأقصى مع الانحدار اللوجستي . كانت أساليب تقدير المنفعة الأصلية تعتمد على تحليل التباين الرتيب أو تقنيات البرمجة الخطية، لكن ممارسات أبحاث التسويق المعاصرة اتجهت نحو نماذج قائمة على الاختيار باستخدام نموذج اللوجيت متعدد الحدود، ونماذج مختلطة منه، وتحسينات أخرى. كما تحظى المقدرات البايزية بشعبية كبيرة، وتُعد الإجراءات البايزية الهرمية شائعة نسبيًا في الوقت الحاضر أيضًا. [ 6 ]

المزايا والعيوب

المزايا

  • تقديرات للمفاضلات النفسية التي يجريها المستهلكون عند تقييم عدة سمات معًا
  • يمكن قياس التفضيلات على المستوى الفردي
  • يكشف عن دوافع حقيقية أو خفية قد لا تكون واضحة للمستجيبين أنفسهم
  • يحاكي عملية اختيار أو مهمة تسوق واقعية
  • قادر على استخدام الأشياء المادية
  • إذا تم تصميمها بشكل مناسب، يمكنها نمذجة التفاعلات بين السمات
  • يمكن استخدامها لتطوير تجزئة قائمة على الاحتياجات، عند تطبيق نماذج تتعرف على تباين أذواق المستجيبين

العيوب

  • قد يكون تصميم الدراسات المشتركة أمرًا معقدًا
  • عندما يواجه المستخدمون عددًا كبيرًا جدًا من ميزات المنتج وملفاته التعريفية، فإنهم غالبًا ما يلجؤون إلى استراتيجيات التبسيط.
  • يصعب استخدامها في أبحاث تحديد موقع المنتج لعدم وجود إجراء لتحويل التصورات حول الميزات الفعلية إلى تصورات حول مجموعة مُصغّرة من الميزات الأساسية
  • قد لا يتمكن المستجيبون من التعبير عن مواقفهم تجاه الفئات الجديدة، أو قد يشعرون بأنهم مجبرون على التفكير في قضايا لم يكونوا ليفكروا فيها كثيراً لولا ذلك.
  • قد تبالغ الدراسات المصممة بشكل سيئ في تقدير خصائص المنتج المشحونة عاطفياً وتقلل من شأن الخصائص الملموسة.
  • لا يأخذ هذا الأسلوب في الاعتبار كمية المنتجات المشتراة لكل مستجيب، ولكن ترجيح المستجيبين بناءً على حجم مشترياتهم المبلغ عنها ذاتيًا أو استخدام أدوات إضافية مثل تحليل التفضيلات الحجمية المشتركة قد يعالج هذه المشكلة.

التطبيقات العملية

أبحاث السوق

يُقدّم المثال التالي أحد التطبيقات العملية لتحليل التفضيلات المشتركة في تحليل الأعمال : يرغب مطوّر عقاري في بناء مجمع سكني شاهق بالقرب من إحدى جامعات رابطة آيفي المرموقة في المدينة. ولضمان نجاح المشروع، تمّ التعاقد مع شركة أبحاث سوقية لإجراء مجموعات نقاش مركزة مع الطلاب الحاليين. تمّ تقسيم الطلاب حسب السنة الدراسية (السنة الأولى، السنوات المتقدمة، الدراسات العليا) ومقدار المساعدات المالية التي يتلقونها. عُرض على المشاركين في الدراسة سلسلة من سيناريوهات الاختيار، تتضمن خيارات سكنية مختلفة مُحدّدة بستة معايير (القرب من الحرم الجامعي، التكلفة، باقات الاتصالات، خيارات غسيل الملابس، تصميمات الشقق، وميزات الأمان المتوفرة). التكلفة التقديرية لبناء المبنى لكل خيار سكني متساوية. طُلب من المشاركين اختيار خيارهم السكني المُفضّل ضمن كل سيناريو اختيار. يكشف هذا التمرين الإجباري للاختيار عن أولويات المشاركين وتفضيلاتهم. يمكن استخدام الانحدار اللوجستي متعدد الحدود لتقدير درجات المنفعة لكل مستوى من مستويات المعايير الستة المُستخدمة في تجربة تحليل التفضيلات المشتركة. باستخدام درجات المنفعة هذه، يُمكن التنبؤ بتفضيلات السوق لأي توليفة من مستويات المعايير التي تصف خيارات السكن المُحتملة.

يُعدّ منهج أبحاث السوق، المعروف باسم "علم جينوم العقل" (MG)، تطبيقًا لتحليل التفضيلات المشتركة (CA). يُجرى تحليل التفضيلات المشتركة لتقييم مدى تقبّل المستهلكين للمنتج، وذلك من خلال عرض مجموعة من خصائص المنتج عليهم وتقييم تفضيلاتهم لمختلف تركيبات هذه الخصائص عبر تقدير درجات المنفعة لمستويات الخصائص المختلفة. يتعمق تطبيق تحليل التفضيلات المشتركة في علم جينوم العقل في الجوانب النفسية والعاطفية التي تؤثر على عملية اتخاذ القرار، مما يساعد في التحديد الأولي للخصائص الأكثر أهمية للمستهلكين، ويساعد الباحثين على تحسين الخصائص التي سيتم استخدامها في تحليل التفضيلات المشتركة. [ 7 ]

في استطلاع رأي خاص أجرته شركة Populace الأمريكية، استخدم الباحثون أسلوبًا يُعرف بتحليل الاختيار المشترك (CBC) لفهم كيفية تعريف الأمريكيين للنجاح. فبدلاً من سؤال الناس مباشرةً عن تعريفهم للنجاح، جعل الاستطلاع المشاركين يختارون بين خيارات مختلفة، محاكيًا بذلك عملية اتخاذ القرار في الحياة الواقعية. [ 8 ]

التقاضي

سمحت المحاكم الفيدرالية في الولايات المتحدة للخبراء باستخدام تحليل التفضيلات المشتركة لدعم آرائهم بشأن التعويضات التي يجب على منتهك براءة الاختراع دفعها لتعويض صاحب البراءة عن انتهاك حقوقه. [ 9 ] ومع ذلك، لاحظ فقهاء القانون أن اجتهادات الدائرة الفيدرالية بشأن استخدام تحليل التفضيلات المشتركة في حسابات تعويضات براءات الاختراع لا تزال في مراحلها التكوينية. [ 10 ]

ومن الأمثلة على ذلك كيف استخدمت شركة آبل تحليلًا مشتركًا لإثبات الأضرار التي لحقت بها جراء انتهاك سامسونج لحقوق الطبع والنشر، وزيادة تعويضاتها في القضية.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ "منهجية بحث التسعير القائمة على المفاضلة بين سعر العلامة التجارية (BPTO)" . www.ashokcharan.com . تاريخ الاسترجاع: 12 يونيو 2026 .
  2. ↑ إيزرمان إم جيه، فان تيل جيه إيه، بريدجز جيه إف (212). "مقارنة بين عملية التسلسل الهرمي التحليلي وطرق التحليل المشترك في تقييم بدائل العلاج لإعادة تأهيل مرضى السكتة الدماغية" . المريض . 5 ( 1): 45-56 . doi : 10.2165/11587140-000000000-00000 . PMID 22185216. S2CID 207299893 .  
  3. ↑ ليبرمان إيه إل، بينتو دي، روستانسكي إس كيه، لابوفيتز دي إل، نايديتش إيه إم، برابهاكاران إس (2019). " اتخاذ القرارات السريرية بشأن إذابة الجلطات في حالات السكتة الدماغية البسيطة الحادة باستخدام تحليل التوافق التكيفي" . مجلة أخصائي الأعصاب في المستشفيات . 9 (1): 9-14 . doi : 10.1177/1941874418799563 . PMC 6327243. PMID 30671158 .  
  4. ↑ الإسماعيلي أ، لي م، شين ج، هي كيو (2016). "نمذجة قرار تبني الحوسبة السحابية للشركات الصغيرة والمتوسطة: تحليل مشترك" . المجلة الدولية لخدمات الويب والشبكات . 12 (3) 79157: 296-327 . doi : 10.1504/IJWGS.2016.079157 .
  5. ↑ كلايتون، كاثرين؛ هوريوكي، يوساكو؛ كوفمان، آرون ر.؛ كينغ، غاري؛ كوميسارشيك، مايا (2023). "تصحيح تحيز خطأ القياس في تجارب المسح المشترك" . gking.harvard.edu . تاريخ الاسترجاع: 31 يناير 2023 .
  6. ↑ تسو، آيفي ف.؛ تايلور، ستيفان ف.؛ جونسون، تيموثي د. (نوفمبر 2021). "تطبيق النمذجة البايزية الهرمية على بيانات علم النفس المرضي التجريبي: مقدمة ودليل إرشادي" . مجلة علم النفس غير الطبيعي . 130 (8): 923-936 . doi : 10.1037/abn0000707 . ISSN 1939-1846 . PMC 8634778. PMID 34843294 .   
  7. ↑ بوريتا، سيباستيانو؛ جير، أتيلا؛ رادفاني، دالما؛ موسكوفيتز، هوارد (فبراير 2019). "علم جينوم العقل (التحليل المشترك): البحث المفاهيمي الجديد في تحليل سلوك المستهلك واختياره" . اتجاهات في علوم وتكنولوجيا الأغذية . 84 : 29-33 . doi : 10.1016/j.tifs.2018.01.004 .
  8. ↑ "مؤشر النجاح: سوء فهم الحلم الأمريكي" . موقع Populace . تم الاطلاع عليه بتاريخ 26 سبتمبر 2024 .
  9. ↑ جامعة كورنيل ضد شركة هيوليت باكارد، 609 F. Supp. 2d 279 (NDNY 2009)؛ Sentius Int'l, LLC ضد شركة مايكروسوفت، رقم 5:13-cv-00825، 2015 WL 331939 (ND Cal. 23 يناير 2015).
  10. ↑ J. Gregory Sidak & Jeremy O. Skog, Using Conjoint Analysis to Appartion Patent Damages , (Criterion Economics Working Paper, January 29, 2016), https://www.criterioneconomics.com/using-conjoint-analysis-to-apportion-patent-damages.html .