結合分析是一種專業(yè)技術，用于估測人們對一些能夠詳細定義某種產品或服務的屬性和特征的評價。Discretechoice,Choice Modeling, Hierarchical Choice,CardSorts,Tradeoff Matrices, Preference Based Conjoint和Pair wise Comparisons choice都是結合分析的不同類型。

任何一種使用結合分析的調查，其目的是給購買者在做購買決策時考慮的選擇范圍賦予明確的數值。

根據結合分析的不同類型，使用不同的統(tǒng)計方法，如普通最小二乘法、加權最小二乘法和分對數分析法將受訪者的回答轉化成重要性或效用。

用這些統(tǒng)計方法獲得的實際數值并不是最重要的，重要的是與各種屬性相關的價值，或各屬性彼此之間的關系。這些計算方法的目的是以一種能夠揭示受訪者對每種屬性自覺或半自覺的潛在評價的方式來評估受訪者的回答。任何一位理性的受訪者，在產品其他方面都相同的條件下（質量，特征等），會選擇100元而非200元的產品。我們不清楚的是每個人對100元的不同敏感程度。有些人永遠不會考慮支付200元來買東西，而另一些人則對不同價格的敏感程度幾乎沒有什么區(qū)別。不考慮價格，一個人如果常選擇X品牌而非Y品牌，很顯然，他對品牌名稱比價格水平看得更重。結合分析可以計算這些選則與另一些選擇之間的相對評價。

I.確定產品/服務的哪些屬性或特征對市場而言是最重要的。

II.確定對受訪者使用何種數據收集方法及如何獲得數據（入戶面訪、街頭隨訪、郵寄問卷等）

III.確定那種結合分析方法最使用于某項研究問題。Choice-based Conjoint和Preference-based conjoint是目前最常用的方法。

IV.構建實驗設計，用以計算各項被研究的屬性之間的主要影響和交互作用。許多結合分析研究只著重于各種屬性的主要影響或直接效用，但當研究價格或品牌等屬性時，他們之間潛在的交互作用也應該被考慮進去。

V.收集數據。

VI.計算每個受訪者或每組受訪者的效用值。

VII.構建市場模擬模型。幫助預測現(xiàn)有產品發(fā)生變動帶來的影響和新產品的上市。

如何定義屬性

經驗、管理直覺和定性研究是確定產品/服務主要屬性所比不可少的。仔細考慮，確定屬性是非常關鍵的。屬性過多會加重受訪者負擔，或者降低模型預測的精確性。屬性太少，會嚴重降低模型的預測能力，因為模型中丟失了一些關鍵信息。

除了建立屬性名單外，還必須考慮每個屬性的水平等級。對于價格屬性而言，屬性水平應該明確到100元，200元和300元。如果是非連續(xù)型屬性，如顏色，屬性水平可以是蘭色、紅色、綠色和黑色。再一次強調，研究人員必須在過多選擇和過少選擇中找到平衡點。

屬性水平應該包含市場上現(xiàn)有的所有同類產品或是不遠的將來在市場上存在的產品。對于連續(xù)型變量，如價格，3或4個價格水平可以涵蓋市場上從低到高的價格。對于非連續(xù)型屬性，3至5個水平是比較令人滿意的，所以必須將最不令人想要的或重要性最低的選擇刪除掉。

確定屬性及屬性水平的關鍵因素在于，如果不能通過使用屬性水平很好的定義產品屬性，那么產品就不能被準確的模擬。如果一個選擇沒有被涵蓋，它沒有落入指定的任意兩個屬性水平邊界范圍內，那么對于受訪者是如何反應該屬性的，就無從的知了。該屬性或該屬性水平相對于其他屬性的重要性也就無法得知了，在模型中也無法計算。

如何確定A產品的全面評價

有了每種屬性水平的效用，將所有屬性的效用值相加計算出產品的價值。對于每種屬性，挑出與產品關系最近的屬性水平并記錄其效用值。如果某種產品的一個屬性落入兩個水平之間（如產品價格為150元，但價格水平是100元和200元），插入新的產品效用值。對每個屬性重復計算這一過程。然后把記錄的每個屬性的效用值相加,計算該產品的整體效用。以此類推，對所有需要通過比較來生成市場模擬模型的產品都可以這樣做。

市場份額或產品偏好份額通常用該產品效用值與整個市場效用值之比來表示。市場模擬程序可以迅速而且輕易的完成這些計算工作，并將結果用圖形或數據表格的形式表現(xiàn)出來。

在結合分析技術過去的25年歷史中，這一方法準確的反映了購買者購買決策的認識思考過程。這種技術被廣泛的應用于產品和服務，從通信和工業(yè)產品到醫(yī)療保健和銀行服務。

結合分析模型能很好的表現(xiàn)受訪者對不同產品的偏好，揭示受訪者會從一系列產品或服務中選擇那一種。然而，結合分析模型假設在市場上，具有完備的知識和意識，這意味著所有產品和服務都有著相同的廣告、營銷和分銷水平。這是不現(xiàn)實的，所以需要對廣告水平或其他市場因素差異做些調整，但這會阻止產品達到最大潛勢。不管這些局限，利用結合分析提供的詳細信息，可以為產品或服務設計最佳市場或市場細分，還可以實現(xiàn)所有產品投資組合效益最大化，發(fā)現(xiàn)還未被開發(fā)的市場和還未被滿足的需求。作為商人，其目標就是獲得現(xiàn)有產品的信息并將顧客偏好轉化成實際的購買行為。

與傳統(tǒng)的調查相比，結合分析研究要求受訪者進行更多的的信息處理。除了過分單純化的研究，必須把結合分析問卷直接放到受訪者面前，他們才會在審視后填寫。實施結合分析的方法有入戶面訪、街頭隨訪、郵寄問卷。

從結合分析研究中能獲得什么

客戶可以通過結合分析對所處的市場和消費者對產品/服務的真實評價有全面的了解。把這些信息總結出來，每種屬性水平對應著其效用值。你可以針對細分市場設計產品最優(yōu)組合。

市場模擬可以用來預測對各種假定設想市場是如何反應的。在有些情況下，你可以獲得自己的模擬程序。這可以使你和你的管理者們構造自己的市場情景假定，在任何時候都能看到市場對于新產品、降價或其他變動是如何反應的。

通過結合分析效用，可以進行市場細分。究竟是計算個體的還是由個體組成的一組效用，可以通過運用典型市場細分技術，如聚類分析，分析其結果。對于各種屬性水平，評分相似的受訪者會被劃分成一個細分市場。結合效用的細分可以產生真正的"利益細分"，這是其他調查方法很難做到的，因為受訪者很難說明究竟他們最重視那種利益。

哪種結合方法最好

和市場研究相關的有許多因素，哪種結合方法最好需要依情況而定。Choice-based conjoint和Discretechoice-basedmodeling是近4、5年最常使用的方法。他們各有各的優(yōu)缺點。

Choice-base Conjoint/Discrete Choice Modeling/Choice Modeling的優(yōu)點

和顧客在商場中的購物過程相似，他們會比較所有可供選擇的產品，然后挑出最滿意的一種。盡管很難證明，但相信如果一項研究工作越是能夠模擬人們的真實行為，那么這項研究結果也就越有效越可信。

允許受訪者的回答是"所有選項都不屬于"。在眾多購買決策中，什么也不買也是一種選擇。Choice-base conjoint允許模型中包括這種回答，并能計算出其效用值。

每位受訪者可以看見產品或服務的多種輪廓，因為Choice-based conjoint在選擇欄內，通常提供3個或3個以上的選項。

可以容易地計算出屬性之間的交互作用，如價格和品牌。在整體水平分析基礎上，無須增加選項設計的復雜性，就可以涵蓋屬性的交互作用。

Traditional Conjoint/Preference-based Conjoint/Ratings-based Conjoint的優(yōu)點

將一大組屬性分解成較小的組從而便于分析。例如配對比較，就是讓受訪者在2到4種屬性中挑出他們更為偏愛的。某一屬性的不同水平分別列成左右兩列。這比同時評價15或20項屬性容易的多。

在受訪者各自水平基礎上計算其效用值。盡管近來Choice-base conjoint也采用新的技術計算個體水平效用值，但它還是常在傳統(tǒng)的結合分析中用到。

簡單的實驗設計。傳統(tǒng)的結合分析將描述產品的屬性用正交表的形式表示出來，Choice-base conjoint需要生成產品屬性的正交表，然后通過一種比較每組選擇中每一選項的相對優(yōu)點，并在調查過程中每個屬性水平保持一致的方式，由每組選擇中的所有選項生成另外的輪廓。

個體水平效用使市場細分簡單易行。

易于在混合方法中使用。不考慮價格和品牌，傳統(tǒng)結合分析著重于產品的特點，可以算出每位受訪者基于某種產品特點的效用值。Choice-based conjoint著重于產品品牌、價格和其他主要特點。

品牌價值和品牌形象

結合分析擅長測量某一品牌名稱相對于其競爭對手的價值。不同于其他測量品牌價值的技術，結合分析可以獲得相對于另一產品特點和價格，某一產品品牌價值有多高的信息。如果所處的市場對價格非常敏感或期望產品具有特殊的特點能夠補償為品牌價值所做的投資，在這種情況下，只具有品牌優(yōu)勢是不夠的。運用結合分析，可以估測市場是如何在品牌、價格和其他一些特點之間做出權衡的。

價格敏感度測量

如前面提到的，結合分析可以測量個體對品牌名稱、價格和其他屬性的敏感度。每種價格水平的效用值，可以用來測算市場或細分市場對價格差異的敏感度。當計算價格和其他屬性間的交互作用時，還可以測算不同品牌名稱對價格和其他屬性的敏感差異有多大。（具有較強品牌形象的產品，通常價格敏感度比沒有品牌形象的產品要低。）

用結合分析進行市場細分

結合分析是測算購買者利益追求的最佳方法。測算實際利益或感知利益關鍵在于市場細分的方法。了解人們注重產品或服務的哪一方面，可以幫助修正營銷計劃，進行利益交流，并重新設計現(xiàn)有產品或者開發(fā)新產品。

首先，結合分析在對產品/服務的屬性進行評價時使用的方法是其他方法所不能提供的。傳統(tǒng)的調查方法讓受訪者對每個屬性進行評估，這對任何人來說都是困難的。而結合分析將整個工作轉化成一系列的選擇或評級。利用這些選擇或評價等級，可以計算出每個屬性的相對重要性，對每個屬性或特征，結合分析使用"推導重要性"方法，而非"規(guī)定重要性"法。

結合分析的另一個優(yōu)點是可以將研究結果做成市場模擬模型，并能很好的應用于未來。隨著新競爭者的進入，新產品的問世，價格戰(zhàn)的爆發(fā)及廠商廣告策略的變動，市場也會隨之發(fā)生變動。傳統(tǒng)的研究方法是每當市場發(fā)生重大變動，就需要進行調查，來發(fā)現(xiàn)人們對這種變動的感受及它將如何影響人們的購買行為。使用結合分析，將產品或現(xiàn)有產品的改變可以一起輸入模擬模型，得出人們對這些變動做出何種反應的預測。在大多數市場上，這些模型可以維持2到3年的精確性，直到需要進行小規(guī)模研究來決定是否調整該模型。