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自适应多维尺度：基于决策集和差异判断的品牌定位

作者

上市的：
  • Tammo H.A.Bijmolt公司

    （格罗宁根大学）

  • 韦德尔

    （马里兰大学）

  • 韦恩·德萨博

    （宾夕法尼亚州立大学）

摘要

通过得出品牌定位图和细分客户来评估市场结构对于支持品牌相关的营销决策至关重要。我们提出了自适应多维尺度（ADMDS），以利用认知决策集上的客户数据和品牌差异性，同时得出品牌定位图和细分市场。在ADMDS中，判断任务适用于单个客户，其中仅收集客户认知集中的品牌的不同判断。因此，避免了受访者对品牌的疲劳和不熟悉，从而提高了所获得差异数据的有效性，以及从中得出的多维空间结构。对ADMDS模型的估计产生了一个空间地图，其中品牌和衍生客户群体共同表示为点。品牌与细分市场的理想品牌定位越接近，品牌被考虑和选择的可能性就越高。该模型表示的基本假设是，客户考虑集中的品牌相对相似。在一个有200名受访者和4个产品类别的实验中，这个假设得到了验证。我们展示了由212名在线消费者小组成员评估的20个中型汽车品牌的商业数据的自适应多维缩放模型。讨论了该方法的潜在应用和未来的研究机会。

建议引用

  • Tammo H.A.Bijmolt、Michel Wedel和Wayne S.DeSarbo，2021年。"自适应多维尺度：基于决策集和差异判断的品牌定位,"客户需求和解决方案，施普林格；可持续创新与增长研究所（iSIG），第8卷（1），第1-15页，6月。
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引文

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    引用人：

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