канд. экон. наук, доцент, департамент статистики и анализа данных
101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
Cand. Sci (Econ.), Assoc. Prof., Department of Statistics and Data Analysis
20, Myasnitskaya Str., Moscow, 101000
канд. экон. наук, доцент, кафедра математических методов в экономике, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова; доцент кафедры бизнес-статистики, Московский финансово-промышленный университет «Синергия»
115054, г. Москва, Стремянный переулок, д. 36; 125315, г. Москва, Ленинградский проспект, д.80, корп. Е.
Cand. Sci (Econ.), Assoc. Prof., Academic Department of Mathematical Methods in Economics, Plekhanov Russian University of Economics; Assoc. Prof., Department of Business Statistics, Moscow University of Finance and Industry «Synergy»
36, Stremyanny Lane, Moscow, 115054; 80, Leningradsky Prospekt, Moscow, 115054
Как и для любой другой сферы экономики, для рынка смартфонов справедлив постулат: «спрос рождает предложение». В условиях роста уровня компьютеризации общества, развития интернет-технологий, увеличения степени проникновения Интернета в домашние хозяйства, повышения мобильности населения, развития малого и среднего бизнеса возникает необходимость оперативной вовлеченности индивида в рабочие и повседневные жизненные процессы. В свою очередь развитие технологий требует расширения функций технических устройств.
Задачу изучения предпочтений продукта или услуги можно решить с помощью одного из методов изучения реакции потребителей - так называемого совместного анализа (conjoint analysis). Данная статья является продолжением серии статей на тему применения совместного анализа. Для демонстрации алгоритма и особенностей проведения исследования, интерпретации полученных результатов авторы используют материалы, полученные в ходе анализа рынка смартфонов. В ранее опубликованных статьях был подробно описан этап подготовки данного исследования, охарактеризованы выборка респондентов, статистика ответов на опросник, а также алгоритм проведения совместного анализа с технической точки зрения. В частности, была описана разработка программного кода для реализации алгоритма совместного анализа на встроенном языке программы IBM SPSS Statistics с использованием синтаксиса команд.
Целью данной статьи является демонстрация пошагового алгоритма совместного анализа как одного из методов статистической обработки данных на примере результатов проведенного авторами опроса потребителей смартфонов. Авторы определили суть совместного анализа, его преимущества и недостатки как статистического метода, описали алгоритм предварительной обработки исходных данных, на основе проведенного совместного анализа представили интерпретацию результатов исследования. Особое внимание в статье уделяется анализу и аргументации выбора модели частной полезности, а также оценке ее параметров.
Результаты данной статьи могут быть использованы в практической деятельности специалистами в области статистической обработки информации, а также экспертами рынка информационных технологий. В дальнейшем авторы планируют публикацию статьи теоретического содержания, где основной упор будет сделан на характеристике особенностей применения совместного анализа и классификации подходов к реализации концепции на практике.
The statement that demand creates its own supply rings true for the smartphone market as well as for any other sector of the market economy. With computerization level of society growing, Internet-based technology advancing, with the increase in Internet penetration of households, growing population mobility and the development of small and medium-sized enterprises, it has become important for an individual to have operative engagement into daily interactions and activities. On the other hand, the development of technologies also requires new advanced features of technical devices.
Preference evaluation of goods or services can be done using one of market research techniques - conjoined analysis. This article continues the series on applying the conjoined analysis technique. To demonstrate the algorithm, features of conducting and interpreting results obtained, the authors use the study results of the smartphone market. The published results of the previous studies provided a detailed description of their preparation stages, described the sample size, statistics of response for a questionnaire, and algorithms from conjoint analysis technique. In particular, it outlines writing source code for the conjoint analysis algorithm using IBM SPSS Statistics command syntax language.
The purpose of this article is to demonstrate a step-by-step algorithm for conjoint analysis as one of the methods for statistical data processing, based on smartphone consumers survey, conducted by the authors. The article briefly presents the essence of the conjoint analysis, its advantages and disadvantages as a statistical method, the algorithm for preliminary processing of initial data. The authors developed a conjoined analysis and given detailed interpretation of its results. Special attention deserves the analysis and reasoning behind the choice of private utility model, as well as the evaluation of its parameters.
The findings, presented in this article, can be used by experts in statistical data processing and IT market experts. In the future, the authors plan to publish a theoretical article focusing on outlining the essence of the conjoint analysis, its application and operationalization approaches.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.