اینروزها حدس زدن رفتار مشتری دیگر جواب نمیدهد. مدیران موفق به جای تکیه بر احتمالات، از ابزارهای دقیقی استفاده میکنند که انتخابهای واقعی مصرفکننده را بازسازی میکند. مدلسازی انتخاب دقیقا همان ابزاری است که مانند یک آزمایشگاه پیشرفته، بازار را قبل از وقوع، شبیهسازی میکند. این روش به عنوان استاندارد طلایی در تحقیقات بازار شناخته میشود و به شما کمک میکند تا بدانید مشتریان در دنیای واقعی، کیف پول خود را برای کدام محصول باز میکنند.
بسیاری از نظرسنجیهای سنتی از مشتری میپرسند: «آیا این محصول را میخرید؟» و اکثر پاسخها مثبت است. اما در واقعیت، مشتری با محدودیت بودجه و گزینههای رقیب روبهرواست. مدلسازی انتخاب این فضای واقعی را بازسازی میکند. فرض کنید شما صاحب یک فروشگاه زنجیرهای بزرگ هستید و فضای قفسههای شما محدود است. شما باید بدانید کدام ترکیب از کالاها بیشترین سود را نصیب شما میکند.
در یک پروژه واقعی برای یکی از خردهفروشان بزرگ، از مدلسازی انتخاب استفاده شدهاست تا چیدمان بهینه قفسهها پیدا شود. با استفاده از ماکاپهای مجازی و شبیهسازی فرآیند خرید، نتایج نشان داد که مشتریان نه تنها به تنوع کالا، بلکه به تعادل میان قیمت و ویژگیهای محصول اهمیت میدهند. نتایج این تحقیق نشان داد که تولیدکننده میتواند قیمتها را حتی کمی بالاتر از حد انتظار تعیین کند، بدون اینکه سهم بازار خود را از دست بدهد.
اگر میخواهید در بازار برنده باشید، باید بدانید مدلسازی انتخاب در چه زمانهایی به کمک شما میآید. در اینجا ۱۰ مورد از اصلیترین کاربردهای این تکنیک را بررسی میکنیم:
شما با استفاده از مدلسازی انتخاب میتوانید بفهمید که مشتری برای هر ویژگی خاص محصول، چقدر حاضر است پول پرداخت کند. این کار از قیمتگذاریهای اشتباه که باعث فرار مشتری یا ضرر دهی میشوند، جلوگیری میکند.
قبل از اینکه محصول را وارد بازار کنید، برندهای رقیب را در شبیهساز وارد کنید. این مدل به شما میگوید که در حضور رقبای قدرتمند، چند درصد از سهم بازار را از آن خود خواهید کرد.
بسیاری از محصولات جدید در همان سال اول شکست میخورند. مدلسازی انتخاب بهترین ترکیب از ویژگیها، نام برند و قیمت را قبل از تولید انبوه شناسایی میکند تا ریسک شکست را به حداقل برساند.
کدام ویژگی برای مشتری حیاتی است و کدام یک تنها هزینه اضافی است؟ این تکنیک به شما نشان میدهد که حذف یا اضافه کردن یک آپشن خاص، چه تاثیری بر تمایل به خرید مصرفکنندگان دارد.
اگر میخواهید طعم جدیدی به نوشابههای خود اضافه کنید یا سایز جدیدی از بستهبندی را ارائه دهید، ابتدا باید بدانید که آیا این محصول جدید فروش محصولات قبلی شما را میبلعد (Cannibalization) یا فروش کل را بالا میبرد.
کدام خدمات یا محصولات مکمل را در کنار هم قرار میدهید؟ مدلسازی انتخاب جذابترین بستههای پیشنهادی را برای مشتریان طراحی میکند تا بیشترین سودآوری حاصل شود.
برند شما چقدر ارزش افزوده ایجاد میکند؟ با این روش میتوانید بفهمید که مشتری چقدر حاضر است فقط به خاطر نام برند شما، مبلغ بیشتری نسبت به یک برند ناشناخته بپردازد.
گاهی تغییر یک کلمه در شعار تبلیغاتی، نرخ تبدیل را جابهجا میکند. شما میتوانید تاثیر پیامهای مختلف را بر تصمیم خرید مشتریان از طریق این مدلسازی بسنجید.
همه مشتریان مثل هم فکر نمیکنند. برخی به قیمت حساس هستند و برخی به کیفیت. این مدل به شما اجازه میدهد مشتریان را بر اساس معیارهای انتخابشان گروهبندی کنید و برای هر گروه برنامه خاصی داشته باشید.
کدام عامل باعث میشود مشتری دوباره از شما خرید کند؟ خدمات پس از فروش یا قیمت پایین؟ مدلسازی انتخاب عوامل کلیدی که باعث ماندگاری مشتری میشود را با دقت بالایی شناسایی میکند.
بیشتر بخوانید: راهنمای جامع خرید بیمه موبایل؛ چطور از گوشی گرانقیمت خود محافظت کنیم؟
اجرای مدلسازی انتخاب کار سادهای نیست. طراحی پرسشنامهها، چیدمان سناریوهای انتخاب و تحلیل دادههای بهدستآمده نیاز به دانش آماری بالایی دارد. اگر این فرآیند را به درستی طراحی نکنید، نتایج کاملا گمراهکننده خواهند بود.
همیشه توصیه میکنیم که برای طراحی و تحلیل این پروژهها با متخصصان تحلیل پیشرفته همکاری کنید. یک اشتباه کوچک در طراحی تمرینهای انتخاب، میتواند استراتژی قیمتگذاری شما را به کل نابود کند. متخصصان با استفاده از الگوریتمهای پیچیده، رفتارهای ضد و نقیض انسانی را تحلیل میکنند و آنها را به دادههای قابل اتکا تبدیل مینمایند.
خیر، این روش برای خدمات (مانند بیمه، بانکداری) و حتی نرمافزارها (SaaS) نیز بسیار قدرتمند عمل میکند و بهترین ترکیب اشتراکها و قیمتها را مشخص میکند.
در نظرسنجی معمولی افراد به سوالات مستقیم پاسخ میدهند که اغلب با واقعیت فاصله دارد، اما در این روش، افراد در موقعیت انتخاب بین چند گزینه (شبیه به خرید واقعی) قرار میگیرند.
بسته به پیچیدگی محصول و تعداد ویژگیها، معمولاً بین ۴ تا ۸ هفته زمان برای طراحی، جمعآوری دادهها و تحلیل نهایی نیاز است.
منبع: decisionanalyst