市場(chǎng)研究中一個(gè)經(jīng)常遇到的問(wèn)題是：在研究的產(chǎn)品或服務(wù)中，具有哪些特征的產(chǎn)品最能得到消費(fèi)者的歡迎。一件產(chǎn)品通常擁有許多特征如價(jià)格、顏色、款式以及產(chǎn)品的特有功能等，那么在這些特性之中，每個(gè)特性對(duì)消費(fèi)者的重要程度如何？在同樣的（機(jī)會(huì)）成本下，產(chǎn)品具有哪些特性最能贏得消費(fèi)者的滿意？要解決這類問(wèn)題，傳統(tǒng)的市場(chǎng)研究方法往往只能作定性研究，而難以作出定量的回答。聯(lián)合分析（Conjoint Analysis，也譯為交互分析）就是針對(duì)這些需要而產(chǎn)生的一種市場(chǎng)分析方法。
一、聯(lián)合分析的基本原理與步驟
聯(lián)合分析是通過(guò)假定產(chǎn)品具有某些特征，對(duì)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品進(jìn)行模擬，然后讓消費(fèi)者根據(jù)自己的喜好對(duì)這些虛擬產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，并采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法將這些特性與特征水平的效用分離，從而對(duì)每一特征以及特征水平的重要程度作出量化評(píng)價(jià)的方法。
聯(lián)合分析的基本假定
聯(lián)合分析假定分析的對(duì)象如品牌、產(chǎn)品、商店等，是由一系列的基本特征（如：質(zhì)量、方便程度、價(jià)格）以及產(chǎn)品的專有特征（如電腦的CPU速度、硬盤(pán)容量等）所組成的；消費(fèi)者的抉擇過(guò)程是理性地考慮這些特征而進(jìn)行的。
聯(lián)合分析的主要步驟
聯(lián)合分析通常由以下幾部分組成：
確定產(chǎn)品特征與特征水平：聯(lián)合分析首先要對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的特征進(jìn)行識(shí)別。這些特征與特征水平必須是顯著影響消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)的因素。一個(gè)典型的聯(lián)合分析包含6－7個(gè)顯著因素。確定了特征之后，還應(yīng)該確定這些特征恰當(dāng)?shù)乃剑鏑PU類型是電腦產(chǎn)品的一個(gè)特征，而目前市場(chǎng)上電腦的CPU類型主要有：奔騰II 450，奔騰II350，賽揚(yáng)300等，這些是CPU特征的主要特征水平。特征與特征水平的個(gè)數(shù)決定了分析過(guò)程中要進(jìn)行估計(jì)的參數(shù)的個(gè)數(shù)。
產(chǎn)品模擬：聯(lián)合分析將產(chǎn)品的所有特征與特征水平通盤(pán)考慮，并采用正交設(shè)計(jì)的方法將這些特征與特征水平進(jìn)行組合，生成一系列虛擬產(chǎn)品。在實(shí)際應(yīng)用中，通常每一種虛擬產(chǎn)品被分別描述在一卡片上。
數(shù)據(jù)收集：請(qǐng)受訪者對(duì)虛擬產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)，通過(guò)打分、排序等方法調(diào)查受訪者對(duì)虛擬產(chǎn)品的喜好、購(gòu)買(mǎi)的可能性等。
計(jì)算特征的效用：從收集的信息中分離出消費(fèi)者對(duì)每一特征以及特征水平的偏好值，這些偏好值也就是該特征的"效用"。
市場(chǎng)預(yù)測(cè)：利用效用值來(lái)預(yù)測(cè)消費(fèi)者將如何在不同產(chǎn)品中進(jìn)行選擇，從而決定應(yīng)該采取的措施。
二、聯(lián)合分析的一個(gè)實(shí)例
以下用一個(gè)個(gè)人電腦的例子來(lái)說(shuō)明聯(lián)合分析的基本方法。
假定XX電腦是一個(gè)以中低檔電腦為主的品牌，公司計(jì)劃推出一款新產(chǎn)品，定價(jià)在6000元左右，以便與市場(chǎng)上的主要中低檔產(chǎn)品抗衡。公司決定采用聯(lián)合分析對(duì)產(chǎn)品配置進(jìn)行分析。
篩選產(chǎn)品特征與特征水平。
以前的研究表明，電腦的價(jià)格、品牌、CPU類型和硬盤(pán)容量是影響消費(fèi)者選購(gòu)電腦的最主要因素。因此我們需要模擬的特征是價(jià)格、品牌、CPU速度、硬盤(pán)容量。
確定特征水平：XX電腦目前的主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手為聯(lián)想電腦與華東電腦；同時(shí)XX電腦是面向中低檔電腦消費(fèi)者的，目前市場(chǎng)上的中低檔電腦價(jià)格多在5000－7000之間，因此可以考慮的定價(jià)為5000，6000，7000；CPU類型上，目前較普遍的中低檔電腦配置為賽揚(yáng)300，PII350，K6 350；硬盤(pán)的容量常見(jiàn)的有2.1G，3.2G，4.3G，因此最終選擇的特征水平為：
價(jià)格 品牌 CPU 硬盤(pán)
500060007000 聯(lián)想華東XX 賽揚(yáng)300PII350K6 350 2.1G3.2G4.3G
2、建立虛擬產(chǎn)品
利用上述特征與特征水平可以組合起81種虛擬產(chǎn)品（3×3×3×3）。如果受訪者對(duì)所有81種虛擬產(chǎn)品進(jìn)行一一評(píng)價(jià)，那將是十分麻煩的。聯(lián)合分析采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的正交設(shè)計(jì)來(lái)減少虛擬產(chǎn)品數(shù)量。在本例中，通過(guò)正交設(shè)計(jì)，所需要測(cè)試的虛擬產(chǎn)品可以減少到9種。以下是正交設(shè)計(jì)的一個(gè)方案：
虛擬產(chǎn)品 品牌 價(jià)格 CPU 硬盤(pán)
A XX 5000 K6 350 3.2G
B 華東 7000 賽揚(yáng)300 3.2G
C 聯(lián)想 5000 賽揚(yáng)300 2.1G
D 聯(lián)想 6000 PII 350 3.2G
E XX 6000 賽揚(yáng)300 4.3G
F 聯(lián)想 7000 K6 350 4.3G
G XX 7000 PII 350 2.1G
H 華東 6000 K6 350 2.1G
I 華東 5000 PII 350 4.3G
3、通過(guò)調(diào)查收集數(shù)據(jù)：
聯(lián)合分析通過(guò)讓受訪者回答一些經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì)的抉擇型問(wèn)題，以揭示出受訪者對(duì)各特征的重視程度。本例中我們采用如下提問(wèn)：
請(qǐng)問(wèn)您有多大可能會(huì)購(gòu)買(mǎi)以下電腦（請(qǐng)采用9分法評(píng)價(jià)，1表示完全不可能，9表示非常可能）
產(chǎn)品A（XX牌電腦,價(jià)格5000元，K6II 350，硬盤(pán)3.2GB）
1 2 3 4 5 6 7 8 9
完全不可能 非常可能
假定通過(guò)調(diào)查得到某一消費(fèi)者對(duì)9種產(chǎn)品的評(píng)價(jià)如下
虛擬產(chǎn)品序號(hào) A B C D E F G H I
購(gòu)買(mǎi)的可能性 8 2 6 8 4 7 5 6 9
4、計(jì)算特征的效用
計(jì)算特征的效用是聯(lián)合分析的關(guān)鍵步驟。其基本模型是：
(1)
其中：U(x)=所有特征的效用；ki =特征I的水平數(shù)目
m=特征個(gè)數(shù)；αij表示特征i的第j個(gè)水平的效用。
由效用函數(shù)可以產(chǎn)生一個(gè)衡量每一特征重要程度的指標(biāo)：相對(duì)重要程度Wi
其中Ci為特征i的效用變動(dòng)范圍：
為了估計(jì)以上模型(1)中的參數(shù)αij,，通常采用啞元法來(lái)減少參數(shù)，使用最小二乘法估計(jì)模型參數(shù)。實(shí)際應(yīng)用中，模型的估計(jì)幾乎完全計(jì)依賴于計(jì)算機(jī)軟件。對(duì)于本例數(shù)據(jù)，我們采用SPSS中的Conjoint模塊進(jìn)行分析，得到如下結(jié)果：
特征 特征的相對(duì)重要程度 特征水平 特征水平的效用
價(jià)格 34.62% 5000 1.556
6000 -0.111
7000 -1.444
品牌 15.38% 聯(lián)想 0.889
華東 -0.444
XX -0.444
CPU 38.46% 賽揚(yáng)300 -2.111
PII 350 1.222
K6 350 0.889
硬盤(pán) 11.54% 2.1G -0.444
3.2G -0.111
4.3G 0.556
上表中：相對(duì)重要程度欄表示該特征在消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)選擇中所關(guān)心的程度。可見(jiàn)，對(duì)該消費(fèi)者而言，CPU類型是消費(fèi)者最關(guān)心的，相對(duì)重要程度為38.46％，其次是產(chǎn)品的價(jià)格(34.62％），該消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品的品牌并不十分重視。
特征水平的效用欄表示該特征水平對(duì)于該消費(fèi)者而言的效用。效用越高，則表示該特征水平的越受歡迎。如在該消費(fèi)者心目中：聯(lián)想品牌比其他2種品牌要好。
5、市場(chǎng)預(yù)測(cè)與決策
聯(lián)合分析的迷人之處在于她可以對(duì)產(chǎn)品的前景進(jìn)行預(yù)測(cè)。在得到產(chǎn)品特征的效用函數(shù)后，我們可以對(duì)產(chǎn)品的各種特征組合進(jìn)行模擬決策。在本例中，假定我們的問(wèn)題是：在價(jià)格為6000元時(shí)，應(yīng)該推出何種配置的XX牌產(chǎn)品，才能戰(zhàn)勝目前市場(chǎng)上的主流產(chǎn)品：聯(lián)想PII350(7000元,3.2G，簡(jiǎn)稱Y產(chǎn)品)以及華東K6 350（6000,4.3G，簡(jiǎn)稱Z產(chǎn)品）。XX電腦列入考慮的電腦配置主要有三種，即：X1產(chǎn)品（K6 350＋4.3G）；X2（PII350＋4.3G）；X3（PII350＋3.2G）。
為此我們分別計(jì)算出Y、Z以及X1，X2，X3產(chǎn)品對(duì)消費(fèi)者的效用：
U(Y)=U(價(jià)格＋品牌＋CPU＋硬盤(pán))=-1.444+0.889+1.222+(-0.111)=0.556
U(Z)=(-0.111)+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X1)=-0.111+(-0.444)+0.889+0.556=0.889
U(X2)=-0.111++(-0.444)+1.222+0.556=1.223
U(X3)=:-0.111+(-0.444)+1.222+(-0.111)=0.556
可見(jiàn)：U(X2)>U(Z)，U(X1)>U(Y)，U(X3)
因此很明顯，XX電腦的產(chǎn)品要戰(zhàn)勝聯(lián)想與華東，必須采用X2產(chǎn)品：CPU為PII350，同時(shí)硬盤(pán)4.3G的配置。
通過(guò)這個(gè)簡(jiǎn)單的例子，可以很容易地推廣到更多的特征、更多的特征水平。而對(duì)于更多的受訪者，在計(jì)算出消費(fèi)者個(gè)人的效用函數(shù)后，通過(guò)聚類分析，可以將消費(fèi)者劃分為不同的消費(fèi)群體，然后將這些群體作為同質(zhì)個(gè)體處理。
三、聯(lián)合分析的應(yīng)用與前景
聯(lián)合分析采用了一系列的現(xiàn)代數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，如正交設(shè)計(jì)、回歸分析等，這些方法的計(jì)算量巨大，只有通過(guò)電腦才能實(shí)現(xiàn)。因此實(shí)際的市場(chǎng)研究中，必須有專門(mén)的軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)從虛擬產(chǎn)品設(shè)計(jì)到估計(jì)效用模型、預(yù)測(cè)等一系列過(guò)程。一些常用的統(tǒng)計(jì)軟件如SPSS，SAS中包含有聯(lián)合分析的基本模型，但是在實(shí)際應(yīng)用中我們更多地采用聯(lián)合分析專業(yè)軟件。
Sawtooth公司是專門(mén)從事市場(chǎng)研究軟件開(kāi)發(fā)的專業(yè)公司，其開(kāi)發(fā)的聯(lián)合分析軟件包是目前較有代表性的軟件。她包含有ACA模型(Adaptive Conjoint Analysis，主要用于多個(gè)特征與特征水平的情況，必須使用電腦在現(xiàn)場(chǎng)產(chǎn)生問(wèn)卷進(jìn)行采訪)，CBC模型(Choice-Based Conjoint，可以采用現(xiàn)成問(wèn)卷手工采訪，主要用于定價(jià)研究), CVA模型( Conjoint Value Analysis，可以使用現(xiàn)成問(wèn)卷手工采訪)等數(shù)個(gè)聯(lián)合分析模型。同時(shí)SAWTOOTH每年都舉行全世界范圍內(nèi)的研討會(huì)，專門(mén)探討聯(lián)合分析的理論與應(yīng)用方法，并在因特網(wǎng)上公布(http://www.sawtoothsoftware.com)。
聯(lián)合分析是對(duì)人們購(gòu)買(mǎi)決策的一種現(xiàn)實(shí)模擬。因?yàn)樵趯?shí)際的抉擇過(guò)程中，由于價(jià)格等原因，人們要對(duì)產(chǎn)品的多個(gè)特征進(jìn)行綜合考慮，往往要在滿足一些要求的前提下，犧牲部分其他特性，是一種對(duì)特征的權(quán)衡與折衷(Trade-off)。通過(guò)聯(lián)合分析，我們可以模擬出人們的抉擇行為，可以預(yù)測(cè)不同類型的人群抉擇的結(jié)果。因此，通過(guò)聯(lián)合分析，我們可以了解消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品各特征的重視程度，并利用這些信息開(kāi)發(fā)出具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品。
聯(lián)合分析目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用于消費(fèi)品、工業(yè)品、金融以及其它服務(wù)等領(lǐng)域。在現(xiàn)代市場(chǎng)研究的各個(gè)方面，如新產(chǎn)品的概念篩選、開(kāi)發(fā)，競(jìng)爭(zhēng)分析，產(chǎn)品定價(jià)，市場(chǎng)細(xì)分，廣告，分銷，品牌等領(lǐng)域，都可見(jiàn)到聯(lián)合分析的應(yīng)用。隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，聯(lián)合分析將逐漸為我國(guó)的市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)所重視，并在定量研究中顯示出其強(qiáng)大的威力。
