이제 막 탐나는 슈퍼볼 광고 자리를 확보했습니다. 이 광고가 캠페인의 성패를 좌우할 수도 있습니다. 어떤 광고 요소가 오디언스의 공감을 이끌어낼 수 있을지 어떻게 알 수 있을까요?
바로 이때 결합 분석이 유용합니다. 고객이 가장 가치를 두는 요소를 파악하여 접근 방식을 미세 조정하여 영향력을 극대화할 수 있습니다.
결합 분석을 통해 마케터와 제품 관리자는 다양한 변형을 테스트하여 어떤 요소가 소비자 선호를 유도하는지 파악할 수 있습니다.
이 강력한 도구는 다음과 같은 기능을 제공합니다 마케팅 플랜 프로세스 를 통해 소비자의 선택을 예측하고 의사 결정을 최적화하여 제품의 매력을 높일 수 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 결합 분석에 대해 알아야 할 모든 것, 결합 분석을 수행하는 방법, 실제 적용 사례에 대해 다룹니다.
컨조인트 분석이란 무엇인가요?
컨조인트 분석은 참가자에게 다양한 제품 기능 조합을 제시하여 고객 선호도를 파악하는 데 사용되는 시장 조사 기법입니다.
이 방법을 사용하면 잠재 고객에게 가장 중요한 것이 무엇인지 파악하여 비즈니스에서 기능 및 가격 책정 전략의 우선순위를 효과적으로 정할 수 있습니다.
예를 들어, 자동차 제조업체는 결합 분석을 사용하여 고객이 새 모델을 선택할 때 고급스러운 인테리어보다 연비를 더 중요하게 생각하는지 확인할 수 있습니다.
재미있는 사실: 폴 에드가 그린과 비탈라 라오는 1971년 마케팅 연구 저널(JMR)에 발표한 논문 '판단적 데이터의 정량화를 위한 결합 측정'에서 "결합 분석"이라는 용어를 만들었습니다.
컨조인트 분석의 핵심 구성요소 ### 컨조인트 분석의 핵심 구성요소
컨조인트 분석은 단순한 도구가 아니라 사람들이 진정으로 원하는 제품을 디자인하기 위한 로드맵입니다. 설문조사 데이터와 시장 시뮬레이터에서 얻은 실행 가능한 인사이트를 통해 전략을 구체화하고 잠재고객의 선호도에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
핵심 구성 요소는 다음과 같습니다:
- 속성 및 속성 수준: 속성은 가격이나 색상과 같은 제품의 구성 블록입니다. 레벨은 각 속성에 대한 구체적인 옵션입니다(예: $10, $20, 빨간색, 파란색). 이러한 조합을 잘 설정하면 영향력 있는 인사이트를 위한 단계를 설정하는 데 도움이 됩니다
- 제품 프로필: 제품 프로필은 속성의 조합으로, 본질적으로 제품의 모형입니다. 이를 통해 잠재고객이 다양한 버전을 평가하고 어떤 버전을 선택할지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 선택 작업: 응답자는 제품 프로필 중에서 선택하여 실제 장단점을 시뮬레이션합니다. 예를 들어, 할인보다 무료 배송을 선호할까요?
- 데이터 수집: 선택 기반 결합 분석(CBC) 또는 적응형 결합 분석(ACA) 등의 방법을 사용하여 솔직한 피드백을 수집하여 소비자 선호도에 대한 정확한 모델을 구축합니다.
- 통계 분석: 부품 가치 유틸리티와 유틸리티 점수를 사용하여 고객이 각 기능에 얼마나 많은 값을 부여하는지 정량화합니다.
👀 알고 계셨나요? 수학자 던컨 루스와 존 투키가 1964년에 발표한 논문은 현대 컨조인트 분석 개념의 전신인 특성 품질을 평가하여 오브젝트의 전반적인 품질을 평가한 것입니다.
결합 분석의 유형
다양한 유형의 결합 분석이 있으며, 각기 다른 연구 요구에 적합합니다:
- 선택 기반 결합(CBC): 가장 널리 사용되는 유형인 CBC는 응답자에게 제품 프로필 중에서 선택하도록 요청합니다. 소비자의 장단점을 파악하고 제품 기능을 최적화하는 데 이상적입니다
- 적응형 선택 기반 조인트(ACBC): 이전 답변에 따라 질문을 조정하여 개인의 선호도에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 보다 발전된 양식의 CBC입니다
- 적응형 결합 분석(ACA): 여기에는 제품 쌍을 척도로 평가하는 것이 포함됩니다. 더 많은 속성을 처리하는 데는 효과적이지만 가격 민감도를 연구하는 데는 덜 유용합니다
- 메뉴 기반 결합(MBC): 이 방법은 응답자가 메뉴에서 여러 항목을 선택할 수 있어 번들 오퍼에 이상적입니다
- 전체 프로필 조인트 분석: 응답자가 완료한 제품 프로필의 순위를 매기거나 평가하는 방식으로, 분석에 너무 많은 속성이 포함되면 번거로울 수 있습니다
- 자체 설명 조인트: 응답자가 각 속성을 직접 평가하는 더 빠르고 간소화된 방법입니다
컨조인트 분석을 사용하는 경우
컨조인트 분석은 오퍼링에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리고자 할 때 유용합니다. 다음은 이 분석이 빛을 발하는 시나리오입니다:
- 가격 조사: 결합 분석을 사용하여 경쟁력 있는 가격과 고객 가치 사이의 최적점을 찾습니다
- 제품 개발: 빠른 배송이나 저렴한 가격 등 고객이 가장 가치를 두는 기능을 파악합니다
- 시장 세분화: 다양한 고객 그룹이 무엇에 관심을 갖는지에 대한 인사이트를 확보하여 보다 맞춤형 제품 개발 가능
- 경쟁사 벤치마킹: 경쟁사 대비 시장 점유율을 시뮬레이션하고 제품 구성이 입지에 미치는 영향을 예측합니다경쟁 분석 환경
- 제품 번들링: 메뉴 기반 결합 분석(MBC)을 사용하여 최적의 구독 패키지 또는 서비스 조합을 결정합니다
- 컨셉 테스트: 결합 분석 설문조사를 통해 아이디어를 실행하여 속성 변화가 소비자 선택에 어떤 영향을 미치는지 파악합니다
결합 분석 수행 방법 ## 결합 분석 수행 방법
결합 분석은 실행 가능한 인사이트를 얻기 위해 신중한 계획과 실행이 필요합니다. ClickUp 은 작업, 대화, 컨텍스트를 한데 모아 복잡한 프로젝트를 완벽하게 플랜, 추적, 실행할 수 있도록 도와주는 강력한 프로젝트 관리 플랫폼입니다.
다음은 공동 분석을 효과적으로 수행하기 위한 단계별 가이드입니다:
1단계: 오브젝트 정의하기
시작하기 전에 달성하고자 하는 목표의 윤곽을 잡으세요. 새로운 기능에 대한 선호도를 탐색하거나, 최적의 가격대를 파악하거나, 장단점을 검토하고 있나요?
명확하게 정의된 목표는 연구 설계를 안내하고 가장 중요한 속성과 수준에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
구조화된 프로세스에 따라 집중적이고 실행 가능하며 의사 결정 요구와 일치하는 공동 분석의 오브젝트를 정의하세요. 구체적인 방법은 다음과 같습니다:
- 비즈니스 과제 파악하기: 가격 책정, 기능 우선순위 지정, 시장 위치 등 해결하려는 문제를 파악하는 것부터 시작합니다
- 목적 명확히 하기: 고객 선호도 파악, 제품 기능 최적화, 더 나은 가격 전략 수립 등 달성하고자 하는 목표를 정의합니다
- 타겟 고객 파악하기: 목표 시장 또는 고객 세그먼트를 지정하세요. 기술에 정통한 밀레니얼 세대 또는 가치에 민감한 소비자를 분석하고 있나요?
- 주요 제품 속성 강조하기: 테스트하려는 기능(예: 크기, 색상, 가격)과 그 변형을 목록으로 작성합니다. 이렇게 하면 분석의 틀이 형성됩니다
- 비즈니스 의사 결정과 연결: 오브젝트가 신제품 출시 또는 마케팅 접근 방식 개선과 같은 실행 가능한 결과와 직접적으로 연결되는지 확인합니다
- 집중된 연구 질문 만들기: "어떤 기능 조합이 가장 높은 구매 의도를 유도하는가?"와 같이 분석을 이끌어갈 질문을 만드세요
- 올바른 결합 방법 선택하기: 목표에 맞는 결합 분석 유형(선택 기반, 적응형 또는 기타 방법)을 결정합니다
- 키 이해관계자 참여 : 제품 관리 또는 마케팅과 같은 팀과 협업하여 오브젝트를 구체화하고 부서의 조율을 보장합니다
- 파일럿 테스트 실행 : 소규모 체험판을 실시하여 목표와 디자인 요소가 청중에게 공감을 불러일으키는지 확인합니다
- 파일럿 테스트의 피드백을 사용하여 초점을 맞추고 최종 목표를 확정하여 실행 가능하고 영향력 있는 목표가 되도록 합니다
이 단계는 의미 있는 인사이트를 제공하는 실용적인 공동 분석을 수행하기 위한 탄탄한 토대를 제공합니다. 오브젝트를 정의하는 것은 미니 공동 분석 설문조사를 실행하는 것과 같습니다.
사용 ClickUp 문서 를 팀의 중심 허브 삼아 오브젝트를 문서화하고 공동 분석 연구를 위한 청사진을 만드세요. 문서의 구조화된 섹션과 서식 있는 텍스트 형식은 가독성을 높여주며, 공동 편집 및 댓글 기능과 작업 및 첨부 파일을 문서에 연결하는 기능은 모든 사람이 같은 페이지에 있도록 해줍니다.
ClickUp 문서를 사용하여 팀과 함께 연구를 문서화하세요
2단계: 속성 및 수준 식별하기
제품을 속성(핵심 구성 요소)과 수준(각 속성에 대한 특정 옵션)으로 분류하세요. 응답자에게 부담을 주지 않도록 세부 사항과 단순성 사이의 균형을 유지하세요.
새로운 스마트워치를 출시한다고 가정해 보겠습니다. 소비자에게 가장 중요한 속성은 배터리 수명, 디스플레이 유형, 건강 모니터링 기능, 가격 등이 있을 수 있습니다. 배터리 수명은 12시간, 24시간, 48시간 중에서 선택할 수 있습니다. 가격 수준은 $200, $300, $400이 될 수 있습니다. ClickUp 마인드 맵 를 사용하면 이러한 속성과 수준을 시각적으로 브레인스토밍할 수 있어 아이디어를 체계적으로 정리하는 데 도움이 됩니다. 관계와 의존성을 지도화하면 결합 분석에서 효과를 극대화하기 위해 우선순위를 정해야 할 기능을 빠르게 파악할 수 있습니다.
이러한 접근 방식은 설정을 간소화하고 고객 선호도를 보다 집중적으로 평가할 수 있게 해줍니다.
ClickUp 마인드 맵으로 설문조사 흐름을 깔끔하게 정리하세요
함께 읽어보기: 4 가지 무료 지각지도 템플릿 및 예시 | ClickUp
3단계: 제품 프로필 만들기
속성과 수준을 가상의 제품 컨셉으로 결합합니다. 이러한 개념 또는 프로필은 응답자가 선호하는 옵션의 순위를 매기거나 선택하는 선택 작업에 나타납니다.
제품 프로필을 만들 때는 몇 가지 기본적인 사항을 염두에 두어야 합니다:
- 속성 및 수준 결합: 다양한 속성 수준(예: 24시간 배터리 수명과 OLED 디스플레이 및 $300 가격)을 체계적으로 결합하여 프로필을 생성합니다. 결과를 왜곡할 수 있는 비현실적인 조합을 피하세요
- 키 세부 정보 포함: 각 프로필을 통해 모든 속성에 대한 명확하고 간결한 정보를 제공하여 응답자가 쉽게 평가하고 비교할 수 있도록 합니다
- 균형 유지: 응답자의 피로를 방지하기 위해 변동성을 커버할 수 있는 충분한 프로필을 생성하되, 관리 가능한 숫자를 유지합니다
피트니스 시계의 제품 프로필은 이렇게 완성될 수 있습니다:
- 배터리 수명: 24시간
- 디스플레이 유형: OLED
- 건강 모니터링 기능 : 심박수 및 수면 추적
- 가격: $300
와 함께 ClickUp 테이블 보기 를 사용하면 제품 프로필과 속성 조합을 효율적으로 구성할 수 있습니다. 스프레드시트 스타일의 레이아웃으로 속성 조합을 정렬할 수 있어 세부 정보를 더 쉽게 추적할 수 있습니다.
ClickUp 테이블 보기를 사용하여 응답 데이터를 캡처하고 시각화합니다
테이블 보기의 사용자 지정 필드는 선호도 점수, 피드백 또는 기타 주요 데이터 포인트를 저장하여 어떤 프로필이 가장 실적이 좋은지 시각화할 수 있습니다.
이를 통해 추세 추적을 간소화하고 목표 고객에게 가장 매력적인 조합을 식별할 수 있습니다.
4단계: 결합 분석 방법 선택하기
올바른 결합 분석 방법을 선택하는 것은 오브젝트를 달성하는 데 있어 매우 중요합니다. 각 방법에는 제품 및 연구 목표에 따라 강점이 있습니다. 예를 들어
- 선택 기반 컨조인트(CBC)는 실제 구매 시나리오를 시뮬레이션하는 데 이상적입니다. 응답자는 선호하는 옵션을 선택하여 기꺼이 감수할 수 있는 장단점을 드러냅니다
- MBC(메뉴 기반 결합)는 고객이 개별 구성 요소 또는 기능을 선택하는 맞춤형 제품에 유용합니다(예: 구독 패키지 구축) ClickUp 화이트보드 는 브레인스토밍을 하고 가장 적합한 방법을 선택하는 데 적합합니다. 협업 스페이스에서 각 기법의 장단점을 시각화하여 연구 목표에 어떻게 부합하는지 명확히 파악하세요.
Teams는 의사 결정의 흐름을 지도화하고, 주요 인사이트에 주석을 달고, 실시간 입력으로 선택한 방법을 최종 확정하여 모두가 최종 선택에 동의한 후 앞으로 나아갈 수 있습니다.
ClickUp 화이트보드로 팀과 협업하고 실시간으로 함께 의사결정을 내리세요
5단계: 데이터 수집하기
데이터 수집에는 일반적으로 목표 대상에게 배포되는 공동 설문조사가 포함됩니다. 이 단계에서는 의사 결정에 도움이 되는 선호도를 파악할 수 있습니다.
💡프로 팁: 데이터를 효과적으로 수집하려면
- 적합한 대상에게 배포: 실행 가능한 인사이트를 확보하기 위해 고객층과 선호도가 일치하는 응답자를 대상으로 설문조사를 목표로 설정하세요
- 신중한 설문조사 설계: 연구의 목적에 부합하는 명확하고 매력적인 질문을 작성하세요. 사용자 집중을 위해 형식을 단순하게 유지하세요
설문조사에서 ClickUp 양식 보기 를 사용하여 명확하고 매력적인 설문조사를 디자인하세요. ClickUp 작업 공간 내에서 직접 설문조사를 만들고 관리할 수 있는 강력한 도구입니다.
ClickUp 양식 보기로 관련 데이터 캡처하기
Tool을 사용하면 가능합니다:
- 드래그 앤 드롭 기능을 사용하여 제품 속성 및 수준에 맞는 사용자 친화적인 설문조사를 설계할 수 있습니다
- 실시간으로 응답을 캡처하여 진행 상황을 모니터링하고 필요에 따라 전략을 조정할 수 있습니다
- 모든 설문조사 데이터를 ClickUp에 자동으로 통합하여 태그, 필터 또는 사용자 지정 필드를 사용하여 응답을 구성할 수 있습니다
- 중앙 집중식 개요를 위해 ClickUp 대시보드 내에서 응답을 통합하여 트렌드를 빠르게 파악할 수 있습니다
- 응답을 바로 실행 가능한 데이터로 변환ClickUp 작업 이 프로세스는 데이터 정확성을 높이고 작업 공간을 모든 프로젝트 인사이트의 중심 허브(hub)로 유지합니다.
6단계: 데이터 분석하기
이제 모든 데이터를 수집했으니 데이터를 세분화하여 소비자가 원하는 것이 무엇인지 파악할 차례입니다. 지금까지 진행했던 스마트워치의 예시를 계속 이어가 보겠습니다.
유틸리티 점수
각 스마트워치 기능(예: 배터리 수명, 화면 크기, 가격, 피트니스 추적)에 대해 유틸리티 점수를 계산하여 어떤 기능이 소비자에게 가장 중요한지 파악할 수 있습니다.
배터리 수명의 효용 점수가 높다고 가정할 때, 이는 사용자가 배터리 수명이 길수록 그 가치를 높게 평가한다는 것을 의미합니다. 가장 높은 배터리 수명 옵션의 점수에서 더 짧은 배터리 수명 옵션의 평균 유틸리티 점수를 빼면 이 점수를 구할 수 있습니다.
효용성이 높을수록 선호도가 높다는 뜻입니다.
속성 중요도
다음으로 각 속성의 중요도를 측정해야 합니다.
예를 들어, 가격과 피트니스 추적이 모두 화면 크기에 비해 효용 점수 범위가 넓다면 의사 결정 과정에서 더 중요한 것으로 간주될 것입니다.
점수 범위가 클수록 해당 기능이 소비자에게 더 중요하다는 것을 의미합니다. 각 속성의 점수 범위를 비교하고 전체 범위에서 해당 속성이 차지하는 비율을 결정하면 쉽게 계산할 수 있습니다.
심층적인 인사이트를 위한 통계 모델
회귀 또는 계층적 베이즈(HB) 방법은 데이터를 보다 철저하게 분석하는 데 도움이 됩니다. 이러한 모델은 각 기능이 소비자의 선택에 어떤 영향을 미치는지 추정합니다.
예를 들어, 회귀 분석은 소비자가 화면 크기나 가격에 비해 피트니스 추적을 얼마나 중요하게 생각하는지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. ClickUp 대시보드 를 사용하면 추세를 시각화하고, 맞춤형 카드를 사용하여 메트릭을 추적하고, 인사이트를 작업 공간에 직접 통합하여 조치를 취할 수 있습니다. 화면 크기와 배터리 수명에 대한 유틸리티 점수를 비교하려는 경우 고객이 가장 중요하게 생각하는 항목을 명확하게 보여주는 막대 그래프를 만들 수 있습니다.
ClickUp 대시보드를 사용하여 연결 분석 보고서와 일치하는 시각 자료 만들기
ClickUp 대시보드는 의사 결정 프로세스를 지원하며, Excel이나 Tableau와 같은 통합 기능을 통해 즐겨찾는 분석 도구를 통해 더 심층적인 분석을 할 수 있습니다. 예를 들어, 유틸리티 점수를 인구통계 데이터와 상호 참조하거나 역사적 데이터를 통합하여 추세를 예측할 수 있습니다.
활용도 점수와 속성 중요도를 분석하면 소비자의 선호도에 대한 실행 가능한 인사이트를 발견하여 스마트워치의 다음 반복에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
7단계: 결과 해석 및 정보에 기반한 의사 결정하기
결합 분석이 완료되면 이제 결과를 실행 가능한 단계로 전환해야 합니다. 여기에는 제품 기능을 최적화하거나, 가격 전략을 조정하거나, 소비자 선호도에 맞게 마케팅 메시지를 개선하는 등의 작업이 포함될 수 있습니다.
스마트워치의 예시에서는 결과를 해석하고 조치를 취하는 방법을 다음과 같이 설명합니다:
- 마케팅 전략 재정립: 결합 분석에서 얻은 인사이트를 통해 목표 메시지에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 응답자가 건강 추적 기능을 필수 기능으로 꼽은 경우, 마케팅 노력은 이러한 이점을 강조해야 합니다
- 선호도 점수 분석: 가장 높은 선호도 점수를 받은 제품 속성과 수준을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자가 스마트워치에서 더 긴 배터리 수명을 선호했다면 향후 모델에서 이 기능을 우선적으로 고려해야 합니다
- 가격 조정: 가격 민감도 분석 결과 고객이 특정 기능(예: 더 나은 디스플레이 품질)에 대해 더 많은 비용을 지불할 의향이 있는 것으로 밝혀지면 가격을 조정하여 수익을 극대화할 수 있습니다
ClickUp 시장 조사 템플릿
The ClickUp 시장 조사 템플릿 은 조사 결과를 정리하고, 목표를 설정하고, 인사이트가 행동으로 이어질 수 있도록 도와줍니다.
설문조사 응답자, 인사이트 및 다음 단계를 위한 사전 구조화된 섹션이 있는 템플릿을 사용하면 원시 데이터에서 인사이트로 신속하고 원활하게 전환할 수 있습니다.
이 템플릿을 대시보드 및 작업과 통합하여 개발 플랜의 진행 상황을 추적하고 조사 결과를 바탕으로 제품 컨셉을 미세 조정하세요.
템플릿의 기능이 결합 분석 프로세스를 직접 지원하는 방법은 다음과 같습니다:
- 사용자 지정 상태를 사용하여 프로세스를 '설문조사 디자인', '데이터 수집', '분석'과 같은 단계로 세분화하여 진행 상황을 추적하세요
- "속성 수준", "설문조사 유형" 또는 "조사 단계"와 같은 사용자 정의 필드를 사용하여 데이터를 캡처하고 분류합니다
- "목록 보기", "간트 보기", "달력 보기"와 같은 다양한 맞춤형 보기를 통해 공동 연구의 워크플로우를 유연하게 시각화하여 진행 상황을 추적할 수 있습니다
컨조인트 분석 예시
이제 컨조인트 분석을 수행하는 단계를 이해하셨으니, 두 가지 실제 예시를 살펴보겠습니다:
1. 목표 법률 서비스 설계하기 법률 서비스 제공자 는 변호사를 위한 맞춤형 정보 서비스를 도입하고자 했습니다. 핵심 서비스에 대한 최적의 가격 결정, 가치 있는 애드온 식별, 효과적인 마케팅을 위한 기능 우선순위 지정이라는 분명한 목표가 있었습니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 그들은 결합 분석을 사용했습니다. 변호사들은 설문조사에 참여하여 이상적인 기능 조합을 구축하고 특정 모듈에 대한 지불 의향을 파악했습니다.
이 접근 방식은 바쁜 법률 전문가들의 참여를 유도하는 데 내재된 어려움에도 불구하고 실행 가능한 인사이트를 제공했습니다.
그 결과 제공자는 핵심 서비스와 옵션 모듈의 가격을 전략적으로 책정할 수 있었습니다. 또한 이 연구는 어떤 기능이 가장 가치가 높은지 밝혀내어 매력적인 마케팅 메시지를 생성할 수 있도록 안내했습니다.
이 예시는 결합 분석이 비즈니스에서 제품 제공을 개선하고, 사용자의 기대에 부응하고, 시장 출시 전략을 최적화하는 데 어떻게 도움이 되는지 잘 보여줍니다 마케팅 리소스 관리 소비자 인사이트를 기반으로 합니다.
함께 읽어보기: 경쟁을 추적하기위한 10 가지 무료 산업 분석 템플릿
2. 의료 서비스 가격 최적화
생명을 구할 수 있는 의료 서비스를 제공할 때는 충분한 시장 조사를 통해 환자가 서비스를 이용할지, 아니면 비용 부담과 같은 문제로 인해 서비스를 외면할지 파악해야 합니다. 의료 서비스 제공자 는 브랜드 자산을 반영하면서 투명한 가격을 공개하기 위해 200개 이상의 의료 시술에 대한 가격 탄력성을 평가하고자 했습니다.
각 시술에는 여러 가격 변수가 포함되기 때문에 시간과 비용의 제약으로 인해 개별적인 조사를 수행하는 것은 불가능했습니다.
이 솔루션은 이 문제를 효율적으로 해결하기 위해 2단계 방법을 활용했습니다.
먼저 다차원 스케일링(MDS)을 통해 10,000명의 소비자 응답을 분석하여 200개 이상의 시술을 20개 그룹으로 분류하고 시술 쌍 간의 유사점과 차이점을 분석했습니다.
이렇게 분류된 그룹을 결합 분석을 통해 평가하여 소비자 선호도, 가격 민감도, 각 범주에 대한 지불 의향을 결정했습니다.
그 결과, 의료 제공자는 강력한 가격 책정 시뮬레이터에 액세스하여 소비자의 관점을 고려하면서 모든 시술에 대해 최적의 가격을 책정할 수 있게 되었습니다.
이러한 접근 방식은 성공적인 가격 책정 전략을 수립하는 데 도움이 되었으며, 소비자 인사이트를 의료 의사 결정에 통합하는 것의 가치를 다시 한 번 강조했습니다.
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컨조인트 분석은 소비자 선호도를 파악하고 영향력 있는 의사결정을 내리는 데 강력한 힘을 발휘할 수 있습니다. 연구자와 제품 관리자가 사용할 수 있는 최고의 컨조인트 분석 도구에 대해 알아보세요:
ClickUp
ClickUp으로 시장 조사 프로젝트를 엔드 투 엔드로 관리하세요
ClickUp은 시장 조사원과 제품 관리자가 공동 분석을 효율적으로 수행하고 관리할 수 있도록 지원하는 동적 프로젝트 관리 도구입니다.
실제로 금융 서비스 회사 아트라토 는 ClickUp의 도움으로 제품 개발 시간을 30% 단축할 수 있었습니다!
우리는 작업을 추적할 수 있는 효과적인 방법이 부족하고 제품 팀이 무엇을 하고 있는지 명확하게 볼 수 없다는 것을 깨달았고, 새로운 플랫폼을 찾기 시작했습니다. 그러던 중 ClickUp을 발견했습니다. 이 플랫폼은 너무 기술적이고 혼란스럽지 않으면서도 너무 기본적이지 않은 완벽한 조합이었죠. 팀과 프로젝트를 각자의 방식대로 만들고, 이동하고, 구성할 수 있는 유연성을 제공했습니다.
라울 베세라, 제품 관리자, Atrato
ClickUp을 사용하면 결합 분석의 속도를 높일 수 있습니다:
- 맞춤형 대시보드: ClickUp 대시보드를 사용하여 한 곳에서 연결 분석 프로젝트에 대한 실시간 상세 개요를 확인하세요. 이 대시보드는 카드와 차트로 사용자 정의할 수 있어 속성 수준이나 선호도 점수와 같은 중요한 메트릭을 추적할 수 있습니다
- 작업 관리 및 타임라인: ClickUp 작업을 사용하면 여러 테스트 변수를 효율적으로 관리하고 추적할 수 있습니다. 다양한 시나리오 또는 제품 속성에 대한 작업을 생성하여 팀 피드백 및 고객 선호도에 따라 기능을 구성할 수 있습니다
ClickUp 작업으로 연구 프로젝트와 관련된 작업을 상호 연결하세요
또한 작업을 연결하고 사용자 정의 필드를 적용하는 기능을 사용하면 다양한 시나리오의 장단점과 결과를 더 쉽게 평가할 수 있습니다. 사용 ClickUp의 간트 차트 보기 를 사용하여 프로젝트 타임라인과 의존성을 시각화하여 모든 사람을 추적할 수 있습니다
- ClickUp 사용자 정의 필드 : 속성 수준, 유틸리티 점수 또는 부품 가치 유틸리티와 같은 주요 결합 요소에 대한 사용자 지정 필드를 생성하여 데이터를 구성합니다
보고서를 통해 팀이 ClickUp 사용자 지정 필드를 사용하는 방식에 대한 인사이트를 얻으세요
- ClickUp 자동화: 반복적인 작업을 간소화하세요ClickUp 자동화설문조사 완료 알림을 설정하거나 각 마일스톤 달성 후 상태를 업데이트하는 등의 작업을 자동화할 수 있습니다
ClickUp의 자동화를 통해 팀원 모두가 같은 페이지를 공유할 수 있도록 하세요
- ClickUp Brain:ClickUp Brain clickUp 작업 공간 데이터에 대한 AI 및 상황 인식을 활용하여 시장 조사 워크플로우를 자동화하고 협업을 강화하며 실행 가능한 인사이트를 제공하므로 공동 분석에 이상적입니다
ClickUp Brain으로 프로젝트 진행 상황을 관리하고 인사이트를 생성하세요
결론은? ClickUp을 사용하면 귀중한 소비자 인사이트를 발견하고 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 다음과 같은 추가적인 이점이 있습니다 시장 조사에 AI 사용 는 결합 분석을 위한 올인원 솔루션입니다.
Qualtrics
Qualtrics는 정교한 결합 분석 연구를 정밀하게 실행할 수 있는 강력한 도구입니다. 다음과 같은 결정을 간소화합니다 고객 행동 다양한 제품 속성과 가격 책정을 평가하는 구조화된 접근 방식을 제공합니다.
전문가가 구축한 결합 분석 템플릿을 사용하면 기능, 가격대 또는 패키지와 같은 제품 변수를 목록으로 작성하고 해당 변수가 시장에 미치는 영향을 손쉽게 테스트할 수 있습니다.
via Qualtrics Qualtrics를 리서치 도구로 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 사전 구축된 템플릿과 로직: 다음을 설정하고 신뢰할 수있는 결과를 보장합니다시장 조사 템플릿 사전 구성된 설문조사 로직과 함께 제공됩니다
- 고급 시뮬레이터: 속성의 변화가 소비자 선택과 지불 의향과 같은 중요한 메트릭에 미치는 영향을 평가하여 실시간으로 실행 가능한 인사이트를 제공합니다
- 즉각적인 분석: 선호도 공유 및 속성 유용성을 포함한 상세한 보고서를 생성하여 광범위한 수동 계산 없이 시장 동향을 파악할 수 있습니다
- 품질 관리 자동화: 퀄트릭스의 통합 패널 시스템을 통해 통계적으로 유의미한 데이터에 액세스하여 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다
- 맞춤형 변수: 결합 연구를 특정 속성에 맞게 조정하여 제품 수정이 영업팀과 사용자 선호도에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있습니다
Conjoint.ly
Conjoint.ly는 제품 및 가격 연구를 위한 결합 분석을 수행하도록 설계된 종합 플랫폼입니다. 이산 선택 모델링, MaxDiff 분석, 브랜드-가격 트레이드오프를 사용하여 실험할 수 있습니다.
이 tool을 사용하면 소비자 선호도와 가격 책정 전략에 대한 정확한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
via Conjoint.ly 특정 기능은 연구에 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다:
- 사전 설계된 설문조사 도구: 정밀도를 유지하면서 실험 설계를 간소화하는 템플릿을 사용하여 맞춤형 결합 분석 설문조사를 빠르게 생성할 수 있습니다
- 글로벌 샘플 도달 범위: 150개 이상의 국가에서 1억 명 이상의 응답자에 액세스하여 다양한 시장에 대한 목표 데이터를 수집할 수 있습니다
- 자동화된 데이터 분석: 실시간 대시보드를 통해 선호도 공유, 수익 시뮬레이션 및 실행 가능한 인사이트를 표시하여 의사 결정 시간을 단축합니다
- 맞춤형 연구: 속성 트레이드오프 또는 가격 민감도에 초점을 맞춘 맞춤형 연구를 위해 설문조사 변수와 샘플 기준을 조정할 수 있습니다
- 비용 효율성: 자동화 및 엔드투엔드 도구를 사용하여 시간과 리소스 지출을 최소화하여 고품질의 공동 연구에 액세스 할 수 있습니다
1000minds
1000minds는 사용자 친화적인 인터페이스를 갖추고 있으며, 고유한 PAPRIKA(잠재적으로 모든 가능한 대안의 모든 쌍을 비교하는 방법) 방법론을 활용합니다.
파프리카 방식은 사용자에게 특정 속성을 기반으로 두 가지 옵션을 동시에 비교하도록 요청하여 의사 결정을 간소화합니다. 이 단계별 접근 방식은 실제 트레이드 오프를 모방하여 사용자에게 부담을 주지 않으면서도 정확한 우선순위 지정과 의미 있는 고객 인사이트를 제공합니다.
복잡한 선택을 단순화하면서도 신뢰할 수 있는 결과를 제공하도록 설계되었습니다. 이를 통해 비즈니스는 고객 인사이트를 수집하고 제품 속성의 우선순위를 효과적으로 지정할 수 있습니다.
제품 개발이든 리소스 할당이든, 1000minds는 실제 트레이드 오프 시뮬레이션을 통해 고객에게 진정으로 중요한 것이 무엇인지 파악할 수 있도록 도와줍니다.
via 1000minds 이 플랫폼을 유용하게 만드는 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 맞춤형 설문조사: 키 속성에 대한 고객 선호도를 파악하여 더 나은 제품 또는 서비스를 설계하는 데 도움이 되는 맞춤형 설문조사를 실시할 수 있습니다
- 유연한 의사 결정: 파프리카 알고리즘으로 복잡한 의사결정을 관리하여 편견을 최소화하고 분석을 간소화합니다
- 그래픽 및 분석 도구: 강력한 그래프와 차트로 결과를 시각화하고 해석하여 이해 관계자에게 결과를 쉽게 전달할 수 있습니다
- 확장성: 개별 의사 결정 또는 대규모 설문조사를 위한 공동 분석을 실행하여 모든 규모의 비즈니스에 인사이트를 제공합니다
- 협업 친화적: 의사 결정에 팀을 참여시켜 균형 잡힌 객관적인 결과 보장
Q 리서치 소프트웨어
Q Research Software는 시장 조사자를 위해 특별히 설계된 강력한 도구입니다. 사용자는 데이터 정리, 통계 테스트, 요약 테이블 생성과 같은 중요한 작업을 자동화할 수 있어 합동 분석 시 상당한 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.
via Q 리서치 소프트웨어 Q 리서치 소프트웨어의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 데이터 처리 자동화: 데이터 형식 지정, 코딩, 통계 테스트 및 이상값 탐지를 자동으로 처리하여 수작업을 줄입니다
- 고급 통계 기법: MaxDiff, TURF, 컨조인트 분석 등 다양한 범위의 복잡한 분석을 지원하여 데이터에서 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다
- 대화형 대시보드: 데이터의 패턴과 추세를 시각화하는 데 도움이 되는 역동적이고 이해하기 쉬운 대시보드를 만들기 위해 Displayr와의 통합을 제공합니다
- 사용자 지정 가능한 보고: 사용자 지정 및 편집 가능한 보고서를 쉽게 생성하여 Microsoft PowerPoint로 내보낼 수 있어 결과를 효과적으로 프레젠테이션할 수 있습니다
결합 분석 사용의 이점
공동 분석은 비즈니스에서 소비자 선호도를 이해하고 제품 디자인, 가격 책정 및 시장 전략에 대한 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.
컨조인트 분석 방법론의 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 소비자 선호도 파악: 소비자가 제품이나 서비스에서 가장 가치 있게 여기는 속성과 장단점을 파악합니다
- 제품 개발 정보 제공: 목표 고객에게 가장 중요한 기능의 우선 순위를 지정하여 제품 생성 안내
- 가격 책정 전략 개선: 수익성 극대화를 위한 가격 민감도 및 최적의 가격대 결정
- 경쟁적 위치 개선: 경쟁사 대비 제품 비교 평가 및 차별화 기회 발굴 지원
- 시장 시뮬레이션 지원: 다양한 시나리오에서 시장 점유율을 예측하여 전략적 의사결정을 지원합니다
- 리소스 할당 최적화: 가장 높은 ROI를 제공하는 기능 또는 속성에 투자 집중
- 맞춤형 방법론 제공: 선택 기반에서 적응형 결합 분석에 이르기까지 다양한 산업 및 연구 요구 사항에 맞게 조정 가능
컨조인트 분석으로 소비자 인사이트 탐색하기
소비자 선호도를 이해하는 것은 오늘날의 경쟁이 치열한 시장에서 성공적인 제품과 마케팅 전략을 개발하는 데 있어 핵심적인 요소입니다.
🧠재미있는 사실: 소비자의 81% 의 81%가 고객 경험을 맞춤화하지 못한 브랜드를 떠날 가능성이 '확실히 있다' 또는 '어느 정도 있다'고 답했습니다. 이 비율은 조사에 포함된 12개국 중 가장 높은 수치입니다. 브라질이 80%로 2위를 차지했고 콜롬비아가 76%로 그 뒤를 이었습니다.
공동 분석은 고객의 의사 결정을 이끄는 요인을 파악하기 위한 체계적인 접근 방식을 제공하여 비즈니스가 효과적으로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.
마케터는 이 가이드에 설명된 단계를 실행하여 광고 캠페인과 제품 기능을 최적화하고 목표 고객과 공감대를 형성할 수 있습니다.
강력한 프로젝트 관리 도구를 갖춘 ClickUp은 분석 프로세스를 간소화하고 인사이트를 체계적으로 정리하는 데 도움이 됩니다.
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