¿Cuál es el método de análisis de cartera para unidades de negocio?
Dos criterios: posición competitiva relativa y tasa de crecimiento empresarial.
Cash Bull (Taurus): alta participación de mercado, baja tasa de crecimiento empresarial (se requiere pequeña inversión) y producción que puede satisfacer las necesidades comerciales.
Estrella: una alta proporción de ciudades y una alta tasa de crecimiento empresarial (más insumos y más producción significan la mayor tasa de crecimiento de ganancias y la mejor oportunidad de inversión). Si es necesario, las empresas deberían aumentar la escala de producción en este ámbito.
Niños: baja participación de mercado y alta tasa de crecimiento empresarial (la empresa necesita invertir dinero para aumentar la participación de mercado y convertirla en una estrella).
Perro delgado: todo bajo, adopta la estrategia de rendirse.
Ampliación de datos
Pasos
1. Cuestiones principales
Primero, se plantea el problema, incluida la identificación de los atributos destacados y la especificación de los niveles. de estos atributos. Utilice las calificaciones de estos atributos para construir un portafolio que resalte el estímulo que el encuestado debe evaluar. Los encuestados califican o clasifican estas combinaciones usando escalas apropiadas y luego se analizan los datos. Finalmente, se explican los resultados del análisis y se evalúa su fiabilidad y validez.
2. Pasos principales
(1) Confirmar los atributos y niveles del problema.
Los investigadores deben primero identificar y determinar los factores estimulantes importantes para la construcción de la pregunta de investigación, los llamados atributos. Este atributo debería ser un atributo destacado que afecte las preferencias de los consumidores. Por ejemplo, a la hora de elegir una marca de coche, el precio, la cilindrada, el consumo de combustible, el espacio interior, etc. son todos relativamente sensibles.
Desde una perspectiva de gestión económica, los atributos y niveles de atributos deben ser operativos. Las propiedades deben definirse, identificarse y determinarse mediante propiedades que puedan controlarse mediante energía. Un análisis combinatorio típico suele implicar entre 6 y 7 atributos (también llamados variables).
Después de determinar los atributos destacados, llega el momento de seleccionar el nivel. Para reducir la carga del encuestado y garantizar la precisión de la estimación de los parámetros, es necesario considerar cuidadosamente el número de niveles de atributos.
(2) Formar una forma combinada
Los atributos y niveles se utilizan para formar una forma combinada para resaltar factores motivadores. Los principales métodos para formar formas combinadas son el método de emparejamiento y el método de contorno completo.
El método de comparación también se denomina evaluación de dos factores y generalmente utiliza un diseño circular para reducir el número de comparaciones coincidentes.
El método de contorno completo también se denomina método de evaluación multifactor y se utiliza comúnmente en el diseño de tablas ortogonales.
(3) Determinar la forma de los datos de entrada
Hay dos formas principales de datos de entrada: clasificación o puntuación. El método de clasificación es una evaluación relativa de todos los niveles de atributos en el conjunto de factores de estímulo, lo que requiere que a cada combinación se le dé una calificación (clasificación) diferente. El método de puntuación consiste en evaluar cada combinación de forma independiente. Algunas personas piensan que el método de puntuación es más conveniente para que los encuestados evalúen y que los datos obtenidos son más fáciles de analizar que el método de clasificación. La puntuación se ha vuelto más común en los últimos años.
(4) Seleccione el método específico de análisis combinado.
El modelo de análisis de combinación básico se puede expresar mediante la siguiente fórmula:
M·K.
U(X)=∑ ∑aij xi .
j = I; j=i.
Donde U(X) representa la utilidad total del programa, y así sucesivamente.
Aij representa la contribución o utilidad de la puntuación del nivel j del atributo I (I, i = 1, 2,...m).
Ki representa la cantidad de nivel del atributo.
m representa el número de atributos.
Xij=l = l si aparece el nivel j del atributo I.
Xij=0 = 0 otros.
La importancia de un atributo se define como la diferencia entre la puntuación más alta y la puntuación más baja del nivel del atributo:
Li = {valor máximo (AIJ) - valor mínimo (aij )}
La importancia de cada atributo I es un tratamiento numérico estandarizado. Esto muestra su importancia para otras propiedades.
(5) Interpretar los resultados
Para explicar los resultados de forma más intuitiva, la función de puntuación de cada atributo generalmente se dibuja con la ayuda del gráfico de la puntuación (utilidad). función.
(6) Evaluar confiabilidad y validez.
Existen muchas formas de evaluar la confiabilidad y validez de los resultados de los análisis combinados. Los métodos comúnmente utilizados son:
1. Evaluar la bondad de ajuste del modelo estimado;
2. Utilizar el método test-retest para evaluar la confiabilidad. >3. Calcule la función de puntuación como el valor previsto de la evaluación, calcule la correlación entre el valor previsto y el valor de evaluación real y determine la validez interna;
4. En el conjunto, puede dividir la muestra en varias partes y luego evaluar cada una de las submuestras que se combinaron para el análisis. Comparando los resultados de estas submuestras, se puede evaluar la estabilidad de la solución del análisis combinado.
Ventajas
La principal ventaja del análisis de cartera es proporcionar información de referencia para la toma de decisiones sobre nuevos productos o diversos programas de marketing.