Mensuração da estrutura de preferência do consumidor: uma aplicacao de conjoint analysis em marketing
O objeto desta dissertação é a estrutura de preferência do consumidor (EPC). O objetivo geral é estudar os métodos de mensuração da EPC (MMEPC) e o tema é a mensuração desta estrutura, utilizando a técnica estatística Conjoint Analysis (CA). A CA proporciona uma maneira realista de medir o impacto d...
| Author: | |
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| Format: | master thesis |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 1996 |
| Country: | Brasil |
| Institution: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repository: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Language: | Portuguese |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-01032005-185221 |
| Online Access: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12133/tde-01032005-185221/ |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Conjoint Analysis Design of Experiment Estrutura de preferência do consumidor Marketing planejamento de experimento Preference Structure of Consumer |
| Summary: | O objeto desta dissertação é a estrutura de preferência do consumidor (EPC). O objetivo geral é estudar os métodos de mensuração da EPC (MMEPC) e o tema é a mensuração desta estrutura, utilizando a técnica estatística Conjoint Analysis (CA). A CA proporciona uma maneira realista de medir o impacto de cada atributo de um produto na preferência do consumidor. Esta técnica estatística tem sido cada vez mais aplicada em problemas de Marketing. Alguns softwares têm surgido e provocado o aumento de uso desta técnica. A dissertação discute uma aplicação real desta técnica num problema de definição de um tecido de linho ótimo para um conjunto de especialistas. A ênfase está no planejamento do experimento fatorial fracionário para a estimação do modelo individual cuja variável resposta é posto e os atributos são qualitativos. Modelos lineares de célula de referência e de desvios foram construídos para a análise do experimento. Utilizou-se o modelo linear aditivo não-saturado. Alguns dos principais softwares foram analisados: SPSS, SAS, ACA, CBC e CVA. O autor define um projeto de software de planejamento de experimentos fatoriais fracionários ótimos segundo a eficiência-D. O estudo dos MMEPC pode proporcionar as seguintes contribuições à Administração: otimização de projetos de produtos/serviços/conceitos, quantificação da EPC, segmentação de mercado, determinação da probabilidade de escolha ou participação esperada do mercado de produtos/serviços/conceitos num determinado cenário e simulação (predição) de preferências individuais e agregadas. |
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