[发明专利]用于进行消费者调查的方法

说明书

发明领域

本发明涉及用于进行消费者调查的计算方法。本发明尤其涉及用于通过利用贝叶斯统计来分析消费者调查数据而进行消费者调查的计算方法。

发明背景

消费品的制造商、零售商和市场商寻求对消费者动机、行为和期望的更佳的领会。可借助产品和市场调查来收集消费者信息。分析调查数据以确定对特定的消费者动机、期望和行为的更佳的领会。由分析所得的知识可用于构建与特定产品或产品种类相关联的消费者行为模型。建模及预测人类行为的问题复杂性使得有可能由极小价值的数据构建错误模型。期望一种进行消费者调查的更稳健的方法，其包括分析降低错误模型风险的消费者调查数据。

发明概述

在一个方面，所述方法包括以下步骤：准备数据；将数据导入软件中；准备建模；手工指定因子或自动发现因子；创建因子；建立因子模型；以及解析模型。

在一个方面，所述方法包括以下步骤：设计并执行有效的消费者研究以生成数据，并预清理数据；将数据导入贝叶斯统计软件中；使数据离散化；检验变量；处理缺失值；给因子手工指派属性变量，或者：发现指派给因子的属性变量；限定关键测量；建立模型；识别并修正因子定义；创建因子节点；设定潜变量发现因子；发现用于因子变量的状态；确认潜变量；检查潜变量数值解析；建立因子模型；识别因子关系以加到基于专家知识的模型；识别目标因子节点的最强动因；以及通过论证方案来模拟消费者测试，或者通过指定变量的平均值和概率分布来模拟群体响应。

在另一方面，所述方法可用于修正或替换现有的消费者行为模型。

所述方法的步骤可作为利用计算系统的使用说明而被包含在电子可读媒介中。

附图简述

该图示出了映射到产品和消费者空间的消费者研究目的。

发明详述

该消费者调查方法适用于来自各种来源的各种各样形式的消费者数据-或者更一般来讲包含数据和领域知识的信息，包括但不限于以下：消费者对调查问题的响应，消费者评论、意见和抱怨，其以任何形式进行，包括现场亲自、电话或视频形式，纸面或对纸面或计算机屏幕发送调查的远程响应，所有这些形式可能涉及分级、排序、多项选择、文字描述或图解或图示(例如，调查报告、联合实验、小组测试、日记和故事、图片等)，它们体现了消费者本身(例如，人口统计、属性等)和浏览、挑选、选择、购买、使用/消费、经历、描述和处置产品、包装、器具、用具或与理解受关注产品的消费者行为相关的物品的消费者活动的特征；来自现实世界或虚拟状况和市场以及现实世界或虚拟实验的事务数据；视频、音频和/或计量生物学或生理学传感器数据或副语言观察和数据的记录，或者基于由消费者活动期间收集的消费者行为产生的先前记录的事后分析数据，所述消费者活动为浏览、挑选、选择、购买、使用/消费、经历、描述和处置产品、包装、器具、用具或与理解受关注产品的消费者行为相关的物品。

在所有这些情况下，可在单个消费者或消费者群体或消费者与非消费者的组合(有生命的或无生命的；虚拟的或真实的)范围内收集数据。在所有这些情况下，数据可为连续或分散的数值和/或可由数字、符号或字母字符的任何组合组成，所述数据体现或代表文本段落、对象、概念、事件或数学函数(由数字/符号展示的维度空间内的曲线、表面、矢量、矩阵或高阶张量或几何多面体)的任何组合，每个数据在每个维度上可具有但不必具有相同数目的元素(即，可接受参差数组、以及缺失值还有截尾值)。所述方法也适用于混合以上方案的任何组合的结果以形成更综合、异质、多重学习的数据集或知识集(即，数据融合)。

与特定的消费品、市场品类、或市场份额有关的专家知识可用于构建理论模型以解释并预测消费者对于产品或份额或品类内的行为。本发明的方法可用于创建基于专家知识的模型的供选择的模型或者强化基于专家知识的模型并且所述方法的结果可用于改进或替换基于专家知识的模型。

至少部分利用计算机系统和包括贝叶斯分析的统计软件来执行所述方法的步骤。该类软件使得能够利用贝叶斯信度网络模型(BBN或贝叶斯网络模型)分析数据。购自Bayesia SA，Laval Cedex，France的BayesiaLab为一种示例性贝叶斯统计软件程序。在一个方面，所述方法包括以下步骤：设计消费者研究；实施消费者研究以生成数据，准备数据；将数据导入软件中；准备建模；手工指定因子或自动发现因子；创建因子；建立因子模型；解析模型；并且将模型应用于预测、模拟和优化。所述方法可用于创建或改进有关市场品类或特定产品或服务的消费者行为和偏好的模型。

设计消费者研究：