论文_因子分析在市场研究中的应用
因子分析在市场调研中的应用
市场调研过程中，研究人员经常需要面对大批量的数据，这些数 据不但数据量大，涉及的变量众多，而且变量间往往存在一定的有关性， 为分析咨询题带来了一定的难度。因此，如何正确有效的处理这些多变量 大样本的数据，既是研究人员感爱好的一个咨询题，也是研究人员需要具 备的一种能力。在这方面，因子分析有着较为广泛的应用。
（ 2.1） （ 2.2）
（ 2.3） 即：（ 1）可测变量 Xi 的方差可由该变量在 m 个公共因子上的负 载平方和（第 i 个共同度， communality）和专门因子的方差（专门度， spe ciality ）表出； （2）可测变量 Xi 、Xj 间的协方差可由可测变量在所有公共因子上的 负载的对应乘积之和给出； （ 3）可测变量和公共因子之间的协方差即为因子负载。 上述的协方差结构（ 2.1）—（ 2.3）为我们分析因子模型的适合度、 选择和评判公共因子等方面提供了依据。 二、如何进行因子分析 统计软件，如 SPSS等的广泛应用使因子分析的实际运算过程相当简 易，然而对研究人员而言，明白一种分析方法的意义往往比知晓其运算过 程更为重要。一个完整的因子分析过程应当包含如下方面：
因子分析是一种要紧用于数据化简和降维的多元统计分析方法。在面 对诸多具有内在有关性的变量时，因子分析试图使用少数几个随机变量来 描述这许多变量所体现的一种差不多结构，从而将数据降至一个能够把握 的水平（ a manageable leve）l 。这既便于咨询题的分析，易于抓住咨询题 的本质所在，同时也为后续的统计分析奠定了基础。
（ 1） 其中， lij 为第 i 个变量在第 j 个因子上的载荷，称为因子负载（ factor l oad）。 通常对随机变量 Fj 和 ei 进行如下假定：
（ 1.1） （ 1.2）
因子分析在市场分析中的实际应用案例(五)
因子分析（Factor Analysis）是一种统计方法，用于发现数据集中潜在的模式或结构。
它可以帮助我们理解数据之间的关系，帮助我们简化数据集并找到隐藏的变量。
在市场分析中，因子分析可以帮助我们理解消费者行为和市场趋势，并为营销策略提供支持。
本文将通过几个实际的案例，介绍因子分析在市场分析中的应用。
案例1：消费者偏好分析一家汽车制造商希望了解消费者对汽车外观设计的偏好。
他们收集了一系列关于汽车外观设计的变量，例如车身长度、车窗玻璃面积、前脸设计等。
然后他们对这些变量进行了因子分析，发现这些变量可以归纳为几个潜在的因子，例如“动感性”、“奢华感”、“实用性”等。
通过这些因子，汽车制造商可以更好地了解消费者对汽车外观设计的偏好，从而设计出更符合市场需求的产品。
案例2：市场细分一家食品公司希望将他们的产品推向更多的消费者群体。
他们收集了消费者的购买数据，包括购买频率、购买金额、购买渠道等。
然后他们对这些数据进行因子分析，发现可以将消费者分为几个不同的群体，例如“高频购买者”、“高金额购买者”、“线上购买者”等。
通过这些不同的因子，食品公司可以更好地制定营销策略，针对不同的消费者群体进行定制推广。
案例3：品牌形象分析一家奢侈品牌希望了解消费者对他们品牌形象的认知。
他们收集了关于品牌形象的各种变量，例如品牌知名度、产品质量、价格水平等。
通过因子分析，他们发现这些变量可以归纳为几个潜在的因子，例如“高端形象”、“时尚形象”、“品质形象”等。
通过这些因子，奢侈品牌可以更好地把握消费者对他们品牌的认知，从而调整品牌形象和营销策略。
通过上面的案例可以看出，因子分析在市场分析中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们理解消费者行为和市场趋势，为营销策略提供支持。
当然，在实际应用中，因子分析也面临一些挑战，比如如何选择合适的变量、如何解释因子等。
但是通过合理的数据收集和分析，因子分析可以成为市场分析工具中的重要一环。
总结起来，因子分析在市场分析中的应用案例丰富多样，从消费者偏好分析到市场细分再到品牌形象分析，都可以通过因子分析提供有力的支持。
因子分析在市场调研中的应用
因子分析在市场调研中的应用市场调研是企业发展的重要一环，它能够帮助企业了解市场需求、竞争对手以及消费者的态度和行为。
在市场调研中，因子分析作为一种有效的统计分析方法，被广泛应用于数据降维、受访者分类和变量选择等方面。
本文将介绍因子分析在市场调研中的应用，并讨论其优势和限制。
首先，因子分析在市场调研中能够帮助分析师实现数据降维，减少数据量，提高分析效率。
市场调研往往需要收集大量的数据，包括消费者的个人信息、购买偏好和行为等。
这些数据量庞大，传统的统计分析方法处理起来复杂而繁琐。
而因子分析通过发现隐含在原始数据中的特征变量，将大量的原始变量转化为更少的潜在因子，减少了数据的复杂性。
这不仅能够节约时间和资源，还可以提高数据分析的准确性。
其次，因子分析在市场调研中有助于对受访者进行分类。
消费者在购买行为上存在差异，这使得市场调研人员需要将受访者分为不同的群体，以便更好地理解他们的需求和偏好。
通过因子分析，可以将大量的变量转化为少数几个潜在因子，这些潜在因子能够更好地解释消费者的行为差异。
基于这些潜在因子，可以将受访者进行分类，从而更好地制定针对不同群体的市场策略。
此外，因子分析可以帮助市场调研人员选择变量，提高研究的可解释性。
在市场调研中，研究人员往往面临众多的变量选择问题。
使用传统的统计方法，很难确定哪些变量是最具有代表性和解释力的。
而通过因子分析，可以揭示变量之间的内在关系，帮助研究人员选择最具有代表性的变量。
同时，通过因子分析还可以确定哪些变量对于研究结果的解释最重要，从而提高研究的可解释性和可行性。
然而，尽管因子分析在市场调研中有诸多优势，但也存在一定的限制和挑战。
首先，因子分析过程中需要做出许多主观判断，例如确定因子数目、选择因子载荷阈值等。
这些主观判断可能对分析结果产生一定影响，需要研究人员保持谨慎和客观。
其次，因子分析假设变量之间存在线性关系，对于非线性关系的变量可能无法有效解释。
此外，样本量的大小和质量也会对因子分析的结果产生影响。
因子分析在市场调研中的实际应用
因子分析在市场调研中的实际应用市场调研是企业制定市场营销策略和产品定位的重要依据，而因子分析作为一种多变量统计分析方法，可以帮助市场研究人员深入了解市场需求和消费者行为。
本文将从因子分析的基本原理、在市场调研中的应用以及优势和局限性三个方面来讨论因子分析在市场调研中的实际应用。
基本原理首先，让我们来了解一下因子分析的基本原理。
因子分析是一种用于发现变量之间潜在关联的统计方法。
它可以将大量的观测变量，如消费者的购买行为、偏好和社会经济背景等，简化为几个相互关联的因子，从而帮助分析人员更好地理解这些变量之间的内在联系。
在市场调研中的应用因子分析在市场调研中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助市场研究人员对消费者行为进行细致的分析。
通过对消费者行为和偏好等多个变量进行因子分析，可以发现潜在的消费动机、购买偏好和消费者群体的分布规律。
其次，因子分析还可以帮助企业对市场需求进行深入分析。
通过对市场需求相关的多个变量进行因子分析，可以找到不同产品特征之间的关联性，从而指导企业进行产品定位和市场定位。
此外，因子分析还可以用来构建消费者满意度模型、品牌影响力模型等，从而帮助企业更好地了解市场反馈和品牌效应。
优势和局限性虽然因子分析在市场调研中有着广泛的应用，但是它也存在一些优势和局限性。
首先，因子分析能够帮助市场研究人员从众多变量中提取出最为重要的因子，简化了数据分析的复杂性，提高了分析效率。
其次，因子分析能够发现变量之间的内在联系，帮助市场研究人员更好地理解市场行为和市场需求。
然而，因子分析也存在一些局限性，比如对样本数据的要求较高，需要满足变量之间的相关性、样本量要足够大等条件；另外，因子分析的结果解释性较强，但是对于因子的命名和解释需要市场研究人员具有一定的专业知识和经验。
结论综上所述，因子分析在市场调研中有着重要的实际应用价值。
它可以帮助市场研究人员深入了解消费者行为和市场需求，为企业的市场营销策略和产品定位提供有力支持。
因子分析在市场分析中的应用指南(Ⅰ)
因子分析在市场分析中的应用指南市场分析是企业制定营销策略和决策的基础，而因子分析作为一种多元统计分析方法，能够帮助市场分析师更好地理解市场现象和探索潜在的市场因素。
本文将从因子分析的基本原理、具体应用和注意事项等方面进行讨论，希望能够为市场分析师提供一些有益的指导。
1. 因子分析的基本原理因子分析是一种多元统计技术，主要用于识别一组观测变量之间的潜在结构或共同因素。
通过对观测变量之间的相关性进行分析，可以将这些变量归纳为更少的一些潜在因子，从而更好地理解变量之间的关系。
在市场分析中，这些潜在因子往往代表了不同的市场特征或消费者行为。
2. 因子分析的具体应用在市场分析中，因子分析可以用于多个方面。
首先，可以用于市场细分，通过对消费者行为和偏好的因子分析，帮助企业更好地识别不同消费者群体。
其次，可以用于品牌定位，通过对品牌形象和消费者认知的因子分析，帮助企业了解自身的品牌特点和市场定位。
此外，还可以用于产品定价，通过对不同产品特征和价格敏感度的因子分析，帮助企业确定合理的产品定价策略。
3. 因子分析的注意事项在进行因子分析时，需要注意以下几点。
首先，需要保证观测变量之间存在一定的相关性，否则因子分析将失去意义。
其次，需要选择合适的因子提取方法和旋转方法，以确保提取的因子具有解释性和可解释性。
最后，需要进行因子得分的解释和应用，以便将因子分析的结果与实际市场情况相结合。
通过以上的讨论，我们可以看出因子分析在市场分析中的应用是非常广泛的，可以帮助企业更好地理解市场现象和发现潜在的市场因素。
然而，在实际应用中，因子分析也存在一些限制和局限性，需要结合具体的市场情况进行分析和应用。
希望本文能够为市场分析师提供一些有益的指导，帮助他们更好地利用因子分析方法进行市场分析和决策。
因子分析在市场分析中的应用指南(Ⅲ)
因子分析在市场分析中的应用指南市场分析是市场营销中的重要一环，它可以帮助企业了解市场的需求和趋势，为产品的推广和销售提供重要的参考。
而因子分析作为一种多元统计分析方法，可以帮助市场分析师更好地理解市场数据的内在结构和关联性，从而更准确地进行市场分析和预测。
本文将介绍因子分析在市场分析中的应用指南，帮助读者更好地了解和应用这一方法。
一、因子分析的基本概念首先，我们需要了解因子分析的基本概念。
因子分析是一种用于探索数据内在结构的统计方法，它可以帮助我们找出数据中的潜在因子，从而减少数据维度和简化数据分析。
在市场分析中，我们可以使用因子分析来发现产品或服务的潜在特征和关联性，以便更好地了解市场需求和竞争情况。
二、因子分析的步骤在进行因子分析时，我们需要经过一系列步骤来完成分析。
首先，我们需要确定研究的变量和样本，然后进行数据的收集和整理。
接着，我们可以使用统计软件进行因子分析，找出数据中的主成分和因子载荷。
最后，我们需要对因子进行命名和解释，以便更好地理解数据的含义和关联性。
三、因子分析的应用范围因子分析在市场分析中有着广泛的应用范围。
首先，我们可以利用因子分析来挖掘市场数据中的潜在特征和关联性，从而更好地了解市场需求和趋势。
其次，我们可以使用因子分析来进行市场细分，找出不同市场细分的主要因素和特征，为产品的定位和推广提供重要依据。
另外，因子分析还可以帮助我们进行市场预测，找出潜在的市场变化和趋势，为企业的决策提供重要参考。
四、因子分析的注意事项在进行因子分析时，我们需要注意一些重要的事项。
首先，我们需要确保数据的质量和可靠性，避免数据的失真和误差对因子分析结果的影响。
其次，我们需要选择合适的因子提取方法和旋转方法，以确保提取出的因子具有较好的解释性和解释力。
另外，我们还需要注意因子分析结果的解释，确保因子的命名和解释与实际情况相符合。
五、因子分析的案例分析最后，我们可以通过一个案例来展示因子分析在市场分析中的应用。
因子分析在市场分析中的应用指南(六)
因子分析在市场分析中的应用指南市场分析是企业制定营销策略和决策的重要基础，而因子分析作为一种多变量统计方法，被广泛运用于市场分析领域。
本文将探讨因子分析在市场分析中的应用指南，帮助读者更好地理解和运用因子分析。
一、因子分析的基本原理因子分析是一种用于探索变量间关系的统计分析方法。
它能够揭示多个变量之间的内在联系和共同因素，从而帮助我们理解变量间的结构性关系。
在市场分析中，我们可以利用因子分析来识别潜在的市场因素和消费者偏好，进而指导市场定位和产品设计。
二、选择合适的因子分析模型在进行因子分析时，我们需要选择合适的模型来解释变量间的关系。
常用的因子分析模型包括主成分分析和最大似然估计法。
主成分分析适用于变量之间存在线性关系的情况，而最大似然估计法则适用于变量之间存在非线性关系的情况。
根据实际情况，选择合适的因子分析模型是进行市场分析的关键步骤。
三、确定因子数目在因子分析中，我们需要确定提取的因子数目。
一般来说，我们可以通过特征值大于1、累积方差贡献率达到60%以上等方法来确定因子数目。
在市场分析中，确定合适的因子数目能够帮助我们更好地理解市场结构和消费者需求，从而指导市场定位和产品设计。
四、评估因子分析结果在进行因子分析后，我们需要对结果进行评估和解释。
常用的评估方法包括因子载荷矩阵、因子旋转和因子得分。
因子载荷矩阵能够帮助我们理解变量和因子之间的关系，而因子旋转能够使因子具有更好的解释性。
此外，因子得分能够帮助我们对个体进行分类和定位，从而指导市场细分和产品定位。
五、实例分析为了更好地理解因子分析在市场分析中的应用，我们以某公司的市场分析为例进行实例分析。
假设该公司希望了解消费者对其产品的偏好和需求，我们可以利用因子分析来识别潜在的消费者偏好因子，比如价格、品质、功能等因子。
通过因子分析，我们可以发现消费者对价格敏感的产品和对品质敏感的产品，进而指导公司的定价策略和产品设计。
六、结语因子分析作为一种多变量统计方法，能够帮助我们揭示变量间的内在联系和共同因素，从而指导市场分析和决策。
因子分析在市场定位中的应用
因子分析在市场定位中的应用市场定位是指企业为满足特定目标市场需求，通过明确的市场定位策略将产品或服务与竞争对手区分开来，从而获得竞争优势的过程。
在市场竞争日益激烈的今天，有效的市场定位至关重要。
因此，许多企业开始利用因子分析来辅助市场定位决策。
本文将探讨因子分析在市场定位中的应用。
一、因子分析的基本概念因子分析是一种统计方法，它通过分解多个变量之间的关系，将它们归纳为较少数量的潜在因子，以揭示出背后的隐含结构。
这些潜在因子可以代表原始数据的共性和模式，帮助我们更好地理解可观察到的变量之间的关系。
因子分析的主要目的是降低数据的维度，并发现隐藏在多个观测变量之后的潜在结构。
二、因子分析在市场定位中的应用1. 市场细分分析因子分析可以帮助企业确定特定市场的细分特征。
通过分析多个变量之间的关系，使用因子分析可以揭示市场上不同群体之间的共同特征或偏好。
基于这些共同特征，企业可以将市场细分为不同的目标群体，以精准地满足特定群体的需求。
2. 产品定位因子分析可以帮助企业确定产品或服务的定位。
通过分析市场上存在的相关变量，我们可以确定影响消费者购买决策的关键因素。
这些关键因素可以包括品牌形象、产品质量、价格等。
通过使用因子分析，企业可以了解消费者对产品特征的看重程度，并根据这些因素来定位和宣传产品。
3. 竞争对手分析因子分析还可以帮助企业进行竞争对手分析。
通过分析市场上竞争对手的产品和服务特征，我们可以了解竞争对手在市场定位方面的策略和效果。
通过比较竞争对手在各个因子上的得分，我们可以确定其市场定位的优势和劣势，并据此优化自身的市场定位策略。
4. 品牌形象建设因子分析可以帮助企业建立和提升品牌形象。
通过分析消费者对品牌感知和评价的多个维度，可以确定影响品牌形象的潜在因子。
例如，通过分析品牌知名度、品牌形象、品牌信任度等维度，可以确定品牌形象背后的关键因素，并采取相应的策略来建设品牌形象。
三、结论因子分析在市场定位中的应用可以帮助企业更好地了解市场和消费者，帮助企业准确地把握市场需求和消费者偏好，并据此优化产品定位和市场定位策略。
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嘉应学院本科毕业论文（设计）（2009届）题目：因子分析在市场研究中的应用姓名：吴启英学号： 2050122135系别：数学系专业：信息与计算科学指导老师：张乐申请学位：学士学位嘉应学院教务处制摘要本文对因子分析的基本理论做了详细的论述与探讨，并对因子分析与其他分析的概念的区别作了比较。
文中描述了因子分析的数学模型与意义，并分析了因子分析应用的步骤。
在实际市场研究中，运用因子分析法对中国14家上市银行2007年的盈利状况进行了分析。
运用SPSS软件，得出了评价上市银行“盈利性综合实力”的三项因子，分别命名为：盈利性因子、投资回报因子和成长性因子。
然后通过回归得到14家银行三项因子的得分系数并从银行规模和利润增长模式两个不同的角度进行分析，得到了各样本的综合得分和排名，并从各行具体经营状况的角度进行总评。
关键词：因子分析，因子载荷矩阵，因子旋转，因子得分，利润增长模型AbstractThis article has made the detailed elaboration and the discussion to factorial analysis's elementary theory, and has made the comparison to the factorial analysis with other analysis's concept's difference. In the article described the factorial analysis mathematical model and the significance, and has analyzed the factorial analysis application step. In the actual marketing research, the utilization factor analytic method 2007 profit condition has carried on the analysis to the Chinese 14 on city banks. Using the SPSS software, has obtained in the appraisal the city bank “the profit making synthesis strength” three factors, the distinction naming is: Profit making facto r, investment repayment factor and expanding factor. And then get 14 banks three terms factor score modulus by return and increase pattern different two angles go along analysis from bank scale and profit, have got every synthetical sample book score and row and have carried out an overall appraisal from every concrete business performance of bank angle.Keywords:factor analysis, the factor matrix, the factor rotates , factor score , profit increase model目录摘要........................................................................................................................................................ Abstract .................................................................................................................................................. 目录........................................................................................................................................................1.绪论 (1)1.1因子分析与其他分析的概念与区别 (1)1.1.2主成分分析 (1)1.1.3聚类分析 (2)1.1.4判别分析 (2)1.1.5对应分析 (2)1.1.6典型相关分析 (2)1.1.7多维尺度分析 (3)1.2.因子分析与因子分析法 (4)1.2.1.因子分析模型 (4)1.2.2.模型中具有统计意义的指标说明 (5)1.2.3.因子载荷的估计与因子旋转 (6)1.2.4.因子得分 (7)1.2.5. 因子分析的步骤 (8)1.3.因子分析的应用 (8)2.因子分析在银行风险中的应用 (10)2.1基本假设与变量初选 (10)2.1.1基本假设 (10)2.1.2变量初选 (10)2.2模型建立和求解 (11)2.2.1运用KMO检验和Bartlett检验对变量进行筛选 (11)2.2.2提取因子 (12)2.2.3使因子更具有可解释性 (14)2.2.4计算因子得分并排名 (15)2.2.5银行盈利性综合实力得分及排名 (17)2.3结果报告与分析 (17)2.3.1对各因子得分排名的解读 (17)2.3.1.2．投资回报因子 (18)2.3.1.3.成长性因子 (19)2.3.2对银行盈利性综合实力排名的解析 (19)3．结论 (20)参考文献 (21)1.绪论1.1因子分析与其他分析的概念与区别1.1.1因子分析因子分析的基本思想是通过对变量相关系数矩阵内部结构的研究,找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系,并依据相关性的大小将变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,不同组的变量相关性较低。
每组代表一个基本结构,这个基本结构称为公共因子。
对于所研究的问题试图用最小个数的不可观测的所谓公共因子的线性函数与特殊因子之和来描述原来可观测的每一个变量。
1.1.2主成分分析主成分分析主要是作为一种探索性的技术，在分析者进行多元数据分析之前，用主成分分析来分析数据，让自己对数据有一个大致的了解是非常重要的。
主成分分析一般很少单独使用：a，了解数据。
b，和集束分析一起使用。
c，和判别分析一起使用，比如当变量很多，个案数不多，直接使用判别分析可能无解，这时候可以使用主成份发对变量简化。
d，在多元回归中，主成分分析可以帮助判断是否存在共线性（条件指数），还可以用来处理共线性。
1.因子分析中是把变量表示成各因子的线性组合，而主成分分析中则是把主成分表示成个变量的线性组合。
2.主成分分析的重点在于解释个变量的总方差，而因子分析则把重点放在解释各变量之间的协方差。
3.主成分分析中不需要有假设，因子分析则需要一些假设。
因子分析的假设包括：各个共同因子之间不相关，特殊因子之间也不相关，共同因子和特殊因子之间也不相关。
4.主成分分析中，当给定的协方差矩阵或者相关矩阵的特征值是唯一的时候，的主成分一般是独特的；而因子分析中因子不是独特的，可以旋转得到不同的因子。
5.在因子分析中，因子个数需要分析者指定（spss根据一定的条件自动设定，只要是特征值大于1的因子进入分析），而指定的因子数量不同而结果不同。
在主成分分析中，成分的数量是一定的，一般有几个变量就有几个主成分。
和主成分分析相比，由于因子分析可以使用旋转技术帮助解释因子，在解释方面更加有优势。
大致说来，当需要寻找潜在的因子，并对这些因子进行解释的时候，更加倾向于使用因子分析，并且借助旋转技术帮助更好解释。
而如果想把现有的变量变成少数几个新的变量（新的变量几乎带有原来所有变量的信息）来进入后续的分析，则可以使用主成分分析。
当然，这中情况也可以使用因子得分做到。
所以这中区分不是绝对的。
在算法上，主成分分析和因子分析很类似，不过，在因子分析中所采用的协方差矩阵的对角元素不在是变量的方差，而是和变量对应的共同度（变量方差中被各因子所解释的部分）。
1.1.3聚类分析聚类分析是直接比较各事物之间的性质，将性质相近的归为一类，将性质差别较大的归入不同的类的分析技术。
在市场研究领域，聚类分析主要应用方面是帮助我们寻找目标消费群体，运用这项研究技术，我们可以划分出产品的细分市场，并且可以描述出各细分市场的人群特征，以便于客户可以有针对性的对目标消费群体施加影响，合理地开展工作。
1.1.4判别分析判别分析的任务是根据已掌握的1批分类明确的样品，建立较好的判别函数，使产生错判的事例最少，进而对给定的1个新样品，判断它来自哪个总体。
根据资料的性质，分为定性资料的判别分析和定量资料的判别分析；采用不同的判别准则，又有费歇、贝叶斯、距离等判别方法。
费歇判别思想是投影，使多维问题简化为一维问题来处理。
选择一个适当的投影轴，使所有的样品点都投影到这个轴上得到一个投影值。
对这个投影轴的方向的要求是：使每一类内的投影值所形成的类内离差尽可能小，而不同类间的投影值所形成的类间离差尽可能大。
贝叶斯判别思想是根据先验概率求出后验概率，并依据后验概率分布作出统计推断。
所谓先验概率，就是用概率来描述人们事先对所研究的对象的认识的程度；所谓后验概率，就是根据具体资料、先验概率、特定的判别规则所计算出来的概率。
它是对先验概率修正后的结果。
距离判别思想是根据各样品与各母体之间的距离远近作出判别。
即根据资料建立关于各母体的距离判别函数式，将各样品数据逐一代入计算，得出各样品与各母体之间的距离值，判样品属于距离值最小的那个母体。
1.1.5对应分析对应分析是一种用来研究变量与变量之间联系紧密程度的研究技术。
运用这种研究技术，我们可以获取有关消费者对产品品牌定位方面的图形，从而帮助您及时调整营销策略，以便使产品品牌在消费者中能树立起正确的形象。
这种研究技术还可以用于检验广告或市场推广活动的效果，我们可以通过对比广告播出前或市场推广活动前与广告播出后或市场推广活动后消费者对产品的不同认知图来看出广告或市场推广活动是否成功的向消费者传达了需要传达的信息。