产品转换模型的概念和基本方法的介绍
模态转换是什么原理及应用

模态转换是什么原理及应用模态转换是指在一个模态(或多个模态)之间进行的转换过程。
模态指的是描述事物或表达态度的不同方式,比如声音、图像、文字等。
而模态转换则是将一个事物或概念在不同模态之间进行转化或表达的过程。
模态转换的原理可以归纳为三个核心部分:感知、表示和生成。
感知阶段是指通过感官接受外界刺激,并将其转化为可计算的特征,比如图像的像素、声音的频率谱等。
表示阶段是指将感知到的特征转化为更高层次的抽象表达,比如将图像转化为特征向量、将声音转化为音频信号等。
生成阶段是指根据给定的表达,将其转化为另外一个模态的表达或表现形式。
这三个阶段相互联系,构成了模态转换的基本原理。
模态转换具有广泛的应用领域。
以下列举几个常见的应用:1. 图像风格转换:通过将一张图像转换为另一种风格的图像,实现风格的迁移。
例如,将印象派的画作转化为写实主义的风格,或将黑白图像转化为彩色图像。
这种应用可以应用于艺术创作、图像处理等领域。
2. 语音转换:通过将一个人的语音转换为另一个人的语音,实现声音的模拟或伪装。
例如,将一个男性的声音转化为女性的声音,或将一种语音的口音转化为另一种语音的口音。
这种应用可以应用于影视配音、语音合成等领域。
3. 文字转图像:通过将一段文字描述转换为相应的图像,实现对文本内容的可视化呈现。
例如,将一段文字描述的风景转化为对应的图像,或将一段文字描述的情绪转化为相应的表情图像。
这种应用可以应用于图像生成、人机交互等领域。
4. 视频生成:通过将一组静态图像转化为动态的视频,实现对图像的时序建模和生成。
例如,将一组连续的图像转化为相应的视频,或将一个图像的演化过程转化为动画。
这种应用可以应用于动画制作、影视特效等领域。
模态转换的技术基础主要包括机器学习、深度学习和生成模型等。
机器学习和深度学习通过训练数据集,学习模态转换的映射关系和规律;生成模型则通过学习数据的概率分布,实现对新的数据样本的生成。
常用的方法包括生成对抗网络(GAN)、变分自动编码器(VAE)等。
在数据库设计过程中将er模型转换为关系模型的转换原则

在数据库设计过程中将er模型转换为关系模型的转换原则在数据库设计过程中,将ER模型转换为关系模型是一个重要的步骤。
ER模型是一种描述现实世界中实体、属性和关系之间关联的图形化工具,而关系模型则是一种用表格结构表示数据之间关系的方式。
以下是将ER模型转换为关系模型的转换原则:1. 实体转换为表:在ER模型中,实体是指现实世界中的一个对象或概念,例如学生、课程、雇员等。
在关系模型中,每个实体都被转换为一个表。
表由一系列的行和列组成,每一行表示一个实体的实例,每一列表示一个属性。
2. 属性转换为列:在ER模型中,属性是实体的特征或描述。
在关系模型中,每个属性都被转换为表中的列。
例如,一个学生实体具有姓名、性别、年龄等属性,这些属性会对应为学生表中的列。
3. 主键定义:在ER模型中,每个实体都有一个唯一标识符,称为主键。
在关系模型中,主键用来唯一地标识一个实体。
主键的定义原则是唯一性和非空性。
通常,一个表的主键可以是一个或多个属性的组合。
4. 关系转换为外键:在ER模型中,关系表示不同实体之间的关联。
在关系模型中,这些关联被转换为外键。
外键是用来连接不同表的属性,它通过引用其他表中的主键,以建立表之间的关系。
5. 多对多关系处理:在ER模型中,多对多关系是指一个实体与另一个实体之间存在多个联系。
在关系模型中,多对多关系需要通过引入中间表进行处理。
例如,一个学生可以选择多门课程,而一门课程也可以被多个学生选择,这种多对多关系可以通过引入一个学生课程中间表来解决。
6. 索引定义:索引是用来提高数据库查询效率的数据结构。
在关系模型中,可以为表中的一个或多个列定义索引。
索引的目的是快速定位数据,以加快查询速度。
7. 规范化:规范化是一种优化数据库结构的过程,旨在消除冗余、提高数据的一致性和完整性。
规范化过程包括一至五个范式,每个范式都有特定的要求和目标。
由于篇幅有限,上述仅为将ER模型转换为关系模型的基本原则。
e-r模型和关系的转化方法

e-r模型和关系的转化方法
E-R模型(实体关系模型)是一种描述实体、它们之间的关系,以及相关属性的解析工具和理论。
实体(Entity)是研究的对象;关系(Relationship)是对象之间的连接;属性(Attribute)是对象的特征。
关系模型转换为E-R模型需要满足以下步骤:
1. 分别将关系模型中的实体及其属性映射成E-R模型中的实体;
2. 针对关系模型中的关系,按照不同的情况,根据满足相应关系类型的特征,映射成对应的ER关系;
3. 在ER模型中引入实体“多对多Reldtionship”,将两个关系之间的关系作为新实体,进行相应的转化;
4. 根据需要,引入集合的概念及这些集合的属性,进行转化;
5. 分析E-R模型中的实体,建立字典并增加必要的属性;
6. 检查转换后的DR模型,若原模型有出错,修正其错误。
产品转解决方案

产品转解决方案随着互联网技术的不断发展,产品的功能日益复杂,用户需求也在不断变化。
为了满足用户的需求,企业需要不断创新和改进产品,提供更好的解决方案。
在这篇文档中,我们将探讨产品转解决方案的重要性以及如何有效地实施产品转解决方案。
一、产品转解决方案的重要性产品转解决方案是指将产品定位从单纯的产品属性转变为解决用户问题的方案或服务。
传统的产品开发通常注重产品的功能和特性,但随着市场竞争的加剧,单纯的功能已经无法满足用户需求。
用户需要的是解决问题的全面方案,而不仅仅是一个产品。
产品转解决方案的重要性主要体现在以下几个方面:1. 提升产品价值:通过将产品定位为解决方案,企业能够提供更有价值的产品。
解决方案不仅仅关注产品的功能,还包括服务、培训、支持等方面。
这样可以帮助企业差异化定位,提升产品的竞争力。
2. 满足用户需求:产品转解决方案可以更好地满足用户的需求。
通过深入研究用户的问题和痛点,企业能够为用户提供更合适的解决方案。
这样可以增加用户的黏性和忠诚度,并帮助企业提升市场份额。
3. 建立合作伙伴关系:产品转解决方案需要企业与其他企业建立合作伙伴关系,共同为用户提供综合解决方案。
这样不仅可以拓宽产品的应用场景,还可以共享资源,降低成本,提高效率。
二、产品转解决方案的实施步骤要成功实施产品转解决方案,企业需要经历以下几个步骤:1. 理解用户需求:企业首先需要深入了解用户的需求。
通过市场调研、用户访谈等方式,企业可以了解到用户的问题和痛点,从而确定产品的转化方向。
2. 定义解决方案:在理解用户需求的基础上,企业需要定义产品的解决方案。
解决方案应该包括产品的功能、服务、培训、支持等方面,以及与合作伙伴的合作方式。
3. 进行产品改进:根据定义的解决方案,企业需要对产品进行改进。
改进的重点应该是解决用户的问题和痛点,提供更好的用户体验。
4. 构建合作伙伴关系:产品转解决方案通常需要企业与其他企业建立合作伙伴关系。
onnx模型转化总结

onnx模型转化总结ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开放的深度学习模型表示格式,旨在提供一个通用的模型交换格式,使得不同深度学习框架之间可以更轻松地共享和部署模型。
ONNX的模型转化是将一个深度学习模型从一个框架转换为ONNX格式的过程,下面是对ONNX模型转化的总结。
首先,ONNX模型转化的主要目的之一是实现跨平台和框架的模型共享。
通过ONNX,我们可以将模型从一个深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)导出为ONNX格式,然后在其他支持ONNX 的框架中导入和使用该模型。
这种跨平台的特性极大地方便了不同框架之间的协同工作,使得深度学习社区更具合作性。
其次,ONNX模型转化实现了模型与硬件设备的解耦。
ONNX格式的模型可以在不同硬件设备上进行部署,而无需重新训练或修改模型结构。
这为模型在嵌入式设备、移动端和云端等各种硬件平台上的应用提供了更大的灵活性。
另外,ONNX的模型转化还促进了模型的可移植性。
由于ONNX 是一个通用的开放标准,各种深度学习框架都能够提供对ONNX格式的支持。
这意味着在模型训练的初期就可以考虑到模型的迁移和共享,为模型的生命周期管理提供了更多的选择。
在实际应用中,进行ONNX模型转化的步骤通常包括以下几个方面:选择合适的框架:首先,需要选择一个支持ONNX的深度学习框架,比如PyTorch或TensorFlow。
大多数主流框架都提供了ONNX 的导入导出功能。
导出模型为ONNX格式:在选择的框架中,将已经训练好的模型导出为ONNX格式。
这通常需要使用框架提供的相应工具或接口。
检查模型兼容性:在进行导出之前,需要检查模型是否所有的操作和层都能够被转化为ONNX格式,以确保模型的完整性和兼容性。
导入和部署:将导出的ONNX格式模型导入到目标框架中,并进行验证。
接着,可以在目标硬件设备上进行部署和推断,实现模型的实际应用。
马尔科夫区制转换模型

马尔科夫区制转换模型
马尔科夫决策过程(Markov Decision Process,MDP)是一种随机过程模型,它试图
通过模拟有限次决策来表示状态转移的不确定性,它由有限的状态构成,这些状态可以从
一个状态转换到另一个状态,这就意味着MDP中的每一次决策会影响下一次决策。
MDP模型通常就是一个状态转移模型,它在每一次状态之间提供了一个方向性行动,
该行动具有一定的风险收益。
在MDP模型中,做出决策时,首先需要定义状态(States)
和行为(Actions),状态描述了当前的情况,行为描述了把状态转换到另一个状态的动作,转移函数表示当前的状态到最后的状态的潜在可能的转移状态。
在MDP中,当前状态是根据其概率转移到下一状态的,这些概率就是决策者如何决定
当前状态将转变为其他状态的重要因素。
在这个模型中,决策者会根据不同的权重来确定
如何转移以及在每一状态下如何采取行动可能带来的不同的收益,这样的决策是基于最大
的期望收益进行的。
MDP模型通常用来模拟决策过程,如资源管理,人工智能,更新系统,信息系统等等。
它可以帮助决策者在动态的环境中持续进行决策,这样就可以实现最大化预期收益,有效
地管理资源,并有效地应用技术以及优化软硬件结构。
模型转换的途径
PIM->PSM 模型转换的途径mdaSky UML软件工程组织由MDA 的PIM(平台独立模型)向PSM(平台特定模型)转换的方法目前尚未实现标准化。
因此目前市售的工具不得不利用自主方法进行这部分的处理。
由PIM 向PSM 的转换方法由于将在2004 年实现标准化,只有这个重要的步骤标准化了,才更加有利于MDA 这项技术的推广。
2004 年将是MDA 大发展的一年,为什么这样说,我们来看看业界一些重要的公司是如何应对MDA 这项技术的。
最近,美国Compuware 的OptimalJ 等基于对象技术标准化团体美国OMG (Object Management Group )倡导的模型驱动架构(MDA)的Java 开发工具业已亮相。
那么Java 工具阵营的老大哥Borland 公司的JBuilder 是否会支持MDA 那?看看他们是怎么说:“我们也在关注MDA, 但是目前仍在观察其动向。
比如说第一点,OptimalJ 等产品与JBuilder,包括价格在内,不属于同一类产品。
要是支持MDA 的话,Together 更好一些。
JBuilder X 在能够轻松构筑Web 应用的角度上,以比这些工具更低的成本实现了相同的功能。
同样,即便1 行代码都不写,也能够自动生成可访问数据库的Web 应用架构,在开发过程中及开发完成后均可轻松变更Web 应用服务器等平台。
由PIM 向PSM 的转换方法由于将在2004 年实现标准化,因此到时准备在Together 中配备基于MDA 的模型自动生成功能。
”看来Borland 公司也不会轻视MDA 这项技术,准备在Together 产品中支持MDA。
MDA 技术是否会取得较大的成功,让我们拭目以待。
下面简单讲述一下从PIM 到PSM 转化的5 种途径:1. Marking图1 Marking a Model在转换之前选择了一个特定的平台,与这个平台对应有一个映射规则(mapping),这个映射规则包含一系列预先定义的标记(marks)。
简述e-r模型转换为关系模型的转换规则
简述e-r模型转换为关系模型的转换规则E-R模型(实体-关系模型)和关系模型是数据库设计中两种不同的建模方法。
E-R模型的重点是实体、关系和属性,而关系模型的重点是表、字段和主键等。
将E-R模型转换为关系模型需要把ER 图中的实体、关系和属性转换为关系模型中的表、字段和主键。
下面介绍E-R模型转换为关系模型的转换规则。
1.实体转换为表E-R模型中的实体转换为关系模型中的表,实体的名称对应表的名称,属性对应表中的字段。
每个实体会对应一个表,并且表的主键将会对应实体的标识符。
2.属性转换为表的字段实体中属性的名称和类型都可以转换为表的字段名称和类型,并且属性所在的实体的标识符将成为表的主键。
比如,Person 实体有两个属性 name 和 age,那么就可以映射为 Person 表,其中 name 和 age 两个属性分别对应表中的 name 和 age 字段,Person 实体的标识符将映射为表的主键。
3.关系转换为表如果有两个实体之间的关系,那么就需要将关系转换为表,其中关系表的表名可以采用关联的两个实体的名称拼接而成,关系表的每一行对应一个实体之间的关系。
4.关系属性转换为字段如果关系具有属性,则需要将关系属性映射为关系表的字段。
比如,如果实体 A 和实体 B 之间有关系 R, R 具有属性 C,那么关系表 R 将有一个名为 C 的字段。
5.主键的确定在关系模型中,每个表都需要有一个主键,而在E-R模型中实体之间的关系也可以有主键。
主键的确定是要根据具体情况而定,如果关系表中只有两个实体关联,那么可以将两个实体的主键作为关系表的复合主键,如果关系表有额外属性,则需要使用一个独立的主键,该主键同时也可以使用两个实体的标识符的组合方式。
6.外键的确定如果在E-R图中,两个实体 A 和 B 之间有一个一对多的关系,那么在关系模型中表A 将拥有对表 B 的外键。
表 A 中包含了 B 表主键的引用,这样在A表中就可以引用B表中的数据。
python中pmml模型格式的转换与应用
Python中PMML模型格式的转换与应用随着机器学习和数据挖掘技术的不断发展,越来越多的企业和组织开始关注将机器学习模型应用到实际生产环境中。
PMML(Predictive Model Markup Language)作为一种用于描述和转换预测模型的标准格式,在这一趋势中起着重要作用。
Python作为目前最流行的机器学习编程语言之一,其对PMML模型格式的转换和应用也备受关注。
本文将重点介绍Python中PMML模型格式的转换与应用,希望能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、PMML模型格式的概述1. PMML的作用PMML是一种用于描述和转换预测模型的标准格式,它可以将各种机器学习模型(如决策树、逻辑回归、支持向量机等)以XML的形式进行描述,从而实现模型的跨评台和跨系统的转换和应用。
2. PMML的优点PMML的出现,使得不同的数据挖掘工具之间可以相互兼容,从而避免了因为模型格式不同而导致的工具兼容性问题。
PMML还可以对模型进行解释和可视化,使得模型的应用和效果更加直观。
二、Python中PMML模型格式的转换1. 使用sklearn导出PMMLsklearn是Python中最常用的机器学习库之一,它提供了丰富的机器学习模型,并且支持将模型转换为PMML格式。
通过安装PyPMML 库,我们可以方便地使用sklearn导出PMML。
2. 使用pypmml导出PMML除了sklearn,pypmml也是一个常用的将Python模型导出为PMML的工具库。
pypmml支持从Python模型中导出PMML,并且提供了丰富的参数,以满足不同场景下的需求。
三、Python中PMML模型格式的应用1. 使用PMML模型进行预测在Python中,我们可以使用多种库来加载和应用PMML模型,例如使用pyjnius库来调用Java操作PMML模型。
通过这种方式,我们可以将各种格式的PMML模型加载到Python中进行预测。
E-R图向关系模型的转换ppt课件
地点
仓库
1
存放 n
商品
商品名
面积 数量
价格
关系模式: 仓库(仓库号,地点,面积) 商品(商品号,商品名,价格,仓库号,数量)
❖ 练习:现有一个银行数据库,包括顾客和帐户的信息。顾客信息包括 姓名,地址,电话,社会保险号。帐户包括编号,类型(例如存款, 支票),和金额,请将该E-R模型图转换为关系模式。
在设计好一个项目的关系模式后,下一步的任务 是选择合适的数据库管理系统,利用其提供的命令语 句,创建数据库,创建数据库的关系表,输入相应数 据,并根据需要对数据库中的数据进行各种操作。
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
身份证号码 姓名
地址
编号
金额
顾客
1
拥有
n
账户
电话
社会保险号
类型
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
关系模式1: 顾客(身份证号码,姓名,地址,电话,社会保险号) 帐户(编号,金额,类型) 拥有(编号,身份证号码) 关系模式2: 顾客(身份证号码,姓名,地址,电话,社会保险号) 帐户(编号,金额,类型,身份证号码)
1.(1∶1)联系的E-R图到关系模式的转换 2.(1∶n)联系的E-R图到关系模式的转换 3.(m∶n)联系的E-R图到关系模式的转换
采用PP管及配件:根据给水设计图配置好PP管及配件,用管件在 管材垂 直角切 断管材 ,边剪 边旋转 ,以保 证切口 面的圆 度,保 持熔接 部位干 净无污 物
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DOC格式. 用品牌或产品“黏性”来细分市场――转换模型与应用实例
容提要:对于企业而言,新产品的开发和推广具有很大的风险性,如何降低和规避风险是每个积极开发新产品的企业必须面对的问题,企业在新产品上市前进行市场测试是降低风险的一种有效手段。然而,测试环境虽然能在一定程度上模拟竞争环境,但并不等同于实际的竞争环境,随之产生的问题是,测试结果往往高估了购买可能性,引入转换模型,并应用“黏性”这一概念将测试者进行细分,可以对新产品潜在的市场规模作出更贴近实际情况的评估,同时通过对照分析了解新产品受欢迎或不受欢迎的真正原因,从而对新产品作出更为准确的诊断分析。
关键词:转换模型 黏性 黏度 突变理论 蝴蝶突变 多元回归
Abstract:There is a huge risk in developing new product for enterprises. Its always an important problem on how to reduce and avoid the risk. An effective way is to do market test before the new products are brought to markets. However, the DOC格式.
environment of market test is not equal to that of competition even it can imitate that in some ways. So, the result of market test would often be overestimated. A more realistic evaluation on potential market scale could be made by introducing conversion model and the notion of "commitment". In the same time, by finding out the true reasons that the products are welcomed or not, a more precise diagnosis analysis on new product could be given by contrast analysis.
一、 背景简介 自从美国市场营销学教授温德尔.史密斯于1956年首先提出市场细分理论以来,这一理论已被广泛用来指导企业的市场营销活动。为企业寻找目标市场,对产品进行精确市场定位,加强市场竞争地位方面起到重要作用,在为企业带来良好经济效益的同时,也更好地满足了消费者的需求。 目前,有为数众多的市场细分变量被用来作为消费者市场细分的依据,这些细分变量可以单独使用,也可以结合使用,这样一来便形成了变量集合。多变量细分又可分为分层细分和整合细分,应用chaid软件以树形图方式展现的结果是分层细分的典型代表,我们所熟悉的聚类分析则属于整合细分方法。整合细分的优点在于可以从多个并行角度描述顾 DOC格式.
客特征,本文讨论的转换模型就是一种多变量整合分析方法。
二、转换模型的概念和基本方法介绍 转换模型根据消费者和某个品牌或产品种类的关系来细分群体。通常,最简单的分类是将消费者划分为使用者和非使用者,转换模型在这一基础上对两个群体作了进一步细分。当然,市场细分的方法有很多种,包括运用人口统计学变量、心理变量、地理变量等作为划分标准,但基于消费者和品牌联系强度的分类方法似乎用的很少。 转换模型针对品牌(或产品种类)引入了“黏性”这一概念,将某品牌的用户划分为不同黏度的细分群体。与此同时,非使用者也依据其争取的难易程度作了细分。从概念上来描述,转换模型由以下这些要素组成: 用户 DOC格式.
目标品牌的用户通常被归入以下四个细分群体之一: 稳固型-特定的产品领域之中,在未来不太可能改变消费模式的用户。 普通型-在短期不太可能改变消费模式,但在中长期有转变的可能性。 边缘型-在品牌黏度方面低于普通型用户,其中已有一些消费者在考虑其他品牌。 易转换型-某品牌的用户中最容易流失的群体。 非用户 非用户同样被归入以下四个细分群体之一: 容易争取型-这部分消费者对目标品牌的偏好超过了现用品牌,所以尽管目前没有发生品牌转换行为,但在心理上已做好了转换的准备。 左右摇摆型-在这部分消费者看来,目标品牌和现用品牌具有同等的吸引力。 轻度背离型-偏好取向和现用品牌联系在一起,但对现用品牌的黏度低于重度背离型。 重度背离型-强烈偏好现用品牌,所以从近期来看,争取这部分消费者的可能性最小。
转换模型的应用同样是建立在收集数据的基础上,较常用的数据收集方法包括邮寄问卷、访问、一对一的面访等, DOC格式.
其中面访是最适宜的数据收集方法。在实际操作的时候,通常需要被访者回答一组问题,这组问题基本上涵盖了以下四个维度: 需求满足度 在特定产品领域的购买介入度 对其他品牌的态度 现场决策犹疑程度
需求满足度 需求满足度指的是消费者的使用某品牌后的体验,其需求得到满足的程度。显然,对某品牌的满意度越低,品牌黏度也越低。需要注意的是,满意度是测量品牌黏度的一个必要的指标,但如果只用这一个指标来预测消费者的转换行为是不够的,其原因可以由第二个维度来解释。
在特定产品领域的购买介入度 在这里,购买介入度的含义侧重于品牌选择的重要性。我们知道,某种产品在日常生活中占有的地位越重要,消费者可以忍受不满的限度也越高。同样的道理,如果某种产品居于相对次要的地位,对某个品牌表示满意的消费者也可能在下次购买时转向其他品牌,比如一个定价更为便宜的品牌。 DOC格式.
对其他品牌的态度 用满意度来预测转换行为并不完善的另一个原因可以用这一维度来解释。一个消费者可能对当前使用的品牌极其不满,但如果他认为其他品牌更糟糕,那么转换行为就不太会发生。同样的道理,消费者可能对现用品牌很满意,但相比之下认为其他品牌更好一些,那转换行为也可能发生。所以,消费者对竞争品牌持有的态度应是形成现用品牌黏度的重要因素之一。
现场决策犹疑程度 该维度指的是消费者以往在作选择时,是否容易被现场提供的品牌分散注意力。一些消费者很少迟疑,不会轻易改变原有的消费模式,另外一些消费者面对众多的品牌变得拿不定主意,一时之间很难下决心。现场决策所表现出来的犹疑不定对现用品牌的黏度将产生直接的影响。 借助数学中的突变理论(具体的类型为蝴蝶突变*),根据被访者对以上四个维度问题的回答,运用一定的算法之后,可以将被访者划分为不同的群体。举个简单的例子,如果某个被访者对现用品牌非常满意,品牌选择对他而言有着重要的意义(也就是说,在特定的产品领域中购买介入度较高),在品牌态度方面现用品牌被认为明显好于其他竞争品牌,在现场选择时忠于一定的模式,该被访者将归入稳固型用户。 DOC格式.
四、转换模型的应用领域 转换模型被广泛应用于产品和概念测试、广告测试以及持续的品牌良性发展监测等领域。 产品和概念测试 根据以往的调查经验,在产品和概念测试中,被访者对购买可能性过分夸大是一种常见的现象,例如,在一次牙膏产品的概念测试中,访问过程中共出示了四种产品概念测试卡,以5级量表表达购买意愿,结果发现,不论测试的是何种概念,得到的回答均呈现在高分段过于集中的特点。 在这一案例中如运用转换模型,重点测量的将是受访者对于现用产品的黏度,具体收集的数据有:在各种维度上对现用牙膏产品的评价、购买牙膏的介入度、现用产品相对于某种概念测试产品的偏好强度以及现场决策时的犹疑程度,然后在细分群体的基础上(对现有产品黏度较低的受访者更有可能尝试使用新产品),对某种概念产品潜在消费群体的规模作出更贴近实际情况的评估。以下是一组通过直接询问购买可能性和运用转换模型获得的可能争取的群体规模的数据对照: DOC格式.
按照我们以往的理解,广告对消费者的影响应是单向的。也就是说,广告确立的目标是向目标群体传递品牌和产品信息,其影响目标群体的过程通常遵循品牌认知、品牌态度乃至最终的购买行为这样一种模式,但上述例子表明,消费者和广告之间似乎存在着一种交互影响,当然这种影响依赖于消费者和品牌间所维持的关系的强度。
五、转换模型应用案例 以下是一个关于酒类产品的案例,在这个案例中,运用转换模型将品牌A的用户和非用户细分后,具体构成如下图所示:
在图中,“容易被攻击”的群体是将边缘型和易转换型两类用户合并在一起,“开放”的群体是将容易争取型和左右摇摆型两类非用户群体作了合并。 我们需要了解为什么会有11%的用户和品牌之间建立了较强的联系,同时如何防止10%的易受攻击的用户转向其他品牌。为此,研究的重点分为两个方面,其一是在每个细分群体中,有哪些因素对品牌偏好产生了驱动作用;另一方面,测量品牌A相对于竞争品牌在这些重要维度上的表现。 为了解决上述问题,我们将用到“多元回归”和“提及次数份额”这两种方法。