定量用户偏好的系统技术方案

一种确定与消费者和产品相关的部分效用值的偏好信息的系统，所述的系统包括确定产品的多个属性，多个属性中的每一个都与多个属性级别相关，根据消费者的第一指示确定属性的多个组，多个组中的每一个包括多个属性中的一个或多个，确定多个组之一的多个属性的排列次序，根据消费者的第二指示确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的相对重要性，根据消费者的第三指示确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的一个或多个属性级别的标值，以及根据属性级别的一个确定的标值和多个属性之一的确定的相对重要性来确定与多个组之一的多个属性之一的一种属性级别相关的一个部分效用值。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

技术介绍
专利
本专利技术涉及用于确定消费者偏好的系统。更具体地说，本专利技术涉及用于定量用户关于产品属性和产品属性级别的偏好的自显性折衷分析系统。相关技术描述在产品设计期间，生产商面临着多种选择。例如，一个生产商在决定产品中包括哪些属性时，必须从几个可用的产品特性或属性之中选择。一些属性是可选的，而其它的属性则必须被包括。以电视机为例，“底盘颜色”是必须被包括的属性，而“画中画”是一个可选择的属性。对于每个被包括的属性，生产商还必须选择与属性相关的属性级别。与属性″底盘颜色″有关的属性级别可以包括″黑色″、″白色″、″蓝色″等等。有时，生产商通过改变几个版本中的产品属性和/或属性级别，生产类似产品的几个版本。在这种情况下，生产商必须确定属性和相关的属性级别来包括在如上所述的各个版本。此外，生产商必须确定每个版本将生产多少件。例如一个生产商如果选择了生产具有黑色底盘的电视和具有蓝色底盘的电视，则必须确定每种电视的生产和提供出售的数量。产品价格是提供给产品生产商的进一步选择。在这点上，生产商试图为每个生产的产品选择一个给生产商带来最大整体利润的价格。当然，价格也可以被认为是产品的一个属性，具有相关的包括具体价格在内的属性级别。如果生产商有关于消费者偏好的详细且正确的信息，那么每个上述选择就变得非常容易。在这点上，一个消费者是可以对其提供产品和/或服务的任何实体。这种消费者包括个人、企业、和采购经理。消费者偏好信息可用于确定具体产品属性及其属性级别在消费者中的流行和需求程度。因此，通过利用这些信息，生产商可以更好地选择产品配置以及每个产品配置的生产量和价格以便使整体利润达到最大。考虑到它的重要性，生产商在他们为获得详细和正确的消费者偏好信息以及分析市场选择的努力中花费了大量资源。这些资源通常大多数是分配给传统的消费者调查。这种调查通常包括一系列预先设定的问题，用于从消费者那里得到消费者对于产品、产品属性以及产品属性级别的感受信息。调查可以随机地进行，例如通过在大型购物中心或其它的零售区域拦住消费者，或通过接触作为目标的特定消费者，这些消费者是与期望信息有关的人口统计组的组成人员。传统的调查存在几个内在缺陷。首先，因为调查结果被编辑成为一般的人口统计类别，调查最多只能确定属于每个人口统计类别的理论上的平均消费者的偏好。因此，调查结果或多或少地仅是与任何一个消费者的偏好有关。因此，这种结果缺乏特定消费者对于可用及尚未可用的市场选择的偏好的预见的准确性。其次，虽然传统的调查可以表明一个属性级别(例如″黑色底盘颜色″)是否比另一个同样属性级别(白色底盘颜色)更受欢迎，但是这种调查不能提供对交叉属性的偏好进行比较的任意可靠方法。例如，传统的调查通常不能确定消费者更喜欢黑色底盘超过另一种颜色的程度，以便能对消费者喜欢27″屏幕，还是其它屏幕尺寸的程度之间进行比较。这些缺陷将导致传统的调查在产生针对个体消费者有用的定量偏好信息上是不利的。焦点组是另一个传统的用来获得消费者偏好信息的介质。在一个典型的焦点组里，某些消费者被随机地选择(或根据如上所述人口统计选择)来回答问题及/或参与针对产品或一种产品的小组讨论。消费者提出的回答和评论被记录并且列表以便产生类似于利用调查技术获得的偏好信息。然而，因为他们的交互特性，焦点组有助于得到比通过调查得到信息更恰当的信息。尽管有这些优点，焦点组仍受如上所述传统调查的缺陷的困扰。折衷(trade-off)分析的领域的发展提出了用于确定消费者偏好信息的传统方法中的上述及其它缺点。通常，折衷分析技术力图定量针对具体产品的属性和属性级别的消费者偏好。这种量化意图允许生产商容易地和正确地比较各种的产品配置对消费者的吸引力。例如，折衷分析技术让生产商比较带有画中画性能的27″价格为$399的电视与35″带有数字梳状滤波器的价格为$599的电视的吸引力。这种比较是可以的，因为所述的技术将消费者的对每个属性和属性级别的偏好与一个具体的数值相关联。因此，任何一种属性或属性级别相对于任何一种其它的属性或属性级别的相对吸引力可以简单地通过比较适当的相关数值来确定。根据一个分类方法，存在四种折衷分析技术联合；离散选择；自显性和混合。联合分析一般需要消费者评定或排列各产品配置。通常，消费者被要求排列二十个到三十个产品配置。每个排列的配置包括不同的被评价的属性和属性级别的组合。通过恰当地改变配置，可以为每个消费者估算一个回归模型。对于确定消费者偏好，联合分析是一种在传统系统基础上的改进。例如，通过观察消费者行为确定偏好是困难的，因为消费者行为通常仅就几个属性和属性级别的组合(即，在市场中存在的组合)被观察。因此，在不同的消费者偏好之间难以分离和辨别，并且难以预见在消费者行为上属性及/或属性级别的改变的作用。另一方面，联合分析允许通过属性以及属性级别的控制的变化和控制的共同变化来提高消费者偏好的获悉。根据离散的选择分析，一组产品配置被提供给消费者并且要求消费者选择其最感兴趣购买的配置，或者对任何提供的配置都没有购买兴趣时不选择配置。然后对其它组产品配置重复这一过程。与可以用来为个体消费者估算回归模型的联合分析相反，离散选择分析可以用来为一群消费者估算一个混合方法(类似于一个回归模型)。当联合分析和离散选择分析间接地确定消费者偏好时，自显性分析通过询问消费者每一个产品属性范围和属性级别范围对他们购买决定的重要程度来直接确定偏好。根据一些自显性分析模型，所有被评估的属性和属性级别被提供给消费者，并且消费者被要求确定不能接受的属性级别。不能接受的属性级别是这样的，如果它被包括在一个产品里，将会造成产品完全不被消费者接受，而不管包括在产品里的任何其它的属性以及属性级别。例如，一个消费者可以指出包括与″颜色″属性相关的“粉红色”的属性级别的汽车是完全无法接受的，而不管包含在汽车中的任何其它的属性或属性级别。因此，″粉红色″被确定为一种消费者无法接受的属性级别。接下来，消费者被要求从可接受的属性级别中确定与每个给出的属性有关的最希望的和最不希望的属性级别。假设消费者的最重要的属性等级为100，然后消费者被要求将每个剩余属性按相对重要性从0到100进行排列。接下来，对于每个属性，根据属性的所有其它可接受的属性级别排列每个属性级别的需要程度。然后通过将它的相关属性的相对重要性乘以它的需求级别来获得消费者对于属性级别的偏好。混合分析技术利用来自上述说明技术的特征的组合。混合分析技术最通用的例子是Sawtooth软件公司的一个产品自适应联合分析(ACA)。根据ACA，消费者通过属性级别的若干排列和相关属性重要性的排列(与自显性技术相似)，然后被要求确定对于一系列产品配置对中的每一个，所述对中哪一个是最希望的和更希望是它的程度。混合模型的其它例子包括MACRO咨询公司开发的Cake方法和Logit-Cake方法。每个折衷分析技术要求消费者对提出的询问提供一致的深思熟虑的回答。如果消费者被提出少量询问，消费者也许能提供这种回答，但是如果被提出太多询问，消费者就不愿意这样做。在这点上，由于评价的属性及/或属性级别的数目的增加，通过各个上述技术提出的询问数目急剧增加。这样一个询问数目的增加还导致要求回答询问的时间总量相应增多。因此，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于确定与消费者和产品有关的部分效用值的偏好信息的方法，包括：确定产品的多个属性，多个属性的每一个都与多个属性级别有关；根据消费者的第一指示确定属性的多个组，多个组的每一个包括多个属性中的一个或多个；确定多个组之 一的多个属性的排列次序；　根据消费者的第二指示确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的相对重要性；根据消费者的第三指示确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的一个或多个属性级别的标值；根据属性级别的确定的标值和多个属 性之一的确定的相对重要性，确定与多个组之一的多个属性之一的属性级别有关的部分效用值。

【技术特征摘要】
US 2001-1-4 09/754,6121.一种用于确定与消费者和产品有关的部分效用值的偏好信息的方法，包括确定产品的多个属性，多个属性的每一个都与多个属性级别有关；根据消费者的第一指示确定属性的多个组，多个组的每一个包括多个属性中的一个或多个；确定多个组之一的多个属性的排列次序；根据消费者的第二指示确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的相对重要性；根据消费者的第三指示确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的一个或多个属性级别的标值；根据属性级别的确定的标值和多个属性之一的确定的相对重要性，确定与多个组之一的多个属性之一的属性级别有关的部分效用值。2.根据权利要求1的方法，其中所述的多个组根据一个指示被确定，该指示是对消费者来说比多个属性中的另外一个或多个更重要的多个属性中的一个或多个。3.根据权利要求1的方法，更进一步地包括确定与多个属性之一有关的多个属性级别的排列次序。4.根据权利要求3的方法，其中确定与多个属性之一有关的多个属性级别的排列次序的步骤包括接收与多个属性之一有关的多个属性级别中的对消费者来说最希望的属性级别的指示，以及与多个属性之一有关的多个属性级别中的对消费者来说最不希望的属性级别的指示。5.根据权利要求3的方法，其中确定与多个属性之一有关的多个属性级别的排列次序的步骤包括根据预期的消费者偏好确定多个属性级别的排列次序。6.根据权利要求1的方法，其中所述的多个属性的排列次序是根据消费者最期望的属性级别和消费者最不期望的属性级别之间的差异确定的。7.根据权利要求6的方法，其中具有在消费者最期望的属性级别和消费者最不期望的属性级别之间最大的差异的多个组之一的多个属性中的属性是多个组之一的排名最高的属性。8.根据权利要求7的方法，其中确定多个组之一的多个属性中的一个或多个的相对重要性的步骤包括确定对于消费者，在多个组之一的其余多个属性中的一个或多个中，消费者最期望的排名最高属性的属性级别和消费者最不期望的排名最高属性的属性级别之间的差异，相对于消费者最期望的属性级别和消费者最不期望的属性级别之间的差异的重要性的。9.根据权利要求1的方法，其中确定多个属性中的一个或多个的相对重要性的步骤包括仅确定多个属性的阈值数目中的每一个的相对重要性。10.根据权利要求9的方法，其中根据排列次序确定除了多个属性的阈值数目外的多个属性的每一个的相对重要性。11.根据权利要求1的方法，其中确定与多个属性之一的属性级别相关的部分效用值的步骤包括根据多个属性之一的相对重要性乘以属性级别的标值确定部分效用值。12.根据权利要求1的方法，更进一步包括在确定多个属性中的一个或多个的排列次序之前去除一个消费者不能接受的属性级别。13.根据权利要求1的方法，更进一步包括根据部分效用值给消费者提供报价。14.根据权利要求1的方法，其中所述的报价是销售产品给消费者的报价。15.根据权利要求1的方法，更进一步包括确定若干个该多个属性是否大于一个阈值。16.根据权利要求15的方法，其中该阈值是根据询问消费者问题的时间总量。17.根据权利要求15的方法，其中该阈值是根据向消费者询问的问题的总数。18.一种为消费者提供报价的方法，包括根据由消费者提供的信息接收与该消费者以及产品的属性的属性级别相关的部分效用值的指示；根据该部分效用值确定一个报价；以及将该报价发送给消费者。19.根据权利要求18的方法，更进一步地包括接收消费者对产品感兴趣的指示。20.根据权利要求18的方法，其中该报价是销售产品给消费者的报价。21.一种为消费者提供报价的方法，包括根据由消费者提供的信息确定与该消费者以及产品的属性的属性级别相关的部分效用值；根据该部分效用值确定一个报价；以及将该报价发送给消费者。22.根据权利要求21的方法，更进一步地包括接收消费者对产品感兴趣的指示。23.根据权利要求21的方法，其中所述的报价是销售产品给消费者的报价。24.一种为消费者提供报价的方法，包括根据由消费者提供的信息确定与该消费者以及产品的属性的属性级别相关的偏好信息；根据该偏好信息确定一个报价；以及将该报价发送给消费者。25.根据权利要求24的方法，更进一步地包括接收消费者对产品感兴趣的指示。26.根据权利要求24的一种方法，其中所述的报价是销售产品给消费者的报价。27.一种用于确定与消费者和产品相关的偏好信息的方法，包括发送与产品相关的多个属性的消费者的排列次序的第一请求；和发送相对于排列次序的排名最高的属性，多个属性中至少一个的重要性的消费者的评定...

【专利技术属性】
技术研发人员：SKH凯尔，DR维廷克，JS宾，GA康多，HR范德舍尔，
申请(专利权)人：蓝焰信息公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]