# Che cos'è la segmentazione congiunta? Segmentazione congiunta ##### Post Metadata - Posted at: circa 7 anni fa - Net upvotes: 1 ## Comments ### Comment 1 La Segmentazione Conjoint è una variante del Conjoint Basato sulla Scelta con l'obiettivo di fornire informazioni dettagliate sul campione con diversi segmenti di rispondenti presentati come parte dell'analisi. Il disegno sperimentale è creato utilizzando metodi che impiegano l'algoritmo di scambio di Federov in modo che il disegno finale sia D-ottimale e quasi ortogonale. L'algoritmo esplora l'intero spazio dei disegni possibili per il migliore dato i parametri specificati. Si prevede che ogni opzione (livello variabile) sia presente un numero di volte approssimativamente uguale rispetto alle altre opzioni. Il numero totale di versioni varia a seconda dell'impostazione, ma avere più di cento versioni per impostazioni grandi è comune. L'analisi principale delle preferenze dei rispondenti viene eseguita con l'aiuto del modello Logico Multinomial Bayesiano Gerarchico. Il modello bayesiano è stimato con il Campionatore Gibbs Ibrido con un passo Metropolis casuale MCMC. Il numero di iterazioni di burn-in è determinato automaticamente quando c'è abbastanza evidenza di convergenza. Il modello tiene conto delle proprietà di altri pacchetti presentati in un compito quando il rispondente fa una scelta. La probabilità di scelta corrisponde alla trasformazione logica della combinazione lineare dei punteggi di utilità dei pacchetti nel compito. I rispondenti sono analizzati individualmente, con i loro punteggi di preferenza che sono una realizzazione dell'opinione "media" aggregata che segue una distribuzione Normale, riflettendo allo stesso tempo le loro preferenze individuali. Di conseguenza, i coefficienti Logici grezzi sono disponibili per ogni rispondente. L'analisi della segmentazione consiste in due fasi. Prima, il modello di Clustering a Miscela Gaussiana viene applicato sui coefficienti grezzi del conjoint per determinare un numero di cluster con rispondenti che condividono opinioni simili. In secondo luogo, vengono eseguiti una serie di test utilizzando i dati disponibili sui tratti dei rispondenti e le risposte ad altre domande del sondaggio, per trovare le caratteristiche più rilevanti che spiegherebbero la dissimilarità di un cluster rispetto agli altri. La pagina delle statistiche mostra diversi elementi: risultati della segmentazione, simulatore di mercato, valori di Importanza degli Attributi e impatti delle Quote di Mercato o dei punteggi di Utilità delle Opzioni. Nel simulatore di mercato, la modalità "Quota di mercato" assume uno stato del mercato quando esistono due pacchetti: uno medio e quello scelto. Con tali impostazioni è possibile vedere come la quota di mercato del pacchetto scelto cambia con una modifica degli attributi. La modalità "Punteggi di utilità" utilizza i coefficienti Logici grezzi del pacchetto scelto. In questa impostazione un pacchetto medio ottiene un punteggio di 0. Valori di importanza per ciascun attributo, calcolati come quote degli intervalli dei punteggi di utilità. Maggiore è l'importanza, maggiore è l'impatto che una decisione sull'attributo ha sulla quota di mercato del pacchetto. L'esportazione include: Esportazione dei coefficienti grezzi: Coefficienti Logici e assegnazione del cluster per ciascun rispondente Riepilogo Excel: Importanza degli Attributi; Quota di Mercato delle Opzioni e impatti dei Punteggi di Utilità Esportazione dei dati grezzi: dati su ciò che ogni rispondente ha visto e quale decisione è stata presa su ciascun compito; Per qualsiasi altra domanda, contattare support@aytm.com. ##### Comment Metadata - Posted at: circa 7 anni fa - Author title: Vice President Marketing at aytm (ask your target market) ## Related Product [aytm](https://www.g2.com/it/products/aytm/reviews) ## Related Category [Sondaggio](https://www.g2.com/it/categories/survey) ## Related discussions - [Quanto bene si adatta Trello a un team più grande?](https://www.g2.com/it/discussions/1-how-well-does-trello-scale-into-a-larger-team) - Posted at: quasi 13 anni fa - Comments: 6 - [Can we please add a new section](https://www.g2.com/it/discussions/2-can-we-please-add-a-new-section) - Posted at: quasi 13 anni fa - Comments: 0 - [Benefici quantificabili dall'implementazione del tuo CRM](https://www.g2.com/it/discussions/quantifiable-benefits-from-implementing-your-crm) - Posted at: quasi 13 anni fa - Comments: 4