a b s t r a c tOne of the main task

a b s t r a c t
One of the main tasks of conjoint analysis is to identify consumer preferences about potential products or
services. Accordingly, different estimation methods have been proposed to determine the corresponding
relevant attributes. Most of these approaches rely on the post-processing of the estimated preferences to
establish the importance of such variables. This paper presents new techniques that simultaneously identify
consumer preferences and the most relevant attributes. The proposed approaches have two appealing
characteristics. Firstly, they are grounded on a support vector machine formulation that has proved important
predictive ability in operations management and marketing contexts and secondly they obtain a more
parsimonious representation of consumer preferences than traditional models. We report the results of an
extensive simulation study that shows that unlike existingmethods, our approach can accurately recover the
model parameters as well as the relevant attributes. Additionally, we use two conjoint choice experiments
whose results show that the proposed techniques have better fit and predictive accuracy than traditional
methods and that they additionally provide an improved understanding of customer preferences.
© 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นามธรรม
หนึ่งในงานหลักของการวิเคราะห์ร่วมกันคือการระบุค่าของผู้บริโภคเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพหรือ
บริการ ดังนั้นวิธีการประเมินที่แตกต่างกันได้รับการเสนอที่สอดคล้องกันในการกำหนด
คุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง ส่วนใหญ่วิธีการเหล่านี้ขึ้นอยู่กับการโพสต์ของการตั้งค่าโดยประมาณที่จะ
สร้างความสำคัญของตัวแปรดังกล่าว บทความนี้นำเสนอเทคนิคใหม่ที่พร้อมระบุ
ต้องการของผู้บริโภคและคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด วิธีการที่นำเสนอที่น่าสนใจมีสอง
ลักษณะ ประการแรกพวกเขามีเหตุผลในการสนับสนุนสูตรเครื่องเวกเตอร์ที่ได้รับการพิสูจน์ที่สำคัญ
ความสามารถในการคาดการณ์ในการบริหารจัดการการดำเนินงานและบริบทการตลาดและประการที่สองที่พวกเขาได้รับมากขึ้น
เป็นตัวแทนของเค็มต้องการของผู้บริโภคกว่ารุ่นดั้งเดิม เรารายงานผลการ
ศึกษาการจำลองมากมายที่แสดงให้เห็นว่าแตกต่างจาก existingmethods วิธีการของเราอย่างถูกต้องสามารถกู้คืน
พารามิเตอร์แบบเช่นเดียวกับคุณลักษณะที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้เราใช้สองการทดลองทางเลือกร่วมกัน
มีผลแสดงให้เห็นว่าเทคนิคที่นำเสนอมีความถูกต้องแบบที่ดีขึ้นและการคาดการณ์กว่าแบบดั้งเดิม
วิธีการและว่าพวกเขายังให้ความเข้าใจที่ดีขึ้นของความต้องการของลูกค้า.
© 2014 Elsevier BV สงวนลิขสิทธิ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

B S T R A C T
หนึ่งในภารกิจหลักของการวิเคราะห์คอนจอยท์ เพื่อระบุการตั้งค่าของผู้บริโภคเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่มีศักยภาพหรือ
บริการ ดังนั้นวิธีการประมาณที่แตกต่างกันมีการเสนอเพื่อตรวจสอบที่สอดคล้องกัน
ที่แอตทริบิวต์ ที่สุดของวิธีการเหล่านี้ต้องอาศัยการประมวลผลของการประมาณการความต้องการ

สร้างความสำคัญของตัวแปรเช่นบทความนี้นำเสนอเทคนิคใหม่ที่พร้อมระบุ
ความชอบของผู้บริโภคและคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องมากที่สุด เสนอแนวทางที่น่าสนใจ
มี 2 ลักษณะ ประการแรก พวกเขามีเหตุผลที่สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์สูตรผสมที่ได้พิสูจน์ความสามารถในการทำนายที่สำคัญในการดำเนินงานและการจัดการการตลาด
บริบทและประการที่สองพวกเขาได้รับมากขึ้น
ความตระหนี่ เป็นตัวแทนของการตั้งค่าของผู้บริโภคกว่ารุ่นดั้งเดิม เรารายงานผลจากการจำลอง
อย่างละเอียด นั่นแสดงให้เห็นว่าแตกต่างจาก existingmethods , วิธีการของเราถูกต้องสามารถกู้
พารามิเตอร์เช่นเดียวกับคุณสมบัติที่เกี่ยวข้อง นอกจากนี้ เราใช้สองร่วมกันเลือกการทดลอง
ซึ่งพบว่าเทคนิคที่เสนอมีความถูกต้องเหมาะสมกว่าวิธีการดั้งเดิมและทำนาย
และพวกเขายังให้ปรับปรุงความเข้าใจของความต้องการของลูกค้า สามารถนำเสนอ 2014
สงวนลิขสิทธิ์สงวนลิขสิทธิ์