Эксперименты по разработке правил - Rule-developing experimentation

Эксперименты по разработке правил или же RDE представляет собой систематизированный бизнес-процесс экспериментирования, ориентированный на решение, который разрабатывает, тестирует и изменяет альтернативные идеи, пакеты, продукты или услуги дисциплинированным образом с использованием экспериментальная конструкция, чтобы разработчик и маркетолог обнаружили, что нравится клиенту, даже если клиент не может сформулировать потребность, не говоря уже о решении.

Объяснение

Эксперименты по разработке правил были разработаны Moskowitz Jacobs Inc. в сотрудничестве с Профессор Джерри (Йорам) Винд (Уортонская школа бизнеса в Пенсильванский университет ). Термин был первоначально введен Ховард Р. Московиц и Алекс Гофман в серии статей и материалов конференций.[1] Парадигма систематического проектирования и разработки / использования правил в различных приложениях была формализована в их книге. Продажа голубых слонов: как делать отличные товары, которые нужны людям, еще до того, как они узнают, что они им нужны (Издательство Wharton School Publishing, 2007).[2]

Некоторые аспекты RDE ранее использовались в течение последних 25 лет для проектирования и оптимизации физических продуктов, концепций разработки продуктов, маркетинг коммуникации, а также упаковка. Начиная с 1982 года, RDE по-разному описывался в разных книгах и статьях с помощью ряда различных терминов (например, оптимизация продукта), в зависимости от области продукта и тем (например,[3][4][5][6]). RDE эффективно использовался на протяжении многих лет многими из Fortune 500 компании по всему миру.

Области применения

Первоначально RDE использовался для оптимизации продукта, а затем для оптимизации сообщений Реклама, рекламные акции и т. д. Новые приложения RDE включают NDP "NDP не определено. Может быть, это опечатка для разработка нового продукта (NPD)?[7] комбинаторные инновации, многомерные оптимизация целевой страницы (МВЛПО ),[8] политические выборы, фондовые рынки, управление коммуникациями в кризисных ситуациях, дизайн упаковки, обложки журналов, оптимизация листовок, социальные науки, государственная политика и т. д. - практически любая область, которая включает решения и выбор людей, эмоциональное восприятие сообщений и другие стимулы. RDE является основой новой науки MindGenomics, созданной по образцу развивающейся науки геномики и технологий информатики.[9]

Три корня

  1. Экспериментальная психология - RDE основан на осознании того, что восприятие и поведение связаны двусторонним обменом. RDE использует вариант совместный анализ[10][11] как его статистическая основа.
  2. Движущая сила бизнеса - потребность создавать новые продукты и услуги, которые нравятся людям, делая это быстро и недорого
  3. Мировоззрение социальных наук - RDE относится к области, называемой адаптивным экспериментированием (AE), или адаптивное управление. Наиболее известные случаи AE - это очень длинные, крупномасштабные и даже монументальные проекты в области экологии, теоретической науки или социологии / окружающей среды. Однако AE не генерирует правил.

Семь основных шагов

Шаг 1. Определите группы или классы функций, которые составляют целевой продукт (предложение и т. Д.). Например, в случае предложения по кредитной карте переменными могут быть годовые процентные ставки, варианты вознаграждений и т. Д. Каждая такая переменная (также называемая «бункером» или «ведром» идей) включает несколько годовых годовых, вариантов вознаграждения и т. Д.

Шаг 2. Комбинируйте элементы в соответствии с экспериментальным планом, чтобы создать набор прототипов. Второй шаг обычно выполняется автоматически с помощью инструмента, который создает уникальный индивидуальный план проектирования для каждого респондента, позволяя создавать индивидуальные модели коммунальных услуг для каждого респондента.

Шаг 3. Покажите прототипы потребителям и соберите их ответы на рейтинговый вопрос (например, «Какова вероятность того, что вы купите этот продукт?»).

Шаг 4. Анализируйте результаты с помощью модуля регрессии. Одним из ключевых отличий RDE являются индивидуальные модели коммунальных услуг для каждого респондента. Это позволяет шаблонам, обнаруженным в данных, между элементами и респондентами (шаг 6), генерировать правила для более адресной оптимизации, а также раскрывать все значимые двусторонние синергизм и подавления между элементами.[12][13] RDE использует регрессию фиктивных переменных для оценки абсолютных значений утилит, что, в свою очередь, позволяет заносить результаты в базу данных. База данных позволяет проводить содержательное сравнение полезности элементов в одном исследовании и между исследованиями, которые затем отслеживают мнения потребителей в разных исследованиях и во времени.

Шаг 5. Оптимизировать. Найдите оптимальный продукт, найдите лучшую комбинацию, которая имеет наибольшую сумму полезности.

Шаг 6. Определите естественные группы населения, которые демонстрируют схожие модели поведения в сфере коммунальных услуг.

Шаг 7. Применяйте сгенерированные правила для создания новых продуктов, услуг, предложений и т. Д.

Ключевые преимущества

  • Структура RDE требует дисциплины мышления, что приводит к более высокому уровню успеха, чем другие методы. Многие пользователи сообщают, что простая подготовка к RDE (семь шагов выше) помогает им лучше понять проблему и найти возможные решения.[2]
  • Индивидуальные модели для каждого респондента позволяют использовать более надежные и богатые данные для создания правил. К некоторым преимуществам отдельных моделей можно отнести:
    • Открытия на основе шаблонов (шаг 6, сегментация) для создания правил для более целевой оптимизации (также называемые позиционной сегментацией или скрытыми сегментами)
    • Моделирование доли рынка и анализ выбора
    • Откройте для себя любые значимые парные взаимодействия между элементами[12]
    • Проанализируйте, как один элемент «управляет» ответами на другой элемент, используя сценарии (например, в случае категории, содержащей названия брендов, исследователь может сравнить полезность других элементов, когда каждый из брендов остается постоянным).[13][14]
  • RDE использует вариацию регрессии фиктивных переменных для оценки абсолютных значений коммунальных услуг, что, в свою очередь, позволяет сохранять результат в базе данных для отслеживания мнений потребителей и легкого сравнения коммунальных услуг по категориям.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Знания в Wharton: Использование экспериментов по разработке правил (RDE) для определения предпочтений потребителей (2007 г.). (http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=696624 )
  2. ^ а б Московиц, Х. и Гофман, А. (2007). Продажа голубых слонов: как делать отличные товары, которые нужны людям, еще до того, как они узнают, что они им нужны. Издательство Wharton School Publishing. Филадельфия.
  3. ^ Московиц, Х. (1985). Новое направление в тестировании и оптимизации продуктов. Food and Nutrition Press, Inc., Вестпорт.
  4. ^ Московиц, Х. (1994). Пищевые концепции и продукты: своевременное развитие, Food and Nutrition Press, Trumbull.
  5. ^ Московиц, Х. (1984). Тестирование косметических продуктов: современный психофизический подход, Marcel Dekker, Inc., Нью-Йорк.
  6. ^ Московиц, Х. Р., Порретта, С., Силчер, М. (2005). Исследование концепции дизайна и разработки пищевых продуктов, Айова, Blackwell Professional.
  7. ^ как в http://www.1000ventures.com/business_guide/new_product_development.html  ?"
  8. ^ Гофман, А. Повышение «липкости» вашего веб-сайта. Financial Times Press. 21 сентября 2007 г. (http://www.ftpress.com/articles/article.aspx?p=1015178 )
  9. ^ Московиц, Х., Гофман, А., Бекли, Дж., Эшман, Х. (2006). Основание новой науки: геномика разума. Журнал сенсорных исследований, 2006, выпуск 21: 3, статья 66, стр. 266-307.
  10. ^ Грин П. и Сринивасан В. (1978) Совместный анализ в исследованиях потребителей: проблемы и перспективы, Journal of Consumer Research, том 5, сентябрь 1978 г., стр. 103-123.
  11. ^ Грин, П. Кэрролл, Дж. И Голдберг, С. (1981) Общий подход к оптимизации дизайна продукта через совместный анализ, Journal of Marketing, vol. 43, лето 1981 г., стр. 17-35.
  12. ^ а б Московиц, Х.Р., Гофман, А. (2004). Система и метод выполнения совместного анализа. Патент заявлен. На основании предварительной заявки США № 60/538,787.
  13. ^ а б Гофман, А. (2006). Новые сценарии, синергия и подавления, раскрытые в рамках совместного анализа. Журнал сенсорных исследований, 2006 г., выпуск 21: 4, статья 72, стр. 373-414.
  14. ^ Гофман А. (2010). Систематические инновации в зрелой пище, ориентированные на потребителя. Категории: Применение правил разработки экспериментов. Саарбрюккен, Германия: Академическое издательство LAP LAMBERT.

внешняя ссылка