Because EZPass was a new product co

Because EZPass was a new product concept for most drivers at the time of the study (1992), the concept description took the form of an 11-minute videotape demonstration of the system “in action” and its effectiveness in relieving toll plaza congestion. Respondents were mailed a copy of the videotape together with a questionnaire and eight scenario cards (each showing a different combination of the above attributes). The conjoint analysis revealed that the most important attribute by far was the number of lanes available and how they would be controlled,
while price of the toll, application procedure, and acquisition cost were also relatively important. The analysis also revealed which levels of each attribute were preferred. For example, the four options provided for acquisition cost were rated in order as follows:
1. $10 deposit, plus $15 yearly service charge (most preferred).
2. $2 per month service charge.
3. $10 charge plus $1.50 per month service charge.
4. $40 credit card charge if tag not returned, plus $20 annual fee.
The results from the conjoint analysis were used to design the implementation plan for the EZPass system. The system was adopted rapidly by drivers in New York and New Jersey. By 1999, rush hour use of EZPass had reached 60 percent, about 2 million drivers in the two states that were enrolled in the program, and about 3.1 million tags had been distributed.
Benefit segments can also be identified in conjoint analysis. Recall that conjoint identifies each customer’s value system, that is, the relative importances of the attributes to each customer and the preferred levels of each attribute. We took a shortcut in Chapter 7 by assuming that all customers had about the same value system, so we identifi ed the medium-hot green salsa as the best combination.
As we have seen earlier in this chapter, however, there may be underlying benefit segments. We noted in Chapter 7 that aggregating all customers may disguise the fact that half of the market might like extra-hot salsa, and half the market might like mild. We can apply cluster analysis techniques to the importances and preferences generated by conjoint analysis to identify
benefit segments of customers who have similar value systems. For example, in the industrial service example of Chapter 7, price came out as the most important variable (with a relative importance of about 27 percent) when all the respondents were aggregated. Follow-up cluster analysis revealed as many as five benefit segments, which varied widely with respect to the importance ascribed to price. In one segment, more concerned with performance quality, price’s relative importance was under 9 percent, while in a second, price-driven segment, the comparable figure was about 35 percent!
The benefits sought by potential subscribers to TrafficPulse System, by Mobility
Technologies Inc., were assessed using a variation of conjoint analysis. This system allows subscribers to get information on traffic conditions, travel times, and preferred routes. The analysis found five benefit segments, differing in their levels of interest in a personalized system, a voice/wireless system, and an Internet-only system.

Kết quả (Việt) 1:

Bởi vì EZPass là một khái niệm sản phẩm mới cho hầu hết các trình điều khiển tại thời điểm nghiên cứu (1992), mô tả khái niệm diễn dưới hình thức một cuộc biểu tình 11 phút băng video của hệ thống "trong hành động" và hiệu quả của nó trong việc làm giảm số plaza tắc nghẽn. Người trả lời được gửi một bản sao của băng video cùng với một bảng câu hỏi và tám thẻ kịch bản (mỗi hiển thị các kết hợp khác nhau của các thuộc tính ở trên). Truyên phân tích cho thấy rằng các thuộc tính quan trọng nhất cho đến nay là số làn đường có sẵn và làm thế nào họ sẽ được kiểm soát, trong khi giá của các số điện thoại, ứng dụng thủ tục, và mua lại chi phí sống cũng tương đối quan trọng. Các phân tích cũng tiết lộ những cấp độ của mỗi thuộc tính được ưa chuộng. Ví dụ, bốn lựa chọn cung cấp cho các chi phí mua lại được đánh giá theo thứ tự như sau: 1. $10 tiền gửi, cộng với phí dịch vụ hàng năm $15 (ưa thích nhất). 2. $2 một tháng phí phục vụ. 3. $10 phí cộng với $1,50 / tháng phí phục vụ. 4. $40 thẻ tín dụng phí nếu thẻ không trả lại, cộng với $20 lệ phí hàng năm. Các kết quả từ các phân tích truyên được sử dụng để thiết kế kế hoạch thực hiện cho hệ thống EZPass. Hệ thống đã được thông qua nhanh chóng bởi trình điều khiển tại New York và New Jersey. Tới năm 1999, giờ cao điểm sử dụng của EZPass đã đạt đến 60 phần trăm, trình điều khiển khoảng 2 triệu trong hai tiểu bang đã được ghi danh vào chương trình, và khoảng 3,1 triệu thẻ đã được phân phối. Benefit segments can also be identified in conjoint analysis. Recall that conjoint identifies each customer’s value system, that is, the relative importances of the attributes to each customer and the preferred levels of each attribute. We took a shortcut in Chapter 7 by assuming that all customers had about the same value system, so we identifi ed the medium-hot green salsa as the best combination. As we have seen earlier in this chapter, however, there may be underlying benefit segments. We noted in Chapter 7 that aggregating all customers may disguise the fact that half of the market might like extra-hot salsa, and half the market might like mild. We can apply cluster analysis techniques to the importances and preferences generated by conjoint analysis to identify benefit segments of customers who have similar value systems. For example, in the industrial service example of Chapter 7, price came out as the most important variable (with a relative importance of about 27 percent) when all the respondents were aggregated. Follow-up cluster analysis revealed as many as five benefit segments, which varied widely with respect to the importance ascribed to price. In one segment, more concerned with performance quality, price’s relative importance was under 9 percent, while in a second, price-driven segment, the comparable figure was about 35 percent! The benefits sought by potential subscribers to TrafficPulse System, by Mobility Technologies Inc., were assessed using a variation of conjoint analysis. This system allows subscribers to get information on traffic conditions, travel times, and preferred routes. The analysis found five benefit segments, differing in their levels of interest in a personalized system, a voice/wireless system, and an Internet-only system.

Kết quả (Việt) 2:

Bởi vì EZPass là một khái niệm sản phẩm mới đối với hầu hết các trình điều khiển tại thời điểm nghiên cứu (1992), mô tả khái niệm đã lấy mẫu của một băng video trình diễn 11 phút của hệ thống "trong hành động" và hiệu quả của nó trong việc làm giảm tắc nghẽn trạm thu phí. Trả lời được gửi một bản sao của cuốn băng video cùng với một bảng câu hỏi và tám thẻ kịch bản (mỗi hiển thị một sự kết hợp khác nhau của các thuộc tính ở trên). Các phân tích kết hợp tiết lộ rằng các thuộc tính quan trọng nhất của xa là số lượng các làn xe có sẵn và làm thế nào họ sẽ được kiểm soát,
trong khi giá của các trạm thu phí, thủ tục áp dụng, và giá mua cũng tương đối quan trọng. Các phân tích cũng tiết lộ đó các mức độ mỗi thuộc tính được ưa chuộng. Ví dụ, bốn tùy chọn được cung cấp cho các chi phí mua lại được đánh giá theo thứ tự như sau:
1. $ 10 tiền gửi, cộng thêm $ 15 mỗi năm phí dịch vụ (ưu tiên nhất).
2. $ 2 mỗi tháng phí dịch vụ.
3. 10 $ phí cộng với $ 1.50 mỗi tháng phí dịch vụ.
4. 40 $ phí thẻ tín dụng nếu không trả lại thẻ, cộng với $ 20 lệ phí hàng năm.
Các kết quả từ những phân tích kết hợp đã được sử dụng để thiết kế các kế hoạch thực hiện các hệ thống EZPass. Hệ thống này đã được thông qua nhanh chóng bởi trình điều khiển trong New York và New Jersey. Đến năm 1999, cao điểm sử dụng giờ EZPass đã đạt 60 phần trăm, khoảng 2 triệu lái xe trong hai trạng thái đó đã được ghi danh vào chương trình, và khoảng 3,1 triệu thẻ đã được phân phối.
Benefit phân đoạn cũng có thể được xác định trong phân tích kết hợp. Nhớ lại liên kết để xác định hệ thống giá trị của mỗi khách hàng, đó là, các importances tương đối của các thuộc tính cho mỗi khách hàng và mức độ ưu tiên của từng thuộc tính. Chúng tôi mất một phím tắt trong Chương 7 bằng cách giả định rằng tất cả các khách hàng có về hệ thống giá trị như nhau, vì vậy chúng tôi identifi ed salsa xanh vừa nóng là sự kết hợp tốt nhất.
Như chúng ta đã thấy trước đây trong chương này, tuy nhiên, có thể có lợi ích cơ bản phân đoạn. Chúng tôi ghi nhận trong Chương 7 mà tập hợp tất cả các khách hàng có thể che giấu một thực tế rằng một nửa của thị trường có thể thích salsa cực nóng, và một nửa thị trường có thể thích nhẹ. Chúng ta có thể áp dụng các kỹ thuật phân tích cluster đến importances và sở thích tạo ra bởi phân tích kết hợp để xác định
phân khúc lợi ích của khách hàng có hệ thống giá trị tương tự. Ví dụ, trong ví dụ dịch vụ công nghiệp của Chương 7, giá ra đến như là các biến quan trọng nhất (với một tầm quan trọng tương đối của khoảng 27 phần trăm) khi tất cả những người trả lời được tổng hợp. Theo dõi, phân tích nhóm tiết lộ như nhiều như năm phân đoạn có lợi, trong đó có nhiều khác biệt đối với tầm quan trọng gán cho giá với. Trong một phân đoạn, quan tâm nhiều hơn với chất lượng hoạt động, tầm quan trọng tương đối giá là dưới 9 phần trăm, trong khi ở một phân khúc giá định hướng thứ hai, các con số tương đương với khoảng 35 phần trăm!
Những lợi ích tìm kiếm bởi các thuê bao tiềm năng để hệ thống TrafficPulse, bởi Mobility
Technologies Inc ., được đánh giá bằng cách sử dụng một biến thể của phân tích kết hợp. Hệ thống này cho phép các thuê bao để có được thông tin về tình trạng giao thông, thời gian đi lại, và các tuyến đường ưu tiên. Các phân tích cho thấy năm nhóm lợi ích, khác nhau trong mức độ quan tâm của họ trong một hệ thống cá nhân, một giọng nói / hệ thống không dây, và một hệ thống Internet-chỉ.