The overall results of the study ar

The overall results of the study are shown in Table 2. As can be seen, the two most important attributes to the respondents were that there should be high trust in the re- lationship (29.64%), and yet also that the relationship

TABLE 2
The Overall Conjoint Analysis Results Showing Attribute Scores and Part-Worths


should yield a profit (25.46%). The overall results can be seen as being rational in that higher utilities are achieved by the “better” level of each attribute, apart from the case of power. However, this is the least important attribute to the whole sample, and we would interpret the fact that higher levels of power achieved a lower utility than lower levels as being the result of insufficient attention having been paid to the least important attribute when filling out the questionnaire. The results indicate, therefore, that the most valuable relationship is seen as one in which trust, needs, integration and profit are all somewhat better than they currently are, but that power does not have a strong influence on perceived relationship quality.
The question that needs to be addressed next is the ex- tent to which there is meaningful variation in the data. Are the results in Table 2 indicative of a general consen- sus among the managers concerned, or are there, in fact, different perspectives on what constitutes a good quality relationship? In order to answer this question, the data were subjected to two different forms of clustering. Fig- ure 1 shows the output of a standard cluster analysis based on each individual’s original rank ordering of the 15 alternatives. We can see, for example, that respon- dents 23 and 40, as well as 29 and 32, are very similar in their perspective. Respondent 30 (at the bottom of the figure), however, is very dissimilar to all the other re- spondents. Figure 2 shows the results of submitting the same data set to correspondence analysis, a perceptual mapping procedure [29, 30, 31]. We can see here that re- spondents 40 and 23 are plotted fairly close together, as are 29 and 32, as we would expect from Figure 1. In this case, the two axes account for 48% of the variation in the data, suggesting that there are more complicating under-







worse —3.15 —2.11 —0.95 0.01 —2.16

the data could be grouped into four different clusters. The




FIGURE 1 The different relationship types, based on cluster analysis.


first, shown at the top of Figure 1, would consist of all the respondents numbered from 23 through to 28. This group forms the largest sub-cluster, accounting for 23 of the 40 respondents. The second group lies largely to the left in Figure 2, and would consist of the 11 respondents labelled as 8 through to 26 in Figure 1. The final multi- ple-respondent cluster would be the four individuals (5,

39, 25, and 36) shown at the bottom of Figure 1/lower right of Figure 2. Finally, although interpretation of Fig- ure 2 does not readily lead one to suggest this, interpreta- tion of Figure 1 would suggest that individual 30 is treated as a cluster of one, with his/her profile being somewhat different to the rest. The overall results for each of these four segments is shown in Table 3.




FIGURE 2 The different relationship types based on correspondence analysis.



The results from Table 3 suggest that there are indeed fundamentally different perceptions concerning just what determines quality in a supply chain relationship. Cluster 1 is the largest and hence has most influence on the overall figures in Table 2. These respondents regard trust and needs issues to be the most important, with profit being third. Inte- gration and power are less important to them than to any of the other four clusters. Cluster 2, on the other hand, is clearly profit oriented, with the remaining attributes all clearly of less importance. Cluster 3 is concerned with integration in the supply chain, and hence is logically also interested in is- sues surrounding trust. To the manager making up cluster 4,


TABLE 3
The Conjoint Analysis Results for each Cluster, Showing Attribute Importance Scores


how power is handled in the relationship was the dominant issue—far more so than to any of the other clusters, and jus- tifying the inclusion of this manager as a cluster of just one. These conclusions are shown more clearly in Figure 3, which again uses Correspondence Analysis, this time to plot the data from Table 3. The extent to which the four clusters are associated with different criteria is now clear.
Of course, the analysis above falls short on one impor- tant dimension. Although conjoint analysis does yield in- sights into overall attribute importance, it also indicates the part-worths of the different levels of the attribute, as was shown in Table 2. The point was made there that the full set of results were indicative of some overall ratio- nality, in the sense that “better” levels of each attribute tended to be associated with higher utility levels. Given that it has been ascertained that there are indeed different

clusters within the data set, it needs to be determined
whether or not this is still the case across all segments.
This data is shown in Table 4, which indicates both the importance of the different attributes to each cluster, as well as the part-worths for the different levels of each at- tribute. It is clear from these figures that both clusters 1 and 2 behave in the expected fashion, in that more of




There is not one measure of relationship quality—it is a multidimensional construct.





each attribute has greater utility (This is not true in the case of power to Cluster 1, but the attribute is of such low importance that we would disregard this result).
For clusters 3 and 4, some apparent anomalies arise. In the case of cluster 3, we can see that less power is pre- ferred to more. We interpret this as being a corollary of the importance placed on both integration (36%) and trust (23%). If both of these are above average, there should be little need for power to play a part in the rela- tionship. The results of the one individual in cluster 4 also requires closer inspection. Although Table 3 shows the importance of power to this person, it is only by look- ing at Table 4 that it becomes clear that in fact higher lev- els of the attribute are more negatively evaluated, i.e., more power is worse. Our interpretation of this, backed up by discussion with the individual concerned, is that this is indicative of a close and mature relationship. In


this case the relationship was between two very large multinationals in the telecommunications and IT indus- tries, involved a turnover of over about $40 million a year, and had been in existence for many years. A core requirement, from both sides, was to be seen to not be ex- erting excessive influence over the counterpart.

Kết quả (Việt) 1:

Kết quả tổng thể của nghiên cứu được hiển thị trong bảng 2. Có thể nhìn thấy, hai thuộc tính quan trọng nhất để những người trả lời là rằng không nên có sự tin tưởng cao trong re-lationship (29,64%), và nhưng cũng có mối quan hệBẢNG 2Phân tích tổng thể truyên kết quả đang hiện thuộc tính điểm và một phần-Worths nên mang lại lợi nhuận (25.46%). Kết quả tổng thể có thể được xem như là hợp lý trong đó cao tiện ích đạt được bằng cấp mỗi thuộc tính, ngoài trường hợp của sức mạnh, "tốt hơn". Tuy nhiên, đây là các thuộc tính quan trọng nhất để mẫu toàn bộ, và chúng tôi sẽ giải thích một thực tế rằng các cấp độ cao hơn của quyền lực đã đạt được một tiện ích thấp hơn cấp thấp hơn như là kết quả của sự chú ý không đủ có được trả tiền để các thuộc tính quan trọng nhất khi điền vào bảng câu hỏi. Các kết quả cho thấy, do đó, mối quan hệ có giá trị nhất được coi là một trong niềm tin, nhu cầu, hội nhập và lợi nhuận là tất cả một chút tốt hơn so với họ hiện nay là, nhưng quyền lực không có một ảnh hưởng chất lượng cảm nhận mối quan hệ.Các câu hỏi mà cần phải được giải quyết tiếp theo là ex-lều mà có là các biến thể có ý nghĩa trong dữ liệu. Là kết quả trong bảng 2 chỉ của một consen-sus chung giữa các nhà quản lý có liên quan, hoặc là có, trong thực tế, các quan điểm khác nhau về những gì cấu thành một mối quan hệ tốt chất lượng? Để trả lời câu hỏi này, dữ liệu đã phải chịu để hai hình thức khác nhau của cụm. Hình-ure 1 cho thấy đầu ra của một phân tích cụm tiêu chuẩn dựa trên mỗi cá nhân ban đầu xếp hạng thứ tự của các lựa chọn thay thế 15. Chúng tôi có thể nhìn thấy, ví dụ, respon-buôn 23 và 40, cũng như 29 và 32, là rất tương tự như trong quan điểm của họ. Bị 30 (ở phía dưới con số), Tuy nhiên, là rất khác nhau để tất cả các khác re-spondents. Hình 2 cho thấy các kết quả của việc gửi cùng một tập hợp dữ liệu để phân tích thư từ, một thủ tục lập bản đồ perceptual [29, 30, 31]. Chúng ta có thể thấy ở đây rằng re-spondents 40 và 23 được âm mưu khá gần với nhau, như là 29 và 32, như chúng tôi mong đợi từ hình 1. Trong trường hợp này, hai trục chiếm 48% của các biến thể trong dữ liệu, cho thấy rằng có là những phức tạp thêm dưới- tồi tệ hơn-3.15 — 2.11 — 0,01 0.95 — 2,16 dữ liệu có thể được chia làm bốn cụm khác nhau. Các HÌNH 1 các loại mối quan hệ khác nhau, dựa trên phân tích cụm. trước tiên, Hiển thị ở trên cùng của con số 1, sẽ bao gồm tất cả những người trả lời số 23 thông qua-28. Nhóm này tạo thành phụ nhóm lớn nhất, chiếm 23 người trả lời 40. Nhóm thứ hai nằm ở phần lớn còn lại trong hình 2, và sẽ bao gồm những người trả lời 11 là 8 qua phải 26 trong hình 1. Cụm sao đa ple người đăng cuối cùng nào là cá nhân bốn (5, 39, 25, và 36) Hiển thị ở dưới cùng của con số 1/thấp hơn bên phải của hình 2. Cuối cùng, mặc dù các giải thích của hình-ure 2 dễ dàng không dẫn một đề nghị này, interpreta-tion của con số 1 sẽ đề nghị rằng cá nhân 30 được coi là một nhóm của một, với hồ sơ của ông/bà là hơi khác với phần còn lại. Kết quả tổng thể cho mỗi của các phân đoạn bốn Hiển thị trong bảng 3. HÌNH 2 các loại mối quan hệ khác nhau dựa trên phân tích tương ứng. Các kết quả từ bảng 3 đề nghị rằng có những nhận thức thực sự cơ bản khác nhau liên quan đến chỉ những gì xác định chất lượng trong mối quan hệ chuỗi cung cấp. Nhóm 1 là lớn nhất và do đó có ảnh hưởng đến hầu hết các con số tổng thể trong bảng 2. Những người được hỏi coi sự tin tưởng và nhu cầu các vấn đề được quan trọng nhất, với lợi nhuận thứ ba. Inte-gration và năng lượng là ít quan trọng đối với họ hơn bất kỳ bốn cụm. Cụm 2, mặt khác, rõ ràng là lợi nhuận theo định hướng, với các thuộc tính còn lại tất cả rõ ràng của ít hơn tầm quan trọng. Cụm 3 là có liên quan với hội nhập trong chuỗi cung ứng, và do đó một cách hợp lý cũng quan tâm đến là - kiện xung quanh tin tưởng. Để quản lý chiếm cụm 4,BẢNG 3Các kết quả phân tích truyên cho mỗi nhóm, Đang hiển thị thuộc tính quan trọng điểm làm thế nào điện được xử lý trong mối quan hệ là vấn đề chi phối — thêm rất nhiều như vậy hơn để bất kỳ cụm khác, và jus-tifying sự bao gồm của người quản lý này là một cụm chỉ là một. Những kết luận Hiển thị nhiều hơn rõ ràng tại hình 3, một lần nữa sử dụng phân tích thư từ, thời gian này để vẽ các dữ liệu từ bảng 3. Trong phạm vi mà bốn cụm có liên quan đến tiêu chí khác nhau bây giờ là rõ ràng.Tất nhiên, các phân tích ở trên té ngã ngắn trên một impor-ý kích thước. Mặc dù phân tích truyên mang trong điểm tham quan vào thuộc tính tầm quan trọng, nó cũng cho thấy một phần worths của các cấp độ khác nhau của các thuộc tính, như được hiển thị trong bảng 2. Điểm đã được thực hiện có mà tập hợp đầy đủ các kết quả đã được chỉ của một số tổng thể tỷ lệ-nality, trong ý nghĩa rằng "tốt hơn" cấp độ của mỗi thuộc tính có xu hướng được liên kết với cấp độ cao hơn của tiện ích. Cho rằng nó đã được xác định chắc chắn rằng có thực sự khác nhau cụm trong thiết lập dữ liệu, nó cần phải được xác địnhcho dù có hay không này là vẫn còn các trường hợp trên tất cả các cấu phần.Dữ liệu này được thể hiện trong bảng 4, mà cho thấy cả hai tầm quan trọng của các thuộc tính khác nhau để mỗi nhóm, cũng như một phần-worths cho các cấp độ khác nhau của mỗi lúc cống. Nó là rõ ràng từ những con số mà cả hai cụm 1 và 2 hành xử trong thời trang dự kiến, trong đó chi tiết của Có là không một thước đo chất lượng mối quan hệ — nó là một xây dựng đa chiều. mỗi thuộc tính có tiện ích lớn hơn (điều này không đúng trong trường hợp của sức mạnh để cụm 1, nhưng các thuộc tính có tầm quan trọng thấp như vậy chúng tôi sẽ bỏ qua các kết quả này).Cho cụm 3 và 4, một số bất thường rõ ràng phát sinh. Trong trường hợp của cụm 3, chúng ta có thể thấy rằng ít năng lượng là trước khi ferred nhiều hơn nữa. Chúng tôi giải thích điều này như là một hệ luỵ tầm quan trọng đặt trên cả hội nhập (36%) và tin tưởng (23%). Nếu cả hai người trong số này là trên trung bình, không nên có ít cần thiết cho sức mạnh để đóng một vai trò trong rela-tionship. Kết quả của một cá nhân trong cụm 4 cũng yêu cầu kiểm tra gần hơn. Mặc dù bảng 3 cho thấy tầm quan trọng của sức mạnh cho người này, đó là chỉ bằng cái nhìn-ing tại bảng 4 mà nó trở nên rõ ràng rằng trong thực tế Bungari-els cao của các thuộc tính được hơn tiêu cực đánh giá, tức là, nhiều quyền lực là tồi tệ hơn. Chúng tôi giải thích điều này, sao lưu của cuộc thảo luận với các cá nhân có liên quan, là điều này là chỉ của một mối quan hệ gần gũi và trưởng thành. Ở trường hợp này mối quan hệ giữa hai đa quốc gia rất lớn trong các viễn thông và CNTT Ấn-cố gắng, liên quan đến doanh thu trong khoảng $40 triệu một năm, và đã tồn tại trong nhiều năm. Một yêu cầu cốt lõi, từ cả hai bên, là để được nhìn thấy không phải là ex-erting quá nhiều ảnh hưởng trên đối tác.

Kết quả (Việt) 2:

Kết quả tổng thể của nghiên cứu được trình bày trong Bảng 2. Như có thể thấy, hai thuộc tính quan trọng nhất đối với người được hỏi rằng nên có sự tín nhiệm cao trong lationship lại (29,64%), và đương nhiên cũng có mối quan hệ BẢNG 2 Các liên kết chung Phân tích kết quả Hiển thị Attribute Điểm và Part-Worths nên mang lại một lợi nhuận (25,46%). Kết quả tổng thể có thể được xem là hợp lý trong đó các tiện ích cao hơn đạt được bằng cấp "tốt hơn" của mỗi thuộc tính, ngoài trường hợp của sức mạnh. Tuy nhiên, đây là thuộc tính quan trọng nhất cho toàn bộ mẫu, và chúng tôi sẽ giải thích thực tế là mức độ cao hơn của quyền lực đạt được một tiện ích thấp hơn so với mức thấp hơn như là kết quả của sự thiếu chú ý đã được trả cho các thuộc tính quan trọng nhất khi điền các bảng câu hỏi. Kết quả cho thấy, do đó, rằng mối quan hệ có giá trị nhất được coi là một trong đó sự tin tưởng, nhu cầu, hội nhập và lợi nhuận đều có phần tốt hơn so với hiện tại họ đang có, nhưng năng lượng mà không có một ảnh hưởng mạnh mẽ về chất lượng mối quan hệ nhận thức. Câu hỏi đặt ra rằng cần phải được giải quyết tiếp theo là các lều Ex- mà có sự khác biệt có ý nghĩa trong các dữ liệu. Là kết quả của Bảng 2 chỉ của một sự đồng thuận chung sus trong số các nhà quản lý có liên quan, hoặc là có, trên thực tế, quan điểm khác nhau về những gì tạo nên một mối quan hệ chất lượng tốt? Để trả lời câu hỏi này, các dữ liệu đã phải chịu hai hình thức khác nhau của clustering. Ure Fig- 1 cho thấy sản lượng của một phân tích cụm tiêu chuẩn dựa trên bản gốc đặt hàng bậc của mỗi cá nhân trong số 15 lựa chọn thay thế. Chúng ta có thể nhìn thấy, ví dụ, nhiệm mà hao 23 và 40, cũng như 29 và 32, là rất tương tự trong quan điểm của họ. Đơn 30 (ở dưới cùng của hình), tuy nhiên, là rất giống nhau cho tất cả các spondents lại khác. Hình 2 cho thấy kết quả của việc gửi dữ liệu cùng một thiết lập để phân tích tương ứng, một thủ tục lập bản đồ giác quan [29, 30, 31]. Chúng ta có thể thấy ở đây rằng tái spondents 40 và 23 được vẽ khá gần nhau, như là 29 và 32, như chúng ta mong đợi từ hình 1. Trong trường hợp này, chiếm hai trục cho 48% của các biến thể trong các dữ liệu, cho thấy rằng có nhiều phức tạp hiểu tồi tệ hơn -3,15 -2,11 -0,95 0,01 -2,16 các dữ liệu có thể được nhóm lại thành bốn cụm khác nhau. Các hình 1 các loại mối quan hệ khác nhau, dựa trên phân tích cluster. Đầu tiên, được hiển thị ở phía trên cùng của hình 1, sẽ bao gồm tất cả những người được hỏi đánh số từ 23 đến 28. Nhóm này tạo thành các tiểu nhóm lớn nhất, chiếm 23 của 40 người trả lời. Nhóm thứ hai nằm phần lớn ở bên trái trong hình 2, và sẽ bao gồm 11 người trả lời được dán nhãn là 8 cho đến 26 trong hình 1. Các cụm ple-đa trả lời cuối cùng sẽ là bốn cá nhân (5, 39, 25, và 36) được hiển thị ở dưới cùng của hình 1 / dưới bên phải của Hình 2. Cuối cùng, mặc dù giải thích tư- 2 không dễ dàng dẫn đến một đề nghị này, tion diễn giải của hình 1 sẽ đề nghị cá nhân 30 được coi là một cụm một, với / profile của mình là hơi khác với phần còn lại. Kết quả tổng thể cho mỗi bốn phân đoạn được thể hiện trong Bảng 3. Hình 2 Các loại mối quan hệ khác nhau dựa trên phân tích tương ứng. Kết quả từ Bảng 3 cho thấy rằng có thực sự nhận thức về cơ bản khác nhau liên quan chỉ là những gì sẽ xác định chất lượng trong một mối quan hệ dây chuyền cung ứng. Nhóm 1 là lớn nhất và do đó có ảnh hưởng nhất trên các số liệu tổng thể trong Bảng 2. Những người được hỏi coi niềm tin và nhu cầu vấn đề là quan trọng nhất, với lợi nhuận là thứ ba. Gration Inte- và quyền lực là ít quan trọng với họ hơn bất kỳ trong bốn cụm khác. Cụm 2, mặt khác, rõ ràng là định hướng, với các thuộc tính còn lại tất cả rõ ràng ít quan trọng hơn lợi nhuận. Cụm 3 là có liên quan với hội nhập trong chuỗi cung ứng, và do đó là một cách hợp lý cũng quan tâm đến việc kiện là- xung quanh tin tưởng. Để quản lý chiếm cụm 4, BẢNG 3 Các phân tích kết hợp kết quả cho từng cụm, Đang Điểm thuộc tính quan trọng như thế nào điện được xử lý trong mối quan hệ là vấn đề-xa chiếm ưu thế nhiều hơn so với bất kỳ các cụm khác, và jus- tifying sự bao gồm các nhà quản lý này như một cụm chỉ một. Những kết luận này được thể hiện rõ hơn trong hình 3, trong đó một lần nữa sử dụng Correspondence Analysis, thời gian này để âm mưu dữ liệu từ Bảng 3. Mức độ mà bốn cụm được gắn với các tiêu chí khác nhau là rất rõ ràng. Tất nhiên, các phân tích trên rơi ngắn trên một chiều kích quan trọng. Mặc dù phân tích kết hợp không mang lại điểm tham quan trong- vào tầm quan trọng thuộc tính tổng thể, nó cũng chỉ ra một phần-Worths của cấp độ khác nhau của các thuộc tính, như đã được thể hiện trong Bảng 2. Các điểm đã được thực hiện có mà toàn bộ các kết quả cho thấy rõ một số nality ratio- tổng thể, theo nghĩa là mức "tốt" của mỗi thuộc tính có xu hướng được gắn với mức độ tiện ích cao hơn. Cho rằng nó đã được xác định chắc chắn rằng có thực sự khác nhau cụm trong tập hợp dữ liệu, nó cần phải được xác định có hay không này vẫn là trường hợp trên tất cả các phân khúc. Thông tin này được thể hiện trong Bảng 4, mà chỉ ra cả tầm quan trọng của sự khác nhau thuộc tính cho từng cụm, cũng như các phần-Worths cho các mức độ khác nhau của mỗi cống tại-. Rõ ràng từ những con số mà cả cụm 1 và 2 hành xử trong thời trang dự kiến, trong đó hơn có không phải là một biện pháp của mối quan hệ chất lượng-nó là một cấu trúc đa chiều. Mỗi thuộc tính có nhiều tiện ích (Điều này không đúng trong trường hợp quyền lực để Cụm 1, nhưng các thuộc tính có tầm quan trọng thấp như vậy mà chúng ta sẽ bỏ qua kết quả này). Đối với các cụm 3 và 4, một số dị thường rõ ràng phát sinh. Trong trường hợp của cụm 3, chúng ta có thể thấy rằng ít điện năng hơn là ferred trước để hơn. Chúng tôi giải thích điều này như là một hệ quả tất yếu của tầm quan trọng đặt trên cả hai tích hợp (36%) và tin cậy (23%). Nếu cả hai đều trên trung bình, cần có nhu cầu cho sức mạnh để đóng một phần trong về mối quan hệ. Các kết quả của một cá nhân trong cụm 4 cũng đòi hỏi phải kiểm tra chặt chẽ hơn. Mặc dù Bảng 3 cho thấy tầm quan trọng của quyền lực để người này, nó chỉ là bởi look- ing tại Bảng 4 mà nó trở nên rõ ràng rằng trong thực tế các mức độ cao hơn của các thuộc tính được đánh giá tiêu cực hơn, tức là, quyền lực hơn là tồi tệ hơn. Chúng tôi giải thích về điều này, được hỗ trợ bằng cách thảo luận với các cá nhân có liên quan, là điều này là dấu hiệu của một mối quan hệ gần gũi và trưởng thành. Trong trường hợp này, các mối quan hệ là giữa hai đoàn đa quốc gia rất lớn trong ngành viễn thông và CNTT các ngành công nghiệp, tham gia một kim ngạch trên khoảng $ 40 triệu một năm, và đã tồn tại trong nhiều năm. Một yêu cầu cốt lõi, từ cả hai phía, là để được nhìn thấy không được giải erting ảnh hưởng quá mức đối tác.