Allra först. Vad är det för likhet mellan en. och

Transkript

1 Vad är det för likhet mellan en flygsimulator och Dynamix? Allra först Vad är det för likhet mellan en flygsimulator och? 1

2 I en flygsimulator tränar man I en flygsimulator tränar man på att hantera turbulens regn och åska Kommunikation med flygledare och besättning Andra flygplan Tvära girar Fåglar Förändrad höjd Förändrad hastighet och slipper riskera att störta 2

3 Med Dynamix kan du simulera effekterna av Med Dynamix kan du simulera effekterna av Förändrad produktkommunikation förändrad kundservice Höjda priser Fusion av filialer Produktlanseringar Nytt leveranskoncept Ökat leverantörssamarbete Konkurrentåtgärder Nya försäljningsrutiner innan du tar avgörande och kostnadskrävande beslut 3

4 På samma sätt som en flygsimulator anpassas till varje flygplansmodell 4

5 Så skräddarsys Dynamix när det gäller hur data samlas in och analyseras 5

6 Dynamix Simulera - Agera simulera agera 6

7 Grundprincipen: målgruppen reagerar på Scenarier Realistiska och skräddarsydda scenarier presenteras för målgruppen T ex konsumenter, kunder, medarbetare, återförsäljare, skattebetalare Ett scenario kan bestå av - ett nytt pris för en produkt eller tjänst - ett förändrat säljbeteende - Åtgärder i ett företags förändringsprocess - förändrat innehåll i ett partiprogram Målgruppen reagerar på varje scenario I termer av förändrat köpbeteende, lojalitet, nöjdhet mm Reaktionerna samlas in, analyseras och summeras i den lättanvända simuleringsmodellen 7

8 För olika användningsområden 8

9 Product & Service Dynamix 9

10 Hur reagerar kameraköparna om vi lanserar en ny design för vår digitalkamera digiflash? höjer priset på digiflash? Ger kameran mer minne? höjer distributionen för digiflash i handeln? 10

11 Vi samlar in kameraköparnas reaktioner SYFTE Kameraföretaget vill mäta potentialen för nya kameradesigner på sin bästsäljare digiflash, med olika minne och pris Målgrupp personer som planerar att köpa en digitalkamera inom 12 månader Datainsamling 300 personliga intervjuer i lokal Frågemetodik Målgruppen sorterar foton på olika kameror i köpintressegrupper. Analysmetod Conjoint-analys reference object modelling 11

12 och simulerar sedan effekterna! DIGITALA KAMEROR MINNE PRIS Extern faktomin-kostnad Max-kostnad VAL- Min 4200 SEK ANDEL Ingår=1 32 MB 16 MB Max 5000 SEK Sum m a DIGIFLASH Nuvarande 12% Kameraföretaget AB har genomfört 4200,00 en 5000,00 DIGIFLASH Product & Service Dynamix för att testa nya Ny design 1 0% , ,00 designförslag för sin digitalkamera DIGIFLASH Ny design 2 0% DIGIFLASH 5895 mot de 150 viktigaste 4200,00 konkurrenterna 5000,00 DIGIFLASH i prisklassen. I upplägget ingår även Ny design 3 0% minnesstorlek 5895 och 100 pris. 4200, ,00 Canon 18% Testa 5595 själv att se 100 hur attraktiva 4200,00 de nya 5000,00 kameradesignerna är! Definiera varje kamera Casio 10% genom 6195 att först ange 100 en 1:a 4200,00 i kolumnen 5000,00 Fuji 18% "ingår", en 1:a i en av kolumnerna under , ,00 "Minne" och ett pris mellan SEK. HP 12% Pröva själv att förändra kamerorna, tryck , ,00 Enter och se hur andelarna påverkas! Minolta 15% , ,00 Nikon 18% , ,00 TOTALT 100% Refina Information AB SE även demo dynamixproduct.xls! 12

13 Customer Relations Dynamix 13

14 Hur reagerar kunderna om vi introducerar ett nytt leveranskoncept? förändrar rabattsystemet? minskar personlig service och istället bygger ut Internetservicen? ökar samarbetet med leverantören X? Kommer till rätta med problemen i säljkåren? 14

15 Vi samlar in kundernas reaktioner SYFTE Tillverkaren AB vill låta kunderna utvärdera olika förslag till kundinriktade åtgärder inom personlig service, rabattsystem och leveranser Målgrupp ansvarig inköpare hos Tillverkarens viktigaste kunder Datainsamling 200 intervjuer via internet Frågemetodik Varje kund exponeras för 12 scenarier (av totalt 24 scenarier som ingår i upplägget). Hur skulle detta påverka kundens vilja att köpa av tillverkaren nästa gång? Analysmetod hierarkisk bayes-regression Conjoint-analys 15

16 och simulerar sedan effekterna! SE även demo dynamixcustomer.xls! 16

17 Employee & Change Dynamix 17

18 Hur reagerar våra medarbetare om vi inför det omdiskuterade vinstdelningssystemet? fusionerar filialerna i norrköping och örebro? lägger ut datadriften? introducerar vårt nya leveranskoncept? ökar inslaget av prestation i lönesystemet? 18

19 Vi samlar in medarbetarnas reaktioner SYFTE Tillverkaren ab vill mäta hur olika åtgärder påverkar personalens vilja till förändring (change readiness) Målgrupp samtliga chefer och medarbetare på företaget Datainsamling 150 intervjuer genomförs via företagets intranät Frågemetodik Målgruppen tar ställning till olika åtgärdspaket presenterade två och två (parvisa jämförelser). Analysmetod Hybrid Conjoint (ACA) 19

20 och simulerar sedan effekterna! SE även demo dynamixchange.xls! 20

21 Public & Opinion Dynamix 21

22 Hur reagerar väljarna om vi tonar ner kravet på 6 timmars arbetsdag? föreslår skattesänkningar för småföretagare? föreslår att värnskatten tas bort av rättviseskäl? tar bort maxtaxan på dagis och fritis? 22

23 Vi samlar in väljarnas reaktioner SYFTE vänsterpartiet vill förstå hur väljarna skulle reagera om partiet i förhandlingar med S och MP accepterar kompromisser inom flera av sina hjärtefrågor Målgrupp myndiga personer 18 år eller äldre som är röstberättigade i riksdagsval Datainsamling 1000 telefonintervjuer Frågemetodik Målgruppen tar ställning till 6 olika scenarier (av totalt 18) och anger i vilken utsträckning varje scenario skulle påverka valet mellan bästa och näst bästa parti. Analysmetod hierarkisk bayes-regression Conjoint-analys reference object modelling 23

24 och simulerar sedan effekterna SE även demo dynamixpublic.xls! 24

25 Dynamix Simulator Det generella excel-baserade simuleringsverktyget oberoende av uppläggs- och analysmetodik Ger svar på frågan vad händer om? för alla olika scenarier (eller scenario-kombinationer) Simulerar effekter för total målgrupp och prioriterade segment samtidigt Har inbyggd funktionalitet både för olika produktväxlingsbeteenden och marknadsavhopp Hanterar både kontinuerliga linjära och icke-linjära funktioner (för t ex pris och volym) Hanterar även objektsvikter (för att simulera t ex olika tillgänglighet och startlägen) 25

26 Här följer några sidor för dig som är mer nyfiken på de analysverktyg vi använder för att bygga dynamix simuleringsmodeller 26

27 Analysverktyg (1) Conjoint-analys (helprofil-ansats) En modern klassiker inom prognosområdet; kraftfull, effektiv och flexibel. Emellertid ökar antalet situationer då helprofil-conjoint antingen behöver kompletteras, eller i vissa fall till och med ersättas, av annan metodik, t ex reference object modelling eller hierarkisk bayes-regression. Hybrid-conjoint (t ex ACA) Hybrid-conjoint kan sägas vara all metodik där nyttovärdena, åtminstone delvis, beräknas på annan grund än regressionsanalys på individnivå av hur totalacceptansen för ett objekt beror av variationer i objektets innehåll. ACA från sawtooth software är förmodligen det mest kända hybrid-exemplet. Hybrid-conjoint kan ibland vara välmotiverat, speciellt när mängden studerade egenskaper och nivåer känns övermäktigt för en äkta conjoint-analys. 27

28 Analysverktyg (2) Reference Object modelling Ett allt viktigare alternativ till simulering med traditionell conjointanalys. Speciellt användbart för komplexa och egenskapsmässigt heterogena miljöer och marknader. Kan med fördel även kombineras med renodlad conjoint-analys, men knappast med hybrid-conjoint. Hierarkisk Bayes-regression Vad göra om upplägget kräver fler scenarier än datainsamlingsmiljön tillåter? En möjlighet är att fördela den totala mängden scenarier på flera testdeltagare och på analytisk väg fylla i scenarioluckorna i efterhand, genom att låna information från andra testdeltagare. Låter detta för bra för att vara sant? Det trodde nog vi också, men egna omfattande tester visar att det faktiskt fungerar. Dock behöver mängden scenario-luckor begränsas och vara systematiskt utspridda. 28

29 Analysverktyg (3) Partial Least Squares (PLS) Inte riktigt lika effektivt som sitt rykte, men närapå. Minskar definitivt problemet med overfitting och ger därigenom stabila resultat även för små urval, jämfört med traditionell regressionsanalys (MLR). PLS är speciellt intressant om analysfokus ligger mer på prognos än på förståelse av de bakomliggande faktorerna. Om förhållandet är det omvända, bör man istället överväga även en principalkomponent-regression (PCR). Bundle Optimisation spännande metodik från DR Paul green (en av conjoint-analysens upphovsmän) som vi tittar extra på just nu. Målet är att introducera metodiken framöver. Mycket kort handlar det om utvärdering av stora knippen (bundles) av produktegenskaper. Vad kräver köparna? Vad kan man vara utan? Hur matchar knippena existerande produkter? Hur stor andel av köparna accepterar en viss bundle? 29

30 Till sist Det här var bara början på resan i en värld präglad av förändring och dynamik. Hör gärna av dig om du vill veta mer om Refina Information AB, Box 2118, Fornuddsvägen 28, Tyresö Tel: Fax: Mobiltel: E-post: jn@refina.se Internet: 30