Экспериментирование по разработке правил или RDE - это систематизированный бизнес-процесс экспериментирования, ориентированный на решение, который дисциплинированно проектирует, тестирует и модифицирует альтернативные идеи, пакеты, продукты или услуги с использованием экспериментального дизайна , чтобы разработчик и маркетолог обнаружили, что нравится клиент, даже если он не может сформулировать потребность, а тем более решение.
Объяснение
Эксперименты по разработке правил были разработаны Moskowitz Jacobs Inc. в сотрудничестве с профессором Джерри (Йорам) Винд ( Wharton School of Business при Университете Пенсильвании ). Этот термин был первоначально введен Говардом Р. Московицем и Алексом Гофманом в серии статей и докладов на конференциях. [1] Парадигма систематического проектирования и разработки / использования правил в различных приложениях была формализована в их книге « Продажа голубых слонов: как создавать отличные продукты, которые люди хотят, прежде чем они даже узнают, что они хотят их» ( Wharton School Publishing , 2007). [2]
Некоторые аспекты RDE ранее использовались в течение последних 25 лет для проектирования и оптимизации физических продуктов, концепций разработки продуктов, маркетинговых коммуникаций, а также упаковки. Начиная с 1982 года, RDE по-разному описывался в разных книгах и статьях с помощью различных терминов (например, оптимизация продукта), в зависимости от области продукта и тем (например, [3] [4] [5] [6] ). RDE на протяжении многих лет эффективно использовался многими компаниями из списка Fortune 500 по всему миру.
Области применения
Первоначально RDE использовался для оптимизации продукта, а затем оптимизации сообщений для рекламы , рекламных акций и т. Д. Новые приложения RDE включают NDP «NDP не определено. Может ли это быть опечаткой при разработке нового продукта (NPD)? [7] комбинаторная инновация, многомерная оптимизация целевой страницы ( MVLPO ), [8] политические выборы, фондовые рынки, управление коммуникациями в кризисных ситуациях, дизайн упаковки, обложка журнала, оптимизация листовок, социальные науки, государственная политика и т. д. - практически любая область, которая включает решения и выбор людей, эмоциональные восприятие сообщений и других стимулов. RDE является основой новой науки MindGenomics по образцу развивающейся науки геномики и технологии информатики. [9]
Три корня
- Экспериментальная психология - RDE основана на осознании того, что восприятие и поведение связаны двусторонним обменом. RDE использует вариант совместного анализа [10] [11] в качестве своей статистической основы.
- Движущая сила бизнеса - потребность создавать новые продукты и услуги, которые нравятся людям, делать это быстро и недорого.
- Мировоззрение социальных наук - RDE связано с областью, называемой адаптивным экспериментированием (AE), или адаптивным управлением . Наиболее известные случаи AE - это очень длинные, крупномасштабные и даже монументальные проекты в области экологии, теоретической науки или социологии / окружающей среды. Однако AE не создает правил.
Семь основных шагов
Шаг 1. Определите группы или классы функций, которые составляют целевой продукт (предложение и т. Д.). Например, в случае предложения кредитной карты 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. Смешайте и сопоставьте 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. Проанализируйте результаты с помощью модуля регрессии. Одно из ключевых отличий RDE - 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 взаимодействия 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 значимое сравнение полезности элементов в одном исследовании и между исследованиями, которые затем отслеживают мнения потребителей в разных исследованиях и во времени.
Шаг 5. Оптимизация. Найдите оптимальный продукт, найдите лучшую комбинацию, которая имеет наибольшую сумму полезности.
Шаг 6. Определите естественные группы населения, которые демонстрируют сходные модели поведения в сфере коммунальных услуг.
Шаг 7. Примените сгенерированные правила для создания новых продуктов, услуг, предложений и так далее.
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 создавать правила для более надежных и богатых данных. 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 и все 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
- ^ Знания в Wharton: Использование экспериментов по разработке правил (RDE) для определения предпочтений потребителей (2007). ( http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=696624 )
- ^ a b 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.
- ^ Московиц, H. (1985). Новое направление в тестировании и оптимизации продуктов. Food and Nutrition Press, Inc., Вестпорт.
- ^ Московиц, H. (1994). Пищевые концепции и продукты: своевременное развитие, Food and Nutrition Press, Trumbull.
- ^ Московиц, H. (1984). Тестирование косметических продуктов: современный психофизический подход, Marcel Dekker, Inc., Нью-Йорк.
- ^ Московиц, HR, Porretta, S., Силчер, M. (2005). Исследование концепции дизайна и разработки пищевых продуктов, Айова, Blackwell Professional.
- ^ как в http://www.1000ventures.com/business_guide/new_product_development.html ? "
- ^ Гофман, А. Повышение «липкости» вашего веб-сайта. Financial Times Press. 21 сентября 2007 г. ( http://www.ftpress.com/articles/article.aspx?p=1015178 )
- ^ Московиц, H., Гофман, А., Бекли, J., Ashman, H. (2006). Основание новой науки: геномика разума. Журнал сенсорных исследований, 2006, выпуск 21: 3, статья 66, стр. 266-307.
- ^ Грин, П. и Сринивасан, В. (1978) Совместный анализ в исследованиях потребителей: проблемы и перспективы, Журнал потребительских исследований, том 5, сентябрь 1978, стр 103-123.
- ^ Грин, П. Кэрролл, Дж. И Голдберг, С. (1981) Общий подход к оптимизации дизайна продукта посредством совместного анализа, Journal of Marketing, vol. 43, лето 1981 г., стр. 17-35.
- ^ a b Московиц, Х.Р., Гофман, А. (2004). Система и метод выполнения совместного анализа. Патент заявлен. На основании предварительной заявки США № 60 / 538,787.
- ^ а б Гофман А. (2006). Новые сценарии, синергия и подавления, раскрытые в рамках совместного анализа. Журнал сенсорных исследований, 2006, выпуск 21: 4, статья 72, стр. 373-414.
- ↑ Гофман А. (2010). Систематические инновации в области зрелых пищевых продуктов, ориентированные на потребителя. Категории: Применение правил разработки экспериментов. Саарбрюккен, Германия: Академическое издательство LAP LAMBERT.
Внешние ссылки
- www.SellingBlueElephants.com
- www.Ideamap.NET