ELICITING CUSTOMER PREFERENCE FROM PURCHASING BEHAVIOR SURVEYS

• Main Authors: KAYIS, ENIS, RAJARAM, SHYAM, SUNDAR, WARD DREW, JULIE, BALESTRIERI, FILIPPO
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 01.09.2011
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES; PHYSICS; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR

A method (200) of eliciting customer preference from purchasing behavior surveys clusters (210) survey respondents into two or more clusters according to a data pattern identified in a dataset (330) of responses to survey questions that include a question regarding a product purchasing decision, and questions regarding respondent attributes (such as behavioral questions) and product attributes. Clustering (210) may be performed based on responses to behavioral questions that are not endogenously linked to any control variables. A model for each cluster, relating purchasing decision responses to product attribute responses, is produced (220), and each model is used to generate (230) projected purchasing decision responses for each cluster by replacing a value relating to a response to a selected product attribute question, which may be a control variable, with an alternative value. The dataset is transformed (240) by replacing purchasing decision responses with the projected responses. Survey respondents are then re-clustered (250), and cluster shift is analyzed (260). L'invention porte sur un procédé (200) consistant à susciter une préférence de client à partir d'enquêtes de comportement d'achat, ledit procédé regroupant (210) les personnes interrogées en au moins deux groupes selon un modèle de données identifié dans un ensemble de données (330) de réponses à des questions d'enquête comprenant une question concernant une décision d'achat de produit, et des questions concernant des attributs de personnes interrogées (telles que des questions comportementales) et des attributs de produit. Le regroupement (210) peut être réalisé sur la base des réponses aux questions comportementales qui ne sont pas liées de manière endogène à une quelconque variable de commande. Un modèle pour chaque groupe, reliant les réponses de décision d'achat à des réponses d'attribut de produit, est produit (220), et chaque modèle est utilisé pour générer (230) des réponses de décision d'achat projetées pour chaque groupe par remplacement d'une valeur relative à une réponse à une question d'attribut de produit sélectionné, qui peut être une variable de commande, par une valeur alternative. L'ensemble de données est transformé (240) par remplacement de réponses de décision d'achat par les réponses projetées. Les personnes interrogées sont ensuite regroupées à nouveau (250), et le changement de groupe est analysé (260).