爱华网引言：产品生命周期与新产品决策
市场营销的基本理论——产品生命周期理论（TheoryofProductLifeCycle）认为：任何一个产品的发展都要经历引入、成长、成熟和衰退四个阶段，因此想要获得公司的持续成长与壮大，必须不断地进行新产品的研发和创新。市场的实践也一再证明，新产品研发成功与否，直接关系着企业利润的实现，并最终决定着企业的可持续发展：
某权威调研机构在对700家公司的一项调查中发现：如果从5年以上的时期看，这些公司增长的28％来自于新产品。(样本公司构成：60％是生产产业用品的公司，20％是生产耐用消费品的公司，20％是生产非耐用消费品的公司)
在另一个类似的调查中发现，这些公司年收入的35％来自于10年前市场上并不存在的产品。
在1990年的一项由营销科学学会提供赞助的研究中，研究人员发现目前销售额的25％来自于最近三年推向市场的新产品。
可见，如何成功地研发和推出新产品，这是关系着企业可持续发展的重要问题。但令人遗憾的是，中国企业的新产品研发和上市组织的失败概率却是令人震惊：权威调查显示，在中国，95%的新产品在上市9个月内宣布失败；每个项目亏损高达100—5000万元！新产品的研发和推广似乎成了众多企业在寻求增长和发展途中一座难以逾越的大山。
新产品决策为什么会频频以失败收场？是项目论证不够？管理者经验不足？执行者专业素质低？还是企业资源条件不具备？……没有唯一的答案。但有一点可以肯定：盲目的决策、凭感觉、凭经验、“拍脑门”式的决策方法，是导致当前如此之高的新产品失败概率的重要原因。
那么新产品决策是否可以遵循某种标准化的程序？有没有某种科学的工具来辅助新产品决策以降低决策的风险？本文拟就上述问题，对当今营销的前沿——量化营销中的新产品决策联合分析模型作一介绍，希望以此能对促进企业新产品决策的科学性有所助益。
联合分析（Conjoint Analysis）模型简介
联合分析模型最早于1964年由统计学家Luckey和心理学家Luce提出。1972年Green，Wind和Jain将其应用于商业领域并取得了较好的效果。其后联合分析模型在欧洲和美国得到了广泛的应用，各种联合分析模型也日趋成熟。
联合分析的基本原理
联合分析的基本假设认为，产品或研究对象是由一系列的属性所构成，（例如电脑产品的属性为品牌、显示器、CPU、内存、硬盘等，而各属性又有一定的水平如显示器有14英寸、15英寸、17英寸等，CPU可能有奔腾2、赛扬、K6等）消费者的购买抉择过程是基于对这些属性的权衡与考虑做出的理性选择。
联合分析模型就是通过对现实产品进行模拟，提供具有不同属性水平的组合产品，让消费者根据自己的偏好对这些产品进行评价、比较和选择，并采用数理统计方法将这些属性和属性水平的效用进行分离，从而得出产品每一个属性及属性水平的重要性指标，获得消费者偏好程度最高的组合产品。
在人们的实际购买抉择中，由于价格等因素，人们的购买抉择总是要对产品的各个特征进行综合考虑，即对各种特征的权衡和折衷（Trade-off）。联合分析则是对人们购买决策的一种现实模拟，通过联合分析可以模拟人们的抉择行为，收集消费者抉择信息，并利用这些信息为产品研发和市场营销服务，从而有效地保证企业新产品决策的科学性与准确性。
联合分析模型所能够解决的问题
获得消费者对产品/服务各属性的全面评价，这种评价可为您针对细分市场设计产品最优组合提供帮助；
进行价格测试，这种价格测试是市场模拟的环境下进行的，考虑了竞争产品市场活动以及其他因素与价格的交互影响，因此对现实市场具有更强的拟合；
进行品牌研究，基于选择的联合分析模型（Choice-basedAnalysis）可以对品牌这一重要属性进行研究，获取有关品牌表现方面的关键信息；
进行市场细分，找到你的目标消费者，联合分析的效用细分可以产生真正的"利益细分"，将具有相近效用值的消费者归为一类，探索出选择背后的利益诉求；
进行市场预测，利用联合分析的效用值预测消费者将如何在不同产品间进行选择，这种预测模型在应用中被证实具有较高的精确性。
随着联合分析模型的日趋成熟，其应用也越来越广泛，当前在欧美国家，联合分析模型正被广泛应用于概念测试、新产品研发、价格测试、品牌研究、市场细分研究、消费者消费形态研究等方面。
联合分析模型的一般应用
联合分析模型的应用步骤
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---确定属性及其水平---
联合分析首先应对产品或服务的属性进行确定，这些属性必须是显著影响消费者购买的因素。在实践中可通过专家座谈会、深访、消费者座谈会、文献研究等方法确定属性。一般的联合分析的属性数量在6个左右（也有的联合分析模型允许属性数量多于6个甚至达到20-30个）。属性确定后，还应对属性的水平进行确定，属性水平不一定要穷尽某属性的所有水平，而是根据研究的需要来选取。属性及属性水平的个数直接影响组合产品的数目，因此为了减少受访者评价工作量以及确保受访者较高的参与水平建议属性水平不宜太多，一般每个属性选用2-3个水平。
--组合产品的生成---
将产品的属性和属性水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些属性和属性水平进行组合，生成一系列组合产品。在实际应用中通常将每一种组合产品描述在一张卡片上。以下即为一种电脑组合产品的描述
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---数据收集---
可以通过一系列问题来进行数据收集。不同联合分析模型的问题设计是不一样的，具体来说主要有以下几种：
比较：对同时出现几种组合产品，询问受访者更偏好哪一种产品；
打分：给定分值范围要求受访者对某一产品打分；
排序：对给定一组组合产品进行排序。
--数据分析--
在这一阶段将采用现代数理统计方法如正交设计和回归分析等进行计算和模拟，获得各属性的相对重要程度及各属性水平的效用（utility）。由于计算量很大一般需要专门的统计软件进行支持。
---预测与建议---
联合分析最吸引人的地方在于它可以对产品/服务的前景进行预测，而且这种预测是基于现实市场模拟的背景下的，因此具有较高的信度。一般来讲在得到产品特征的效用后，我们可以对产品的各种特征组合进行模拟决策。对于较多的受访者，在计算出消费者个人的效用函数后，通过聚类分析，可以将消费者划分为不同的消费群体，在此基础之上，可进一步模拟待上市的新产品在现有目标消费群体心目中的地位（以市场份额形式表现），从而帮助企业准确预测新产品的成功概率，辅助决策者科学地制定新产品是否进行改良或进行上市的决策。
