上海大正：联合分析（conjointanalysis）设计陷阱漫谈系列（三）
原创刘强消费者研究
在《联合分析设计陷阱漫谈（二）》中，我们接触到了真实产品设计时所面临的一些实验设计困境。简单来说，某些产品属性之间是存在一定的关联（或排斥）性的。这些属性水平间的搭配不能是随机的，即存在属性水平组合的禁区（prohibitions）。实验设计科学的确可以允许一些这样的禁例，但是如果使用不当，则会带来非常严重的错误。不幸的是，这种错误却是我在过去10年间从事联合分析工作见到得最多的错误。我们今天把这个问题讲清楚，避免今后大家更多的掉进这个最大的陷阱。
陷阱3：不该添加禁例却添加了禁例
很多从业者在理解联合分析时有一个思维误区，他们认为在联合分析中展示给消费者的产品必须是真实的，越逼真越好，越接近当前市场上的真实产品越好。因此，如果实验设计产生了当前市场上不存在的概念产品，他们认为都不应该出现在联合分析中。
我们先看一个简单的例子，假设某个联合分析中涉及到三个产品属性--品牌，颜色和价格。他们的水平列示如下：
但是，在现实市场上的情形可能是这样的：
品牌1：仅有白色/银色的产品，且售价不会低于元
品牌2：仅有白色的产品，售价不低于元
品牌3：仅有银色的产品，最高售价不会超过元
品牌4：仅有银色/黑色的产品，最高售价不会高于元
这时候，很多客户会要求在联合分析里出示的概念产品必须符合上面的“市场现状”，如果我们把上述情形反映在属性组合里，我们看到的会是这样的禁例：
很多调研公司或研究人员会对这样的约束全盘接受，甚至诱导客户做出这样的禁例，并且施行实验设计和收集消费者反馈。但是，这样的设计真的是合理的么？我们从数据分析和市场逻辑两方面来看看这么做的问题。
假设按照上述设计，我们需要名消费者完成联合分析的选择问题。每个消费者会看到6个选择题，每个题目中按照实验设计最优原则展示3个概念产品，消费者需要从中选择他们最可能购买的概念产品。
如果在实验设计中直接添加上述禁例约束，并且通过专业的联合分析设计软件sawtoothsoftware产生实验设计方案，那么最终的实验设计在这几个属性上的频次统计及标准误（Standarderror，此处为属性水平效用值参数估计值的标准误，基于模拟数据计算所得，下同）如下：
很明显，当加了这么多的约束限制后，哪怕在最简单的单属性层面上都无法达到平衡，每个属性水平难以等次数出现，而且差异还相当大。例如品牌4出现的次数多于品牌1-3出现的次数，而白色和银色的出现次数远多于黑色出现的次数。问题不在于软件无法找到配平的实验设计最优解，而在于这种约束下压根就没有能够完全配平的最优解。
另外，即便每个属性水平在个消费者中总共出示了上千次之多，但是其标准误却仍然很大（一般期望标准误控制在0.05以内）。更让人抓狂的是，品牌4即便相比品牌1-3出现的次数都要多，但是其标准误居然是最大的(0.16)，这岂不是测得越多越不准么?
上面这个加了约束的试验设计的总体效率（D-efficiency）只有.7。
好了，如果不加上面这些各种约束呢？那么会是下面的样子。每个属性水平等次数出现，且标准误均控制在理想水平内：
上面这个不加任何禁例约束的实验设计的总体效率为.4。
对比着来感受一下
添加了禁例后的实验设计各种不平衡，且设计效率仅为不加禁例设计的51%（=.7/.4）。这个51%意味着什么？它意味着，添加了禁例的实验设计必须多做至少一倍的样本（从增加到），才能达到不加禁例约束的样本的分析精度。
上面这个添加禁例的例子，实际仅添加了很简单的禁例，现实中我见过比这个更加复杂的禁例限制。我曾经见过加了禁例后实验设计效率大幅下降90%的情形。这意味着企业如果使用这种设计方案进行调研，那么访问名消费者仅能达到50名消费者（使用无禁例约束设计）的分析精度。钱也花了，问题也没解决，这会是多么大的损失？更严重的是，如果基于效率低下的设计得到了错误的结论，从而开发出错误的产品或错误地定价，又会导致多大的生产损失？
可能有人看到这会说，上面这些内容数字太多了，我都要看晕了。那么我们从常理（Commonsense）角度来看看这个添加禁例的例子。
对于一个生产商来说，改变产品的外观颜色非常难么？有些人可能会说，生产线要重新安排，工艺要重新调整，供应商要重新联系，这都会增加成本。这些都对，但是消费者会考虑生产商改变这些外观颜色的难度么？如果产品的外观颜色对消费者选择是一个重要影响因素，他们会因为某个品牌没有他/她喜欢的颜色而迁就一下么？
如果生产商的产品因为缺乏某种消费者特别青睐的颜色导致销量下降，难道生产商不会考虑推出具备这种外观颜色的产品么？远的不说，苹果推出粉色产品，震惊了多少国内厂商？但是当初谁想到过敢上粉色的？即便苹果粉色上市后又有多少水军冷嘲热讽？但一旦苹果粉色大受消费者青睐后，又有多少厂商慌慌忙忙地跟进？
在我看来，凡是不存在技术或专利限制（例如苹果的iOS估计很难被授权移植到非苹果的设备）的属性水平，理论上都不应该在联合分析中添加禁例约束。市场是变化多端的。一个好的联合分析，必须考虑到更多的市场可能性，而不仅仅是为了重现当前市场的产品竞争态势。换句话说，你把联合分析的设计越局限于目前的市场竞争状态，你的分析所得也就越局限于当下。
可能又有从业者会说，如果联合分析里出示了市面上不存在的概念产品，消费者能正确理解这些概念产品么？因为这些概念产品在市面上压根不存在啊！对此，我的理解是：
1.消费者哪怕对当前市场上存在的产品的理解和记忆也是不完全不精确的，但是这些不精确的记忆和理解并不妨碍消费者的在面对诸多产品时做出购买决策。小到一般的快消品，例如你还记得你上次购买的矿泉水的准确容量及价格么？你可能只记得矿泉水的品牌，容量在ml左右，价格1块钱左右。但是具体是ml还是ml还是ml你未必记得住，价格到底是1元还是1.2你未必说的准。大到耐用品，你能清楚记得两年前你家私家车购车时的裸价么？估计绝大数人也只能记得一个大概的范围，比如12万多，25万多这样的描述，而未必能精确到万以下的单位。尽管存在这些不精确性，但是并不妨碍消费者面对多个备选产品时做出购买决策。
2.消费者能够想象市场上不存在的概念产品，并且判断其对自己的适用性的。曾几何时，某著名饮料生产商推出了mini装的饮料，其容量仅为当时市售主流产品容量的一半，而当时市场上并不存在这么小容量的产品。该生产商在投产之前，曾专门使用联合分析采集消费者数据，以预测这种mini装产品投入市场后的市场份额及销量。在这个项目里，我的确看到不少消费者看到这种mini装产品后眼前一亮，自言自语说这种容量非常适合小孩子，因为市售产品的容量对小孩子而言偏多，孩子喝不完反而浪费。消费者完全能够想象这种“不存在”的产品的适用场景和适用人群。
那么禁例到底导致了什么问题？用数学的角度说，禁例很可能会破坏实验设计的平衡性或正交性，而用更通俗易懂的话说，禁例的引入，会导致分析人员无法从消费者对诸多概念产品的评价中“正确且公平”地推算出他们对产品属性的偏好。我们还是先看一个简单的例子，这里假设只有两种车让你选择，而且假设除了品牌和车身颜色外，其他方面的车辆配置和价格无明显差异：
现在我们假设你选择了左边的产品—黑色车身的奔驰
那么你的选择到底是因为你更喜欢左边产品的品牌（奔驰），还是更喜欢左边产品的车身颜色（黑色）？我们无法推断。
如果我们让车身颜色可以随意搭配，比如你还看到下面这个选择，并且选择了右边的产品：
这时我们就可以从你两次的选择中很有把握地推断出你更喜欢黑色（相比白色而言），因为无论品牌如何变化，你总是选择黑色，说明黑色对你很重要，而白色车身的车辆你是不会购买的。试想一下，如果消费者看到的联合分析问题中永远都是黑色奔驰和白色宝马，那么你就不可能正确地推断出消费者对不同品牌和不同颜色的偏好差异。
因此，如果我们的研究目的需要了解到消费者对属性水平的偏好差异，我们就应该尽量避免不必要的禁例。
大概10年以前，某国外著名车厂使用联合分析以了解中国消费者对汽车品牌，配置以及价格的偏好。在联合分析设计时，通常的做法是要对概念产品的价格设定严格约束，每个品牌的车辆价格只能在其当前销售价格的正负20%区间内波动，不能越雷池一步。但是当时的客户认为，该类型的车尽管存在各自的价格段，可是整体差异不大，尽管有个别进口车价格偏高较多，但未来的市场可能会由于某些进口车国内生产导致其售价大幅下降。因此，在联合分析中他们大胆地放弃了所有价格约束，让所有品牌车辆的价格都处于同一价格段内。
在消费者做联合分析问题时，我观察了几位受访者是如何做选择的。其中有一个受访者比较外向，一边做题嘴里还一边嘀咕，当他看到联合分析中某些题目里XX品牌售价远低于当前市售价格时，他自言自语道“XX品牌可以卖这么低的价格了，那肯定选XX品牌了”。他所说的XX品牌是一家历史悠久的国外汽车品牌，因为是进口车，通常比相同类型配置的合资品牌贵不少，当时在中国市场销量非常不好，以至于当时很多汽车媒体都唱衰该品牌在中国的前景，认为中国的消费者并不喜欢XX品牌。而在当时的访问现场，我突然意识到，尽管XX品牌当时在华的销量很低，但XX品牌实际上却是消费者非常青睐的牌子，阻碍消费者购买的因素主要是价格。这项调研过后差不多1-2年，XX品牌的国产化策略就大规模施行了，而且在国内市场取得了相当不错的业绩。
事后多年，我也在反思，如果客户或我们当时在实验设计时把XX品牌的价格锁定在其当前的高价，那么我们是看不到消费者见到其大幅降价后的反应的。我们只能计算出XX品牌在高价位上获得的市场份额很低，尽管这个结论对于当时的市场状况肯定是正确的。但我们无法预知未来一旦这个品牌价格大幅下降（通过国产化）后是否能抢夺更多的市场份额。我们也不能知道消费者到底是因为讨厌XX品牌而不去购买，还是因为其价格过高而不去购买。
除了上面这种“画蛇添足”的禁例，在联合分析中还存在另一种比较特殊情况，既产品属性间相关性（排斥性）很强的情形，这时必须添加某种禁例约束。例如空调的类型主要有挂壁式和柜机两种，前者的功率一般较低，后者的功率普遍较高。这时候在联合分析里就需要约束挂壁式的空调只能搭配较低的功率，而柜机必须搭配较高的功率。那么这种情形是否可以通过直接增加禁例约束呢？我们下期来仔细谈谈这种情形下该应该处理。
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