作者：科思瑞智市場研究****
一、引言
人們對口味的偏好，不僅使得這個世界的食品變得豐富多彩，也培養了諸多立基於口味偏好上的知名品牌。但對於食品行業的品牌經理來說，如何發現並滿足消費者的偏好，則成為自己寢食難安、食之無味的問題。傳統的口味測試，往往給出了答案，但卻使我們離消費者更加遙遠。
本文的目的，即在於分析傳統口味測試分析技術的缺陷基礎上，提出分別建立在偏好分析和結合分析基礎上的兩種方法。需要指出的是，首先，這些方法針對的是多個產品的重複測試或配對測試，而非單一產品測試；其次，實施的是真正的"口味測試"，即消除品牌影響的盲測技術；第三，消費者的選取或者是隨機的，或者是滿足特定配額要求，但這一配額不能直接決定目標使用者群的分布。
二、傳統的分析技術
均值分析最簡單的口味測試中，客戶只需要知道乙個答案，自己產品的口味相對於競品，是否為更多人接受？測試時只需受訪者分別品嚐幾個測試產品，回答更喜歡哪個產品的口味皆可。分析技術也相對簡單，即給出不同產品的中選率。
但此方法的問題在於，首先，如果測試產品沒有得到足夠消費者的認可，下面的問題則變得非常棘手，因為都沒有足夠的理論依據說服研發部門該如何改進產品；其次，如果測試產品很幸運地中了頭彩，但是廠家卻不知道消費者中意的到底是什麼。通過定性研究把口味這一綜合指標細化成不同的指標，然後在定量研究中針對這些指標採用量表評價，最終取不同的指標的均值，然後對比各種產品，各指標加權後的綜合評分最高的產品，通常被認作是市場接受度最好，亦即最佳產品。這一均值分析技術是現在經常使用的，但是，這種方法存在掩蓋消費者偏好差異的缺陷。
以下面的湯料為例，有五種湯料a、b、c、d、e，在鹹度和濃稠度上分別分成三個等級，讓五位受訪者對這五種湯料分別就喜好程度打分，最高分為9分，最低分為1分。
表1.均值分析資料示例
總體喜歡程度
湯料a（高）（低）
湯料b（中）（低）
湯料c（低）（中）
湯料d（中）（高）
湯料e（低）（高）
鹹度濃稠度
受訪者1受訪者2受訪者3受訪者4受訪者5
98765
77777
56789
87877
77976
均值評價前三位%
760%
7100%
760%
7.4100%
7.280%
可以看出，採用均值表示對產品總體的評價，幾種湯料的評價都相差不大，湯料d似乎更好一些。而事實上，受訪者1和2偏好湯料a，而受訪者4和5偏好的湯料c，所以總體評價上並沒有體現出受訪者在鹹度和濃稠度上的偏好。從得分在7－9分之間的比例來看，湯料d也確實更勝一籌，但事實上，湯料d既不能滿足受訪者受訪者1和2的要求，也不能滿足受訪者4和5的要求。
所以均值分析上表現最好的產品可能是最少人喜歡的產品。口味測試中均值分析的缺陷在於，對整體進行均值分析掩蓋了消費者個體在屬性偏好之間的差別，而消費者在口味上的偏好是多方向的，並非技術產品，如cpu，速度越快肯定越好這樣簡單。因而依據均值分析的設計出的產品不能真正的滿足細分人群。
看似適合每個人的產品對任何乙個人來說並不是最優的。
三、知覺偏好分析
為了克服上述問題，需要獲得消費者對屬性各個不同水平的偏好。並在此基礎上，通過對受訪者個體最優水平進行聚類分析，把那些具有相似最優水平的受訪者分成不同的組，從而得到不同的細分市場。
表2知覺偏好分析資料示例
總體喜歡程度鹹度高
中低級差低
濃稠度中高階差
受訪者1受訪者2受訪者3受訪者4受訪者5
9.07.57.07.57.07.0
6.06.58.07.57.5
3.01.51.01.52.5
8.07.57.06.56.0
5.06.07.08.09.0
7.57.08.57.06.5
3.01.51.51.53.0
8.07.06.05.0
注意到表中，不僅列出了受訪者對鹹度和濃稠度每個水平的評價，還採用了級差，即最高評價值與最低評價值之間的差值，來表示受訪者對每種屬性的敏感度。級差可以反映就每個受訪者而言，該屬性對產品總體偏好有多大的影響程度。例如，第一位受訪者在鹹度上的級差為3而第三位受訪者在鹹度上的級差僅為1，這意味著第一位受訪者對湯料的總體偏好很大程度上受鹹度水平的影響，而第三位受訪者的總體偏好則不太受鹹度水平的影響。
與前面的方法相比，通過這種方法設計的產品，建立在受訪者對具體屬性水平偏好的基礎之上，因而研究結果是針對細分市場乙個"配方"，即最優程度水平的組合，能夠為新產品開發提供明確的方向。同樣這種方法也存在缺陷，首先產品屬性和水平不宜過多，否則會給實地操作帶來困難；其次產品屬性水平必須明確而清晰，能夠被受訪者所感知；另外這種方法適用於屬性水平的最優不存在"極限"界定，如鹹度，未必是鹽放得越多就越好，不同的人對鹹淡程度"最優水平"的界定是不同的。對於"越多/越少越好"的屬性水平，則不能採用這種方法，因為受訪者肯定會選擇cpu速度最快、記憶體最大、**最低的電腦，但實際上這樣的產品是不現實的。
對於簡單的口味測試，這種方法還是比較適宜的。一些市場研究公司使用的sensory模型即以此為依據，並在大量的食品研究中發揮著重要作用。
四、結合分析
迄今為止，結合分析是做口味測試最為強大的工具。仍以湯料為例，假設其主要屬性鹹度、濃稠度、口味鮮度、油膩程度，每種湯料都可看作不同屬性水平的組合。讓5位受訪者對18組屬性水平組合進行排序，1表示最喜歡，18表示最不喜歡。
表3結合分析資料示例
受訪者1的排
鹹度濃稠度口味鮮度油膩程度序……
湯料a湯料b湯料c湯料d湯料e湯料f湯料g湯料h┊┊
鹹中等鹹鹹中等淡中等淡┊┊
濃濃中等稀中等濃稀中等┊┊
濃中等中等淡淡淡濃濃┊┊
油膩清淡油膩清淡油膩油膩油膩清淡┊┊
413261471511┊┊
用結合分析，不僅可以獲得受訪者對哪種屬性最為看重，如是鹹度還是口味鮮度；而且可以知道屬性的哪個水平最為受訪者喜愛，如是鹹一些還是淡一些。所以結合分析不僅可以確定改進的方向，而且可以確定改進程度的大小。其次，通過結合分析研究口味測試研究，可以進行市場細分。
對於各種屬性水平，評分相似的受訪者會被劃分成乙個細分市場。這種細分可以產生真正的"基於偏好的細分"，這是如聚類等其他分析方法很難做到的，因為受訪者很難說明究竟他們最重視那種利益。第三，結合分析的另乙個優點是可以將研究結果做成市場模擬模型，並能很好的應用於未來。
對於市場變化，傳統的研究方法是每當市場發生重大變動，就需要進行調查，來發現人們對這種變動的感受及它將如何影響人們的購買行為。使用結合分析，將產品或現有產品的改變可以一起輸入模擬模型，得出人們對這些變動做出何種反應的**。由於結合分析技術的複雜性，因此前期設計非常關鍵，需要確定產品的主要屬性及屬性各個水平。
同時，對實地操作的要求也非常高。五、小結現在大量進行的口味測試研究中，均值分析仍然是最主要的方法，其優點是簡單，操作容易且成本低，相對分析結果不夠精確；知覺偏好分析實地操作難度不大，分析中的工作量增加，適用於屬性水平需要通過感知確定的產品，但明顯比均值分析更具合理性，應該是當前最具推廣價值的方法；結合分析從設計到操作都很複雜，成本很高，分析結果最豐富。需要指出的是，本文以口味測試為例比較上述三種方法，但實際上，和產品研究中涉及指標評價的內容，都可以參考上述思路。
另外，最先進的分析技術並不意味著是最合適的。即便是口味測試這樣目的相對單純的研究專案，成敗的關鍵也往往是對客戶
問題的把握、指標體系建立、是配對測試還是連續單一測試等方法的設計，因此，科思瑞智發展的口味測試模型tastersm，其分析技術建立在上述方法之上，但其核心價值卻在於針對特定分析方法，界定相應的解決範圍、操作方法，並和相應案例結合起來，從而幫助客戶更準確地界定問題，選擇相應的解決方案。
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