代写 Marketing Research and Its Business Application

  • 100%原创包过,高质代写&免费提供Turnitin报告--24小时客服QQ&微信:120591129
  • 代写 Marketing  Research  and  Its  Business  Application 
     
    FINAL  EXAM 
    (Version  A) 
    Marketing  Research  and  Its  Business  Application 
    The  University  of  Hong  Kong  –  Fudan  University 
    MBA  (International)  Program 
    (9:00  a.m.  ~  4:30  p.m.,  February  8,  2015) 
    Course  Instructor:  Deqiang  ZOU 
    You  are  required  to  submit  your  answer  to  the  email  box  of  the  TA,  Miss  Nora  CHEN  (NOT 
    the  public  email  account  for  this  course),  by  4:30  pm,  February  8  (Sunday),  2015. 
    Email:  13210690024@fudan.edu.cn  AND  coopetition@outlook.com 
    For  successful  submission,  the  student  will  receive  an  auto-­‐reply  as  confirmation. 
    Submission  beyond  the  deadline  will  be  degraded.  
    Read  through  the  “academic  honesty”  principles  emphasized  in  the  course  syllabus  (p.  7-­‐8) 
    before  your  start  to  work  on  the  exam.  Keep  these  principles  seriously  in  your  mind. 
    For  questions  relying  on  analyses  with  SPSS,  do  not  just  copy  SPSS  outputs  as  your  answer 
    without  any  interpretations.  In  a  large  sense,  your  clear-­‐cut  interpretations  of  the  results  count 
    more. 
    Before  submitting  your  answers,  compress  all  documents  into  a  “.rar”  or  “.zip”  file,  named 
    in  this  pattern:  “First  Name_Last  Name  (Capital  Letters)_Student  ID  Number.rar”.  For  example, 
    “Xiao_ZHANG_2013968794.rar”  is  the  one  that  Mr.  Xiao  ZHANG  (张潇)  would  submit.  Make  sure 
    all  the  files  that  you  submit  are  highly  readable  and  neatly  organized  into  properly  named  and 
    structured  folders  before  the  compressed  document  is  attached  to  your  email. 
    2
    For  technique  issues  or  possible  ambiguity  in  understanding  the  questions  in  the  exam,  you 
    may  contact  Miss  Nora  CHEN  or  me  directly  via  email. 
    After  the  final  exam,  you  must  return  the  exam  paper  to  Nora  before  leaving  the  classroom. 
    Be  professional  and  good  luck! 
      
    3
    〓 〓  Task  1:  (15  points) 
    Consumers  increasingly  search  for  their  peers’  reviews  for  products  or  services  before 
    making  their  own  purchase  decisions.  For  example,  looking  up  dianping.com  has  already  been 
    youngsters’  habits  for  dining  out  in  big  cities.  People  trust  their  peers  better  than  information  in 
    commercial  sources.  Therefore,  Internet  word-­‐of-­‐mouth  (WOM)  or  online  buzz  can  be  critically 
    valuable  to  marketers. 
    Some  marketing  professors  are  trying  to  link  the  online  buzz  of  movies  sequentially  released 
    in  US  cities  to  the  box  office  records.  With  delicate  and  sophisticated  empirical  modeling,  they 
    manage  to  verify  the  impact  of  (a)  both  online  buzz  volume  and  (b)  valence  (positive  or  negative) 
    on  the  sales  performance  of  movies.  In  this  case,  it  is  advisable  for  marketers  to  think  about  the 
    dollar  value  of  each  buzz.  After  all,  online  WOM  can  be  a  valid  means  for  new  customer 
    acquisition. 
    In  mainland  China,  nearly  13  million  posts  were  shared  in  online  forums  of  cars  every  month 
    in  2011.  Some  marketing  experts  in  the  industry  begin  to  make  some  efforts  in  investigating  the 
    relationships  between  online  buzz  and  sales  in  the  auto  market.  Two  marketing  research 
    companies  “R”  and  “C” 1  gathered  133,071,049  consumer  comments  from  2500+  Auto  related 
    web-­‐sites  and  online  forums  in  2009.  For  this  study,  company  “C”  tracked  the  Internet  WOM 
    volume  and  sentiment  (i.e.,  valence,  positive  vs.  negative)  of  the  42  leading  auto  brands  and  over 
    500+  models  in  2009.  And,  source  of  2009  passenger  car  sales  is  quoted  from  “China  Association 
    of  Automobile  Manufacturers”.  
    As  displayed  in  Figure  1,  for  each  car  model,  the  share  of  buzz  appears  to  be  positively 
    correlated  to  the  share  of  sales.  More  specifically,  a  medium  correlation  (R 2 =  0.4829)  was  found 
    between  total  buzz  and  car  sales  for  2009.  The  sales  impact  of  Internet  WOM  is  more 
    pronounced  for  foreign  car  brands  (or  joint  venture  brands)  (R 2 =  0.5961)  and  cars  priced  over 
    RMB  200,000  (R 2 =  0.9135). 
    The  two  marketing  research  companies  claim  another  interesting  finding  which  is  the 
    co-­‐variation  between  positive  and  negative  Internet  WOM  volume  (Figure  2). 
    Furthermore,  the  relationship  between  negative  buzz  volume  (Y)  and  positive  buzz  volume 
    (X)  is  quite  strong  (Figure  3),  which  is  demonstrated  by  a  linear  regression  function:  Y=  -­‐11.85  + 
    0.3323X,  with  a  high  coefficient  of  determination  (R 2 =  0.8883).  Company  “R”  and  “C”  believe  it 
    implies  those  who  are  active  online  generate  both  positive  and  negative  Internet  WOM. 
    1  For  confidential  concerns,  the  names  of  the  two  companies  are  disguised  here. 
    4
    Figure  1:  Scatter  diagram  of  “Share  of  Buzz”  vs.  “Share  of  Sales” 
    Figure  2:  Monthly  Buzz  Volume  of  Cars  in  2009  (Unit:  thousand) 
    5
    Figure  3:  Regress  Negative  Buzz  Volume  on  Positive  Buzz  Volume  (Unit:  thousand) 
    Given  all  these  findings,  the  company  “R”  and  “C”  build  up  confidence  in  claiming  the  power 
    of  Internet  WOM,  i.e.,  its  impact  on  sales  in  dollar  terms.  They  believe  some  car  brands  benefited 
    more  from  online  buzz  and  buzz  marketing  than  others,  in  the  sense  that  online  buzz  related  to 
    these  brands  contributes  higher  profit  margin.  They  therefore  make  a  step  forward  to  develop  a 
    novel  marketing  metric  “Internet  WOM  ROI  (Return  on  Investment)”  for  some  car  brands  (Table 
    1).  Ranked  among  the  top  five  by  “Revenue  per  Buzz”  (which  equals  to  “Estimated  Revenue/ 
    Total  Buzz  Volume  by  Post”)  were  many  mid  to  high  price  models  including  Audi  A6,  VW  Passat, 
    Teana,  Honda  CR-­‐V,  and  Toyota  Camry.  These  brands  outperform  their  peers  with  regard  to 
    Internet  WOM  ROI  (Table  1).  This  newly  developed  metric  aims  to  connect  user  generated 
    contents  (UGC)  to  corporate  financial  performance.  
    Questions  for  you  to  address 
    (1.1)  How  would  you  evaluate  the  performance  of  the  metric  “Internet  WOM  ROI”  (i.e.,  revenue 
    per  buzz)  newly  developed  by  company  “R”  and  “C”?  Given  their  research  methodology,  what  is 
    the  value  of  this  metric  to  marketers?  (7  points) 
    (1.2)  If  you  were  a  marketer  in  the  auto  industry,  would  you  believe  in  the  conclusions  drawn  by 
    the  company  “R”  and  “C”?  Why  or  why  not  on  basis  of  your  analysis  of  the  research  design 
    implemented?  (8  points) 
    6
    Table  1:  Unit  Dollar  Value  of  Online  Buzz  for  Cars 
    代写 Marketing  Research  and  Its  Business  Application 
     
    7
    〓 〓  Task  2:  (15  points) 
    As  the  cost  of  goods  increase,  manufacturers  routinely  pass  these  extra  costs  on  to 
    consumers  through  higher  prices.  A  less  obvious  strategy  is  to  maintain  the  price,  but  to  reduce 
    the  size  of  the  product.  In  the  latter  case,  firms  have  chosen  to  maintain  the  sticker  price  of  a 
    product,  but  have  reduced  the  quantity  contained  in  that  product.  Thus,  a  tin  of  coffee  stays 
    $2.99,  but  shrinks  from  14.5  ounces  to  13  ounces,  for  an  effective  price  increase  of  over  10 
    percent. 
    Which  option  is  more  likely  to  turn  off  your  customers?  Although  a  simple  economic  model 
    of  rationality  predicts  that  consumers  should  be  sensitive  both  to  an  increase  in  a  product’s  price 
    and  a  corresponding  decrease  in  a  product’s  quantity,  there  are  reasons  to  suspect  they  are  not. 
    We  need  to  empirically  test  if  consumers  are  more  sensitive  to  changes  in  price  than  to  changes 
    in  quantity,  or  the  reverse  is  true. 
    Is  the  firm  better  off  (1)  increasing  the  sticker  price  of  its  products  or  (2)  maintaining  the 
    price,  but  reducing  the  content  contained  in  its  offerings?  The  answer  is  not  immediately  clear. 
    Your  task  is  to  investigate  the  relative  magnitude  of  consumers’  sensitivity  to  changes  in  price 
    versus  quantity  by  designing  an  online  experiment  with  Qualtrics.  
    The  scenario  that  you’ll  present  to  the  subjects  in  the  experiment  is  price  increase  for  a 
    cereal  brand,  i.e.,  Quaker.  At  present,  the  sticker  price  for  this  product  is  RMB  20.00  per  1kg  in 
    the  standard  package 2 .  Due  to  price  increase  of  wheat,  the  cereal  manufacturer  has  to  increase 
    the  unit  price  of  the  cereal  increases  by  25%.  This  price  change  is  manipulated  in  a  “2 
    (adjustment  frame:  price  vs.  quantity)  x  2  (scale:  absolute  vs.  percentage)”  between-­‐subjects 
    design.  
    The  latest  price  is  RMB  25.00/kg  which  can  be  presented  either  in  a  price  adjustment  frame 
    (e.g.,  RMB  25.00  vs.  RMB  20.00  per  1kg)  or  in  a  quantity  adjustment  frame  (e.g.,  RMB  20.00  per 
    1kg  vs.  800g).  The  change  in  price  or  quantity  can  be  communicated  in  either  absolute  terms 
    (e.g.,  the  price  increases  from  RMB  20.00  to  RMB  25.00,  or  the  package  size  shrinks  from  1kg  to 
    800g)  or  percentage  terms  (e.g.,  the  price  increases  by  25%  from  RMB  20.00,  or  the  package  size 
    shrinks  by  20%  from  1kg).  Each  subject  is  expected  to  be  randomly  assigned  to  one  of  these  four 
    conditions  (Table  2). 
    The  measurement  of  dependent  variables  is  the  same  across  the  four  conditions:  (1)  the 
    perceived  magnitude  of  the  price  change,  i.e.,  does  the  subject  perceive  this  increase  in  net  price 
    as  big  or  small;  (2)  perceived  value  or  performance/price  ratio,  i.e.,  does  the  subject  think  it  is 
    good  value  for  money  to  buy  the  cereal  after  the  price  adjustment  or  not;  (3)  price  fairness 
    2 http://d1.yihaodianimg.com/t1/2011/09/20/2680647_600x600.jpg
    8
    perception,  i.e.,  given  the  price  increase  of  wheat,  does  the  subject  think  the  price  increase  of 
    the  cereal  is  fair  to  them  or  not;  and  (4)  purchase  likelihood,  i.e.,  how  likely  is  the  subject  to  buy 
    the  cereal  at  this  new  price. 
    Table  2:  The  Four  Between-­‐subjects  Treatments  in  the  Experiment 
    Treatment   Sticker  Price   Quantity 
    1  Increase  by  RMB  5.00  1  kg 
    2  Increase  by  25%   1  kg 
    3  RMB  20.00   Shrink  by  200g 
    4  RMB  20.00   Shrink  by  20% 
    Your  design  must  fulfill  all  the  requirements  abovementioned.  Moreover,  make  sure  the 
    experiment  you  design  is  useable  for  you  as  the  researcher  and  friendly  to  the  participants.  Last 
    but  not  least,  ensure  you  know  how  to  handle  the  data  later  collected  with  the  experiment.  You 
    may  use  the  “test  survey”  function  embedded  in  the  “Advanced  Options”  button,  download  the 
    data  simulated  by  Qualtrics  and  check  if  the  experiment  works  exactly  as  you  anticipate. 
    Tasks  for  you  to  complete 
    (2.1)  You  should  name  the  experiment  you  design  as: 
    “First  Name”_“Last  Name  (Capital  Letters)”_“Student  ID  Number”_Experiment 
    For  example,  the  experiment  designed  by  Mr.  Xiao  ZHANG  (张潇)  should  be  named  as 
    follows: 
    Xiao_ZHANG_2013968794_Experiment 
    To  submit  this  experiment,  click  the  “My  Surveys”  button  on  the  top  of  the  web-­‐page.  Find 
    the  questionnaire  you  want  to  submit  and  click  the  “Collaborate”  button  on  the  right.  In  the 
    pop-­‐up  window,  type  in  the  email  of  Miss  Nora  CHEN,  09300690039@fudan.edu.cn,  then  click 
    “Add”.  Tick  the  “Edit”  and  “Copy”  options,  then  click  “Save”.  (12  points) 
    (2.2)  To  test  if  the  data  collected  in  the  experiment  is  consistent  with  our  predictions,  what  type 
    of  statistical  analysis  would  you  suggest  to  conduct?  How?  (3  points) 
      
    9
    〓 〓  Task  3:  (20  points) 
    Before  handling  SPSS  analyses  in  this  task,  get  familiar  with  the  dataset  you’ll  work  with. 
    1.  Data  Description 
    The  data  supporting  this  task  are  stored  in  “HATCO.sav”,  a  SPSS  data  file.  The  data  were 
    obtained  from  the  HAT  Company  (HATCO),  a  large  industrial  supplier.  This  dataset  contains  100 
    observations  on  14  separate  variables.  It  is  an  example  of  a  segmentation  study  for  a 
    business-­‐to-­‐business  situation,  specifically  a  survey  of  existing  customers  of  HATCO. 
    Three  types  of  information  were  collected.  The  first  type  is  the  perception  of  HATCO  on 
    seven  attributes  identified  in  past  studies  as  the  most  influential  in  the  choice  of  suppliers.  The 
    respondents,  purchasing  managers  of  firms  buying  from  HATCO,  rated  HATCO  on  each  attribute. 
    The  second  type  of  information  relates  to  actual  purchase  outcomes,  either  the  evaluations  of 
    each  respondent’s  satisfaction  with  HATCO  or  the  percentage  of  that  respondent’s  purchase 
    from  HATCO.  The  third  type  of  information  contains  general  characteristics  of  the  purchasing 
    companies  (e.g.,  firm  size,  industry  type).  A  brief  description  of  the  dataset  variables  is  provided 
    in  Table  3.  A  definition  of  each  variable  and  an  explanation  of  its  coding  is  given  in  the  following 
    sections. 
    Table  3  Description  of  Database  Variables 
    Variable  Description    Variable  Type 
    Perceptions  of  HATCO     
    X 1   Delivery  speed   Metric 
    X 2   Price  level  Metric 
    X 3   Price  flexibility   Metric 
    X 4   Manufacturer’s  image  Metric 
    X 5   Overall  service   Metric 
    X 6   Salesforce  image   Metric 
    X 7   Product  quality   Metric 
    Purchase  Outcomes     
    X 9   Usage  level   Metric 
    X 10  Satisfaction  level  Metric 
    Purchaser  Characteristics    
    X 8   Size  of  the  firm  Nonmetric 
    X 11  Specification  buying  Nonmetric 
    X 12  Structure  of  procurement   Nonmetric 
    X 13  Type  of  industry   Nonmetric 
    X 14  Type  of  buying  situation   Nonmetric 
    10
    1.1  Perceptions  of  HATCO 
    Each  of  the  variables  was  measured  on  a  graphic  rating  scale,  where  a  10-­‐centimeter  line 
    was  drawn  between  the  endpoints,  labeled  “Poor”  and  “Excellent.” 
    Respondents  indicated  their  perceptions  by  making  a  mark  anywhere  on  the  line.  The  mark 
    was  then  measured  and  the  distance  from  0  (in  centimeters)  was  recorded.  The  result  was  a 
    scale  ranging  from  0  to  10,  rounded  to  a  single  decimal  place.  The  seven  HATCO  attributes  rated 
    by  each  respondent  are  as  follows: 
    X 1  Delivery  speed—  amount  of  time  it  takes  to  deliver  the  product  once  an  order  has 
    been  confirmed 
    X 2  Price  level—  perceived  level  of  price  charged  by  product  suppliers 
    X 3  Price  flexibility—  perceived  willingness  of  HATCO  representatives  to  negotiate  price 
    on  all  types  of  purchases 
    X 4  Manufacturer’s  image—  overall  image  of  the  manufacturer  or  supplier 
    X 5  Overall  service—  overall  level  of  service  necessary  for  maintaining  a  satisfactory 
    relationship  between  supplier  and  purchaser 
    X 6  Salesforce  image—  overall  image  of  the  manufacturer’s  salesforce 
    X 7  Product  quality—  perceived  level  of  quality  of  a  particular  product  (e.g.,  performance 
    yield) 
    1.2  Purchase  Outcomes 
    Two  specific  measures  were  obtained  that  reflected  the  outcomes  of  the  respondent’s 
    purchase  relationships  with  HATCO.  These  measures  include: 
    X 9  Usage  level—  how  much  of  the  firm’s  total  product  is  purchased  from  HATCO, 
    measured  on  a  100-­‐point  percentage  scale,  ranging  from  0  to  100  percent 
    X 10  Satisfaction  level—  how  satisfied  the  purchaser  is  with  past  purchases  from  HATCO, 
    measured  on  the  same  graphic  rating  scale  as  perceptions  X 1  to  X 7 
    1.3  Purchaser  Characteristics 
    The  five  characteristics  of  the  responding  firms  used  in  the  study,  some  metric  and  some 
    nonmetric,  are  as  follows: 
    X 8  Size  of  firm—  size  of  the  firm  relative  to  others  in  this  market.  This  variable  has  two 
    categories:  1=  large,  0=  small 
    Poor  Excellent
    11
    X 11  Specification  buying—  extent  to  which  a  particular  purchaser  evaluates  each 
    purchase  separately  (total  value  analysis)  versus  the  use  of  specification  buying, 
    which  details  precisely  the  product  characteristics  desired.  This  variable  has  two 
    categories:  1=  employs  total  value  analysis  approach,  evaluating  each  purchase 
    separately;  0=  use  of  specification  buying 
    X 12  Structure  of  procurement—  method  of  procuring  or  purchasing  products  within  a 
    particular  company.  This  variable  has  two  categories:  1=  centralized  procurement, 
    0=  decentralized  procurement 
    X 13  Type  of  industry—  industry  classification  in  which  a  product  purchaser  belongs. 
    This  variable  has  two  categories:  1=  industry  A,  0=  other  industries 
    X 14  Type  of  buying  situation—  type  of  situation  facing  the  purchaser.  This  variable  has 
    three  categories:  1=  new  task,  2=  modified  rebuy,  3=  straight  rebuy 
    2.  Questions  for  you  to  address 
    (3.1)  Do  the  respondents  evaluate  “Manufacturer’s  image”  (X 4 )  higher  than  they  do  on 
    “Salesforce  image”  (X 6 )?  (3  points) 
    (3.2)  Do  the  evaluations  on  “Overall  service”  (X 5 )  differ  depending  on  “Size  of  the  firm”  (X 8 )? 
    (3  points) 
    (3.3)  In  this  survey,  is  the  “Structure  of  procurement”  (X 12 )  related  to  “Type  of  buying 
    situation”  (X 14 )?  (3  points) 
    (3.4)  Do  the  three  groups  defined  by  “Type  of  buying  situation”  (X 14 )  differ  in  their  “Usage 
    level”  (X 9 )?  (3  points) 
    (3.5)  Can  “Usage  level”  (X 9 )  and  “Satisfaction  level”  (X 10 )  be  explained  by  evaluations  on  the 
    seven  attributes  (X 1  ~  X 7 )  of  HATCO  respectively  when  these  ratings  are  considered 
    simultaneously?  Interpret  the  results  of  your  analyses.  Is  multicollinearity  a  serious  problem  in 
    the  two  multiple  linear  regression  analyses?  (8  points) 
      
    12
    〓 〓  Task  4:  (25  points) 
    Every  marketer  knows  the  saying,  “perception  is  reality.”  It  applies  to  not  only  product 
    perception  but  also  price  perception.  For  example,  in  sales  promotion  campaigns  of  daily 
    groceries,  we  hope  consumers  to  perceive  the  price  lower  under  some  conditions  even  though 
    the  objective  prices  are  held  constant.  To  fulfil  this  purpose,  one  viable  strategy  is  to  alter  the 
    way  in  which  price  information  is  presented  to  consumers. 
    Concerning  a  sales  promotion  of  25%  price  discount  for  buying  two  units,  we  may  present  it 
    to  consumers  either  as  (a)  “25%  off  for  two 3 ”,  or  (b)  “Buy  one  get  one  (BOGO)  50%  off 4 ”.  We  are 
    not  sure  under  which  condition  consumers  may  perceive  the  deal  more  attractive. 
    While  buying  two  units  of  a  product  in  such  sales  promotion,  we  may  decide  on  the 
    monetary  expense  in  one  of  the  two  following  formats.  (i)  We  may  estimate  the  price  for  the  first 
    unit,  the  second  unit,  respectively.  Then,  we  add  them  up.  This  is  known  as  a  piecemeal  pattern. 
    (ii)  Alternatively,  we  may  estimate  the  total  expense  of  the  two  units  as  a  sum  directly.  This  is 
    known  as  a  holistic  pattern.  
    We  are  thus  interested  in  the  two  research  questions  (RQ)  followed: 
    RQ1:  Price  communicated  in  which  sales  promotion  presentation  format,  i.e.,  (a)  “25%  off 
    for  two”  or  (b)  “BOGO  50%  off”,  is  perceived  by  consumers  as  lower? 
    RQ2:  Does  your  conclusion  made  for  RQ1  vary  across  the  (i)  piecemeal  pattern,  and  (ii) 
    holistic  pattern?  Or,  is  the  conclusion  consistent  across  the  two  patterns?  
    I  designed  an  online  experiment  with  Qualtrics  to  investigate  these  two  research  questions. 
    Students  in  class  2013GA/GB  have  participated  in  it  to  earn  partial  course  credits.  In  the 
    experiment,  Nestle  instant  coffee  is  used  as  the  stimulus.  A  2  (Promotion:  (a)  “25%  off  for  two” 
    vs.  (b)  “BOGO  50%  off”)  ×  2  (Format:  (i)  piecemeal  vs.  (ii)  holistic)  between-­‐subjects  design  has 
    been  applied.  Subjects  are  randomly  assigned  to  one  of  the  four  experimental  conditions.  You 
    may  refer  to  the  four  screenshots  corresponding  to  these  four  conditions  in  the  folder  “Task  4”. 
    Data  collected  in  this  experiment  (N=  193)  are  stored  in  “Data_Instant_Coffee.sav”.  The  key 
    variables  of  interest 5  are  as  follows: 
    Promotion:  Presentation  of  the  sales  promotion.  This  variable  has  two  categories:  0=  (a) 
    “25%  off  for  two”,  1=  (b)  “Buy  one  get  one  (BOGO)  50%  off”. 
    Format:  Format  used  by  the  subject  to  report  the  total  expense.  This  variable  has  two 
    3 买两件,打七五折
    4 第二件半价
    5  Variable  “V1”  denotes  the  ID  of  each  participant. 
    13
    categories:  0=  (i)  piecemeal,  1=  (ii)  holistic 
    Price_Estimate:  Estimate  of  the  total  monetary  expense  (RMB)  on  buying  two  boxes  of 
    coffee.  In  “piecemeal”  cases,  it  is  the  sum  of  the  two  equal  numbers  typed  in  by  the  subject. 
    In  the  “holistic”  cases,  it  is  exactly  the  number  submitted  by  the  subject. 
    The  question  for  you  to  address 
    (4.1)  Use  appropriate  statistical  analyses  to  address  RQ1  and  RQ2.  Interpret  your  findings.  (6 
    points) 
    After  completing  an  online  survey,  participants  were  inquired  how  they  feel  with  receiving 
    the  Economist  magazine  as  a  reward.  Their  feelings  are  measured  in  two  aspects:  
    (1)  Worthiness.  Given  the  reward  and  her  time  and  effort  devoted  to  the  survey,  does  the 
    participant  think  that  it  is  worthwhile  for  her  to  work  on  this  survey?  The  answer  is  largely 
    related  to  the  judgment  of  value  where  value  can  be  defined  as  a  ratio,  i.e.,  “Value= 
    Benefit/Cost”.  Therefore,  there  are  three  broad  ways  for  us  to  measure  the  worthiness  of  doing 
    something.  (i)  Overall  rating.  Concerning  the  tradeoff  between  the  cost  and  benefit,  people  think 
    it  is  a  good  deal  or  not.  (ii)  Benefit  rating  given  the  cost  involved.  In  other  words,  if  the 
    denominator  (i.e.,  cost)  in  the  formula  of  value  has  been  fixed,  how  much  benefit  (i.e., 
    numerator)  has  been  perceived?  (iii)  Cost  rating  given  the  benefit  received.  In  other  words,  if  the 
    numerator  (i.e.,  benefit)  in  the  formula  of  value  has  been  fixed,  how  much  cost  (i.e., 
    denominator)  incurred  has  been  perceived? 
    (2)  Satisfaction.  How  satisfied  the  participants  are  with  receiving  the  reward  for  working  on 
    the  survey? 
    Before  reporting  their  worthiness  perception  and  satisfaction,  participants  were  randomly 
    assigned  to  one  of  the  following  two  treatments  in  a  between-­‐subjects  design. 
    (1)  One  issue  treatment 
    This  research  is  part  of  the  course.  However,  assume  it  was  carried  out  by  a 
    profit-­‐making  company.  The  company  is  considering  offering  ONE  of  the  two  latest  issues 
    of  Economist  magazine  as  reward  to  the  participants. 
        The  listed  price  of  Economist  magazine  is  about  US  $3.00/  issue. 
    (2)  Two  issues  treatment 
    This  research  is  part  of  the  course.  However,  assume  it  was  carried  out  by  a 
    profit-­‐making  company.  The  company  is  considering  offering  TWO  issues  of  the  latest 
    14
    Economist  magazine  as  reward  to  the  participants. 
        The  listed  price  of  Economist  magazine  is  about  US  $3.00/  issue. 
    The  data  collected  in  this  experiment  (N=  409)  are  store  in  “Data_Magazine.sav”.  The  key 
    variables  of  interest 6  are  as  follows: 
    Issues:  A  participant  may  receive  either  one  or  two  issues  of  the  Economist  magazine  as 
    the  reward.  This  variable  records  the  experimental  treatment  assigned  to  each  participant.  It 
    has  two  categories:  0=  one  issue,  1=  two  issues. 
    Good_Deal_Overall_Rating:  It  is  a  7-­‐point  Likert  scale  corresponding  to  the  “(i)  Overall 
    rating”  measurement  of  worthiness.  The  measurement  item  used  in  the  questionnaire  is 
    “After  trading  off  the  reward  and  what  you  spent  for  this  research,  do  you  agree  that  it  is  a 
    good  deal  to  participate  in  this  research?”  
    Benefit_given_cost:  It  is  a  7-­‐point  Likert  scale  corresponding  to  the  “(ii)  Benefit  rating 
    given  the  cost  involved”  measurement  of  worthiness.  The  measurement  item  used  is  “Given 
    the  time  and  effort  you  spent  for  this  online  research,  do  you  agree  that  such  reward  is 
    adequate?” 
    Cost_given_benefit:  It  is  a  7-­‐point  Likert  scale  corresponding  to  the  “(iii)  Cost  rating 
    given  the  benefit  received”  measurement  of  worthiness.  The  measurement  item  used  is 
    “Given  the  value  of  this  reward,  do  you  agree  that  the  time  and  effort  you  spent  for  this 
    online  research  is  worthwhile?” 
    Satisfaction:  It  is  a  7-­‐point  scale.  The  measurement  item  used  in  the  questionnaire  is  “If 
    you  would  receive  the  Economist  magazine 7  as  the  reward  for  taking  this  research,  how 
    satisfied  would  you  be?” 
    Questions  for  you  to  address 
    (4.2)  Among  the  three  measurements  of  worthiness,  “(i)  Overall  rating”  has  usually  been 
    regarded  as  the  golden  standard.  If  so,  which  of  the  other  two  measurements  (i.e.,  “(ii)  Benefit 
    rating  given  the  cost  involved”  and  “(iii)  Cost  rating  given  the  benefit  received”)  makes  a  better 
    proxy  for  this  golden  standard?  (4  points) 
    (4.3)  We  believe  that,  if  someone  perceives  more  value  from  receiving  a  reward,  she  is  more 
    likely  to  be  satisfied  with  that  reward.  Then,  which  measurement  of  worthiness  (i.e.,  value 
    perception)  can  better  predict  satisfaction,  “(ii)  Benefit  rating  given  the  cost  involved”  or  “(iii) 
    Cost  rating  given  the  benefit  received”?  (4  points) 
    6  Variable  “V1”  denotes  the  ID  of  each  participant. 
    7  Either  one  issue  or  two  issues 
    15
    (4.4)  The  experimenter  would  like  to  know  if  the  respondents  are  more  satisfied  when  they 
    are  rewarded  with  two  rather  than  one  issue  of  Economist  magazine.  The  experimenter  also 
    guesses  male  and  female  respondents  may  react  differently  to  the  reward.  Please  simultaneously 
    analyze  the  main  effects  of  both  factors  (1)  one  vs.  two  issues,  and  (2)  gender  (male  vs.  female), 
    and  their  interaction  effect  on  participants’  satisfaction  with  the  reward.  Interpret  the  results.  (4 
    points) 
    Students  in  class  2013GA/GB  had  been  asked  to  take  an  online  survey  on  how  people  buy 
    tablet  computers.  Besides  the  conjoint  task,  each  respondent  indicated  their  relative  loyalty 
    toward  five  tablet  computer  brands  (e.g.,  Apple  iPad,  Samsung  Galaxy  Tab,  Lenovo  IdeaPad,  Asus 
    EeePad,  and  Motorola  Xoom)  in  five  similarly  framed  questions.  In  each  question,  respondents 
    were  required  to  speculate  what  another  consumer  would  do,  who’d  like  to  buy  “Brand  A”  but 
    found  that  it  happened  to  be  out  of  stock.  Given  this  situation,  would  this  consumer  choose  to 
    wait  for  “Brand  A”  or  switch  to  some  other  brands,  e.g.,  “Brand  B”,  instead?  
    For  example,  when  “Brand  A”  is  Apple  iPad  and  the  other  four  brands  are  “Brand  B”,  this 
    single  answer,  multiple  choice  item  is  presented  to  the  respondents  as  follows. 
    If  a  consumer  plans  to  buy  an  Apple  iPad,  but  finds  that  it  is  out  of  stock  at  the  moment. 
    According  to  your  judgment,  in  this  situation,  which  tablet  computer  brand  she  or  he  is  most 
    likely  to  choose? 
    (1) Wait  until  Apple  iPad  is  available  again 
    (2) Switch  to  Samsung  Galaxy  Tab 
    (3) Switch  to  Lenovo  IdeaPad 
    (4) Switch  to  Asus  EeePad 
    (5) Switch  to  Motorola  Xoom 
    If  a  respondent  chooses  (1),  we  know  that  she  is  loyal  to  “Apple  iPad”  because  she  switches 
    from  “Apple  iPad”  to  “Apple  iPad”.  However,  if  she  chooses  (2),  we  know  that  she  is  not  very 
    loyal  to  “Apple  iPad”  because  she  switches  from  “Apple  iPad”  to  “Samsung  Galaxy  Tab”,  a 
    different  brand.  In  other  words,  we  can  conclude  that  “Apple  iPad”  is  competing  against 
    “Samsung  Galaxy  Tab”,  at  least  for  this  consumer. 
    The  data  (N=  201)  are  stored  in  “Data_Switching.sav”,  and  the  two  variables 8  related  to  the 
    question  for  you  to  answer  are, 
    Switch_From:  The  brand  favored  by  the  consumer  but  not  available.  This  categorical 
    variable  includes  five  values  corresponding  to  the  five  brands.  It  denotes  the  “Brand  A”  from 
    8  In  addition,  variable  “V1”  denotes  the  ID  of  each  participant. 
    16
    which  the  consumer  would  switch  the  brand  choice. 
    Switch_To:  The  brand  that  the  consumer  would  switch  to  when  the  favored  brand  is  out 
    of  stock.  It  denotes  the  “Brand  B”  chosen  by  the  consumer.  This  categorical  variable  is  coded 
    in  the  same  way  as  the  variable  “Switch_From”. 
    The  Question  for  you  to  address 
    (4.5)  The  responses  made  in  these  five  questions  can  reveal  the  substitutability  between  these 
    five  brands  in  the  customers’  perspective.  Therefore,  you  can  investigate  the  strength  of  loyalty 
    for  each  brand  and  the  competitive  relations  between  these  brands,  e.g.,  the  asymmetry  in 
    consumers’  definition  of  competing  brands.  Interpret  the  results  and  summarize  the  marketing 
    management  implications.  (7  points) 
      
    17
    〓 〓  Task  5:  (25  points) 
    Totally  210  students  of  the  course  MRBA  took  a  full-­‐profile  rating  based  conjoint 
    experiment  conducted  on  Qualtrics  platform.  Each  rated  their  purchase  likelihood  for  25  product 
    profiles  of  tablet  computers.  Therefore,  5250  (=  210×25)  observations  were  recorded  for  these 
    ratings. 
    Data  Description 
    In  the  conjoint  experiment,  instruction  to  the  respondents  follows: 
    You  are  invited  to  make  25  evaluations  consecutively.  In  each  evaluation,  a  tablet 
    computer  is  displayed.  You  are  required  to  type  in  a  whole  number  ranging  from  0  to  100  to 
    show  how  likely  you  would  like  to  buy  this  tablet  computer.  Use  a  scale  from  0  to  100,  where 
    0=  "not  at  all  likely"  and  100  represents  "definitely  would  purchase." 
    Make  sure  you  make  full  use  of  the  range  of  this  0~100  scale,  neither  focusing  on  a 
    narrow  segment  (e.g.,  40~60)  nor  concentrating  solely  on  the  extreme  end  points  (e.g.,  0~10 
    and  90~100). 
    Concerning  the  configuration  of  these  tablet  computers,  you  may  read  through  the 
    following  aspects. 
    [1]  Brand:  There  are  totally  five  brands,  namely,  Apple  iPad,  Samsung  Galaxy  Note, 
    Lenovo  IdeaPad,  Asus  EeePad,  and  Motorola  Xoom. 
    [2]  Screen  Size:  The  three  available  screen  sizes  (the  length  of  the  screen  diagonal  in 
    inches)  are  as  follows,  5  inches,  7  inches,  and  9.7  inches. 
    [3]  Wireless  Connectivity:  There  are  three  options  for  wireless  connections,  namely, 
    “Wifi”,  “Wifi  +  3G”,  or  “Wifi  +  4G”. 
    [4]  Storage  Capacity:  In  other  words,  the  memory  size.  There  are  five  alternatives  as 
    follows,  8G,  16G,  32G,  64G,  and  120G. 
    [5]  Free  Warranty:  Duration  of  free  warranty  varies  across  three  levels,  i.e.,  none,  1year, 
    and  2  years. 
    [6]  Price:  The  tablet  computers  are  priced  at  four  levels,  RMB1000,  RMB2000, 
    RMB3000,  and  RMB4000. 
    Take  all  these  six  attributes  of  a  tablet  computer  into  consideration  before  you  make  the 
    ratings.  Try  to  be  consistent  through  the  ratings. 
    By  combining  these  attributes  with  orthogonal  design,  25  product  profiles  are  generated. 
    Check  for  these  product  profiles  at  “Data_Conjoint_Rating_Tablet_Computer.sav”,  where  the 
    variable  “Profile”  denotes  the  ID  of  each  tablet  computer.  The  specific  configuration  of  each 
    18
    profile  can  be  figured  out  by  referring  to  variables  “Brand”,  “Screen”,  “Wireless”,  “Storage”, 
    “Warranty”,  and  “Price”.  In  the  conjoint  task  (e.g.,  the  one  in  Figure  4),  these  25  profiles  were 
    presented  to  each  participant 9  in  a  randomized  order.  Their  ratings  were  stored  in  the  variable 
    “Rating”,  which  records  participants’  reply  to  this  question  “How  likely  are  you  to  purchase  this 
    tablet  computer?  (Use  a  scale  from  0  to  100,  where  0  =  ‘not  at  all  likely’  and  100  means 
    ‘definitely  would  buy’).” 
    Figure  4:  Rating  task  for  one  product  profile  in  the  conjoint  experiment 
    Questions  for  you  to  address 
    (5.1)  Given  the  attributes  and  attribute  levels,  demonstrate  the  25  profiles  used  for  the 
    conjoint  task  based  on  orthogonal  design.  Named  the  SPSS  data  file  containing  the  configurations 
    of  these  products  as  “Orthogonal_First  Name_Last  Name  (Capital  Letters)_Student  ID 
    Number.sav”.  For  example,  “Orthogonal_Xiao_ZHANG_2013968794.sav”  is  the  one  that  Mr.  Xiao 
    ZHANG  (张潇)  would  submit.  (5  points) 
    Note:  Before  generating  the  dataset  for  the 
    orthogonal  design,  tick  the  checkbox  “Reset 
    random  number  seed  to”  and  type  in  the  last  five 
    digits  of  your  “Student  ID  No.”.  For  instance,  Mr. 
    Xiao  ZHANG  (张潇)  should  input  “68794”  here. 
    (5.2)  Report  the  part-­‐worth  for  each  attribute 
    levels  and  the  relative  importance  of  each  attribute. 
    Interpret  your  findings.  (5  points) 
    (5.3)  With  regard  to  part-­‐worth  and  relative  importance,  what  is  the  difference  between 
    female  and  male  participants?  What  are  the  marketing  implications  of  your  findings?  (5  points) 
    (5.4)  Assume  there  are  three  tablet  computers  available  in  the  market  (refer  to  the  table 
    9  Variable  “V1”  denotes  the  ID  of  each  respondent. 
    19
    below).  For  those  who  participated  in  this  conjoint  task,  which  product  is  most  favored,  which 
    one  is  least  preferred?  (5  points) 
    Product
    Brand
    Name
    Screen Size
    (inches)
    Wireless
    Connectivity
    Storage
    Capacity
    Free
    Warranty
    Price
    (RMB)
    A  Apple  9.7  Wifi  16G  None  4000
    B  Asus  7  Wifi+4G  120G  2 years  2000
    C  Lenovo  9.7  Wifi+3G  64G  1 year  1000
    (5.5)  After  reviewing  numerous  tablet  computers,  a  consumer  sampled  in  this  study  is  most 
    interested  in  “Product  I”  (refer  to  the  table  below).  However,  this  consumer  suggests  that  she 
    would  like  to  make  some  modifications  on  “Product  I”,  so  that  “Product  II”  would  better  satisfy 
    her  expectation  toward  an  ideal  tablet  computer.  For  this  customized  product,  what  price  would 
    you  propose  to  her?  Make  sure  this  price  is  low  enough  to  evoke  her  interest,  and  high  enough 
    to  exploit  her  consumer  surplus.  (5  points) 
    Product
    Brand
    Name
    Screen Size
    (inches)
    Wireless
    Connectivity
    Storage
    Capacity
    Free
    Warranty
    Price
    (RMB)
    I  Apple  9.7  Wifi+4G  16G  2 years  3000
    II  Apple  7  Wifi  64G  None  ?
    Note:  Submit  the  Excel  spreadsheet  supporting  your  calculation  made  for  question 
    (5.2)~(5.5).  You  may  name  each  worksheet  according  to  each  question.  The  spreadsheet  should 
    be  named  as  “Conjoint_First  Name_Last  Name  (Capital  Letters)_Student  ID  Number.xlsx” 10 .  For 
    example,  “Conjoint_Xiao_ZHANG_2013968794.xlsx”  is  the  one  that  Mr.  Xiao  ZHANG  (张潇) 
    would  submit. 
    10  Earlier  version  “.xls”  Excel  spreadsheets  are  also  acceptable. 
    代写 Marketing  Research  and  Its  Business  Application