五种常见的品牌研究模型（一）

品牌作为企业、地域或者产品的标志，远远不只是一个名字，一个符号，它涵盖消费者对品牌的全面感受和评价，包括：

• 品牌认知
• 品牌个性
• 品牌定位
• 品牌利益
• 品牌与消费者之间的情感沟通

品牌研究已成为市场研究领域最复杂的范畴之一，本文将归纳几种常见的品牌研究模型一一呈现。

判别分析

判别分析是多元统计分析中常用而且重要的分类研究方法，它是在已知研究对象分为若干类型，并已取得一批各种类型样品观测数据的基础上，根据某些准则建立判别函数，然后未知类型的样品进行判别分类的方法。 一般来讲，利用判别分析首先要明确变量测量尺度及变量的类型和关系：

• 因变量：分组变量——定性数据（个体、产品/品牌、特征，定类变量）。
• 自变量：判别变量——定量数据（属性的评价得分，数量型变量）。

判别分析应用领域非常广泛，如：

• 用户和非用户
• 经常购买者和非经常购买者
• 新用户、流失用户和忠实用户
• 忠诚用户和非忠诚用户
• 新产品早期使用者和后期使用者
• 消费者心目中喜欢的品牌和不喜欢的品牌
• 消费者对我们的品牌和竞争品牌的不同属性偏好
• 市场细分

判别分析应用于品牌研究的案例众多，比如，中外品牌形象的比较：选取国内外30个知名品牌作为研究对象，进行中外品牌的形象的比较，然后通过判别分析找出中外的品牌差异。

商业银行雇主品牌的影响力研究：研究雇主品牌的知名度对在校学生择业的影响，品牌形象以功能性和象征性为理论基础，判别分析显示雇主品牌形象更容易再象征性因素上产生差异。

汽车企业品牌竞争力研究：以汽车企业为研究对象，总结了品牌竞争力的影响因素，构建了我国汽车行业品牌品牌竞争力评价模型。

品牌价值评估：基于理论模型构建和运用分析方法相结合，构建了企业品牌价值评估模型。

市场品牌的细分市场细分策略研究：包括产品细分、渠道细分、品牌细分、价格细分、促销细分等细分策略

聚类分析

聚类分析是根据事物本身的特性研究个体的一种方法，目的在于将相似的事物归类。它的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类别的个体差异性很大。聚类方法有三个特征：

• 适用于没有先验知识的分类
• 可以处理多个变量决定的分类
• 聚类分析是一种探索性分析方法，能够分析事物的内在特点和规律，并根据相似性原则对事物进行分组。

聚类分析作为一种常用的分析方法，应用领域非常广泛，如：

商业

• 聚类分析被用来发现不同的客户群，并且通过购买模式刻画不同的客户群的特征。
• 聚类分析是细分市场的有效工具，同时也可用于研究消费者行为，寻找新的潜在市场、选择实验的市场，并作为多元分析的预处理。

电子商务

• 聚类分析在电子商务中网站建设数据挖掘中也是很重要的一个方面，通过分组聚类出具有相似浏览行为的客户，并分析客户的共同特征，可以更好的帮助电子商务的用户了解自己的客户，向客户提供更合适的服务。

保险行业

• 聚类分析通过一个高的平均消费来鉴定汽车保险单持有者的分组，同时根据住宅类型，价值，地理位置来鉴定一个城市的房产分组，同样，聚类分析应用于品牌研究的案例众多。

生物

• 聚类分析被用来动植物分类和对基因进行分类，获取对种群固有结构的认识。

聚类分析应用于品牌研究的案例众多，如，旅行品牌忠诚度研究：对旅游市场顾客忠诚度展开研究，运用分层聚类法将行为和态度忠诚两个维度把旅游社团队旅游产品顾客分为3类细分市场，即真正忠诚者、潜在忠诚者以及虚假忠诚者

品牌市场定位：利用聚类分析过对顾客感知质量和感知价格进行市场定位，从而指导品牌确立市场定位。

品牌资产评估研究：从品牌资产的基本概念入手,分析品牌资产评估的基础理论,并重点对品牌与商誉评估的基础理论进行比较研究，在综合考虑各种已有评估方法的优劣性和适用性基础上,建立了新的品牌资产评估模型。

品牌市场细分研究：探索基于品牌市场细分对于丰富市场细分方法和指导企业的营销创新实践具有的现实意义。

消费者对品牌敏感度研究：通过实证研究,运用因子分析、聚类分析以及累积logistic回归分析等统计方法得出影响消费者品牌敏感行为的6个主要因素,它们分别是参照群体的品牌消费行为、消费者的价格敏感度、质量感知、群体规范压力感知、名牌包装行为和对品牌消费文化所持态度。

参考文献

若有疑问可以或