Rflct
Tjänster

Simulering och beslutsstöd

Vi simulerar marknadsscenarier på individnivå — inte med medelvärden.

Utmaningen

Aggregerade modeller döljer verkligheten. Medelvärden ljuger. Ett segment med 60% preferens och ett med 20% ger ett medelvärde på 40%, men det beskriver ingen faktisk konsument. Beslut baserade på aggregat leder till strategier som är optimerade för ingen.

För vem?

Analytiker, strategiteam och beslutsfattare som behöver förstå konsekvenserna av olika scenarios innan de agerar.

Vår metod

Vi modellerar på individnivå. First choice, share of preference och share of volume är tre olika simuleringslägen, rätt val beror på kategoribeteende. Vi kalibrerar mot observerad marknadsdata när det finns tillgängligt, så simuleringarna speglar verkligheten.

Leverabler

  • Marknadssimulering på individnivå
  • scenarioanalys (what-if)
  • kalibrering mot faktisk marknadsdata
  • beslutsmatriser
  • strategiska rekommendationer med konfidensintervall.

Fördjupa dig

Läs mer om de metoder och perspektiv som ligger bakom vårt arbete.

När conjoint fungerar och när den inte gör det

Conjoint fungerar bäst när konsumenten gör medvetna avvägningar mellan tydliga egenskaper. Den fungerar sämre i låginvolveringskategorier, vid vanebeteende, och när priset dominerar beslutet.

Förstahandsval kontra share of preference

Förstahandsval visar vad konsumenten väljer först. Share of preference visar hur preferensen fördelar sig. Vilket mått som är rätt beror på kategorins köpbeteende, och de ger ofta helt olika svar.

Individnivå istället för aggregat

Genomsnittskonsumenten finns inte. Simuleringsmodeller som arbetar på individnivå fångar heterogenitet i preferenser och ger markant bättre prognoser än aggregerade modeller.

Hur simulering bör anpassas efter kategori

Samma simuleringsmodell fungerar inte i alla kategorier. Köpprocess, involvering, repertoarbeteende och priskänslighet varierar, och simuleringsmodellen måste spegla den verkligheten.

Reflects simuleringsmodell

Vår simuleringsmodell arbetar på individnivå, kalibreras mot observerad data, och anpassas efter kategorins köpbeteende. Resultatet är prognoser som håller, inte bara i presentationen utan i marknaden.

Intresserad?

Kontakta oss för att diskutera hur vi kan hjälpa er.

Kontakta oss