联合分析法
联合分析（Conjoint Analysis，也称交互分析）
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市场研究中一个经常遇到的问题是：在研究的产品或服务中，具有哪些特征的产品最能得到消费者的欢迎。一件产品通常拥有许多特征如价格、颜色、款式以及产品的特有功能等，那么在这些特性之中，每个特性对消费者的重要程度如何？在同样的（机会）成本下，产品具有哪些特性最能赢得消费者的满意？要解决这类问题，传统的市场研究方法往往只能作定性研究，而难以作出定量的回答。联合分析（Conjoint Analysis，也译为交互分析）就是针对这些需要而产生的一种市场分析方法。
联合分析法又称多属性组合模型，或状态优先分析，是一种多元的统计分析方法，它产生于1964年。虽然最初不是为市场营销研究而设计的，但这种分析法在提出不久就被引入市场营销领域，被用来分析产品的多个特性如何影响消费者购买决策问题。
联合分析是用于评估不同属性对消费者的相对重要性，以及不同属性水平给消费者带来的效用的统计分析方法。
联合分析始于消费者对产品或服务（刺激物）的总体偏好判断（渴望程度评分，购买意向，偏好 排序等），从消费者对不同属性及其水平组成的产品的总体评价（权衡），可以得到联合分析所需要的信息。
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联合分析是通过假定产品具有某些特征，对现实产品进行模拟，然后让消费者根据自己的喜好对这些虚拟产品进行评价，并采用数理统计方法将这些特性与特征水平的效用分离，从而对每一特征以及特征水平的重要程度作出量化评价的方法。
联合分析假定分析的对象如品牌、产品、商店等，是由一系列的基本特征（如：质量、方便程度、价格）以及产品的专有特征（如电脑的CPU速度、硬盘容量等）所组成的；消费者的抉择过程是理性地考虑这些特征而进行的。
联合分析通常由以下几部分组成：
1．确定产品特征与特征水平：联合分析首先要对产品或服务的特征进行识别。这些特征与特征水平必须是显著影响消费者购买的因素。一个典型的联合分析包含6－7个显著因素。确定了特征之后，还应该确定这些特征恰当的水平，例如CPU类型是电脑产品的一个特征，而目前市场上电脑的CPU类型主要有：奔腾II 450，奔腾II350，赛扬300等，这些是CPU特征的主要特征水平。特征与特征水平的个数决定了分析过程中要进行估计的参数的个数。
2．产品模拟：联合分析将产品的所有特征与特征水平通盘考虑，并采用正交设计的方法将这些特征与特征水平进行组合，生成一系列虚拟产品。在实际应用中，通常每一种虚拟产品被分别描述在一卡片上。
3．数据收集：请受访者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查受访者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
4．计算特征的效用：从收集的信息中分离出消费者对每一特征以及特征水平的偏好值，这些偏好值也就是该特征的“效用”。
5．市场预测：利用效用值来预测消费者将如何在不同产品中进行选择，从而决定应该采取的措施。
在市场营销中，联合分析可用于不同的用途，主要有：
确定消费者选择过程中不同属性的相对重要性。联合分析可以间接推导出构成产品的所有属性的相对重要性权重的估计值，这些权重表示哪些属性对消费者的选择有重要影响。 根据不同属性水平偏好的相似度进行市场细分。属性的效用函数可作为调查对象聚类的依据， 以便得到偏好相同的细分市场。
估计具有不同属性水平的品牌的市场份额。联合分析所估算的效用可作为模拟选项的输入，以 便确定不同选项的份额，并由此估算不同品牌的市场份额。
确定最受欢迎产品的属性构成。可以通过属性水平的调整，改变品牌特征并估计相应的效用。 产生最高效用的品牌特征代表最受欢迎的品牌的构成。
联合分析是对人们购买决策的一种现实模拟。因为在实际的抉择过程中，由于价格等原因，人们要对产品的多个特征进行综合考虑，往往要在满足一些要求的前提下，牺牲部分其他特性，是一种对特征的权衡与折衷(Trade-off)。通过联合分析，我们可以模拟出人们的抉择行为，可以预测不同类型的人群抉择的结果。因此，通过联合分析，我们可以了解消费者对产品各特征的重视程度，并利用这些信息开发出具有竞争力的产品。
联合分析目前已经广泛应用于消费品、工业品、金融以及其它服务等领域。在现代市场研究的各个方面，如新产品的概念筛选、开发，竞争分析，产品定价，市场细分，广告，分销，品牌等领域，都可见到联合分析的应用。