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口味测试分析模型

1、对产品的总体评价,及对具体属性的JAP偏好评价,确定产品属性改进的方向和程度。(人通常对感官属性有个最佳适应点,例如:香味的浓淡程度,并不是香味越浓越好。我们会应用 JAR 量表,以个人的判断为标准,确定属性的合适程度,从而得到更真实形象的数据。)
Penalty分析模型介绍
   Penalty分析主要是针对感官评价进行分析的工具,适用于口味测试、香味测试、包装测试等。它能帮助企业准确把握消费者的感知,不公可以找出重要的属性并且可以确定改进的方向,如甜味应该浓一些还是淡一些,以及如此改进能够获得多少消费者偏好,帮助企业做出正确的决策。


Penalty
分析需要以下两个方面的指标:
     对产品的总体评价。总体评价必须是等距离或等比的尺度,比如对产品的整体喜欢程度用1-7分评价,分数越高越喜欢。
     对具体属性的JAR偏好评价。假定消费者评价了产品的某个具体属性,采用方式是,中间值表示最合适,对于一个1-7级量表而言,1分表示完全不够(如不够辣),2分表示不够,3分表示有点不够,4分表示正好,5分表示有点过,6分表示过了,7分表示太过(如太过辣)。根据某个属性的感知的不同,将消费者分为3类:
第一类(打1-3分者):认为产品在属性上偏少或不够的人,记为TL:
第二类(打4分者):认为属性表现正好(恰好)的人,记为JA:
第三类(打5-7分者):认为属性表现为偏多的人,记为TM:
对于总体评价指标(整体喜欢度),记消费者对该产品的总体喜欢程度为L。针对每个属性的三类人群,记每类人群对产品的总体喜欢程度(平均值)为:
       L(TL):表示TL人群对产品的整体喜欢度
       L(TM):表示TM人群对产品的整体喜欢程度
       L(JA):表示JA人群对产品的整体喜欢度
   记每个属性(如甜度)的Penalty指数(P)为:
       P(TL)=L(TL)-L(JA),TL人群的Penalty的指数
       P(TM)=L(TM)-L(JA),TM的人群Penalty的系数
    Penalty系数的大小反应了某个属性的偏向对总体指标的影响力度。借助象限分析,可以确定产品的改进优先度与改进方向。
 
2、掌握产品的优劣势,并针对产品的实际配方进行调整,以达到被最大比例人群所接受的效果。

通过对产品各属性的分析,可以看出优先改进区的指标,并针对产品的实际配方进行调整,以达到被最大比例人群所接受的效果。

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