Conjoint Analysis with XLSTAT-Marketing, Paris Feb. 2016 (in French)

Conjoint analysis is a method combining several techniques to build a model that allows simulating market shares. This training session considers all the things you need to know around this method, spanning from generating experimental designs to utilities computation and simulation of market shares. Both the full profile conjoint analysis and choice-based conjoint (CBC) will be tackled. Subscribe to this training session that will let you understand precisely the principles of this method and learn how to use it in XLSTAT-Marketing.

The session will take place in Paris, France.

Die Session ist vorbei

Conjoint analysis with XLSTAT-Marketing, 2 days training

This training will teach you how to setup a conjoint analysis to simulate market shares and thus to evaluate the impact of introducing new products. Conjoint analysis techniques are also known as trade-off methods. The program covers both classical conjoint analysis methods and choice-based coinjoint (CBC) and is illustrated using XLSTAT-Marketing. The training is followed by practical application exercises and tests to be submitted online for correction.

Prerequisites

None

Objectives

  • Understand the principles of conjoint analysis
  • Learn how to set up a conjoint analysis study
  • Learn how to use the XLSTAT-Marketing solution to run a conjoint analysis
  • Learn how to read and interpret conjoint analysis outputs

Training program

  • Conjoint analysis or the trade-off method: description
  • Differences between choice-based and profile-based methods
  • Design of conjoint analysis experiments
  • Utilities computation
  • Market simulation
  • Introduction to MaxDiff and TURF

Preis

Unternehmen / Privat

800,00 €
pro Person

Daten

Beginn:

Ende:

Sprache

Französisch

Ort

Paris France

Profil des Schulungsleiters


Emmanuel Jakobowicz

Mit mehr als 15 Jahre Erfahrung in datenorientierten Projekten, ist Emmanuel Jakobowicz ein passionierter Daten Wissenschaftler und  Unternehmer. Er gründete Stat4decision, um einen neuen Weg zu gehen wie Menschen dabei zu unterstützen Ihre Daten auszuwerten. Er hat einen Doktortitel in angewandter Statistik und Informatik. Darüber hinaus ist er Ingenieur in der Mathematik mit Fokus auf maschine learning. Seine Berufserfahrung umfasst Forschung und Entwicklung bei Electricité de France und Softwareentwicklung bei Addinsoft XLSTAT, wo er Partner,  CTO, Chief Scientist, Berater und Trainer für große Unternehmen, Forschungsinstituten und Universitäten ist.

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