Consumer choice modeling: comparing and contrasting the MAAM, AHP, TOPSIS and AHP-TOPSIS methodologies
Notice bibliographique
Résumé
While making decisions, consumers are often confronted with choosing between multiple product and brand alternatives that may be viewed as specific bundles of attributes/criteria. Researchers, attempting to understand this decision-making process, employ multi-criteria decision making (MCDM) models in numerous ways for predicting ultimate brand choice. This thesis compares and contrasts four types of MCDM models within a laptop brand choice context—specifically, the Multi Attribute Attitude Model (MAAM; Fishbein 1967), Analytical Hierarchy Process (AHP; Saaty, 1980), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS; Hwang & Yoon, 1981), and a mixed AHP-TOPSIS model (Ghosh, 2011; Bhutia & Phipon,2012). While Fishbein’s MAAM model evaluates brand choice by multiplying attribute belief ratings with their importance weights, the AHP does a pair-wise comparison to elicit relative weights of brand attributes and alternatives. The TOPSIS method, on the other hand, proposes that consumers choose brands that are nearest to (i.e., the shortest distance from) their ideal brand solution as well as the farthest from (i.e., the greatest distance from) their worst solution. Advantages and disadvantages of each of these methods are reviewed, and a mixed AHP-TOPSIS method that addresses some of the drawbacks is proposed here. The results attained via TOPSIS and AHP-TOPSIS are the same. However, it is coincidental in the chosen laptop choice example. By applying the two models within an alternative hotel choice scenario, the rankings obtained are demonstrated as being different. Sensitivity analyses conducted also demonstrate these differences across models. This thesis has both theoretical and practical implications. From a theoretical perspective, it brings the knowledge of decision making methodologies from the supply chain management field to further the understanding of marketing related issues. Furthermore, this research is the first to apply a mixed AHP-TOPSIS model that demonstrates greater accuracy in predicting consumer brand choice. In terms of practical significance, it allows companies to improve the impression that customers hold about its performance on specific attribute types.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».