เข้าสู่ระบบลงทะเบียน →

📊 ผลการวิเคราะห์

บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป

ไม่แน่ใจว่าเลือกอันไหน? ใช้ค่าตั้งต้น MNL ได้เลย — เป็นวิธีที่งานวิจัยส่วนใหญ่รายงาน หรือเปิดแท็บ เปรียบเทียบวิธี เพื่อให้ระบบบอกว่าควรใช้อันไหนกับข้อมูลชุดนี้

⌕FILTER · ANALYSIS119/119responses
EXPAND ▼

สรุปผลแบบอ่านง่าย

ไม่ต้องรู้สถิติก็อ่านได้

สิ่งที่ผู้ตอบให้ความสำคัญมากที่สุดคือ เส้น (คิดเป็น 31.2% ของการตัดสินใจทั้งหมด) รองลงมาคือ โภชนาการ ที่ 30.8%

ถ้าจะออกแบบสินค้าให้ถูกใจที่สุด ควรเลือกความสำคัญ
เส้น: เส้นมาม่า Original (แทนที่จะเป็น เส้นบุก)
31.2%
โภชนาการ: ลดโซเดียม (แทนที่จะเป็น รสชาติจัดจ้าน)
30.8%
ราคา: 10 บาท (แทนที่จะเป็น 39 บาท)
23.7%
Packaging: แบบCup (แทนที่จะเป็น แบบซอง)
12.1%
ปริมาณ: 60g (แทนที่จะเป็น 90g)
2.2%

เชื่อผลนี้ได้แค่ไหน? จำนวนผู้ตอบผ่านเกณฑ์แล้ว · ความแม่นของแบบจำลอง (McFadden ρ²) = 0.053 — ค่อนข้างต่ำ แปลว่าผู้ตอบอาจเลือกเกือบสุ่ม หรือปัจจัยที่วัดยังไม่ใช่ตัวหลัก

ตัวเลข "ความสำคัญ" บอกว่าปัจจัยนั้นทำให้คนเปลี่ยนใจได้มากแค่ไหน เมื่อเทียบกับปัจจัยอื่นในแบบสอบถามนี้ — รวมกันทุกปัจจัยได้ 100%

จำนวนผู้ตอบ

119

คน

ข้อมูลพอหรือยัง

เพียงพอตามเกณฑ์ขั้นต่ำ

คะแนนความเพียงพอ 952 (เกณฑ์ขั้นต่ำ 500) — สรุปผลรวมได้

→ ถ้าต้องการแยกดูรายกลุ่ม ควรมีราว 125 คน

คุณลักษณะ

5

รายการ

AI ตีความผลและข้อเสนอแนะ

📊 วิธีเดียว: AI จะวิเคราะห์ผลจาก Multinomial Logit (MNL) ที่กำลังแสดงอยู่บน UI

ใช้ AI วิเคราะห์และแปลผลข้อมูลให้เข้าใจง่าย พร้อมข้อเสนอแนะเชิงธุรกิจ

สัดส่วนความสำคัญของแต่ละคุณลักษณะ

แผนภูมิวงกลมแสดงสัดส่วนความสำคัญ (% จาก 100%)
📊 วิธีการคำนวณปัจจุบัน: Multinomial Logit (MNL)
Logit coefficients (reference level = 0). Positive = preferred, Negative = less preferred

  • Packaging
  • ปริมาณ
  • ราคา
  • เส้น
  • โภชนาการ

คุณลักษณะที่ผู้บริโภคให้ความสำคัญ

ตัวเลขแสดงระดับความสำคัญ (% จาก 100%)

1

เส้น

31.2%

ความสำคัญ

เปรียบเทียบ Utility ของแต่ละระดับ:

เส้นมาม่า Originalเส้นมันเทศเส้นบุก-0.200.20.40.6Utility

💡 แท่งสูง = ผู้บริโภคให้คะแนนมากกว่า (ชอบมากกว่า)

2

โภชนาการ

30.8%

ความสำคัญ

เปรียบเทียบ Utility ของแต่ละระดับ:

ลดโซเดียมเพิ่มเนื้อสัตว์และผักอบแห้งรสชาติจัดจ้าน00.20.40.60.8Utility

💡 แท่งสูง = ผู้บริโภคให้คะแนนมากกว่า (ชอบมากกว่า)

3

ราคา

23.7%

ความสำคัญ

เปรียบเทียบ Utility ของแต่ละระดับ:

10 บาท7 บาท39 บาท00.150.30.450.6Utility

💡 แท่งสูง = ผู้บริโภคให้คะแนนมากกว่า (ชอบมากกว่า)

4

Packaging

12.1%

ความสำคัญ

เปรียบเทียบ Utility ของแต่ละระดับ:

แบบCupแบบหม้อร้อนแบบซอง-0.24-0.18-0.12-0.060Utility

💡 แท่งสูง = ผู้บริโภคให้คะแนนมากกว่า (ชอบมากกว่า)

5

ปริมาณ

2.2%

ความสำคัญ

เปรียบเทียบ Utility ของแต่ละระดับ:

60g150g90g-0.04-0.03-0.02-0.010Utility

💡 แท่งสูง = ผู้บริโภคให้คะแนนมากกว่า (ชอบมากกว่า)

💡 วิธีอ่านผลการวิเคราะห์

  • • ความสำคัญ (%): ยิ่งสูง = ผู้บริโภคให้ความสำคัญมากกว่า เช่น 40% หมายถึงคุณลักษณะนี้มีอิทธิพล 40% ต่อการตัดสินใจซื้อ
  • • ระดับที่ชอบ: ระดับที่มี ⭐ คือสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการมากที่สุด
  • • ตัวเลข Utility: ยิ่งสูง = ยิ่งถูกเลือกบ่อย (ตัวเลขสัมพันธ์กัน ไม่ใช่ร้อยละ)
  • • คำแนะนำ: ใช้ปุ่ม "วิเคราะห์ด้วย AI" เพื่อรับคำแนะนำเชิงธุรกิจที่เข้าใจง่าย
  1. Multinomial Logit (MNL) (จาก cache)
  2. Multinomial Logit (MNL) คำนวณสำเร็จ!