功效,是指一种产品实现其预期结果的能力。功效测试是对一种产品进行严格测试,并通过各种试验来确认营销材料中所宣称的属性的过程。即使产品对消费者很有吸引力,他们仍然需要有确定的科学依据,以确保产品被带回家后的功效符合描述。功效测试让企业有信心做出功效声明。
产品功效测试的重要性
为了让消费者相信产品的性能,企业在包装研究、营销材料和样品分发上花费了大量的时间和金钱。尽管这些营销策略可能是有效的,但最令消费者信服的证据是证明该产品经过专家的科学测试。功效测试通过使用科学方法测量产品的功效来达到这一结果。这个过程是客观的,在测试过程中收集的指标可以通过品牌宣传直接传递给消费者。信任是企业与消费者关系的重要组成部分,而获得这种信任的第一步是发布一款科学支持的产品,实现其宣称的功能。
功效测试的方法
一、功效测试的组成部分
功效测试使用两个组成部分一同支持产品声明:客观的科学测试技术和对消费者感知的主观研究。
在科学测试方面,需要专业人员使用经过验证的方法和设备进行,并与消费者的真实使用场景接近,以增强功效主张的证据支持。
在感知研究方面,通过消费者小组和问卷调查的方式,可以提供消费者对产品属性的代表性观点。使用统计原理来衡量感知意见能了解到消费者是如何接受产品及其属性的。
二、诺达思研究方法
除传统的感知研究方法之外,诺达思拥有创新的神经营销学研究技术,对消费者的面部表情、眼动、脑电波、皮电、心率等数据进行多维度采集与分析,涉及到脑活动、自主神经系统活动、情绪、认知和行为的变化过程,可以测量到消费者使用产品后细微的生理心理变化,从而客观地对产品功效进行评估。
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三、主要研究问题
• 产品对不同消费者群体的功效;
• 在产品进入市场之前对其功效的定性/定量评价;
• 与市场上已有的参考产品进行功效比较,以帮助品牌定位;
• 帮助收集产品法规文件中需要的信息。
对产品功效测试感兴趣,欢迎扫描下方二维码添加诺达思客服,了解更多产品信息和动态!
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诺达思信息技术公司
诺达思信息技术公司创建于1989年,是专门开发销售行为学研究软件、系统集成和解决方案的专业公司,一直在世界行为学研究工具开发领域内处于领导地位。公司董事长卢卡斯∙诺达思先生是昆虫行为学家,动物行为学博士,荷兰技术创新科学院院士。他在研究黄蜂行为生态学时,开发了世界上第一个行为学研究软件,后来起名为行为观察记录分析系统(Noldus Observer )。该软件问世后,立即引起了许多研究昆虫行为及其他行为学科人员的注意。这也激发了卢卡斯先生想创建一个公司专门开发行为学研究的软件和工具的想法,诺达思信息技术公司也应运而生。今天,诺达思信息技术公司已经成为世界顶尖级的行为分析系统供应商。
公司的产品
诺达思信息技术公司开发的第一个商业化的行为学研究软件,行为观察记录分析系统(Noldus Observer )于1990年成功面市。其后该公司开发了一系列行为学研究软件,包括动物运动轨迹追踪系统(EthoVision®),动物步态分析系统(CatWalk™),面部表情分析系统(FaceReader™),便携式行为观察记录分析系统(Pocket Observer),动物超声记录分析系统,(UltraVox™), 社会互动性分析工具(MatMan™), 行为型式分析系统(Theme™)等。2004年成功开发出鼠类行为家居环境观测箱(PhenoTyper®),标志着该公司开始涉足地区行为研究硬件领域。经过多年的努力,诺达思信息技术公司已经从软件开发商成功演变为系统集成和解决方案的供应商具备供应全套大型行为观察实验室的实力。
公司的客户
诺达思信息技术公司的客户为:高等院校、科研院所,和企业研发组织。目前全球70多个国家的2000多家高校、科研机构和企业在使用我们的产品。
我们的产品被广泛应用到心理学、神经生物学、精神病学、药理学、毒理学、生理学、行为学、行为生态学、动物医学、昆虫学、人因工程学、可用性测试、工业工程学、体育运动行为学以及消费行为学等学科的研究工作。我们的客户名单中不乏世界著名学府,全球知名研究机构,和誉满全球的大型跨国企业。
公司的组织
诺达思信息技术公司是一家国际性公司,总部在荷兰瓦赫宁根市,在6个国家设有分公司、区域性销售办公室、代表处。美国、德国、法国、西班牙、匈牙利和中国的区域性销售办公室分别负责本国和临近地区的销售业务。
2011年成立的诺达思(北京)信息技术有限责任公司是负责中华区产品销售,市场开发,代理商支持和客户服务业务的分公司。它的成立将使我们更好的为中华区的客户服务。
诺达思信息技术公司拥有一支高素质的研发、销售和客户服务技术团队。公司现有员工100多名,其中90%以上的人员都有生物学或电子学的学士、硕士和博士学位,董事长为荷兰技术创新科学院院士。
公司的使命
诺达思信息技术公司的使命是为广大客户提供最好的行为学研究工具,提升客户研究工作的数据质量,实现资源利用的最优化和最大化 .