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Inferring attribute non-attendance using eye tracking in choice-based conjoint analysis

机译：在基于选择的联合分析中使用眼动跟踪推断属性不参与

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Traditionally, choice-based conjoint analysis relies on the assumption of rational decision makers that use all available information. However, several studies suggest that people ignore some information when making choices. In this paper, we build upon recent developments in the choice literature and employ a latent class model that simultaneously allows for attribute non-attendance (ANA) and preference heterogeneity. In addition, we relate visual attention derived from eye tracking to the probability of ANA to test, understand, and validate ANA in a marketing context. In two empirical applications, we find that a) our proposed model fits the data best, b) the majority of respondents indeed ignore some attributes, which has implications for willingness-to-pay estimates, segmentation, and targeting, and c) even though the latent class model identifies ANA well without eye tracking information, our model with visual attention helps to better understand ANA and individual-level behavior.
机译：传统上，基于选择的联合分析依赖使用所有可用信息的理性决策者的假设。但是，一些研究表明，人们在做出选择时会忽略一些信息。在本文中，我们以选择文献的最新发展为基础，并采用了潜在类模型，该模型同时允许属性无人参与（ANA）和偏好异质性。此外，我们将眼动追踪产生的视觉注意力与ANA在营销环境中测试，理解和验证ANA的可能性相关联。在两个经验应用中，我们发现a）我们提出的模型最适合数据，b）大多数受访者确实忽略了某些属性，这影响了支付意愿的估计，细分和定位，以及c）即使潜在类别模型可以很好地识别出ANA，而无需眼动追踪信息，而我们具有视觉注意力的模型有助于更好地了解ANA和个人行为。

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