ScholarGate
Asszisztens
Process / pipelineMarketing / qualitative consumer research

Means-End Chain Laddering

Means-end chain analysis explains consumer choice by linking the concrete attributes of a product to the consequences of using it and ultimately to the personal values those consequences serve. Jonathan Gutman's 1982 model proposed that consumers categorize products by the desirable consequences they deliver, and that these consequences are valued because they help attain higher-order life values, so a chain runs attribute to consequence to value. Laddering, formalized by Thomas Reynolds and Jonathan Gutman, is the interviewing technique that uncovers these chains by repeatedly asking why a feature matters until the respondent reaches the underlying values. The resulting ladders are content-coded into attributes, consequences, and values, then summarized in an implication matrix counting how often each element leads to another. Applying a cutoff to that matrix yields a hierarchical value map (HVM), a network showing the dominant attribute-consequence-value pathways for the category. The approach reveals not just what consumers want but why, providing a values-grounded foundation for positioning and advertising strategy.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanAlkalmazás, összehasonlítás, útmutatás
Eszközök és források
Diák letöltése
Tanulás és felfedezés
VideóHamarosan

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  1. Gutman, J. (1982). A Means-End Chain Model Based on Consumer Categorization Processes. Journal of Marketing, 46(2), 60-72. DOI: 10.1177/002224298204600207
  2. Reynolds, T. J., & Gutman, J. (1988). Laddering Theory, Method, Analysis, and Interpretation. Journal of Advertising Research, 28(1), 11-31. DOI: 10.1080/00218499.1988.12467766

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 23). Means-End Chain Analysis and Laddering (Attributes-Consequences-Values). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/marketing/means-end-chain-laddering

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateMeans-End Chain Laddering (Means-End Chain Analysis and Laddering (Attributes-Consequences-Values)). Letöltve 2026-06-24, forrás: https://scholargate.app/hu/marketing/means-end-chain-laddering · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026