Análisis conjunto – introducción y visión general

Visión general del análisis conjunto


El análisis conjunto tiene como objetivo encontrar el posicionamiento óptimo entre el precio bajo-calidad baja y el precio alto-calidad alta en términos de precio y características mediante la cuantificación de las compensaciones y compromisos que los clientes toman en la toma de decisiones.

Todo cliente que elige entre productos y servicios se enfrenta a compromisos (véase nuestra demostración conjunta). ¿Es la alta calidad más importante que un precio bajo y una entrega rápida, por ejemplo? Para las empresas, comprender con precisión cómo valoran los clientes los distintos elementos de un producto o servicio significa que el desarrollo del producto puede optimizarse para ofrecer el mejor equilibrio de características o calidad a los precios que el cliente está dispuesto a pagar. En el conjunto de un mercado, esto puede utilizarse para definir la mejor gama de productos para los distintos segmentos o necesidades del mercado, equilibrando las características, el valor y el precio de un conjunto de productos con el fin de maximizar el valor para el cliente y el rendimiento del mercado.

Un medio establecido y potente para estimar el valor para el cliente

Desde que se inventó en la década de 1970, el análisis conjunto se ha convertido en una herramienta fundamental para la planificación de productos y la investigación de precios. Al comprender con precisión cómo toman las personas sus decisiones y qué valoran en sus productos y servicios, se puede determinar el punto óptimo de las características y servicios que equilibran el valor para el cliente con el coste para la empresa y prever la demanda potencial o la cuota de mercado en una situación de mercado competitiva.

Sin embargo, es una técnica sofisticada y se requiere experiencia para garantizar que el diseño y los resultados alcancen los objetivos empresariales.

Principios del análisis conjunto: atributos y niveles

Los principios en los que se basa el análisis conjunto comienzan con la descomposición de un producto o servicio en sus partes constituyentes (denominadas atributos y niveles – véase la sección sobre cómo diseñar un estudio de análisis conjunto) para luego probar las combinaciones de estas partes con el fin de averiguar qué prefieren los clientes. Si se diseña el estudio de forma adecuada utilizando diseños estadísticos cuidadosamente elegidos (también conocidos como diseños experimentales), es posible utilizar el análisis estadístico para calcular el valor, o la puntuación de utilidad, de cada parte del producto o servicio en términos de su contribución a la decisión del cliente.

Por ejemplo, un ordenador puede describirse en términos de atributos como el tipo de procesador, el tamaño del disco duro y la cantidad de memoria. Cada uno de estos atributos se divide en niveles; por ejemplo, los niveles del atributo del tamaño de la memoria pueden ser 1 GB, 2 GB, 3 GB y 4 GB.

De los atributos y niveles a los perfiles de producto y las tareas de elección

Estos atributos y niveles pueden utilizarse para definir diferentes productos eligiendo diferentes niveles para diferentes productos, por lo que la primera etapa del análisis conjunto es crear un conjunto de perfiles de producto (posibles combinaciones de atributos y niveles) para producir un conjunto de opciones entre las que se pide a los clientes o encuestados que elijan, lo que se conoce como conjuntos de elección o tareas de elección.

Obviamente, el número de perfiles potenciales aumenta rápidamente por cada nuevo atributo añadido a medida que aumenta el número de combinaciones posibles, por lo que existen técnicas estadísticas y métodos de diseño para simplificar tanto el número de perfiles a probar como la forma en que se prueban las preferencias, de manera que se pueda recoger la máxima cantidad de información de elección a partir del conjunto más pequeño de tareas de elección.

Elegir el tipo o el tipo de análisis conjunto adecuado

El enfoque preciso para crear «tareas de elección» depende del tipo o los tipos de análisis conjunto más apropiados. El enfoque más común es el análisis conjunto basado en la elección (CBC), pero existen otros tipos. A los estudiantes se les suele enseñar el análisis conjunto de perfil completo mediante valoraciones o tarjetas, mientras que para otros atributos se utilizan diseños adaptativos, como el análisis conjunto adaptativo (ACA), el análisis conjunto basado en el menú o el análisis conjunto adaptativo basado en la elección (ACBC). Los economistas podrían considerar los métodos de preferencia declarada o de elección discreta.

El análisis conjunto podría no ser la opción adecuada. Otros enfoques como el MaxDiff, el Simalto o los estudios de jerarquía de necesidades, tienen cada uno diferentes formas de gestionar el equilibrio entre el número de atributos que pueden incluirse y la complejidad relativa de las elecciones que deben mostrarse para obtener datos de buena calidad.

Diseño estadístico y análisis

Un estudio de análisis conjunto se basa en un diseño estadístico adecuado para poder estimar los modelos de utilidad. Una vez que se han completado todas las tareas de elección, el análisis implica la modelización de lo que impulsó las elecciones o preferencias de los clientes a partir de los perfiles de productos ofrecidos.

El resultado estadístico cuantifica entonces lo que impulsa la preferencia a partir de los atributos y niveles mostrados -conocidos como utilidades o valoraciones parciales y puntuaciones de importancia. Estas utilidades dan una medida del valor de cada nivel, de cada atributo, en términos de su contribución a las elecciones realizadas y, por tanto, muestran el valor relativo de un nivel frente a otro.

Modelos de mercado – previsión del potencial de mercado

El resultado estadístico ofrece una imagen cuantificada y detallada de cómo toman las decisiones los clientes, y un conjunto de datos que pueden utilizarse para construir modelos de mercado que pueden predecir las preferencias o estimar la cuota de mercado en nuevas condiciones de mercado con el fin de prever el impacto de los cambios de productos o servicios en el mercado. Para las empresas, esto les permite ver dónde y cómo pueden obtener las mayores mejoras con respecto a sus competidores, dónde pueden añadir valor para el cliente, cómo influye el precio en las decisiones y así prever la demanda y los ingresos. No es de extrañar que el análisis conjunto se haya convertido en una herramienta clave a la hora de crear y desarrollar estrategias de mercado.

Al combinar estos modelos de mercado con los cálculos internos de los proyectos, las empresas pueden evaluar las decisiones en términos de retorno de la inversión (ROI) antes de salir al mercado. Por ejemplo, determinar qué recursos destinar al desarrollo de nuevos productos y en qué áreas. Los modelos de elección conjunta o de elección discreta también constituyen la base de gran parte de la investigación de precios y de una potente segmentación basada en las necesidades.

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Director de marketing, Leica Microsystems

Alternativas a la encuesta conjunta – desde MaxDiff hasta configuradores y maquetas de comercio electrónico

El análisis conjunto es relativamente complejo, ya que requiere saber cómo utilizar y crear atributos y niveles, qué sabor utilizar, cómo hacer los perfiles de los productos, qué tarea de elección ofrecer y, a continuación, cómo analizar los datos y construir el modelo de mercado. Es posible utilizar programas informáticos estándar que proporcionan orientación y ayuda, pero también puede ser fácil cometer errores o generar diseños deficientes. Y el análisis conjunto no siempre es adecuado, sobre todo si hay muchos niveles, o un impulso más profundo y emocional en la toma de decisiones. Así que, dependiendo del producto o servicio, es posible que los enfoques estándar no siempre sean adecuados y se necesiten otros métodos. Afortunadamente, hay una serie de enfoques relacionados que se utilizan como alternativas al análisis conjunto, como MaxDiff, los configuradores o Simalto (también conocido como trade-off grids). MaxDiff consiste más en medir el valor de una lista de artículos que en generar productos completos, pero utiliza muchas de las mismas características y análisis que el conjoint. Simalto, al igual que el análisis conjunto, desglosa los productos en atributos y niveles, pero luego los presenta como una cuadrícula de opciones a los encuestados.

También se pueden utilizar otras técnicas de investigación, como la creación de menús (construcción de un producto configurado a partir de una gama de opciones seleccionadas) y estudios de búsqueda y filtrado en forma de maquetas de comercio electrónico en las que los encuestados buscan sus productos más preferidos, junto con el análisis conjunto o como alternativas al mismo.

Demostraciones y lecturas adicionales

Para ver el funcionamiento matemático tenemos un sencillo ejemplo de análisis conjunto totalmente elaborado en Excel para mostrar cómo funciona el análisis conjunto para estimar los valores parciales o las utilidades desde el diseño hasta el análisis.

  • Vea nuestra demostración interactiva de análisis conjunto instantáneo que muestra cómo se puede calcular el valor del cliente a partir de las elecciones.
  • Vea cómo funcionan los modelos y simuladores de mercado conjunto para permitir mejores decisiones de ROI basadas en los valores del cliente.
  • Principios de diseño del análisis conjunto
  • Tipos o sabores de análisis conjunto

Para obtener ayuda y asesoramiento sobre el uso del análisis conjunto para la modelización del mercado, o para llevar a cabo una investigación de análisis conjunto, envíe un correo electrónico a [email protected]

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