Analyse conjointe – introduction et aperçu

Aperçu conjoint


L’analyse conjointe vise à trouver le positionnement optimal entre le bas prix-basse qualité et le haut prix-haute qualité en termes de prix et de caractéristiques en quantifiant les compromis et les arbitrages que les clients font lors de la prise de décision.

Tout client faisant des choix entre des produits et des services est confronté à des compromis (voir notre démonstration conjointe). Une qualité élevée est-elle plus importante qu’un prix bas et une livraison rapide, par exemple ? Ou un bon service est-il plus important que le design et l’apparence ?

Pour les entreprises, comprendre précisément comment les clients valorisent les différents éléments d’un produit ou d’un service signifie que le développement du produit peut être optimisé pour donner le meilleur équilibre de caractéristiques ou de qualité pour les prix que le client est prêt à payer. Sur l’ensemble d’un marché, cela peut être utilisé pour définir la meilleure gamme de produits pour différents segments ou besoins du marché, en équilibrant les caractéristiques, la valeur et le prix à travers un ensemble de produits afin de maximiser la valeur du client et les retours sur le marché.

Un moyen établi et puissant d’estimer la valeur du client

Avec un développement et des améliorations continus depuis son invention dans les années 1970, l’analyse conjointe est devenue un outil de base pour la planification des produits et la recherche sur les prix. En comprenant précisément comment les gens prennent des décisions et ce qu’ils apprécient dans vos produits et services, vous pouvez déterminer le sweetspot ou le niveau optimal de caractéristiques et de services qui équilibrent la valeur pour le client et le coût pour l’entreprise et prévoir la demande potentielle ou la part de marché dans une situation de marché concurrentiel.

Il s’agit toutefois d’une technique sophistiquée et une expertise est nécessaire pour s’assurer que la conception et les résultats atteindront les objectifs commerciaux.

Principes de l’analyse conjointe – attributs et niveaux

Les principes de l’analyse conjointe commencent par la décomposition d’un produit ou d’un service en ses éléments constitutifs (appelés attributs et niveaux – voir la section sur la conception d’une étude d’analyse conjointe) puis à tester des combinaisons de ces éléments afin de découvrir ce que les clients préfèrent. En concevant l’étude de manière appropriée en utilisant des plans statistiques soigneusement choisis (également connus sous le nom de plans expérimentaux), il est alors possible d’utiliser l’analyse statistique pour calculer la valeur, ou le score d’utilité, de chaque partie du produit ou du service en termes de contribution à la décision du client.

Par exemple, un ordinateur peut être décrit en termes d’attributs tels que le type de processeur, la taille du disque dur et la quantité de mémoire. Chacun de ces attributs est décomposé en niveaux – par exemple les niveaux de l’attribut pour la taille de la mémoire pourraient être 1GB, 2GB, 3GB et 4GB.

Des attributs et des niveaux aux profils de produits et aux tâches de choix

Ces attributs et ces niveaux peuvent être utilisés pour définir différents produits en choisissant différents niveaux pour différents produits, de sorte que la première étape de l’analyse conjointe consiste à créer un ensemble de profils de produits (combinaisons possibles d’attributs et de niveaux) pour produire un ensemble d’options parmi lesquelles les clients ou les répondants sont ensuite invités à choisir – connus sous le nom d’ensembles de choix ou de tâches de choix.

Evidemment, le nombre de profils potentiels augmente rapidement pour chaque nouvel attribut ajouté, car le nombre de combinaisons possibles augmente, de sorte qu’il existe des techniques statistiques et des méthodes de conception pour simplifier à la fois le nombre de profils à tester et la manière dont les préférences sont testées, de sorte que la quantité maximale d’informations sur les choix puisse être collectée à partir du plus petit ensemble de tâches de choix.

Choisir le bon type ou la bonne saveur d’analyse conjointe

L’approche précise de la création de « tâches de choix » dépend du type ou des saveurs d’analyse conjointe les plus appropriées à utiliser. L’approche la plus courante est l’analyse conjointe basée sur le choix (CBC), mais d’autres saveurs existent. Les étudiants apprennent souvent l’analyse conjointe à profil complet à l’aide d’évaluations ou de cartes, tandis que pour d’autres attributs, des conceptions adaptatives sont utilisées, telles que l’analyse conjointe adaptative (ACA), l’analyse conjointe basée sur le menu ou l’analyse conjointe adaptative basée sur le choix (ACBC). Les économistes peuvent se pencher sur les méthodes de préférence déclarée ou de choix discret.

L’analyse conjointe n’est peut-être pas la bonne option. D’autres approches telles que MaxDiff, Simalto ou les études de hiérarchie des besoins, ont chacune différentes façons de gérer l’équilibre entre le nombre d’attributs qui peuvent être inclus et la complexité relative des choix qui doivent être montrés afin d’obtenir des données de bonne qualité.

Conception et analyse statistiques

Une étude d’analyse conjointe repose sur une conception statistique appropriée afin de pouvoir estimer les modèles d’utilité. Une fois que toutes les tâches de choix ont été effectuées, l’analyse consiste à modéliser ce qui a conduit les choix ou les préférences des clients à partir des profils de produits proposés.

La sortie statistique quantifie alors à la fois ce qui conduit la préférence à partir des attributs et des niveaux indiqués – connus sous le nom d’utilités ou de valeurs partielles et de scores d’importance. Ces utilités donnent une mesure de la valeur pour chaque niveau, de chaque attribut, en termes de sa contribution aux choix qui ont été faits et montre ainsi la valeur relative d’un niveau par rapport à un autre.

Modèles de marché – prévoir le potentiel du marché

La sortie statistique donne une image quantifiée détaillée de la façon dont les clients prennent leurs décisions, et un ensemble de données qui peuvent être utilisées pour construire des modèles de marché qui peuvent prédire les préférences ou estimer la part de marché dans de nouvelles conditions de marché afin de prévoir l’impact des changements de produits ou de services sur le marché. Pour les entreprises, cela leur permet de voir où et comment elles peuvent obtenir les plus grandes améliorations par rapport à leurs concurrents, où elles peuvent ajouter de la valeur pour le client, comment le prix influe sur les décisions et ainsi prévoir la demande et les revenus. Il n’est pas surprenant que l’analyse conjointe soit devenue un outil clé dans la construction et le développement des stratégies de marché.

En combinant ces modèles de marché avec les coûts internes des projets, les entreprises peuvent évaluer les décisions en termes de retour sur investissement (ROI) avant d’aller sur le marché. Par exemple, déterminer les ressources à consacrer au développement de nouveaux produits et dans quels domaines. Les modèles de choix conjoints ou de choix discrets constituent également la base d’une grande partie de la recherche sur les prix et d’une segmentation puissante basée sur les besoins.

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Responsable marketing, Leica Microsystems

Alternatives à l’enquête conjointe – de MaxDiff aux configurateurs et aux maquettes de commerce électronique

L’analyse conjointe est relativement complexe car elle nécessite de comprendre comment utiliser et créer des attributs et des niveaux, quelle saveur utiliser, comment réaliser les profils de produits, quelle tâche de choix proposer, puis comment analyser les données et construire le modèle de marché. Il est possible d’utiliser un logiciel standard qui fournit des conseils et de l’aide, mais il peut aussi faciliter les erreurs ou la création de mauvais modèles. L’analyse conjointe n’est pas toujours adaptée, en particulier s’il y a plusieurs niveaux ou si la prise de décision est plus profonde et plus émotionnelle. Ainsi, en fonction du produit ou du service, il est possible que les approches standard ne soient pas toujours adaptées et que d’autres méthodes soient nécessaires. Heureusement, il existe un certain nombre d’approches connexes utilisées comme alternatives à l’analyse conjointe, telles que MaxDiff, les configurateurs ou Simalto (également connues sous le nom de grilles de compromis). MaxDiff vise davantage à mesurer la valeur d’une liste d’éléments qu’à générer des produits complets, mais il utilise bon nombre des mêmes caractéristiques et analyses que l’analyse conjointe. Simalto, comme l’analyse conjointe, décompose les produits en attributs et en niveaux, mais les présente ensuite comme une grille d’options aux répondants.

Une gamme d’autres techniques de recherche, y compris la construction de menus (construction d’un produit configuré à partir d’une gamme d’options sélectionnées), et les études de recherche et de filtre sous la forme de maquettes de style e-commerce où les répondants chassent leurs produits les plus préférés, peuvent également être utilisées en conjonction avec ou comme alternatives à l’analyse conjointe.

Démonstrations et lectures complémentaires

Pour voir les travaux mathématiques, nous avons un exemple simple d’analyse conjointe entièrement travaillé dans Excel pour montrer comment l’analyse conjointe fonctionne pour estimer les valeurs partielles ou les utilités de la conception à l’analyse.

  • Voyez notre démonstration interactive d’analyse conjointe instantanée montrant comment la valeur du client peut être calculée à partir des choix.
  • Voyez comment les modèles et simulateurs de marché conjoint fonctionnent pour permettre de meilleures décisions de retour sur investissement basées sur les valeurs des clients.
  • Principes de conception de l’analyse conjointe
  • Types ou saveurs de l’analyse conjointe

Pour de l’aide et des conseils sur l’utilisation de l’analyse conjointe pour la modélisation du marché, ou pour effectuer des recherches en analyse conjointe, envoyez un courriel à [email protected]

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