Análise conjunta – introduction and overview

Visão conjunta


Análise conjunta tem como objectivo encontrar o posicionamento óptimo entre baixo preço – baixa qualidade e alto preço – alta qualidade em termos de preço e características, quantificando os trade-offs e comprometendo os clientes na tomada de decisões.

Todos os clientes que fazem escolhas entre produtos e serviços são confrontados com trade-offs (veja nossa demonstração conjunta). A alta qualidade é mais importante do que um preço baixo e uma entrega rápida, por exemplo? Ou um bom serviço é mais importante que o design e a aparência?

Para as empresas, entender precisamente como os clientes valorizam diferentes elementos de um produto ou serviço significa que o desenvolvimento do produto pode ser otimizado para dar o melhor equilíbrio de características ou qualidade para os preços que o cliente está disposto a pagar. Através de um mercado como um todo, isto pode ser usado para definir a melhor gama de produtos para diferentes segmentos ou necessidades do mercado, equilibrando características, valor e preço através de um conjunto de produtos a fim de maximizar o valor do cliente e retornos do mercado.

Um meio estabelecido e poderoso de estimar o valor do cliente

Com o desenvolvimento e melhorias contínuas desde que foi inventado nos anos 70, a análise conjunta tornou-se uma ferramenta central para o planejamento do produto e pesquisa de preços. Ao entender precisamente como as pessoas tomam decisões e o que elas valorizam em seus produtos e serviços, você pode trabalhar o sweetspot ou o nível ideal de recursos e serviços que equilibrem o valor para o cliente com o custo para a empresa e prever a demanda potencial ou participação de mercado em uma situação competitiva de mercado.

É, no entanto, necessária uma técnica sofisticada e experiência para garantir que o design e os resultados atinjam os objetivos do negócio.

Princípios da análise conjunta – atributos e níveis

Os princípios por trás da análise conjunta começam com a quebra de um produto ou serviço em suas partes constituintes (chamadas atributos e níveis – veja a seção sobre como projetar um estudo de análise conjunta) e depois testam combinações dessas partes para descobrir o que os clientes preferem. Ao desenhar o estudo apropriadamente usando desenhos estatísticos cuidadosamente escolhidos (também conhecidos como desenhos experimentais) é então possível usar a análise estatística para calcular o valor, ou pontuação de utilidade, de cada parte do produto ou serviço em termos de sua contribuição para a decisão do cliente.

Por exemplo, um computador pode ser descrito em termos de atributos como tipo de processador, tamanho do disco rígido e quantidade de memória. Cada um destes atributos é dividido em níveis – por exemplo, os níveis do atributo para o tamanho da memória podem ser de 1GB, 2GB, 3GB e 4GB.

De atributos e níveis a perfis de produtos e tarefas de escolha

Estes atributos e níveis podem ser usados para definir produtos diferentes, escolhendo níveis diferentes para produtos diferentes, portanto, a primeira etapa na análise conjunta é criar um conjunto de perfis de produtos (possíveis combinações de atributos e níveis) para produzir um conjunto de opções a partir do qual os clientes ou respondentes são solicitados a escolher – conhecidos como conjuntos de escolha ou tarefas de escolha.

Obviamente, o número de perfis potenciais aumenta rapidamente para cada novo atributo adicionado à medida que o número de combinações possíveis aumenta, por isso existem técnicas estatísticas e métodos de design para simplificar tanto o número de perfis a serem testados como a forma como as preferências são testadas para que a quantidade máxima de informação de escolha possa ser recolhida a partir do menor conjunto de tarefas de escolha.

Selecionar o tipo ou sabor certo de análise conjunta

A abordagem precisa para criar ‘tarefas de escolha’ depende do tipo ou sabor de análise conjunta mais apropriado para ser usado. A abordagem mais comum é a análise conjunta baseada na escolha (CBC), mas existem outros sabores. Os alunos muitas vezes são ensinados em conjunto, usando classificações ou cartões, para mais atributos são usados projetos adaptativos, tais como análise conjunta adaptativa (ACA), conjunta baseada em menus, ou conjunta baseada na escolha adaptativa (ACBC). Os economistas podem olhar para Métodos de Preferência Stated ou Escolha Discreta.

Análise Conjunta pode não ser a opção certa. Outras abordagens tais como MaxDiff, Simalto ou estudos de hierarquia de necessidades, cada uma tem maneiras diferentes de gerenciar o equilíbrio entre o número de atributos que podem ser incluídos e a complexidade relativa das escolhas que precisam ser mostradas a fim de obter dados de boa qualidade.

Desenho e análise estatística

Um estudo de análise conjunta depende de um desenho estatístico apropriado a fim de ser capaz de estimar os modelos de utilidade. Uma vez concluídas todas as tarefas de escolha, a análise envolve modelagem do que impulsionou as escolhas ou preferências dos clientes a partir dos perfis de produtos oferecidos.

O resultado estatístico então quantifica tanto o que está impulsionando a preferência a partir dos atributos e níveis mostrados – conhecidos como utilidades ou part-worths e pontuações de importância. Essas utilidades dão uma medida de valor para cada nível, de cada atributo, em termos de sua contribuição para as escolhas que foram feitas e assim mostra o valor relativo de um nível em relação a outro.

Modelos de mercado – previsão do potencial de mercado

O resultado estatístico dá uma imagem quantificada detalhada de como os clientes tomam decisões, e um conjunto de dados que podem ser usados para construir modelos de mercado que podem prever preferências ou estimar a participação de mercado em novas condições de mercado, a fim de prever o impacto das mudanças de produtos ou serviços no mercado. Para as empresas, isto permite-lhes ver onde e como podem obter as maiores melhorias em relação aos seus concorrentes, onde podem acrescentar valor para o cliente, como o preço tem impacto nas decisões e assim prever a procura e a receita. Não é surpreendente que a análise conjunta se tenha tornado uma ferramenta chave na construção e desenvolvimento de estratégias de mercado.

Ao combinar estes modelos de mercado com os custos internos do projeto, as empresas podem avaliar as decisões em termos de retorno sobre o investimento (ROI) antes de ir para o mercado. Por exemplo, determinando que recursos colocar no Desenvolvimento de Novos Produtos e em que áreas. A modelagem conjunta ou discreta baseada na escolha também forma a base de muita pesquisa de preços e poderosa segmentação baseada nas necessidades.

“Estávamos procurando uma agência que pudesse entender nossas soluções e nossa complexa base de clientes, a fim de transferir esse entendimento para uma pesquisa abrangente de clientes.
dobney.com rapidamente ganhou profundo conhecimento das especificidades do nosso negócio e projetou uma excelente pesquisa conjunta de última geração. Eles forneceram serviços profissionais e individuais de uma qualidade que nunca tínhamos experimentado antes. Foi ótimo trabalhar com a dobney.com e os resultados derivados da pesquisa são inestimáveis para nós.”

Marketing Manager, Leica Microsystems

Alternativos para o conjoint – de MaxDiff a configuradores e maquetes de comércio eletrônico

Análise conjunta é relativamente complexa pois requer um entendimento de como usar e criar atributos e níveis, que sabor usar, como fazer os perfis dos produtos, que tarefa de escolha oferecer e então como analisar os dados e construir o modelo de mercado. É possível usar um software de prateleira, que fornecerá orientação e ajuda, mas também pode facilitar a ocorrência de erros ou gerar projetos ruins. E a análise conjunta nem sempre se encaixa, particularmente se existem muitos níveis, ou um impulso mais profundo e emocional para a tomada de decisões. Assim, dependendo do produto ou serviço, é possível que as abordagens fora da prateleira nem sempre sejam adequadas e que outros métodos sejam necessários. Felizmente, há uma série de abordagens relacionadas usadas como alternativas à análise conjunta, tais como MaxDiff, configuradores ou Simalto (também conhecido como trade-off grids). MaxDiff é mais para medir o valor de uma lista de itens do que para gerar produtos completos, mas ele usa muitas das mesmas características e análises do conjoint. O Simalto, assim como a análise conjunta, divide os produtos em atributos e níveis, mas depois os apresenta como uma grade de opções para os entrevistados.

Uma gama de outras técnicas de pesquisa, incluindo a construção de menus (construção de um produto configurado a partir de uma gama de opções selecionadas), e estudos de pesquisa e filtragem na forma de maquetes de estilo e-commerce onde os entrevistados buscam seus produtos mais preferidos também podem ser usados em conjunto com ou como alternativas à análise conjunta.

Demonstrações e leitura posterior

Para ver os trabalhos matemáticos, temos um exemplo de trabalho simples de análise conjunta totalmente trabalhado no Excel para mostrar como a análise conjunta funciona para estimar valores parciais ou utilitários do design à análise.

  • Veja nossa demonstração interativa de análise conjunta instantânea mostrando como o valor do cliente pode ser calculado a partir de escolhas.
  • Veja como os modelos e simuladores de mercado conjunto funcionam para permitir melhores decisões de ROI com base nos valores do cliente.
  • Princípios de desenho de análise conjunta
  • Tipos ou sabores de análise conjunta

Para ajuda e aconselhamento sobre o uso da análise conjunta para modelagem de mercado, ou para realizar pesquisa de análise conjunta por email [email protected]

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