Pesquisa Análise Conjunta. Saiba tudo deste método de investigação

O que você precisa saber sobre uma pesquisa de Análise Conjunta você verá aqui:


O que é pesquisa Análise Conjunta?

A pesquisa de análise conjunta é um método avançado de análise de investigação de mercado que tenta entender como as pessoas fazem escolhas complexas.

Fazemos escolhas que exigem trade-offs todos os dias – com tanta frequência que podemos nem perceber. Mesmo decisões simples, como escolher um detergente para a roupa para comprar ou decidir reservar um voo para uma próxima viagem, contêm vários elementos que acabam nos levando à nossa escolha.

Você já comprou uma casa? Como uma das decisões de compra mais complexas que você pode tomar, considere várias preferências. Tudo, desde a localização e o preço até a taxa de juros e a qualidade das escolas locais, pode ser um fator na sua decisão de compra da casa. Compras menos complexas apresentam um processo semelhante de escolha de um bem ou serviço que atenda às suas necessidades. Você pode simplesmente não estar ciente de que está tomando essas decisões.

Inconscientemente, uma pessoa pode ser mais sensível ao preço, enquanto outra é mais focada em recursos. Compreender quais elementos os consumidores consideram importantes e quais são triviais são o objetivo principal da análise conjunta.

A análise conjunta é um dos modelos mais eficazes para extrair as preferências do consumidor durante o processo de compra. Esses dados são então transformados em uma medição quantitativa usando análise estatística. Ele avalia produtos ou serviços de uma maneira que nenhum outro método pode.

As pesquisas de classificação tradicionais não podem atribuir um valor aos diferentes atributos que compõem um produto. A análise conjunta, por outro lado, é capaz de filtrar as escolhas dos entrevistados para determinar o raciocínio dessas escolhas. A análise dos dados permite que você espie as mentes do seu público-alvo e veja o que eles mais valorizam em bens ou serviços e atua como um simulador de mercado.

Muitas empresas evitam a análise conjunta por causa de seu design e metodologia aparentemente complexos. Mas a verdade é que você pode usar esse método facilmente, graças a softwares amigáveis ​​como o QuestionPro. Aqui está um detalhamento do conjunto em termos simples, juntamente com um exemplo de marketing de análise conjunta.


Exemplo de Análise Conjunta

Vamos supor um cenário em que um profissional de marketing de produtos precise medir o impacto de recursos individuais do produto na participação estimada no mercado ou na receita de vendas.

Neste exemplo de pesquisa análise conjunta, assumiremos que o produto é tablet, talvez um concorrente do iPad da Apple e do Samsung Galaxy. A organização precisa entender como diferentes clientes valorizam atributos como tamanho, marca, preço e duração da bateria. Armado com essas informações, eles podem criar sua linha de produtos para corresponder às preferências do consumidor.

A Análise Conjunta atribui valores a esses Atributos e Níveis do produto, criando escolhas realistas e pedindo às pessoas que as avaliem. A matemática é então usada para calcular quais são os valores subjacentes.

Conjoint Analysis Example

Uma pesquisa de Análise Conjunta permite que as empresas analisem matematicamente o comportamento do consumidor ou do cliente e tomem decisões com base em informações reais dos dados do cliente. Isso permite que eles atendam melhor às necessidades dos consumidores e desenvolvam estratégias de negócios que fornecem uma vantagem competitiva. Para atender aos desejos dos clientes de maneira lucrativa, as empresas precisam entender completamente quais aspectos de seus produtos e serviços são mais valorizados pelo cliente.

A análise conjunta é considerada o melhor método de pesquisa para determinar os valores do cliente. Consiste em criar, distribuir e analisar pesquisas entre clientes com o objetivo de modelar suas decisões de compra com base na análise de respostas.

QuestionPro pode calcular e analisar automaticamente valores matemáticos para explicar o comportamento do consumidor. Nosso software analisa as respostas para ver quanto valor é colocado em preço, recursos, localização geográfica e outros fatores. O software então correlaciona esses dados com os perfis dos consumidores. Uma análise de regressão orientada por software de dados obtidos de clientes reais faz uma análise precisa, em vez de uma hipótese.

Dados confiáveis ​​e precisos oferecem à sua empresa a melhor chance de produzir um produto ou serviço que atenda a todas as necessidades e desejos de seus clientes.

conjoint analysis

conjoint analysis

Atualmente, a pesquisa Análise Conjunta Baseada em Escolha é a forma mais popular de conjunta. É mostrado aos participantes uma série de opções e solicitados a selecionar o que eles provavelmente comprariam. Outras formas de conjunto incluem pedir aos participantes para classificar ou classificar produtos. A escolha de um produto para comprar geralmente produz resultados mais precisos do que os sistemas de classificação.

Cada participante é mostrado várias opções de produtos ou recursos. As respostas que eles dão permitem que nosso software calcule os valores subjacentes. Por exemplo, o programa pode determinar qual é o tamanho preferido e quanto eles pagariam pela marca preferida. Depois de termos os dados de escolha, há uma variedade de opções analíticas. As principais ferramentas de análise incluem modelagem de variações hipotéticas, previsão, segmentação e aplicação de análises de custo-benefício.


Visão geral da análise conjunta

Nos últimos 50 anos, a análise conjunta evoluiu para um método que pesquisadores de mercado e estatísticos implementam para prever os tipos de decisões que os consumidores tomarão sobre os produtos usando perguntas em uma pesquisa.

A idéia central é que, para qualquer decisão de compra, os consumidores avaliem diferentes características de um produto e decidam quais são mais importantes para eles. O objetivo principal de uma pesquisa conjunta on-line é definir valores distintos para as alternativas que os compradores podem considerar ao tomar uma decisão de compra. Equipados com esse conhecimento, os profissionais de marketing podem direcionar os recursos de produtos ou serviços que são altamente importantes e criar mensagens com maior probabilidade de acertar os compradores-alvo.

A análise conjunta de escolha discreta apresenta um conjunto de opções possíveis para os consumidores por meio de uma pesquisa e pede que eles tomem uma decisão sobre qual deles escolheriam. Cada conceito é composto por um conjunto de atributos (por exemplo, cor, tamanho, preço) detalhados por um conjunto de níveis.

Modelos conjuntos preveem a preferência do entrevistado. Por exemplo, poderíamos ter um estudo conjunto sobre laptops. O laptop pode vir em três cores (branco, prata e ouro), três tamanhos de tela (11 ”, 13” e 15 ”) e 3 preços (US $ 200, US $ 400 e US $ 600). Isso daria 3 x 3 x 3 combinações possíveis de produtos. Neste exemplo, existem 3 atributos (cor, tamanho e preço) com 3 níveis por atributo.

Um conjunto de conceitos ou tarefas com base nos atributos definidos é apresentado aos respondentes. Os entrevistados fazem escolhas sobre o produto que comprariam na vida real. É importante notar que existem muitas variações de técnicas conjuntas. O software de pesquisa QuestionPro usa análise baseada em escolha, que simula com mais precisão o processo de compra dos consumidores.

Leia mais: Vantagens da análise conjunta


Principais termos de análise conjunta

Atributos (recursos): os recursos do produto que estão sendo avaliados pela análise. Exemplos de atributos para laptops: marca, tamanho, cor e duração da bateria.

Níveis: as especificações de cada atributo. Exemplos de níveis para laptops incluem Marcas: Samsung, Dell, Apple e Asus.

Tarefa: o número de vezes que o entrevistado deve fazer uma escolha. O exemplo mostra a primeira das 5 tarefas, conforme indicado na “Etapa 1 de 5.”

Conceito ou perfil: o produto ou oferta hipotética. Este é um conjunto de atributos com diferentes níveis que são exibidos em cada contagem de tarefas. Geralmente, há pelo menos dois para escolher.

Importância relativa: Também conhecido como “importância dos atributos”, descreve quais dos vários atributos de um produto / serviço são mais ou menos importantes ao tomar uma decisão de compra. Exemplo de importância relativa do laptop: marca 35%, preço 30%, tamanho 15%, duração da bateria 15% e cor 5%.

Valores de peça / utilidade: Valor de peça, ou valores de utilidade, é a quantidade de peso que um nível de atributo carrega com um respondente. Os fatores individuais que levam ao valor geral de um produto para os consumidores valem parte. Exemplo de valores de peça para marcas de laptops: Samsung – 0,11, Dell 0,10, Apple 0,17 e Asus -0,16.

Perfis: descubra o melhor produto com o maior valor de utilidade. À primeira vista, o QuestionPro permite comparar todas as combinações possíveis de perfis de produtos classificados por valor de utilidade para criar o produto ou serviço que o mercado deseja.

Simulação de participação de mercado: Um dos aspectos mais exclusivos e fascinantes da análise conjunta é o simulador conjunto. Isso permite que você “preveja” a escolha do consumidor para novos produtos e conceitos que ainda não existem. Meça o ganho ou a perda de participação de mercado com base em alterações nos produtos existentes em determinado mercado.

Marca Premium: Quanto mais um cliente pagará por uma televisão Samsung versus uma televisão LG? Atribuir preço como um atributo e vincular isso a um atributo de marca retorna um modelo para uma distribuição de $ por utilitário. Isso é alavancado para calcular o valor real em dólar em relação a qualquer atributo. Quando a análise é feita em relação à marca, você coloca um preço em sua marca.

Elasticidade do preço e curva de demanda: A elasticidade do preço refere-se à demanda agregada de um produto e ao formato da curva de demanda. Calculamos isso plotando a demanda (contagem de frequência / resposta total) em diferentes níveis de preço.

Leia mais: Usos da análise conjunta: conheça quais são e aplique


Tipos de Análise Conjunta

Existem dois tipos principais de análise conjunta: Análise Conjunta Baseada em Escolha (CBC) e Análise Conjunta Adaptativa (ACA).

Análise Conjunta Baseada em Escolha (CBC):

Esse tipo de análise conjunta é a mais popular, porque pede aos consumidores que imitem o comportamento de compra no mercado real: quais produtos eles escolheriam, dados determinados critérios de preço e características.

Por exemplo, cada produto ou serviço possui um conjunto específico de caracteres fictícios. Alguns desses caracteres podem ser semelhantes entre si ou serão diferentes. Por exemplo, você pode apresentar a seus entrevistados a seguinte opção

Item 1

  • 6.7-inch Quad HD Super AMOLED Display
  • Qualcomm Snapdragon 855 chipset
  • 6GB RAM, 128 GB Storage
  • Dual rear camera (12MP+16MP)
  • 4,000 mAh battery with 30w Dash Charging
Item 2 

  • 6.67-inch Quad HD AMOLED Display
  • Qualcomm Snapdragon 855 chipset
  • 6GB RAM, 128 GB Storage
  • Triple rear camera (48MP+8MP+16MP)
  • 2800mAh/3700mAh batteries

Os dispositivos são quase idênticos, mas o dispositivo 1 possui câmeras triplas com melhor configuração e o Dispositivo 1 possui uma bateria mais alta em comparação com o Dispositivo 2. Ao analisar as respostas, você saberia o quão vital é a troca entre o número de câmeras e Capacidade de carga.

Análise Conjunta Adaptativa (ACA):

Esse tipo de análise conjunta é usado com mais frequência em cenários em que o número de atributos / recursos excede o que pode ser feito em um cenário baseado em escolha. O ACA é excelente para pesquisa de design e segmentação de produtos, mas não para determinar o preço ideal.

For example, the adaptive conjoint analysis is a graded-pair comparison task, wherein the survey respondents are asked to assess their relative preferences between a set of attributes.  Each pair is then evaluated on a pre-defined point scale.

O QuestionPro usa CBC, ou Análise Conjunta de Escolha Discreta, que é uma ótima opção se o preço for um dos fatores mais importantes para você ou seus clientes. O principal benefício do método é que ele fornece uma imagem da disposição do mercado de fazer trocas entre vários recursos. O resultado é uma resposta para o que constitui um produto ou serviço “ideal”.


Insights de análise conjunta de nível superior

Conjoint fornece informações realistas e acionáveis. Embora a análise conjunta exija mais envolvimento no design e na análise da pesquisa, o esforço adicional de planejamento geralmente vale a pena. Com algumas etapas extras, você obtém uma visão precisa das maiores preferências de seus clientes ao escolher um produto.

O preço, por exemplo, é importante para a maioria das pessoas que compram um laptop. Mas quanto mais a maioria está disposta a pagar por uma vida útil mais longa da bateria do laptop, se isso significa um design mais pesado e mais volumoso? Quanto menor o valor de uma tela menor em comparação com uma tela um pouco maior? Usando pesquisas conjuntas, você descobrirá esses detalhes antes de fazer um grande investimento no desenvolvimento de produtos.

Conjunto é apenas um pedaço da torta de insights. Capture a história completa com uma estratégia coesa de preços, preferência do consumidor, marca ou entrada no mercado, usando outros tipos de perguntas e metodologias de entrega para ampliar o projeto ao máximo de seu potencial. Com o QuestionPro, você é capaz de criar e fornecer pesquisas abrangentes que combinam resultados de análises conjuntas com informações de perguntas adicionais ou informações de perfil personalizadas incluídas na pesquisa.

Leia mais: O que é um simulador de Conjoint Analysis e como usá-lo? 


Análise Conjunta O’ Clock?

Quando é um bom momento para executar um estudo de análise conjunta de escolha discreta?

Fizemos muito esta pergunta. Tanto é assim que criamos o termo relógio conjunto O ‘. Se você precisar entrar na mente de seus clientes para entender por que eles compram, pergunte a si mesmo o que espera obter de suas idéias. É hora do relógio conjunto ‘se você estiver tentando:

  • Lançar um novo produto ou serviço no mercado
  • Reembalar produtos ou serviços existentes no mercado
  • Entenda seus clientes e o que eles valorizam em seus produtos
  • Obtenha insights acionáveis ​​para aumentar a vantagem competitiva da sua marca
  • Coloque um preço em sua marca versus marcas concorrentes
  • Renove sua estrutura de preços

Algoritmo Conjoint

Para calcular os valores de utilidade ou valor da peça, usamos um modelo lógico acoplado ao algoritmo Nelder-Mead Simplex. O benefício desse algoritmo permite que o QuestionPro ofereça uma experiência de pesquisa abrangente e coesa em uma única plataforma.

Entendemos que a maioria das empresas não precisa dos detalhes complexos de nossa análise matemática. No entanto, queremos fornecer a transparência necessária para usar os resultados da pesquisa conjunta. Confie nos seus resultados revisando o algoritmo abaixo.

Notas:

  • Que haja R respondentes, com indivíduos r = 1 … R
  • Permita que cada respondente veja T tarefas, com t = 1 … T
  • Permita que cada tarefa tenha conceitos C, com c = 1 … C
  • Se tivermos atributos A, a = 1 a A, com cada atributo tendo níveis de La, l = 1 a La, o valor da peça para um atributo / nível específico é w ‘(a, l). Neste exercício, resolveremos isso (matriz irregular) de partes do valor.
  • Podemos simplificar isso para uma matriz unidimensional w (s), onde os elementos são {w ′ (1, 1), w ′ (1, 2) … w ′ (1, L1), w ′ (2 , 1) … w ‘(A, LA)} com w tendo S elementos.
  • Um conceito específico x pode ser mostrado como uma matriz unidimensional x (s), em que x (s) = 1 se o atributo específico estiver disponível e 0 em caso contrário.
  • Permita que Xrtc represente o conceito específico do c-ésimo conceito na terceira tarefa do r-respondente. Assim, o desenho do experimento é representado pela matriz quadridimensional X com tamanho RxTxCxS.
  • Se o entrevistado r escolher o conceito c na tarefa t, deixe Yrtc = 1; caso contrário, 0. O valor Ux de uma ideia definida é o total dos valores das partes dos elementos disponíveis na concepção, ou seja, o produto escalar de x e w.

O Modelo Logit Multinominal

Para uma escolha simples entre dois conceitos, com os utilitários U1 e U2, o modelo multi-nominal logit (MNL) prevê que o conceito 1 será escolhido

Conjoint Analysis Multi-Nominal Logit Model

Probabilidade de escolha modelada

Seja a probabilidade de escolha (usando o modelo MNL) de escolher o c-ésimo conceito na t-tarefa para o r-respondente:

Conjoint Analysis Modeled Choice Probability

Medida de probabilidade de log

A medida Log-Likelihood (LL) é calculada como

Conjoint Log Likelihood Measure

Solução de valores parciais usando a probabilidade máxima

Resolvemos o vetor de valor parcial, encontrando o vetor w que fornece o valor máximo para LL. Observe que estamos resolvendo as variáveis ​​S.

  • Esse é um problema multidimensional e não linear de maximização de maximização, e é essencial ter uma biblioteca de solucionadores padrão. Usamos o algoritmo Nelder-Mead Simplex

  • A função Log-Probabilidade deve ser implementada como uma função LL (w, Y, X) e, em seguida, otimizada para encontrar o vetor w que nos fornece o máximo. As respostas Y e o design

X é especificado e constante para um desenvolvimento específico. Os valores iniciais de w podem ser configurados para a origem 0. Os valores finais da cotação da peça, w, são redimensionados para que a cotação da peça para qualquer atributo tenha uma média de zero. Isso é feito subtraindo a média dos valores das partes para todos os níveis de cada atributo.


Como realizar Analise Conjunta usando QuestionPro?

A oferta de Análise Conjunta da QuestionPro inclui as seguintes ferramentas:

  1. Assistente de criação de tarefas conjuntas: interface baseada em assistente para criar tarefas conjuntas com base na simples entrada de recursos (atributos), como preço e níveis, como US $ 100 ou US $ 200, para cada um dos recursos.

  2. Parâmetros de projeto conjunto: ajuste seu design, escolhendo o número de tarefas, o número de perfis por tarefa e a opção “Não aplicável”.

  3. Cálculo de utilitários: calcula automaticamente os utilitários.

  4. Importância relativa: calcula automaticamente a importância relativa dos atributos (com base nos utilitários)

  5. Cruzamento / segmentação e filtragem: filtre os dados com base em critérios e execute cálculos de importância relativa.

Etapa 1: Em Editar pesquisa, clique no link Adicionar nova pergunta e selecione a opção Conjunta (escolha discreta) em Tipos de pergunta avançados. Isso abrirá o modelo de pergunta conjunta baseada em assistente para criar tarefas inserindo atributos (recursos) e níveis para cada um dos recursos.

Neste exemplo, uma organização produz televisores e é concorrente da Samsung, LG ou Vizio. A organização precisa entender como diferentes clientes valorizam determinados atributos, como tamanho, marca e preço de uma televisão. Armado com essas informações, eles podem criar sua própria gama de produtos e ofertas que atendem às necessidades do mercado e geram receita.

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Etapa 2: Configure as contagens e conceitos de tarefas por tarefa e atribua tipos de recursos: Preço, Marca ou Outro. Usando marcas de televisão como exemplo, considere: 

  • Recursos para televisores: preço, tamanho e marca.
  • Preço: US $ 800, US $ 1.200, US $ 1.500
  • Tamanho: 36 “, 45″, 52 ”
  • Marca: Sony, LG, Vizio

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Etapa 3: Selecione Configurações para selecionar entre três tipos possíveis de design: Aleatório, D-Óptimal e Importar.

Etapa 4: Adicione opções de configuração adicionais, incluindo tarefas fixas, pares proibidos, logotipos e imagens.

Etapa 5: Visualize, revise dados de texto e distribua a pesquisa.

Neste exemplo, a pesquisa ficaria assim:

conjoint analysis

Onde posso visualizar relatórios para as perguntas conjuntas?

Etapa 1: Login »  Pesquisas »  Analises »  Choice Modelling »  Conjoint Analysis
Conjoint analysis

Etapa 2: Aqui você pode ver os relatórios online.

Conjoint analysis

Etapa 3: Você pode baixar os dados no formato Excel / CSV ou HTML.

Conjoint analysis

 

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