Simulador de conjoint analysis: o que é, como e quando usá-lo?

O simulador de conjoint analysis é um simulador de mercado que permite simular cenários em um estudo de análise conjunta, onde os clientes tomam a decisão de compra baseando-se em suas preferências. Com isso, é possível priorizar as qualidades mais convenientes para os consumidores e destacar-se em um mercado saturado de opções semelhantes.


 

O que é conjoint analysis?

A análise conjunta, ou conjoint analysis, trata de analisar o valor que os consumidores atribuem às características de um produto.

Em um estudo conjoint, é possível compreender o que é mais importante na hora de decidir-se qual produto comprar. Por exemplo, na hora de comprar uma roupa é melhor que seja confortável, durável ou de marca conhecida? Qual desses fatores realmente importa na hora de decisão?

 

O que é um simulador de conjoint analysis?

O simulador de conjoint analysis é muito importante para um projeto de estudo de mercado. Ele é uma ferramenta que auxilia no estudo de análise conjunta, convertendo dados conjuntos brutos (características possíveis de um produto) em algo muito mais útil do ponto de vista administrativo: a simulação de escolhas de mercado.

Como? Simples: mostrando a porcentagem de entrevistados que escolheriam cada variável do produto. Este tipo de ferramenta de estudo de mercado permite que um analista ou gerente jogue com várias opções para investigar questões. Como, por exemplo, o design de novos produtos, o posicionamento do produto e a estratégia de preços.

Um estudo conjunto ou conjoint analysis busca quantificar as preferências dos entrevistados para cada nível e para cada característica. E o simulador de conjoint analysis executa essa função na prática. Você pode criar uma pesquisa online e perguntar sobre um determinado cenário de mercado, utilizando a pergunta de simulador de conjoint analysis.

Conheça as diferenças entre MaxDiff e Conjoint Analysis: qual o melhor método para identificar as preferências do consumidor?

 

Como funciona um simulador de conjoint analysis?

Suponha que pudéssemos quantificar o quanto as pessoas gostavam de diferentes sabores de sorvete em relação ao quanto estão dispostos a pagar por ele:

 

Sabor pontos Preço pontos
Chocolate 0 $0.60 50
Baunilha 30 $0.80 25
Morango 40 $1.00 0

 

Podemos prever qual opção esse entrevistado escolheria entre uma casquinha de baunilha por $ 0,80 ou uma casquinha de morango por $ 1,00:

Baunilha (30 pontos) + $0.80 (25 pontos) = 55 pontos

Morango (40 pontos) + $1.00 (0 pontos) = 40 pontos

Conclusão: pode-se prever que o entrevistado irá preferir o sabor de baunilha.

Agora suponha que temos dados de não apenas um, mas de 500 entrevistados. Poderíamos contar o número de vezes que cada um dos dois tipos de sabores era escolhido e calcular uma cota de preferência, também conhecida como cota de escolha.

Um simulador de conjoint analysis é uma simulação que assume um modelo de primeira escolha, que indica que os entrevistados compram ou escolhem o produto alternativo da mais alta utilidade total. Isto é determinado pela soma de todos os lucros parciais com os níveis que descrevem cada produto.

 

10 benefícios do simulador de conjoint analysis para estudos de mercado

  1. Um simulador de mercado pode capturar preferências de opinião que ocorrem no nível individual ou de grupo. Estes podem ter um impacto significativo na preferência por produtos nos cenários de mercado.
  2. Quando várias ofertas de produtos foram projetadas para atrair segmentos exclusivos do mercado, a captura desses efeitos é especialmente importante para prever com precisão as preferências.
  3. O simulador de análise conjunta pode revelar substituibilidade diferencial entre diferentes marcas ou características do produto. Se duas marcas são altamente valorizadas pelos mesmos entrevistados (eles têm preferências correlacionadas), essas marcas terão que competir mais de perto. As melhorias de produto feitas por uma dessas marcas resultarão em uma marca correlacionada perdendo mais participação relativa, do que outras marcas menos similares dentro da mesma simulação.
  4. As simulações conjuntas podem refletir efeitos de interação entre atributos. Se os mesmos entrevistados, que preferirem a marca premium, também forem menos sensíveis ao preço do que aqueles com maior probabilidade de gravitar em torno de uma marca de desconto. As simulações de sensibilidade refletirão uma menor elasticidade de preço para a marca premium em comparação à marca de desconto.
  5. Os simuladores de mercado podem ser utilizados para responder  perguntas sobre novos produtos e lançamentos de novos produtos.
  6. Ele permite que você insira vários produtos e crie uma competição simulada entre eles. Cada produto é definido usando os níveis de atributos medidos no estudo conjunto (marcas, cores, preços, velocidades, garantias, etc.). Portanto, se você já tiver medido as marcas e características relevantes oferecidas no mercado, poderá simular um cenário de mercado realista dentro do simulador de mercado. Nesse cenário, você pode adicionar um novo produto e observar o quanto ele compete. 
  7. O simulador de conjoint analysis se concentra no lado da demanda da equação de marketing. No entanto, também é importante ter em conta o lado da oferta e ter em conta os custos de produção de diferentes produtos / serviços.
  8. Se você tiver informações de custo disponíveis, o simulador de mercado permite investigar os benefícios de diferentes características de um produto em relação ao custo de oferecê-las.
  9. Um simulador de análise conjunta pode ser usado para guiar a estratégia de preços. Qual é a sensibilidade relativa ao preço das diferentes marcas? Se eu aumentar meu preço em 10%, como isso afetará minha marca? Como isso afetará as marcas concorrentes? Você pode realizar uma análise de sensibilidade para atributos como preço usando um simulador de mercado para gerar curvas de demanda relativas.
  10. O estudo conjunto pode nos ajudar a responder perguntas sobre pacotes e portfólios de produtos. Se você tiver informações sobre segmentação (como dados demográficos, poderá investigar as fórmulas de produtos que atraem diferentes grupos de respondentes.

 


 

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