Escolha baseada Estudo Conjunto - escolha discreta

Análise Conjunta:

A Análise Conjunta é um dos modelos mais eficazes para extrair o comportamento do consumidor em uma medição empírica ou quantitativa. Ele avalia produtos / serviços de uma maneira que nenhum outro método pode. As pesquisas e análises de classificação tradicionais não têm a capacidade de atribuir "importância" ou "valor" aos diferentes atributos dos quais um determinado produto ou serviço é composto. A análise conjunta orienta o usuário final a extrapolar sua preferência para uma medição quantitativa. Um dos pontos fortes mais importantes da Análise Conjunta é a capacidade de desenvolver modelos de simulação de mercado que podem prever o comportamento do consumidor para mudanças no produto. Com o Conjoint Analysis, as mudanças nos mercados ou produtos podem ser incorporadas à simulação, para prever como os consumidores reagiriam às mudanças.

Conjunto baseado em escolha - escolha discreta

Com base na escolha ou Escolha Discreta Conjunta é de longe o modelo mais preferido para um questionário conjunto. Isso ocorre principalmente porque ele modela o comportamento do consumidor na vida real. A maioria das compras que os consumidores fazem hoje são basicamente baseadas em trocas. Você comprará uma passagem de $ 150 com 2 paradas de voo e sem milhas ou uma passagem de 200 $ sem paradas e 4.000 milhas?

Quais são os atributos e níveis

Qualquer produto ou serviço pode ser modelado como uma entidade com um conjunto de atributos. Por exemplo, uma passagem aérea entre Seattle e Miami pode ter os seguintes atributos:

• Preço
• Companhia aérea
• Paradas

Cada um dos atributos pode ter um ou mais níveis. Um nível pode ser definido como qualquer valor que o atributo possa assumir. Nos exemplos acima, os atributos podem ter os seguintes níveis:
Também é assumido que cada um dos níveis é mutuamente exclusivo. Os níveis também devem ter significados concretos e inequívocos. Por exemplo - "Muito caro" vs. "Custo de $ 500"

Preparação para o questionário online

Aqui estão algumas etapas simples para assimilar as informações antes de iniciar sua pesquisa conjunta online.

• Atributos: Defina os atributos para seu segmento de mercado. Para a maioria dos estudos, tente manter o número de atributos abaixo de cinco. Se você tiver um grande número de atributos, tente agregar e combinar esses atributos em atributos compostos significativos.
• Níveis: Defina pelo menos dois níveis para cada um dos atributos. Tente manter um máximo de quatro ou cinco níveis por atributo.
• Base mínima de respondentes: Tente descobrir se sua base de respondentes é homogênea. Você está interessado na interação dos dados conjuntos entre diferentes dados demográficos? Por exemplo, você está tentando descobrir se os homens atribuem um valor mais alto por milhas do que as mulheres na compra de uma passagem aérea? Nesse caso, sua Base mínima de respondentes é ½ de todos os participantes (assumindo uma distribuição igual de homens e mulheres).
• Contagem de escolha mínima para validade estatística: Tente chegar a um número mínimo de vezes que um Nível deve ser mostrado aos respondentes para fazer uma amostra estatisticamente válida. Para a maioria dos estudos conjuntos, uma contagem de escolha mínima de 100 a 150 deve dar bons resultados. O que esse número representa é que todos os níveis de atributos devem ser apresentados pelo menos 100 a 150 vezes para tornar os resultados do estudo estatisticamente significativos.

Não é necessário apresentar tanto a Base Mínima de Respondentes como a Contagem Mínima de Escolhas, se tiver um, o Simulador de Conceito pode determinar o outro. Mais detalhes sobre o Simulador de Conceito são fornecidos abaixo.

Conclusão

O objetivo de qualquer pesquisa conjunta é atribuir valores específicos à gama de opções que os compradores consideram ao tomar uma decisão de compra. Armados com esse conhecimento, os profissionais de marketing podem se concentrar nos recursos mais importantes dos produtos ou serviços e criar mensagens com maior probabilidade de atingir os compradores-alvo.