Avete mai comprato una casa? Si tratta di una delle decisioni d’acquisto più complesse che si possano prendere, e per questo è necessario prendere in considerazione molte preferenze. Tutto, dalla posizione al prezzo, dal tasso d’interesse alla qualità delle scuole locali, può influire sulla decisione di acquistare una casa. Potete usare la conjoint analysis per prendere decisioni basate sui dati che vi aiuteranno a soddisfare le esigenze dei clienti e a sviluppare la vostra organizzazione.
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Gli acquisti meno complicati sono caratterizzati da un processo simile di scelta del bene o del servizio che soddisfa le proprie esigenze. Forse non siete consapevoli di prendere queste decisioni.
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Inconsciamente, una persona potrebbe essere più sensibile al prezzo mentre un’altra è più focalizzata sulle caratteristiche. Capire quali elementi i consumatori considerano essenziali e quali banali è lo scopo principale della conjoint analysis.
Che cos’è la conjoint analysis?
L’analisi congiunta è definita come un metodo avanzato di analisi di mercato basato su sondaggi che cerca di capire come le persone compiono scelte complesse. Ogni giorno facciamo scelte che richiedono compromessi, così spesso che forse non ce ne rendiamo nemmeno conto. Anche le decisioni più semplici, come la scelta di un detersivo per il bucato o la decisione di prenotare un volo, sono studi di coniugazione mentale che contengono molteplici elementi che ci portano alla nostra scelta.
La Conjoint Analysis è uno dei modelli più efficaci per estrarre le preferenze dei consumatori durante il processo di acquisto. Questi dati vengono poi trasformati in una misura quantitativa grazie all’analisi statistica. Valuta i prodotti o i servizi in un modo che nessun altro metodo può fare.
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Perché è importante per i ricercatori?
I ricercatori considerano la conjoint analysis come il miglior metodo di indagine per determinare i valori dei clienti. Consiste nel creare, distribuire e analizzare sondaggi tra i clienti per modellare le loro decisioni di acquisto in base all’analisi delle risposte.
QuestionPro può calcolare e analizzare automaticamente i valori numerici per spiegare il comportamento dei consumatori. Il nostro software analizza le risposte per vedere quanto valore viene attribuito al prezzo, alle caratteristiche, alla posizione geografica e ad altri fattori. Il software mette poi in relazione questi dati con i profili dei consumatori. Un’analisi di regressione guidata dal software sui dati ottenuti da clienti reali produce un rapporto accurato invece di un’ipotesi. La business intelligence pratica si basa sulla sinergia tra analisi e reporting, dove l’analisi scopre intuizioni preziose e il reporting comunica questi risultati agli stakeholder.
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Dati affidabili e accurati danno alla vostra azienda la migliore possibilità di produrre un prodotto o un servizio che soddisfi tutte le esigenze e i desideri dei vostri clienti.
Attualmente, la conjoint analysis basata sulla scelta è la forma più diffusa di conjoint. Ai partecipanti viene mostrata una serie di opzioni e viene chiesto loro di selezionare quella che acquisterebbero con maggiore probabilità. Altri tipi di conjoint includono la richiesta ai partecipanti di valutare o classificare i prodotti. La scelta di un prodotto da acquistare produce solitamente risultati più accurati rispetto ai sistemi di classificazione.
Vi consigliamo di dare un’occhiata a questa risorsa gratuita: Modello di sondaggio di analisi congiunta
La domanda del sondaggio mostra a ciascun partecipante diverse scelte di prodotti o caratteristiche. Le risposte fornite consentono al nostro software di elaborare i valori sottostanti. Ad esempio, il programma può calcolare la taglia preferita e il prezzo da pagare per la marca preferita. Una volta che abbiamo i dati di scelta, c’è una serie di opzioni analitiche. Gli strumenti critici per l’analisi includono la modellazione What-if, la previsione, la segmentazione e l’applicazione dell’analisi costi-benefici.
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Perché usare la conjoint analysis nei sondaggi?
I sondaggi di valutazione tradizionali non sono in grado di attribuire un valore ai diversi attributi che compongono un prodotto. D’altra parte, l’analisi congiunta può passare al setaccio le scelte degli intervistati per determinare il motivo di tali scelte. L’analisi dei dati vi permette di sbirciare nella mente del vostro pubblico target e di vedere cosa apprezzano di più nei beni o nei servizi e funge da simulatore di mercato.
Molte aziende rifuggono dall’analisi conjoint a causa della sua struttura e metodologia apparentemente sofisticata. Ma la verità è che potete usare questo metodo in modo efficiente, grazie a un software per sondaggi facile da usare come QuestionPro. Ecco una spiegazione del conjoint in termini semplici, insieme a un esempio di conjoint analysis marketing.
Quando usarlo?
Negli ultimi 50 anni, l’analisi Conjoint si è evoluta in un metodo che i ricercatori di mercato e gli statistici applicano per prevedere il tipo di decisioni che i consumatori prenderanno sui prodotti utilizzando le domande di un sondaggio.
L’idea centrale è che i consumatori valutano diverse caratteristiche di un prodotto e decidono quali sono più importanti per loro per qualsiasi decisione di acquisto. L’obiettivo principale di un sondaggio congiunto online è quello di assegnare valori distinti alle alternative che gli acquirenti possono prendere in considerazione quando decidono di acquistare. Grazie a queste conoscenze, gli esperti di marketing possono individuare le caratteristiche dei prodotti o dei servizi più importanti e progettare i messaggi più adatti a colpire gli acquirenti target.
Potete anche trovare le migliori alternative di Conjoint.ly per il vostro business.
La conjoint analysis a scelta discreta presenta ai consumatori una serie di possibili decisioni attraverso un sondaggio e chiede loro di decidere quale scegliere. Ogni concetto è composto da un insieme di attributi (ad esempio, colore, dimensione, prezzo) dettagliati da un insieme di livelli.
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Come si usa la conjoint analysis?
I modelli congiunti prevedono le preferenze dei rispondenti. Per esempio, potremmo fare uno studio congiunto sui computer portatili. Il portatile è disponibile in tre colori (bianco, argento e oro), tre dimensioni dello schermo (11″, 13″ e 15″) e tre prezzi (200, 400 e 600 dollari). In questo modo si otterrebbero 3 x 3 x 3 possibili combinazioni di prodotti. In questo esempio, ci sono tre attributi (colore, taglia e prezzo) con tre livelli per attributo.
Agli intervistati viene presentato un insieme di concetti o compiti, basati sugli attributi definiti. Gli intervistati scelgono quale prodotto acquisterebbero nella vita reale. È importante notare che esistono molte varianti delle tecniche conjoint. Il software di conjoint analysis di QuestionPro utilizza l’analisi basata sulle scelte, che simula nel modo più accurato il processo di acquisto dei consumatori.
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Tipi di analisi congiunta
Esistono due tipi principali di conjoint analysis: L’analisi conjoint basata sulla scelta (CBC) e l’analisi conjoint adattiva (ACA).
Analisi conjoint basata sulle scelte discrete (CBC):
Questo tipo di studio congiunto è il più popolare perché chiede ai consumatori di imitare il comportamento d’acquisto del mercato reale: quali prodotti sceglierebbero, in base a criteri specifici di prezzo e caratteristiche.
Ad esempio, ogni prodotto o servizio ha una serie specifica di personaggi di fantasia. Alcuni di questi personaggi potrebbero essere simili tra loro o differire. Ad esempio, potete presentare ai vostri intervistati la seguente scelta:
| Dispositivo 1
| Dispositivo 2
|
I dispositivi sono quasi identici, ma il dispositivo 2 ha una tripla fotocamera con una configurazione migliore e il dispositivo 1 ha una batteria più potente rispetto al dispositivo 2. Analizzando le risposte si può capire quanto sia importante il compromesso tra il numero di fotocamere e la capacità della batteria.
Utilizzando il modello di scelta discreta, QuestionPro offre tre tipi di progettazione per condurre l’analisi congiunta:
- Casuale: Questo disegno mostra campioni casuali dei possibili attributi. Per ogni intervistato, il software di indagine combina in modo univoco le caratteristiche. È possibile eseguire un simulatore di conjoint concept per conoscere le scelte che lo strumento presenterà quando si distribuisce il sondaggio.
- D-Optimale: Un esperimento progettato in modo impeccabile aiuta il ricercatore a stimare i parametri senza variazioni e distorsioni minime. Un disegno D-ottimale esegue alcuni test per indagare o ottimizzare l’oggetto di studio. L’algoritmo aiuta a creare un disegno ottimale per la dimensione del campione e i compiti per intervistato.
- Importazione di disegni: È anche possibile importare disegni in formato SPSS. Ad esempio, QuestionPro consente di importare disegni ortogonali fattoriali frazionali da utilizzare nei sondaggi.
Analisi congiunta adattativa (ACA):
I ricercatori utilizzano spesso questo tipo di conjoint analysis in scenari in cui il numero di attributi/caratteristiche supera quello che può essere fatto in uno scenario basato sulla scelta. L’ACA è ottimo per la progettazione e la ricerca sulla segmentazione dei prodotti, ma non per determinare il prezzo ideale.
Ad esempio, la conjoint analysis adattiva è un compito di confronto a coppie graduate in cui si chiede agli intervistati di valutare le loro preferenze relative tra una serie di attributi e ogni coppia viene valutata su una scala di punti predefinita.
QuestionPro utilizza la CBC, o Discrete Choice Conjoint Analysis, un’ottima opzione se il prezzo è uno dei fattori più critici per voi o per i vostri clienti. Il vantaggio principale del metodo è che fornisce un quadro della disponibilità del mercato a fare compromessi tra le varie caratteristiche. Il risultato è una risposta a ciò che costituisce un prodotto o un servizio “ideale”.
Analisi congiunta: Termini chiave
Si tratta di un piano di analisi statistica utilizzato nelle ricerche di mercato per comprendere meglio come le persone prendono decisioni complesse. Di seguito sono riportati alcuni termini chiave:
- Attributi (caratteristiche): Le caratteristiche del prodotto sono valutate dall’analisi. Esempi di caratteristiche dei computer portatili: Marca, dimensioni, colore e durata della batteria.
- Livelli: Le specifiche di ciascun attributo. Esempi di standard per i computer portatili sono i marchi: Samsung, Dell, Apple e Asus.
- Compito: Il numero di volte in cui l’intervistato deve fare una scelta. L’esempio mostra la prima delle cinque funzioni, indicata da “Fase 1 di 5”. 5.”
- Concetto o profilo: Il prodotto o l’offerta ipotetica. Si tratta di un insieme di attributi con livelli diversi che vengono visualizzati a ogni conteggio delle attività. Di solito ce ne sono almeno due tra cui scegliere.
- Importanza relativa: “importanza dell’attributo”, che indica quale dei vari attributi di un prodotto/servizio è più o meno importante al momento di prendere una decisione d’acquisto. Esempio di importanza relativa dei computer portatili: Marca 35%, prezzo 30%, dimensioni 15%, durata della batteria 15% e colore 5%.
- Valori parziali/valori di utilità: Il valore parziale, o valore di utilità, è il peso che un livello di attributo ha per un rispondente. I singoli fattori che determinano il valore complessivo di un prodotto per i consumatori sono i valori parziali. Esempi di valore parziale per i marchi di computer portatili: Samsung – 0,11, Dell 0,10, Apple 0,17 e Asus -0,16.
- Profili: Scoprite il prodotto definitivo con il più alto valore di utilità. In un colpo d’occhio, QuestionPro consente di confrontare tutte le possibili combinazioni di profili di prodotto classificati in base al valore di utilità per costruire il prodotto o il servizio che il mercato desidera.
- Simulazione della quota di mercato: Uno degli aspetti più unici e affascinanti della conjoint analysis è il simulatore di conjoint. Questo vi dà la possibilità di “prevedere” la scelta del consumatore per nuovi prodotti e concetti che potrebbero non esistere. Misurare il guadagno o la perdita di quote di mercato in base alle modifiche apportate ai prodotti esistenti in un determinato mercato.
- Brand Premium: quanto pagherà in più un cliente per un televisore Samsung rispetto a uno LG? Assegnando il prezzo come attributo e legandolo a un attributo della marca si ottiene un modello di distribuzione di $ per utilità. Questo viene sfruttato per calcolare l’importo effettivo in dollari relativo a qualsiasi caratteristica. Quando l’analisi viene fatta in relazione al marchio, si può dare un prezzo al proprio marchio.
- Elasticità del prezzo e curva di domanda: L’elasticità del prezzo si riferisce alla domanda aggregata di un prodotto e alla forma della curva di domanda. Lo calcoliamo tracciando la domanda (numero di frequenze/risposta totale) a diversi livelli di prezzo.
SAPERE SU: Domanda del mercato di prova
Quando è il momento giusto per eseguire uno studio conjoint basato sulle scelte discrete?
Questa domanda ci viene posta spesso. Tanto che abbiamo coniato il termine Conjoint O’ Clock. Se avete bisogno di entrare nella mente dei vostri clienti per capire perché acquistano, chiedetevi cosa sperate di ottenere dalle vostre intuizioni. È l’ora del Conjoint O’Clock, se si sta cercando di farlo:
- Lanciare un nuovo prodotto o servizio sul mercato.
- Riconfigurare prodotti o servizi esistenti per il mercato.
- Comprendete i vostri clienti e cosa apprezzano dei vostri prodotti.
- Ottenete informazioni utili per aumentare il vantaggio competitivo del vostro marchio.
- Stabilite un prezzo per il vostro marchio rispetto a quelli della concorrenza.
- Rinnovare la struttura dei prezzi.
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Vantaggi dell’analisi congiunta
L’utilizzo dell’analisi congiunta nei sondaggi presenta molteplici vantaggi:
- Aiuta i ricercatori a stimare i compromessi che i consumatori fanno a livello psicologico quando valutano numerosi attributi contemporaneamente.
- I ricercatori possono misurare le preferenze dei consumatori a livello individuale.
- Fornisce ai ricercatori spunti di riflessione su fattori reali o nascosti che potrebbero non essere troppo evidenti.
- L’analisi congiunta può studiare più a fondo i consumatori e gli attributi e creare una segmentazione basata sui bisogni.
Esempio di analisi congiunta
Ad esempio, ipotizziamo uno scenario in cui un commerciante di prodotti debba misurare l’impatto di singole caratteristiche del prodotto sulla quota di mercato stimata o sui ricavi delle vendite.
In questo esempio di studio congiunto, ipotizziamo che il prodotto sia un telefono cellulare. I concorrenti sono Apple, Samsung e Google. L’organizzazione deve capire come i diversi clienti valutano gli attributi, come il marchio, il prezzo, le dimensioni e la risoluzione dello schermo. Armati di queste informazioni, possono creare la loro gamma di prodotti in base alle preferenze dei consumatori.
La Conjoint Analysis assegna valori a questi attributi e livelli del prodotto creando scelte realistiche e chiedendo alle persone di valutarle.
SAPERE SU: Valore medio dell’ordine
Consente alle aziende di analizzare matematicamente il comportamento dei consumatori o dei clienti e di prendere decisioni basate su informazioni reali provenienti dai dati dei clienti. Ciò consente loro di sviluppare strategie aziendali migliori che offrono un vantaggio competitivo. Per soddisfare i desideri dei clienti in modo redditizio, le aziende devono comprendere appieno quali sono gli aspetti più apprezzati dei loro prodotti e servizi.
Algoritmo Conjoint: Come funziona
Utilizziamo un modello logico abbinato a un algoritmo Nelder-Mead Simplex. Aiuta a calcolare i valori di utilità o il valore parziale. Il vantaggio di questo algoritmo consente a QuestionPro di offrire un’esperienza di sondaggio coesa e completa all’interno di un’unica piattaforma.
Siamo consapevoli che la maggior parte delle aziende non ha bisogno dei dettagli intricati delle nostre analisi matematiche. Tuttavia, vogliamo fornirvi la trasparenza necessaria per utilizzare i risultati dei sondaggi conjoint. Per avere fiducia nei vostri risultati, consultate l’algoritmo di seguito riportato.
Notazione:
- Che ci siano R intervistati, con individui r = 1 … R
- Che ogni intervistato veda T compiti, con t = 1 … T
- Che ogni compito t abbia C concetti, con c = 1 … C
- Se abbiamo A attributi, da a = 1 ad A, e ogni attributo ha La livelli, da l = 1 a La, allora il valore parziale per un particolare attributo/livello è w'(a,l). In questo esercizio, risolveremo questa matrice (frastagliata) di valori dei pezzi.
- Possiamo semplificare il tutto a una matrice unidimensionale w(s), dove gli elementi sono {w′(1, 1), w′(1, 2)…w′(1, L1), w′(2, 1)…w′(A, LA)} con w che ha S elementi.
- Un concetto specifico x può essere rappresentato come un array unidimensionale x(s), dove x(s)=1 se l’attributo specifico è disponibile e 0 altrimenti.
- Che Xrtc rappresenti il concetto specifico del cesimo concetto nel tesimo compito per il resimo rispondente. Pertanto, il disegno dell’esperimento è rappresentato dalla matrice quadridimensionale X di dimensioni RxTxCxS.
- Se l’intervistato r sceglie il concetto c nell’attività t, allora Yrtc=1; altrimenti 0.
- Il valore Ux di un’idea definita è il totale dei valori parziali per gli elementi disponibili nella concezione, cioè il prodotto scalare di x e w.
Modello logit multinomiale
Per una semplice scelta tra due concetti, con utilità U1 e U2, il modello logit multinomiale (MNL) predice che sarà scelto il concetto 1.
Probabilità di scelta modellata
Sia la probabilità di scelta (utilizzando il modello MNL) di scegliere il cesimo concetto nel tesimo compito per il resimo intervistato:
Misura della verosimiglianza
La misura della Log-Likelihood (LL) è calcolata come 
Risolvere i valori parziali utilizzando la massima verosimiglianza
Risolviamo il vettore part-worth trovando il vettore w che dà il valore massimo per LL. Si noti che stiamo risolvendo per S variabili.
- Si tratta di un problema di ricerca di massimizzazione continua, multidimensionale e non lineare, ed è essenziale disporre di una libreria di solutori standard. Utilizziamo l’algoritmo Nelder-Mead Simplex.
- La funzione Log-Likelihood deve essere implementata come funzione LL(w, Y, X) e poi ottimizzata per trovare il vettore w che dà il massimo. Le risposte Y e il design.
X è specificato e costante per uno sviluppo specifico. I valori di partenza per w possono essere impostati sull’origine 0. I valori finali di part-worth, w, vengono ridimensionati in modo che i part-worth di ogni attributo abbiano una media pari a zero. Ciò avviene sottraendo la media dei valori parziali per tutti i livelli di ciascuna qualità.
Approfondimenti di analisi congiunta di livello superiore
Sebbene l’analisi congiunta richieda un maggiore coinvolgimento nella progettazione e nell’analisi del sondaggio, lo sforzo di pianificazione aggiuntivo spesso vale la pena. Con pochi passaggi in più, è possibile ottenere uno sguardo autentico sulle preferenze più significative dei clienti nella scelta di un prodotto.
Il prezzo, ad esempio, è fondamentale per la maggior parte delle persone che acquistano un computer portatile. Ma quanto è disposta a pagare la maggior parte delle persone per una maggiore durata della batteria del proprio portatile, se questo significa un design più pesante e ingombrante? Quanto è inferiore il valore di uno schermo più piccolo rispetto a uno leggermente più grande? Utilizzando i sondaggi congiunti, potrete scoprire questi dettagli prima di fare un investimento considerevole nello sviluppo del prodotto.
Conjoint è solo una parte della torta delle intuizioni. Catturare l’intera storia con una strategia coesiva di prezzi, preferenze dei consumatori, branding o go-to-market utilizzando altri tipi di domande e metodologie di consegna per estendere il progetto al suo pieno potenziale. Con QuestionPro è possibile creare e fornire sondaggi completi che combinano i risultati dell’analisi congiunta con le informazioni derivanti da domande aggiuntive o da informazioni di profilazione personalizzate incluse nel sondaggio.
Esempio di analisi congiunta di marketing
Fare clic sul link Aggiungi nuova domanda e selezionare l’opzione Conjoint (Scelta discreta) da Tipi di domande avanzate. Si aprirà il modello di domanda congiunta basato sulla procedura guidata per creare i compiti inserendo gli attributi (caratteristiche) e i livelli per ciascuna caratteristica.
Ad esempio, un’organizzazione produce televisori ed è un concorrente di Samsung, LG o Vizio. L’organizzazione deve capire come i diversi clienti valutano attributi specifici come le dimensioni, la marca e il prezzo di un televisore. Armati di queste informazioni, possono creare una propria gamma di prodotti e un’offerta in grado di soddisfare le esigenze del mercato e di generare profitti.
Fase 2: Inserire le caratteristiche e i livelli.
Inserire le caratteristiche e i livelli. Impostare il conteggio delle attività e i concetti per attività e assegnare i tipi di caratteristiche: Prezzo, Marchio o Altro. Prendendo come esempio i marchi televisivi, si consideri quanto segue:
- Caratteristiche dei televisori: Prezzo, dimensioni, marca.
- Prezzo: $800, $1.200, $1.500
- Dimensioni: 36″, 45″, 52″
- Marchio: Sony, LG, Vizio
Passo 3: Selezionate il tipo di progetto tra i tre disponibili: Casuale, D-Optimale e Importa.
Passo 4: Aggiungere ulteriori opzioni di impostazione, tra cui attività fisse e concetti vietati.
Fase 5: Anteprima, revisione dei dati del testo e distribuzione dell’indagine.
In questo esempio, il sondaggio avrebbe il seguente aspetto:
Dove è possibile visualizzare i rapporti per le domande congiunte?
Passo 1: Vai al login ” Sondaggi ” Analitica ” Modellazione delle scelte ” Analisi congiunta
Fase 2: Qui è possibile visualizzare i rapporti online.
Fase 3: È possibile scaricare i dati in formato Excel/CSV o HTML.
Come condurre l’analisi congiunta utilizzando QuestionPro?
L’offerta di analisi conjoint QuestionPro comprende i seguenti strumenti:
- Creazione guidata di task congiunti: Interfaccia basata su una procedura guidata per creare Task Conjoint basati sulla semplice immissione di caratteristiche (attributi), come il prezzo e i livelli, come 100 o 200 dollari, per ciascuna caratteristica.
- Parametri di progettazione congiunta: Modificate il progetto scegliendo il numero di compiti, il numero di profili per compito e l’opzione “Non applicabile”.
- Calcolo delle utenze: Calcola automaticamente le utenze.
- Importanza relativa: Calcola automaticamente l’importanza relativa degli attributi (in base alle utilità).
- Incrocio/segmentazione e filtraggio: Filtrare i dati in base a criteri ed eseguire calcoli di importanza relativa.
IMPARARE SU: 12 migliori strumenti per i ricercatori
Conclusione
L’analisi congiunta è un’efficace tecnica di ricerca di mercato che aiuta le aziende a comprendere meglio le preferenze dei clienti e a prendere decisioni ponderate sulla creazione di prodotti, sui prezzi e sulle strategie di marketing.
IMPARARE SU: Ricerche di mercato vs ricerche di marketing
L’analisi congiunta fornisce indicazioni significative su come i clienti valutano i diversi aspetti quando prendono le decisioni di acquisto, scomponendo le decisioni di acquisto complesse in componenti più piccole ed esaminandole sistematicamente.
Esistono diversi tipi di modelli di conjoint analysis, ognuno con i propri vantaggi e svantaggi. La scelta del modello migliore è determinata dagli obiettivi dello studio e dalle caratteristiche specifiche del mercato in esame.
L’analisi congiunta è uno strumento prezioso per tutte le aziende che desiderano conoscere meglio i propri clienti e mantenere il vantaggio sulla concorrenza in un mercato in continua evoluzione. Se state pensando di condurre un’analisi congiunta, QuestionPro fa al caso vostro.
QuestionPro offre una serie completa di funzioni e strumenti per aiutare le aziende a condurre l’analisi congiunta in modo efficiente ed efficace, rendendolo uno strumento prezioso per i professionisti delle ricerche di mercato. Contattate subito QuestionPro!
