Se você quiser saber por que as pessoas tomam certas decisões e quais aspectos do seu produto ou serviço elas mais valorizam, é importante entender o que é análise conjunta ou modelo multiatributo.
Se está se perguntando se sua empresa deve se inclinar para o desenvolvimento de novos serviços ou para a redução de preços, ou se não tem certeza de quais recursos seu produto deve ter para vencer a concorrência, deve realizar uma análise conjunta para construir modelos de mercado que permitam fazer previsões sobre o que os consumidores escolheriam.
Descubra tudo o que você precisa saber para fazer isso neste artigo!
O que é análise conjunta?
A análise conjunta é uma técnica avançada de pesquisa de mercado que envolve apresentar às pessoas uma variedade de opções e, em seguida, analisar o que as levou a fazer determinada escolha.
Esse método não se limita a avaliar uma única característica, mas integra diversas variáveis estatísticas em uma análise mais completa. Dessa forma, uma empresa pode determinar qual conjunto de atributos (qualidade, embalagem, preço) provavelmente terá maior demanda no mercado e desenvolver seu produto de acordo.
A análise conjunta é utilizada para identificar o produto que um cliente escolheria em uma situação real de compra, comparando diretamente diferentes produtos que variam apenas em determinados aspectos.
As perguntas iniciais são: Qual dos produtos similares o cliente compraria? Qual propriedade do produto tem o maior impacto na sua decisão de compra?
A pesquisa com clientes é a base da análise conjunta e é realizada dentro de uma estrutura específica. Não se trata de uma pesquisa aberta, na qual os participantes simplesmente expressam sua opinião sobre um produto. Em vez disso, são apresentadas diferentes alternativas do mesmo produto, e os clientes devem indicar qual escolheriam se tivessem que comprá-lo.
Importância da análise conjunta
O que você acha que é mais importante para seus clientes: alta qualidade do produto ou preço baixo? Ou acredita que eles estão mais interessados em um serviço de entrega rápida?
Para as empresas, entender exatamente por que os clientes — e, por extensão, os mercados — atribuem valor a diferentes elementos de um produto ou a uma combinação de serviços é uma oportunidade para aprimorar o que oferecem.
Isso possibilita o desenvolvimento de novas opções que realmente atendam, de forma equilibrada, ao que o cliente está disposto a pagar ou até mesmo a criação de produtos específicos para diferentes segmentos de clientes, maximizando o valor que a empresa entrega.
A análise conjunta permite que as empresas identifiquem e quantifiquem os valores que os consumidores atribuem a diferentes características ou componentes de uma oferta.
Ao compreender como as pessoas tomam decisões e o que valorizam em produtos e serviços, é possível calcular o nível ideal de recursos e serviços que equilibrem o valor para o cliente com o custo para a empresa, além de prever a demanda potencial em um mercado competitivo.
Elementos que compõem a conjoint
Como realizar uma análise conjunta? Estes são os elementos que você deve levar em conta ao conduzir uma análise conjunta:
- Tarefa ou função: A questão de análise conjunta que o respondente deve responder.
- Conceito: O produto ou oferta hipotética. Trata-se de um conjunto de atributos com diferentes níveis exibidos para seleção.
- Atributos: As características que compõem o conceito.
- Níveis: As especificações de cada atributo.
Compartilhamos com você os melhores exemplos de atributos de um produto ou serviço.
Que tipos de análise conjunta existem?
Existem dois tipos principais de análise conjunta:
Análise Conjunta Baseada em Escolha (CBC)
A análise conjunta baseada em escolha é a mais popular, pois pede aos consumidores que imitem o comportamento de compra no mercado real, ou seja, quais produtos escolheriam considerando critérios como preço e características.
Análise Conjunta Adaptativa (ACA)
A análise conjunta adaptativa é utilizada com mais frequência em cenários onde o número de atributos ou recursos excede o que pode ser analisado em um modelo baseado em escolhas. Esse tipo de análise (ACA) é ideal para o design de produtos e pesquisas de segmentação, mas não para precificação.
A QuestionPro utiliza o modelo baseado em escolha, uma excelente opção se o preço for um dos fatores mais importantes para você e seus clientes.
O principal benefício desse método é fornecer uma visão da disposição do mercado em fazer concessões entre diferentes recursos e combinações de benefícios. Como resultado, identifica-se o que seria, para os clientes, o produto ou serviço “ideal”.
Características da análise conjunta
O modelo multiatributo exige maior envolvimento no design e na análise da pesquisa, mas oferece informações mais realistas e aplicáveis em comparação com outros métodos.
O preço é um fator relevante para a maioria dos clientes. Mas quanto a mais estariam dispostos a pagar, por exemplo, por uma bateria de celular com maior duração, mesmo que isso resultasse em um design mais pesado e volumoso? Que valor atribuem a uma tela menor em comparação com uma maior?
Essas são perguntas complexas que apenas uma pesquisa sofisticada pode responder.
Tome decisões comerciais informadas com dados que detalham como os consumidores reagem às mudanças do mercado. Elimine incertezas de pesquisas desatualizadas baseadas em escalas e aumente a eficiência e a fidelidade do produto.
Como fazer uma análise conjunta?
Primeiro, é essencial identificar todos os atributos que diferenciam seu produto ou serviço, analisar cada uma de suas partes, conhecer os níveis de cada atributo e, em seguida, testar diferentes combinações para descobrir o que os clientes preferem.
Ao projetar esse modelo multiatributo, é possível realizar uma análise estatística para calcular o valor ou a pontuação de utilidade de cada parte do produto ou serviço, determinando sua contribuição para a decisão do cliente.
Você pode criar esse tipo de pergunta avançada na plataforma QuestionPro. Se tiver dúvidas, consulte nossos especialistas online.
Exemplo de análise conjunta
Por exemplo, ao analisar os atributos de um computador, podemos considerar o tipo de processador, o tamanho do disco rígido e a quantidade de memória. Cada um desses atributos é dividido em níveis. No caso da memória, os níveis podem ser 2 GB, 4 GB e 8 GB.
Esses atributos e níveis podem ser combinados para definir diferentes produtos, variando os níveis conforme necessário.
O primeiro passo para realizar uma análise conjunta é criar perfis, ou seja, possíveis combinações de níveis e atributos, gerando um conjunto de opções para que os entrevistados escolham entre elas.
Após a coleta das escolhas, diferentes ferramentas estatísticas podem ser usadas para analisar quais elementos dos perfis apresentados influenciam as preferências dos clientes e quantificar os fatores que impulsionam essas decisões.
Cada nível recebe um valor com base em sua contribuição para as escolhas feitas, permitindo comparar a importância relativa entre eles.
O resultado é uma visão detalhada de como os clientes tomam decisões, fornecendo dados essenciais para criar modelos de mercado que preveem preferências, estimam a participação de mercado ou avaliam o impacto de mudanças em um produto ou serviço.
Vantagens da análise conjunta
Esse tipo de modelo multiatributo permite que as empresas vejam onde e como fazer melhorias que as ajudem a se destacar da concorrência, o que tem mais valor para o cliente ou como o preço influencia as decisões e, assim, prever a demanda e a receita.
Outra vantagem da análise conjunta é que ela permite avaliar decisões em termos de Retorno sobre o Investimento (ROI) antes de serem implementadas no mercado.
Por exemplo, essa abordagem pode ajudar a determinar quais recursos alocar para o desenvolvimento de novos produtos e em quais áreas investir.
Modelos conjuntos baseados em escolha ou escolha discreta também servem como base para muitas pesquisas de precificação e segmentação baseada em necessidades.
Alternativas à Análise Conjunta
A análise conjunta envolve a criação de atributos, a definição de perfis de produtos, a seleção das opções a serem apresentadas e, posteriormente, a análise dos dados para construir um modelo de mercado.
No entanto, dependendo do produto ou serviço, essa abordagem pode não ser a mais adequada. Em alguns casos, outros métodos podem ser mais eficazes, especialmente quando o fator emocional tem um impacto significativo na decisão de compra.
Felizmente, existem várias abordagens relacionadas que podem ser utilizadas como alternativas à análise conjunta, como o MaxDiff.
O MaxDiff é mais voltado para medir o valor de uma lista de itens do que para gerar perfis completos de produtos, mas utiliza princípios e análises semelhantes aos da análise conjunta. Os atributos e níveis do produto são apresentados ao entrevistado em uma grade de opções, permitindo uma avaliação mais direta.
Diferenças entre Análise Conjunta e Análise MaxDiff
Tanto a análise conjunta quanto a análise MaxDiff são ferramentas analíticas avançadas utilizadas para compreender melhor as preferências dos clientes e avaliar a competitividade dos produtos no mercado.
A principal diferença entre as duas é que:
- A análise conjunta cria conceitos completos, e o entrevistado escolhe uma única opção entre diferentes combinações de atributos.
- A análise MaxDiff apresenta um conjunto de características individuais, e o entrevistado faz duas escolhas: a característica mais importante e a menos importante dentro do conjunto apresentado.
Os entrevistados recebem um conjunto de atributos e precisam selecionar um correspondente a um extremo da escala de medição e outro correspondente ao extremo oposto (como “adorei” e “odiei”).
Estudos mostram que esse tipo de pergunta minimiza o viés de escala, pois não oferece pontos médios, apenas extremos opostos.
Assim como a análise conjunta, a análise MaxDiff permite quantificar o valor numérico de uma característica de um produto ou serviço.
De modo geral, se você estiver planejando criar um novo produto, recomendamos começar com o MaxDiff para determinar quais atributos são mais importantes para seus potenciais clientes. Em seguida, você pode aplicar uma análise conjunta com esses atributos para definir combinações de produto mais precisas e estratégicas.
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