Quando nos deparamos com a necessidade de realizar um experimento que nos permite fazer previsões de lançamento de um novo produto, a sugestão que orienta o desenho do projeto é fazer um teste de produto. Mantendo a experiência do usuário o mais próxima da realidade. O critério básico é simular as condições de lançamento o mais fielmente possível. Seja com um clássico Concept & Product Test (CPT) ou em um mercado de teste simulado (STM). Nesses testes, na maior parte das vezes, estamos pressionados pela necessidade de encurtar o tempo. Assim como também os custos de modo que geralmente estamos procurando um atalho que nem sempre é realista. E, portanto, coloca em risco o resultado da simulação.
Fatores-chave para um teste de produto
Quando simplificamos o experimento e, por exemplo, encurtamos os tempos de uso do produto em questão, perdemos de vista o efeito de dois fatores-chave que serão decisivos na avaliação do desempenho do possível lançamento. Veja também: Teste de Produtos em Casa – IHUT – O que é isso?
Um deles é o efeito “obrigado”. Os consumidores tendem a ser mais benignos nas avaliações e superestimam as respostas de desempenho do produto quando estão fora de seu ambiente. O entrevistador exerce, não intencionalmente, uma pressão sobre a resposta e provoca reações mais amáveis e menos sinceras. Em um teste de produto em hall, com uso imediato do produto, a primeira reação será muito mais positiva do que no contexto atual de consumo.
Isso não significa que não podemos usar os projetos de teste em sala na simulação de lançamentos. Apenas dizemos que devemos ter muito cuidado em quais casos nós escolhemos e como pesar esta sobreaviso por parte do usuário.
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Efeito “fadiga ou saturação”
Ocorre após um período de uso, necessariamente com um certo nível de repetição; e que eventualmente degrada a aceitação inicial do produto. Esse fator é mais difícil de controlar em um teste de produto no hall. Uma vez que não é possível permitir que o tempo necessário para a saturação aconteça. O maior realismo é alcançado com testes em casa com uso prolongado de acordo com a frequência real de uso da categoria. Claro, estes são mais extensos e caros.
O impacto de ambos os efeitos são mensuráveis. Vejamos um exemplo que nos permite entender o impacto desses elementos e como eles podem levar a decisões erradas.
Teste de produto para conhecer o mercado e as necessidades do cliente
Vejam esse relato: “…alguns anos atrás eu tive que trabalhar na simulação de lançar um novo produto bastante novo na época. Era um alimento tradicional congelado que exigia apenas uma preparação rápida em casa e era em si uma refeição para a mesa da família. Naquela época, nosso cliente, uma das maiores empresas de alimentos do mundo e especialista no ramo; buscava estender sua linha de produtos, sob sua conhecida marca X. Desde a oferta de alimentos à base de peixe até a carne bovina.
Dado que a distribuição deste tipo de produtos deve funcionar de forma muito eficiente. Além da decisão do lançamento que estava quase pronto, a necessidade era ter dados específicos dos volumes a serem manuseados na distribuição. A pressa do lançamento nos levou a realizar o experimento de forma pouco ortodoxa e desdobrando o teste do produto em duas fases. A primeira no salão a ter um primeiro dado que serviria para o lançamento iminente. O segundo em casa como sugerido pela categoria em questão.”
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Resultado
Após a primeira fase do teste do produto, resultados positivos foram obtidos. E os volumes foram entregues ao cliente, com exceção do caso. Após o período de uso em casa, as informações da Fase II foram coletadas. Os algoritmos do modelo foram executados novamente. Os resultados foram decepcionantes. A taxa de retenção de testadores, isto é, a recompra, entrou em colapso drasticamente. A análise de informações de diagnóstico mostrou que o grande problema foi o efeito da saturação / fadiga com um produto; que apesar de ter sido avaliada positivamente geral, não cobrem as expectativas do conceito. Desse modo, acabou decepcionando o resto do grupo familiar para aqueles última novidade. O produto usado em um contexto realístico teve um desempenho muito abaixo do que foi expresso na fase de teste do produto.
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