¿Cómo utilizar el análisis conjoint en el proceso de innovación?

El análisis conjoint es una herramienta de investigación de mercado poderosa y, a menudo, subutilizada, que puede proporcionar una visión poderosa de cómo piensan realmente sus clientes. La información resultante se puede usar para priorizar características, desarrollar estrategias de precios y estimar la participación de mercado antes de desarrollar su producto o gastar valiosos dólares de marketing. Los participantes publicaron las siguientes preguntas y ambos presentadores, Dorian Simpson de Planning Innovations y Esther LaVielle de QuestionPro, respondieron a cada una.

En QuestionPro ofrecemos una herramienta de análisis conjunto de elección discreta, robusta pero fácil de usar. Se proporcionan pautas para garantizar que los datos sean concisos y precisos. También proporcionamos una herramienta de segmentación de mercado, que le ofrece la oportunidad de probar nuevas ideas de productos con sus datos actuales para ayudar a predecir una posible participación de mercado.

DS. Es importante para usted, en primer lugar, hacerle saber al encuestado que USTED está tomando en serio la encuesta y que apreciaría si también lo hicieran. Esto es un problema menor si está utilizando sus propias bases de datos. También debe intentar eliminar las respuestas que, obviamente, se completan solo para finalizar, como nunca variar su respuesta. SA. Estoy de acuerdo con Dorian. Los encuestados siempre aprecian una introducción que sea sincera con sus intenciones. Sea honesto con el tiempo que tomaría y proporcione un incentivo que atraiga a su muestra específica. En mi experiencia de trabajar con bases de datos internas, se familiarizará con aquellos que no son veraces o que no toman en serio sus encuestas y pueden eliminarlas de futuras encuestas.

Esto depende de su mercado objetivo. Cuanto más grande sea su mercado objetivo, más grande debe ser su muestra para datos estadísticamente significativos. La regla general para el análisis conjunto es generalmente un mínimo de 200 a 300 encuestas completadas. Esto, sin embargo, puede bajar a 100 encuestas completas si su mercado objetivo es relativamente pequeño.

Dependerá de si la característica es algo que desee agregar o no.

Por ejemplo, si deseara la Mezcla de Trail con / sin Crackers, configuraría lo siguiente:

Características: Galletas >> Nivel: Sí, No

Se ha investigado en otras investigaciones y se volverá a probar.

Puede ser utilizado de manera similar. P.ej. En lugar de precio, puede ser precio / mes, etc. Debe identificar atributos y niveles similares a un producto.

SA. Un ejemplo divertido es una peluquería. ¿Qué tipo de servicios ofrecerá a sus clientes y a qué precio cree que pagarían por ello? Como Dorian dijo que debe identificar atributos y niveles similares a un producto.

La encuesta de estudio de caso que se utilizó durante la presentación llevó a los encuestados un promedio de 15 minutos para completar.

Sí, el análisis conjunto se puede utilizar en cualquier industria que esté interesada en realizar un análisis de compensación de algún tipo. Ya sea con un medicamento que una compañía farmacéutica está tratando de desarrollar o con un nuevo modelo de kayak que atraiga a familias con niños pequeños, el Análisis Conjunto puede usarse para brindar orientación en esas industrias.

El mínimo es de 2 niveles por característica / atributo. El estándar es mantener no más de 3-4 niveles por característica / atributo. De vez en cuando, se pueden necesitar hasta 5, según la función que se necesite probar.

Querrá mantener el número de atributos y niveles razonablemente bajo.

Cuantos menos encuestados sean encuestados, menos atributos y niveles deben usarse. En este punto de su investigación, debe tener características y niveles altamente definidos que se ajusten a su tamaño de muestra objetivo.

Desde un punto de vista técnico, el sistema NO impone ninguna limitación. Puede tener atributos ilimitados y niveles ilimitados dentro de cada atributo.

Sin embargo, desde un punto de vista práctico, no es razonable tener más de 4-6 atributos, y alrededor de 3-4 niveles por atributo. Nuestra sugerencia sería mantener el número de atributos por debajo de 5 e intentar buscar unos 3 niveles para cada atributo.

Nuestra experiencia ha demostrado que hay una tasa de abandono precipitada después de unas 15 tareas. A menos que haya un fuerte incentivo personal para que los usuarios finales completen la encuesta, sugerimos que el número de tareas sea inferior a 15, especialmente en los casos en que los usuarios se ofrecen como voluntarios para realizar encuestas. Tenga en cuenta que la selección conjunta de productos es un poco más complicada que la simple respuesta a una pregunta de encuesta que los usuarios deben comprender cada uno de los atributos / conceptos y luego hacer una elección.

En la parte inferior, sugerimos que las tareas de 5 a 8 sean las mínimas para un modelo conjunto con 3 atributos. Cuantos más atributos tenga, más cantidad de tareas tendrán que completar los usuarios.

SA . Si, es correcto

Esto es cierto, pero esto es parte de un análisis conjunto para comprender qué consideran sus clientes qué atributos y niveles son los peores. No creo que quieras limitar las opciones para un precio alto y niveles de atributo bajos.

Hemos incorporado inteligencia en nuestra herramienta conjunta, como la herramienta de pares prohibidos para garantizar que ciertas combinaciones que no son posibles alguna vez aparecerán. Debemos tener cuidado al usar esta herramienta porque la idea no es limitar los perfiles en función de lo que el cliente no hará, sino descubrir qué resuena más alto en su audiencia. También proporcionamos un simulador de concepto que calculará el número de veces que se mostrará un atributo dado el número aproximado de personas que completarán la encuesta.

No, no tienes acceso a esta herramienta. Para acceder a la herramienta de análisis conjunto de elección discreta, debe actualizar a QuestionPro.

Esto depende de lo que le interesa recuperar datos. Si está buscando datos que imitan el proceso de compra, entonces el análisis conjunto basado en la elección (elección discreta) es la mejor opción. El Análisis Conjunto Adaptativo (ACA) es un método conjunto interactivo, administrado por computadora, diseñado para situaciones en las que la cantidad de atributos excede lo que se puede hacer razonablemente con el Análisis Conjunto basado en opciones.

QuestionPro se especializa en el análisis conjunto de elección discreta.

Es importante centrarse en los atributos más importantes que realmente impulsan las decisiones. Probablemente querrá hacer una investigación preliminar, como entrevistas, grupos focales o cuantitativos cortos para reducirla.

Participación en el mercado:% del perfil 1 / Todos los perfiles en el simulador basado en el% de importancia relativa y el número de respuestas vistas. El simulador de mercado utiliza valores de utilidad agregados para proyectar la probabilidad de elección y, por lo tanto, la cuota de mercado.