Análise Conjunta - FAQ sobre Melhores Práticas de Implementação

Por favor, esteja ciente de que as opiniões e sugestões dadas aqui são exatamente isso -- Nossas opiniões e sugestões. A Análise Conjunta é um modelo bastante complicado e, embora não exista uma solução única, este FAQ deve ser considerado como uma opinião geral tentando abranger o maior número possível de cenários. Muitas de nossas sugestões e métodos aqui são NOSSAS opiniões e podem contradizer outras pesquisas executadas para cenários específicos.

Em geral, para pesquisas baseadas na internet (autoadministradas), pedir aos usuários que escolham entre mais de 3 ou 4 conceitos geralmente não é razoável. O estresse cognitivo imposto aos usuários supera em muito a extensibilidade no cálculo da utilidade.

O número de conceitos que você escolhe também depende do número de atributos que está sendo medido. Por exemplo, se você está medindo mais de 3 atributos, os usuários precisam entender e compreender o produto (que é composto de 3 ou mais atributos) e, em seguida, tomar uma decisão entre os diferentes conceitos.

Em geral, no entanto, se você tem 3 ou menos atributos, pode usar 3 conceitos por tarefa. No entanto, se você tiver mais de 3 atributos, sugerimos que não coloque mais de 2 conceitos por tarefa.

Os conceitos são criados aleatoriamente e exibidos ao usuário. Você pode usar a função "Pares Proibidos" para garantir que certos pares de níveis nunca façam parte do mesmo conceito. Mas, o modelo geralmente mantém a criação dos conceitos aleatória - para explorar a maior variedade possível de possibilidades e obter insights sobre utilidades individuais.

O algoritmo para calcular um perfil é o seguinte:

• O sistema escolherá níveis aleatórios para cada atributo para criar o primeiro conceito.
• Conceitos subsequentes (para cada tarefa) serão criados de forma que os níveis não se repitam. Em casos onde isso não for possível, os níveis serão repetidos.
• Em nenhuma circunstância o sistema exibirá dois perfis idênticos.
• O sistema também levará em conta "Pares Proibidos" definidos pelo usuário para garantir que perfis sejam criados.

Sim. Em quase todos os estudos de análise conjunta, Preço e Custo serão os principais fatores determinantes. Se estudos anteriores de análise conjunta mostraram uma dependência excessiva dos fatores Preço/Custo, também pode fazer sentido conduzir um estudo SEM o preço como um dos componentes como um teste. Embora essa abordagem não funcione para testes de sensibilidade ao preço, ela, no entanto, eliminará a atitude de "Fixação no Preço" e fornecerá insights mais profundos sobre os outros atributos.

Outro mecanismo para resolver a "Fixação no Preço" (onde os usuários tendem a depender fortemente do preço, ou seja, o preço mais barato sempre vence) é usar faixas de preço -- ou seja, onde os níveis no atributo Custo/Preço são definidos como uma faixa -- Ex. ($1,99 - $2,99) Esta abordagem pode ajudar a "desfocar" o custo e permitir que os usuários prestem atenção igual a outros fatores.

Nossa experiência mostrou que há uma taxa de abandono precipitada após cerca de 15 tarefas. A menos que haja um forte incentivo pessoal para os usuários finais completarem a pesquisa, sugerimos manter o número de tarefas abaixo de 15, especialmente em casos onde os usuários estão se voluntariando para participar das pesquisas. Por favor, tenha em mente que a seleção de produtos por análise conjunta é um pouco mais envolvida do que simplesmente "responder a uma pergunta de pesquisa" -- os usuários precisam compreender cada um dos atributos/conceitos e depois fazer uma escolha. Isso é muito mais envolvido do que, por exemplo, escolher "Masculino/Feminino" em uma pergunta de gênero.

No lado inferior, sugerimos que 6-8 tarefas sejam o mínimo para um modelo de análise conjunta com 3 atributos. Quanto mais atributos você tiver, mais tarefas os usuários terão que preencher.

É óbvio que é um equilíbrio entre o número de tarefas, conceitos por tarefa e o número total de atributos/níveis que precisam ser exibidos.

Dois fatores determinam a utilidade geral:

• Conceitos Por Tarefa
• Total de Tarefas

Se a opção "Nenhum" estiver habilitada, o cálculo de utilidade leva em consideração que NENHUMA das opções foi selecionada. O cálculo de utilidade fundamentalmente se baseia no número de vezes que um determinado nível é exibido ao usuário em comparação com o número de vezes que um nível faz parte de um conceito escolhido. Se a opção "nenhum" for selecionada, então as utilidades para todos os níveis nas opções (que não foram selecionadas) diminuirão.

Do ponto de vista prático, em alguns casos, onde vimos uma ênfase excessiva no preço/custo ou um único nível, a opção Nenhum é selecionada sempre que o nível enfatizado não está presente em um dos conceitos aleatórios. Em tais casos, pode não fazer sentido habilitar a opção "nenhum" e forçar os usuários a escolher a "melhor" opção que lhes é apresentada.

Do ponto de vista técnico, o sistema NÃO impõe quaisquer limitações. Você pode ter atributos ilimitados e níveis ilimitados dentro de cada atributo.

No entanto, do ponto de vista prático, não é razoável ter mais de 4-6 atributos, e cerca de 3-4 níveis por atributo. Nossa sugestão seria manter o número de atributos abaixo de 5 e tentar buscar cerca de 3 níveis para cada atributo.

Como mencionado acima, o sistema não limita o número de atributos. No entanto, do ponto de vista da apresentação prática, realmente não faz sentido ter escolhas com mais de 5-6 atributos por causa do estresse cognitivo envolvido. No entanto, se você tiver um caso em que gostaria de testar 10-20 atributos, sugerimos que faça isso como um projeto em duas partes:

1. Crie uma pesquisa de triagem/perfil e use uma simples "Escolha Múltipla (Seleção Múltipla)" para determinar a viabilidade dos atributos - "Escolha 6 de 20" etc.
2. Use a Análise TURF para escolher os 5 ou 6 principais atributos com maior alcance.
3. Então, como uma segunda etapa, execute o estudo de análise conjunta nos atributos de maior alcance.