Analiza Conjoint

1. Introducere

Analiza conjoint este o tehnică folosită pentru măsurarea, analizarea şi predicţia răspunsului clienţilor la noi produse şi noi îmbunătăţiri ale produselor existente. Aceasta permite companiilor să descompună preferinţele clienţilor pentru produse şi servicii (de obicei sub forma de descrieri şi imagini) în grupe de valoare asociate cu fiecare nivel al fiecarui atribut al produsului. Grupele de valoare se pot recombina pentru a previziona preferinţele clienţilor pentru orice combinaţie de nivele de proprietăţi. Pot fi previzionate, de asemenea, cota de piaţă posibilă sau profitul pe care îl poate genera un nou produs atunci când este introdus într-o piaţă în care sunt disponibile deja şi alte produse ale competitorilor.

Analiza conjoint se poate folosi pentru a determina un concept de produs optim şi pentru a identifica segmente de piaţă care apreciază mai mult un anumit concept de produs.

2. Analiza conjoint pentru proiectarea produselor

Pentru mărfurile cu un singur atribut de interes (de exemplu preţul), nu e foarte dificil de a realiza o clasificare a produselor disponibile pe baza acelui unic atribut. De exemplu, toţi ar trebui să prefere produsul cu preţul mai mic, atunci când toate produsele sunt identice. Dar, cum putem genera asemenea clasificări dacă produsele au atribute multiple (atribute conjoint), cum se întâmplă de cele mai multe ori? Acesta a fost motivul principal pentru ca a fost dezvoltată măsurarea conjoint. Plecând de la acest lucru, măsurarea conjoint a evoluat într-o abordare complexă, numită analiza conjoint, folosită pentru a evalua şi înţelege preferinţele clienţilor. Rezultatele acestei analize pot fi folosite mai departe pentru a simula reacţia pieţei la produse noi.

Există trei etape într-o analiză conjoint tipică:

1. Proiectarea instrumentului de colectarea a datelor

2. Colectarea datelor de la consumatori

3. Analiza datelor şi simularea răspunsului pieţei.

2.1 Proiectarea unui studiu conjoint

Analiza conjoint porneşte de la premiza că produsele pot fi clasificate în categorii după un anumit set de atribute. De exemplu, pizza poate avea următoarele atribute: mărime, marcă, tip de blat, cantitate de brânză, tip de mezel folosit, preţ, etc... Fiecare pizza poate fi apoi descrisă ca o combinaţie de nivele ale acelor atribute.

Obiectivul etapei de proiectare este de a specifica un set de pachete de produse pentru care să putem obţine evaluarea pe ansamblu a clienţilor. Evaluările se realizează astfel încât să poată fi descompuse în categorii, în funcţie de valorile pe care fiecare client le ataşează fiecărui atribut al produsului.

Dezvoltarea unui asemenea proiect nu este un lucru simplu. De exemplu, dacă există 6 atribute, fiecare cu 4 nivele posibile, atunci putem crea 46=4096 produse diferite. Este imposibil ca fiecare client să evalueze toate acele produse. Însă, dacă un client evaluează chiar şi 25 de produse, datele obţinute sunt suficiente pentru a estima categoriile valorice pentru nivelele atributelor. Aceasta înseamnă că, prin grupele de produse selectate, fiecare nivel al unui atribut se combină în aproximativ aceeaşi proporţie cu nivelele altor atribute.

Aşadar, dacă selectăm oricare două atribute A şi B, atunci probabilitatea de a găsi nivelul atributului Bi într-un pachet de produse este aceeaşi indiferent de nivelul unui alt atribut Aj prezent în pachetul de produse. Conform unor lucrări din domeniu, aplicaţiile practice pentru o analiză de tip conjoint folosesc un număr mediu de 16 profile de produse pentru a obţine evaluările participantului.

Numărul de parametrii independenţi ce pot fi estimaţi este egal cu:

, unde

N este numărul de atribute,

este numărul de nivele valorice ale atributului i.

Pentru fiecare produs, putem stabili, arbitrar, valoarea minimă pentru utilitate (de exemplu, egală cu 0). Putem seta de asemenea, arbitrar, şi utilitatea totală maximă a oricărui produs (de exemplu, egală cu 100).

În unele cazuri se pot obţine produse nerealiste, atunci când participanţii la studiu percep unele atribute folosite ca fiind corelate (de exemplu, puterea unui automobil şi consumul acestuia au, în general, o corelare negativă, dar proiectele de produs ce pot fi obţinute combină putere mare cu nivele nejustificat de mari pentru consumul de combustibil). Dacă un produs este nerealist într-o combinaţie ortogonală, există câteva posibilităţi de remediere a acestui lucru:

1. Se pot combina atributele şi dezvolta un nou set de nivele pentru atributul combinat (de exemplu, puterea şi consumul pot fi combinate într-un atribut numit performanţă cu nivelul ridicat asociat cu puterea mare şi consum redus, şi nivel redus asociat cu putere mică şi consum mare).

2. Se pot înlocui produsele nerealiste cu alte combinaţii (poate generate aleator, dar fără să existe dubluri în combinaţiile deja alese). În timp ce această abordare compromite ortogonalitatea, ea va afectat arareori, semnificativ, estimările funcţiilor de utilitate dacă înlocuim doar unele grupe de produse (mai puţin de 5%).

3. Se pot selecta alte combinaţii ortogonale (deşi acest remediu necesită expertiză ridicată).