Ce este o analiză conjuncturală? Tipuri de analize conjuncte și când să le folosiți
Analiză conjunctă adaptivă
Analiza conjunctă adaptivă variază seturile de opțiuni prezentate respondenților în funcție de preferințele acestora. Această adaptare vizează caracteristica și nivelurile cele mai preferate de către respondent, făcând astfel ca exercițiul conjoint să fie mai eficient, fără a irosi întrebări pe niveluri cu atractivitate redusă sau inexistentă. Fiecare pachet prezentat este mai competitiv și va produce date „mai inteligente”.
Analiza conjoint adaptivă este adesea mai atrăgătoare pentru cel care răspunde la sondaj și, astfel, poate produce date mai relevante. Ea reduce durata sondajului fără a diminua puterea măsurătorilor sau a simulărilor de analiză conjoint. Există mai multe moduri de a adapta scenariile conjoint la respondent. Cel mai frecvent, proiectarea se bazează pe cele mai importante niveluri de caracteristici. Pe măsură ce fiecare pachet este prezentat pentru evaluare, sondajul ține cont de alegere și apoi face ca următoarea întrebare să fie mai eficientă. Se poate utiliza o combinație a metodelor de evaluare a profilului complet și a caracteristicilor și se numește Hybrid Conjoint Analysis.
Choice-Based Conjoint
Analiza conjoint bazată pe alegere (CBC) (cunoscută și sub denumirea de analiză conjoint cu alegere discretă) este cea mai comună formă de analiză conjoint. Choice-based conjoint necesită ca respondentul să aleagă conceptul de profil complet cel mai preferat. Această alegere se face în mod repetat din seturi de 3-5 concepte cu profil complet.
Se consideră că această activitate de alegere simulează o situație reală de cumpărare, imitând astfel comportamentul real de cumpărare. Importanța și preferința pentru caracteristicile și nivelurile atributelor pot fi deduse matematic din compromisurile făcute atunci când se selectează una (sau niciuna) dintre alegerile disponibile. Proiectele comune bazate pe alegeri sunt condiționate de numărul de caracteristici și niveluri. Adesea, acest număr este mare și se implementează un plan experimental pentru a evita oboseala respondenților. Qualtrics oferă o flexibilitate extremă în ceea ce privește utilizarea modelelor experimentale în cadrul sondajului conjoint.
Rezultatul unei analize comune bazate pe alegere oferă estimări excelente ale importanței caracteristicilor, în special în ceea ce privește prețul. Rezultatele pot estima valoarea fiecărui nivel și a combinațiilor care alcătuiesc produsele optime. Simulatoarele raportează preferința și valoarea unui pachet selectat și cota de alegere preconizată (surogat pentru cota de piață).
Self-Explicated Conjoint Analysis
Analyse conjoint autoexplicate
Analyse conjoint autoexplicate oferă o abordare simplă, dar surprinzător de robustă, care este ușor de implementat și nu necesită dezvoltarea unor concepte de profil complet. Self-explicated conjoint analysis este o abordare hibridă care se concentrează pe evaluarea diferitelor atribute ale unui produs. Acest model de analiză conjoint se întreabă în mod explicit despre preferința pentru fiecare nivel de caracteristici, mai degrabă decât despre preferința pentru un pachet de caracteristici.
Deși abordarea este diferită, rezultatul este același, în sensul că produce estimări de înaltă calitate ale utilităților preferințelor.
- În primul rând, ca și în cazul ACA, factorii și nivelurile sunt prezentate respondenților pentru a fi eliminate dacă nu sunt acceptabile în produse în orice condiții
- Pentru fiecare caracteristică, respondentul selectează nivelurile pe care le preferă cel mai mult și cel mai puțin
- În continuare, nivelurile rămase ale fiecărei caracteristici sunt evaluate în raport cu nivelurile cele mai preferate și cele mai puțin preferate
- În cele din urmă, măsurăm cât de importantă este caracteristica generală în preferința lor. Importanța relativă a nivelului cel mai preferat al fiecărui atribut se măsoară folosind o scală de sumă constantă (se alocă 100 de puncte între nivelurile cele mai dezirabile ale fiecărui atribut).
- Punctajele dezirabilității la nivel de atribut sunt apoi ponderate cu importanța atributului pentru a furniza valori de utilitate pentru fiecare nivel de atribut.
Analiza comună autoexplicată nu necesită analiza statistică sau logica euristică necesară în multe alte abordări comune. S-a demonstrat că această abordare oferă rezultate egale sau superioare abordărilor cu profil complet și solicită mai puțin respondentul. Există unele limitări ale analizei comune autoexplicate, inclusiv incapacitatea de a compensa prețul cu alte pachete de atribute. În această situație, respondentul preferă întotdeauna prețul cel mai mic, iar alte modele de analiză conjoint sunt mai adecvate.
Analiza conjointă Max-Diff
Analiza conjointă Max-Diff prezintă un sortiment de pachete care urmează să fie selectate în cadrul scenariilor cel mai bun/cel mai preferat și cel mai rău/cel mai puțin preferat. Respondenții pot indica rapid cele mai bune și cele mai proaste elemente dintr-o listă, dar deseori se străduiesc să descifreze sentimentele lor pentru „zona de mijloc”. Max-Diff este adesea o sarcină mai ușor de întreprins, deoarece consumatorii sunt bine antrenați în a face judecăți comparative.
Analiza comună Max-Diff este o metodologie ideală atunci când sarcina decizională este de a evalua alegerea unui produs. Un design experimental este utilizat pentru a echilibra și reprezenta în mod corespunzător seturile de articole. Există mai multe abordări care pot fi adoptate cu analiza studiilor Max-Diff, inclusiv: Modelarea ierarhică Bayes conjoint pentru a obține estimări ale scorului de utilitate, analiza de numărare cel mai bun/cel mai rău și analiza TURF.
Analiza ierarhică Bayes (HB)
Analiza ierarhică Bayes (HB) este utilizată în mod similar pentru a estima utilitățile la nivel de atribut din datele de alegere. HB este deosebit de utilă în situațiile în care sarcina de colectare a datelor este atât de mare încât respondentul nu poate furniza în mod rezonabil evaluări ale preferințelor pentru toate nivelurile de atribute. Ca parte a procedurii de estimare a utilităților la nivel de atribut pentru fiecare individ, analiza Bayes ierarhică se concentrează pe măsurarea individuală a respondentului pe atributele foarte variabile și utilizează mediile la nivel de atribut ale eșantionului atunci când variabilitatea la nivel de atribut este mai mică. Această abordare permite, din nou, să se estimeze mai multe atribute și niveluri cu cantități mai mici de date colectate de la fiecare respondent individual.
Conjoint este o tehnică de analiză extrem de eficientă
Metodologia de analiză joint a rezistat unei examinări intense atât din partea cadrelor universitare, cât și a cercetătorilor profesioniști timp de peste 30 de ani. Este utilizată pe scară largă în industria produselor de consum, a bunurilor de folosință îndelungată, a produselor farmaceutice, a transporturilor și a serviciilor și ar trebui să fie un element de bază în setul dumneavoastră de instrumente de cercetare. Pentru a afla mai multe despre analiza comună, consultați cartea noastră electronică.