Analiza Conjoint

Introducere

Analiza conjoint este o tehnică folosită pentru măsurarea, analizarea şi prezicerea 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 prezice preferinţele clienţilor pentru orice combinaţie de nivele de proprietăţi şi de asemenea cota de piaţă posibilă sau profitul pe care il 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 preţuiesc mai mult un anumit concept de produs.

Există o literatură vastă şi în continuă expansiune dedicată analizei conjoint. În această lucrare prezentăm aspectele analitatice fundamentale ale unei analize conjoint cu profil complet, şi menţionăm de asemenea şi alte abordă precum analiza conjoint Bayes ierarhică.

Analiza conjoint pentru proiectarea produselor

Pentru produse de comoditate cu un singur atribut (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 măsura 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.

Lucrarea se va axa pe prima şi ultima etapă, mai precis proiectrea şi simularea.

Proiectarea unui studiu conjoint:

Analiza conjoint porneşte de la premiza că produsele pot fi clasficate în categorii dupa un anumit set de atribute. De exemplu, pizza poate avea următoarele atribute: mărime, marcă, tip de crustă, 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 proeictare este de a specifica un set de amalgame de produse pentru care să putem obţine evaluarea per total a clienţilor într-un asemenea mod încât acele evaluări să poată fi descompuse în categorii valorile pe care fiecare client le ataşează fiecărui atribut al produsului. Dezvoltarea unui asemenea proiect nu e un lucru simplu. De exemplu, dacă există 6 atribute, fiecare cu 4 nivele posibile, atunci putem crea 46 (=4096) produse diferite. Nu e rezonabil să rugăm fiecare client să evalueze toate acele produse. Însă, în acest caz, dacă un client evaluează chiar şi 25 de produse, aceste date 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. Mai bine zis, dacă selectăm oricare două atribute A şi B, atunci probabilitatea de a găsi nivelul atributului Bi într-un amalgam de produse este aceeaşi indiferent de nivelul de atribut particular Aj prezent în amalgamul de produse. Una dintre cele mai răspândite metode de a găsi asemenea combinaţii ortogonale se realizează prin proiectarea „Addelman” (Addelman, 1962). Multe pachete software pot crea asemenea proiecte automat. Utilizatorii experimentaţi pot crea proiecte alternative care iau în considerare atât „efectele principale” cât şi interacţiile, sau pot crea proiecte non-ortogonale care sunt de asemenea eficiente în a obţine informaţii de la participanţii la studiu (de exemplu analiza conjoint adaptivă). Conform lucrării lui Wittink şi Cattin (1989), aplicaţiile comerciale pentru analiză conjoint folosesc un număr mediu de 16 profile de produse pentru a obţine evaluarile participantului.