Descripción
El análisis “conjoint analysis” es una herramienta para la toma de decisiones en el diseño emocional de productos/servicios. La técnica del conjoint analysis fue desarrollada por el psicólogo y matemático estadounidense R. Duncan Luce y el estadístico John Tukey en 1964. Desde sus inicios, ha tenido una gran aceptación en el ámbito del Marketing. Es una técnica fiable y robusta que requiere un diseño experimental controlado (diseño ortogonal) y conocimientos de estadística para determinar la combinación de elementos de diseño que provoca mayor impacto emocional positivo en el consumidor.
Pasos
Hay cuatro pasos a seguir para la realización de esta técnica:
Selección de parámetros estudio
Se deben definir cuáles son los atributos relevantes del producto/servicio, así como los niveles de cada atributo (cuanto mayor sea el número de atributos, mayor será la complejidad del estudio, por lo cual se recomienda no superar los 6 atributos). Se seleccionan los términos emocionales relacionados con los valores de marca a transmitir mediante el diseño (deben ser independientes). Se decide la muestra de usuarios a participar en el ensayo. Es recomendable un mínimo de 25-30 usuarios de cada uno de los perfiles de consumidor de interés.
Desarrollo de estímulos
Para conocer cuál de todas las combinaciones de atributos es la preferida, los consumidores deberían evaluar las “combinaciones de atributos” una a una pero si el producto tiene muchos atributos esto puede no ser práctico. El análisis conjoint permite medir solo una fracción de esas opciones y aun así inferir el potencial de todas las demás. Se realiza un diseño ortogonal de efectos principales. Para minimizar la fatiga de los entrevistados, se recomienda un máximo de 16 “combinaciones de atributos”. Se generan los estímulos, ya sea de manera física o digital (imágenes, renders…).
Ensayo con usuarios
Los usuarios valoran la muestra de estímulos mediante la cumplimentación de un cuestionario, con los siguientes apartados:
• Caracterización del usuario.
• Orden de preferencia en cada término emocional.
• Intención de compra.
En función del objetivo del estudio, los participantes podrán interactuar con los estímulos. La interacción seguirá un procedimiento (ej. primero sólo interacción visual, visual + táctil).
Tratamiento estadístico
Tratamiento mediante sintaxis (SPSS), obteniendo:
• Importancia de los atributos en cada uno de los ejes emocionales.
• Para cada atributo la utilidad indica cómo de sensible es el factor emocional a variaciones de dicho atributo. Los valores negativos se interpretan como un nivel menos atractivo que el resto de niveles del mismo atributo.
Utilidades
Ventajas
- Servir de apoyo a otras herramientas empleadas en desarrollo de producto, tales como QFD.
- Su aplicación por separado a diferentes grupos implicados en el producto (empleados de la empresa, consumidores, prescriptores, distribuidores, etc.) permite obtener una visión de las necesidades de cada uno de los colectivos.
- Es una técnica que necesita menor número de personas (muestra) que otras técnicas y que utiliza un número mínimo de estímulos.
- Enfrenta al consumidor a una situación de elección realista, lo cual no sucede en la mayoría de los estudios de mercado.
- Es una técnica fiable y robusta.
Desventajas
- Es necesario disponer de perfiles específicos de conocimiento en la aplicación de la propia técnica. Deben tener conocimientos de estadística y experiencia previa en el campo de interés (en qué producto o servicio)
- Hay que tener en cuenta la cantidad límite de atributos que es posible incluir. No hay que abusar del número de atributos ni del número de niveles de los mismos. Además, la evaluación de demasiados prototipos puede resultar cansado para las personas que participan en la valoración, por lo que se recomienda no superar los 16 prototipos.
- El conjoint analysis asume que los atributos utilizados son relevantes, con lo que es necesario realizar un trabajo previo exhaustivo en la definición de los atributos.
- Se pueden dar situaciones en las que exista una notoria interacción entre los atributos. En estas situaciones se desaconseja la aplicación de la técnica.
- Como en la mayoría de técnicas y sistemas, sólo un diseño inicial de calidad proporcionará información fiable.
Referencias
- GREEN, P. E. & RAO, V. R. (1971). Conjoint Measurement for Quantifying Judgmental Data. Journal of Marketing Research, Vol. 5.
- GREEN, P. E. & SRINIVASAN, V. (1990). Conjoint analysis in marketing: New developments with implications for research and practice. Journal of Marketing Research, Vol. 54.
- LUCE, R.D. & TUKEY, J.W. (1964). Simultaneous Conjoint Measurement: A New Type of Fundamental Measurement. Journal of Mathematical Psychology, Vol.I.
- PAGE, A., & PORCAR, R. (2001). Nuevas técnicas para el desarrollo de productos innovadores orientados al usuario. IBV. Valencia.
- TUMBUSCH, J. (1987). How to Design a Conjoint Study. Proceedings of the Sawtooth Software Conference on Perceptual Mapping, Conjoint Analysis and computer Interviewing.
- WITTINK, R. & CATTIN, P. (1989). Commercial Use of Conjoint Analysis: An Update, Journal of Marketing, Vol. 53.