Conjoint Analysis "CA" & Choice Based Conjoint Analysis "CBC"

Choice-Based Conjoint Modeling Tool

El Conjoint Analysis (Análisis Conjunto) es una técnica estadística multivariada utilizada en investigaciones de mercado para determinar las preferencias y las percepciones de los consumidores respecto a diferentes características de un producto o servicio. Su objetivo principal es descomponer cómo las personas toman decisiones sobre productos o servicios compuestos por múltiples características.

Diferencias entre Tipos de Conjoint

Objetivos

Segmentación análisis por decisión de compra
Introducción de producto nuevo sin competidores
Introducción de producto nuevo con competidores
Optimización múltiple de productos simultáneamente
Optimización de extensión de línea
Problemas de similitud (Encontrar en juego mínimo de producto para maximizar el gusto)
Maximizar el gusto para un costo máximo
Minimizar el costo para alcanzar el rendimiento

Conceptos Básicos:

Atributos: Son las características o especificaciones que se consideran al evaluar un producto o servicio. Por ejemplo, en un estudio sobre teléfonos móviles, los atributos podrían incluir tamaño de pantalla, capacidad de batería, marca, precio, entre otros.

Niveles: Cada atributo puede tener diferentes niveles. Tomando el ejemplo anterior, el "tamaño de pantalla" podría tener niveles como 5.0 pulgadas, 6.0 pulgadas y 6.5 pulgadas.

Proceso del Análisis Conjunto:

Selección de Atributos y Niveles: Se determinan los atributos y niveles que serán relevantes para el estudio.

Diseño Experimental: Se crean combinaciones (perfiles) de niveles de atributos. Estos perfiles representan posibles versiones del producto o servicio.

Recopilación de Datos: Los encuestados evalúan o clasifican los perfiles según sus preferencias. Esto se puede hacer mediante diferentes métodos como la elección de conjuntos, el ranking de conjuntos, etc.

Estimación de Modelos: Usando datos recolectados, se estima un modelo estadístico (por lo general, un modelo de utilidad) para entender cómo los encuestados valoran diferentes niveles de atributos.

Interpretación: Una vez que se estiman las utilidades (o importancias) para cada nivel de atributo, se pueden interpretar las preferencias de los consumidores y determinar qué características son más valoradas.

Aplicaciones:

Desarrollo de Productos: Identificar qué características o especificaciones son más atractivas para los consumidores.
Estrategia de Precios: Determinar la disposición a pagar por diferentes características o niveles de servicio.
Segmentación de Mercado: Entender cómo diferentes segmentos de consumidores valoran características de productos o servicios.
Evaluación de Marca: Medir el valor de una marca en comparación con sus competidores.

Ventajas:

Profundidad de Insight: Proporciona información detallada sobre cómo los consumidores toman decisiones y valoran diferentes características.
Flexibilidad: Puede adaptarse a una variedad de investigaciones, desde productos físicos hasta servicios o ideas.
Indagación indirecta: Los mecanismos basicos de investigacion, preguntan al respondiente de forma directa lo que valora. Siempre estas preguntas tienen sesgo de respuesta en la medida en que el respondiente tiene claro lo que directamente el investigador quiere saber. Si es precio, siempre el precio será muy importante y el respondiente querrá que gracias a los resultados este baje... Cuando se pregunta de forma sistémica, la intención del investigador para dar peso a cada atributo no es develada, no es clara para el respondiente lo que deriva en información mas objetiva y confiable.
No es lo mismo ordenar una serie de atributos, que escoger la preferencia de los atributos en escenarios de contraste.

Desventajas:

Complejidad: La preparación, ejecución y análisis del estudio requieren una comprensión avanzada de la metodología.
Limitación en la Cantidad de Atributos: Si se tienen demasiados atributos, el número de perfiles a evaluar puede ser demasiado grande, lo que podría complicar la encuesta para el respondiente.

En resumen, El conjoint analysis o Análisis de Conjuntos es un enfoque de investigación con múltiples variedades en donde unos buscan identificar la preferencia de un producto, basado en la preferencia de las partes, denominada Utilities o Utilidad. Otros, imitan cómo compran los compradores en el mundo real. Se muestran a los encuestados escenarios de mercado o productos detallados por características - niveles (a menudo relacionadas con el precio) y observamos sus decisiones. Cuando los encuestados tienen que tomar decisiones difíciles en el cuestionario conjunto (similar a cómo enfrentan desafíos en el mundo real), nos muestra lo que realmente valoran.

Los datos de análisis conjuntos conducen a un simulador de mercado hipotético potente para predecir lo que harían los compradores en escenarios de mercado futuros.

Choice Based Conjoint Analysis

En el cambiante panorama de la investigación de mercados, las empresas buscan soluciones que sean a la vez innovadoras y precisas. Aquí en Datexco, comprendemos profundamente esta necesidad y estamos comprometidos con ofrecer las herramientas más avanzadas y efectivas del sector. Nos enorgullece presentar nuestra metodología exclusiva, una combinación estratégica del Análisis Conjunto de Elección (Choice Based Conjoint Analysis, CBC), la técnica estadística de MaxDiff y la poderosa herramienta estadística de Sawtooth Technologies.

Este enfoque integrado nos permite ir más allá de las técnicas tradicionales y ofrecer insights más profundos y contextualizados sobre las preferencias de los consumidores. Estamos redefiniendo cómo se recopilan y analizan los datos, para que usted pueda tomar decisiones informadas y crear estrategias de mercado que realmente resuenen con su público objetivo.

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Mientras el CBC se centra en cómo los consumidores toman decisiones basadas en características específicas de un producto y cómo valoran ciertas características en relación con otras. Invita a los participantes a realizar elecciones entre diferentes combinaciones de características de producto, replicando de manera cercana el proceso de toma de decisiones en la vida real. Por otro lado, la técnica de MaxDiff impulsa la comprensión de las preferencias de los consumidores al pedirles que identifiquen, de un conjunto de opciones, cuál es la más y menos preferida. Esta técnica es particularmente poderosa para determinar la importancia relativa de diferentes atributos en un contexto donde la lista de características es extensa.

Al combinar el CBC con MaxDiff, el "Product Trade Off" proporciona una visión más completa de las decisiones de los consumidores. No solo permite descubrir qué características son más atractivas para ellos, sino también cuán significativas son estas características en comparación con otras. Esta combinación de técnicas facilita la obtención de información detallada sobre las compensaciones que los clientes están dispuestos a hacer y sobre cómo priorizan ciertos atributos sobre otros.

Utilizar el "Product Trade Off", que integra CBC y MaxDiff, permite a las organizaciones recopilar insights más precisos y profundos. Estos insights son esenciales para desarrollar propuestas de valor más efectivas, diseñar productos que resuenen con el mercado objetivo y orientar la innovación de manera estratégica en un mercado cada vez más competitivo.

El Choice-Based Conjoint Analysis (CBC) es una variante específica del análisis conjunto tradicional. En el CBC, a los encuestados se les presenta un conjunto de posibles productos o servicios y se les pide que elijan uno, al igual que lo harían en una situación de compra real. Este enfoque se ha vuelto muy popular debido a su naturaleza realista y a su capacidad para simular el proceso de toma de decisiones del mercado.

Cuando se desea comprender y predecir cómo las personas toman decisiones cuando se enfrentan a un escenario de mercado fundamentado en decisiones reflexionadas, el análisis de conjuntos basado en elecciones (CBC) es el enfoque más utilizado. CBC también se conoce como modelado de elección discreta (DCM) o experimentos de elección discreta (DCE). Como toda metodología, tiene sus limitaciones, particularmente cuando el producto o servicio a ser estudiado, está compuesto por una cantidad muy alta de atributos, como por ejemplo un vehículo, caso en el cual se deberá utilizar otra metodología como Adaptive Choice-based Conjoint ACBC, que permite medir múltiples atributos y niveles.