MaxDiff
Deep listening and understanding
MaxDiff
Es una forma de evaluar la importancia o preferencia entre alternativas de forma sistemica. MaxDiff o diferencia Maxima, se basa en la Escala de extremos mejor-peor. Funciona mucho mejor que las escalas de calificación estándar para priorizar y cuantificar la importancia o preferencia de los elementos de una lista. MaxDiff coloca los elementos de la lista en subconjuntos de 4 o 5 y le pide al respondiente que elija cuál es el más importante y el menos importante para cada subconjunto, lo que a su vez, está revelando el verdadero orden y la magnitud.
Resuelve el sesgo de respuesta cuando se utiliza una escala de puntuación en que el respondiente, teniendo claridad del objeto de estudio, determine la importancia o preferencia de atributos o variables evaluadas de forma independiente. Esta escala no compara entre atributos lo que hace que realmente la calificación independiente no sea realmente como se debe medir el peso de una variable. Igualmente cuando los respondientes en general asignan una misma puntuación a todos los atributos medidos.
La teoría está fundamentada en que el consumidor comparan entre un conjunto de atributos de forma sistémica y no de forma independiente que permita lograr una jerarquización natural del mejor al de cada atributo en el conjunto uno vs. el otro.
Ejemplo, 3 marcas de cerveza a evaluar, los consumidores pueden decir cuál es la mejor y cuál es la peor basándose en su experiencia, lo que significa que el consumidor no sólo está comparando la mejor con la peor, sino que a cada cerveza entre sí. Así las cosas si la marca A es mejor y la marca B es la peor, el consumidor también debe haber decidido que la marca A era mejor que la marca C, pero la marca B era peor que la marca C, lo que en resumen implica medir de forma sistémica como piensa el consumidor (de forma sistemica) los pesos reales comparados de importancia o preferencia entre atributos o productos.
La gran ventaja de MaxDiff es la forma simple para el encuestado, en donde el respondiente de forma natural selecciona sistémicamente la característica mas importante logrando así el peso relativo "utility" por cada atributo, produciendo información altamente relevante, para el proceso de toma de decisiones.