Czym jest Analiza Conjoint?

 Analiza conjoint (łączona) jest jedną z najszerzej stosowanych metod ilościowych w badaniach marketingowych. Używa się jej by zmierzyć preferencje cech produktów, nauczyć się jak zmiany cen wpływają na chęć posiadania produktu albo usługi, i aby przewidzieć prawdopodobne przyjęcie produktu na rynek.

Zamiast pytać respondentów wprost co im się podoba w produkcie, albo jakie cechy uważają za najważniejsze, analiza conjoint stosuje bardziej realistyczny model odpowiedzi badanych, oceniających profile produktu. Każdy profil zawiera wielorakie, połączone cechy produktu (conjoint znaczy połączyć), takie jak:

Z jakim prawdopodobieństwem kupiłbyś taki komputer?

(użyj skali od 0 do 100, gdzie 0 = „na pewno nie” a 100 znaczy „zdecydowanie tak”)

Są rożne sposoby aby pokazać profile produktu. Oryginalna wersja analizy conjoint, rozwijana we wczesnych latach 70. pokazywała jeden produkt na raz, jak na powyższym przykładzie. System CVA może być wykorzystany w tej, tradycyjnej formie analizy conjoint. Późniejsze formy analizy conjoint pokazywały produkty w parach (system CVA albo ACA System), albo całe zestawy na raz (system CBC), jak na poniższym przykładzie:

Gdybyś był dziś w sklepie by kupić komputer, i to byłby dostępne opcje, który byś wybrał?

Żaden: gdybym miał tylko taki wybór, odłożyłbym mój zakup.

Respondenci zwykle odpowiadają na 12-30 połączonych pytań. Pytania są zaprojektowane uważnie, wykorzystują eksperymentalnie zaprojektowane zasady niezależności i bilansu cech. Przez niezależne rozróżnienie cech, które są pokazane respondentom i obserwację ich odpowiedzi na profile produktów, analiza może statystycznie wywnioskować, które cechy produktu są najbardziej pożądane i jakie atrybuty mają największy wpływ na wybór. W porównaniu do prostszych ankietowych metod badawczych, które pytają badanych wprost o to co wolą, albo o ważność każdego atrybutu, te preferencje pochodzą z w miarę realistycznych sytuacji handlowych.

Wynik całościowy jest zwykle całym zestawem wyników preferencji (często zwanych częściowo-wartościowym narzędziem) dla każdego atrybutu zawartego w badaniu.

Czasami może być trudno zdecydować, która metoda conjoint jest najbardziej adekwatna do twojej szczególnej sytuacji badawczej. Rozwinęliśmy interaktywny poradnik by pomóc ci wybrać odpowiednią metodę conjoint dla twojej konkretnej sytuacji. Także stworzyliśmy dokument zatytułowany „Której metody conjoint powinienem użyć”  by się do niego później odnieść.

Połączone symulatory rynku pozwalają badaczowi zdefiniować konkretne aspekty porównawcze (konkretne produkty rywalizujące z innymi) i zaprojektować części wyborów (preferencji), dając oszacowane częściowo-wartościowe wyniki. Te symulatory pozwalają badaczom i menedżerom testować różne potencjalne scenariusze.

Z symulatorami rynku można także pójść o krok dalej. Oprócz użycia ich do odpowiedzi na pytanie: „jak dobry jest ten produkt?” mogą zostać wykorzystane żeby odkryć „jaki produkt jest najlepszy?”. Komputerowe procedury badawcze (takie jak Zaawansowany Model Symulacyjny) potrafią efektywnie wynajdywać optymalne produkty, bazując na kryteriach użyteczności, podziału, dochodu i zysku. Optymalizacja zysku jest prawdopodobnie najbardziej eksploatowaną i przydatną z punktu widzenia menedżerów aplikacją połączonej analizy danych, ale wymaga by koszt różnych komponentów produktu był podany w miarę precyzyjnie.

Dzisiaj, tysiące badań conjoint są przeprowadzane każdego roku, przez internet, z pomocą komputerów nie podłączonych do sieci, w ramach wywiadów twarzą w twarz albo ankietami wysyłanymi pocztą. Czołowe organizacje oszczędzają mnóstwo pieniędzy na badaniach i kosztach rozwoju, skutecznie wykorzystując wyniki do projektowania nowych produktów albo poszerzania linii produkcyjnych, repozycjonowania istniejących produktów i podejmowania bardziej zyskownych decyzji cenowych.

Z 30 letnim doświadczeniem i tysiącami użytkowników na całym świecie, Sawtooth Software jest czołowym dostarczycielem oprogramowania do analiz conjoint. Firmy takie jak  Procter & Gamble, Google, General Motors, General Electric i Microsoft korzystają z tego oprogramowania i prezentowały analizy przypadków i zakończone sukcesem historie popularnych konferencjach badawczych.