Préférence du consommateur: Choix discret vs. L'arbre de décision

Déterminer la configuration d'un nouveau produit ou service est une responsabilité majeure des chercheurs de marché, avec d'énormes effets potentiels sur le retour sur investissement (ROI). Étant donné l'importance de ces décisions, il n'est pas surprenant qu'un nombre forme un score d'utilité .

• Analyse conjointe - Ces modèles permettent aux consommateurs d'évaluer une série de produits ou services réels ou hypothétiques définis par les attributs qu'ils présentent. Les réponses des participants à la recherche servent à identifier une valeur relative de chaque caractéristique.

• Conjoint Adapté - Ce modèle d'analyse conjointe facilite l'analyse d'un très grand nombre d'attributs de produits ou de services, ou niveaux d'attributs.
• Arbre de décision - Ces modèles sont utilisés dans les études de marché pour représenter le processus de prise de décision, qui peut inclure des résultats résultant du hasard, de la disponibilité des ressources ou de l'utilité.

Combler le fossé entre perspicacité et optimisation: hiérarchie des décisions d'achat

La recherche qui procède au lancement d'un produit doit s'harmoniser avec de nombreux niveaux d'information. L'examen des moyens d'optimiser un service ou une gamme de produits aura tendance à dominer les premières phases de lancement d'un produit, mais l'étude des processus de décision que les consommateurs mettent en œuvre au point de vente peut aider à façonner ces débuts. considérations Une sorte de hiérarchie engage les consommateurs dans leurs décisions d'achat. Cette hiérarchie est la plus facilement mise en évidence lorsqu'une variété de sources de données et d'informations est utilisée, y compris - surtout - des données de recherche et de vente marketing.

Bien que les données sur les ventes puissent être utiles en ce qui concerne la baisse des performances ou la baisse des parts de marché, elles n'ont pas beaucoup de capacité prédictive. Une connaissance plus approfondie du client peut donner un aperçu de ce qui pourrait arriver à la part de marché lorsqu'un produit est temporairement en rupture de stock ou retiré d'une ligne de produits.

Les études de marché peuvent fournir ce type d'informations, ainsi qu'une compréhension de la part des nouveaux produits ou du passage d'un produit existant à un produit nouvellement lancé.

L'optimisation du produit ou du service peut être une entreprise coûteuse et est invariablement une option à haut risque qui exige les plus hauts niveaux de précision et la capacité de simulation de scénarios larges et profonds. Les processus d'analyse de choix discrets (DCA) ou de choix conjoints (CBC) peuvent répondre à ces demandes de recherche de marché.

Arbres de décision: une option budgétaire

Les modèles d'arbre de décision peuvent être utilisés pour développer une meilleure compréhension du comportement d'achat hiérarchique des consommateurs. Apprendre quels attributs de produit ou de service l'emportent sur l'autre et comment, par exemple, ces dynamiques se rapportent à l'organisation des étagères dans les environnements physiques, met un point sur la perception des consommateurs.Les modèles d'arbre de décision peuvent être manipulés pour se concentrer sur les perspectives de la marque ou sur les perspectives du produit. Les modèles d'arbre de décision tirent souvent parti de la représentation visuelle des produits considérés afin de faciliter le processus de recherche.

La construction d'un arbre de décision est essentielle à sa capacité à obtenir et à capturer les réponses hiérarchiques des consommateurs dans le contexte d'une expérience d'enquête intuitive.

En raison de la nature cruciale de l'étude de marché sur les arbres décisionnels pour l'établissement d'une orientation marketing importante, les méthodes d'arbre décisionnel doivent avoir une intégrité structurelle et réduire avec confiance le fardeau des répondants. Faire un effort supplémentaire dans la conception d'une étude de marché sur les arbres de décision permettra d'éviter les pièges que peuvent rencontrer les enquêtes.

L'effet des répondants speeders sur les résultats de la recherche des enquêtes finales peut avoir un impact négatif significatif sur les décisions commerciales associées. Il est important d'avoir un processus de nettoyage des données qui identifie speedster répondants et supprime leurs données de l'ensemble de données. Pour ces raisons, les chercheurs de marché peuvent utiliser un processus de vérification qui est intégré à la recherche de l'enquête ou qui implique une opportunité de suivi avec chaque répondant. Ces réponses peuvent être revues et ajustées si nécessaire.