Uno de los principios básicos del marketing es conocer al consumidor para comprender mejor sus necesidades. Aunque esto sigue suponiendo un reto, muchas herramientas pueden ayudar a una empresa a sacar el máximo partido de su insight marketing. Por ejemplo, el tema principal de este artículo: El análisis conjunto.

Definición del análisis conjunto: Utilidad en investigación y producción

El análisis conjunto es un método con el que las empresas pueden recabar información sobre cómo toman decisiones los compradores. Recopila información sobre las preferencias de los clientes utilizando a menudo (aunque no siempre) opciones, hipótesis, atributos del producto, etc., y analizando de forma cruzada las respuestas para comprender los factores que influyen en la intención de compra.

Puede servir para realizar un análisis de la opinión de los clientes o servir de base para fomentar un buen diseño de los productos y mejoras en los procesos. Además de mejorar los mensajes de marketing, permite a la empresa comprender y satisfacer mejor las necesidades del cliente. Hace hincapié en el análisis del valor para el cliente, lo que permite hacerse una idea precisa de los atributos y puntos fuertes que la gente valora más.

Como modelo de análisis de clientes basado en las necesidades, se diferencia de otros por combinar escenarios reales y técnicas estadísticas. Entre las ventajas de la investigación de mercado con este estilo cabe citar:

• Implica directamente a los clientes e identifica sus factores de decisión de compra.
• Puede identificar los valores fundamentales del cliente y diferenciarlos de los atractivos secundarios y terciarios.
• Permite realizar evaluaciones comparativas de preferencias en función de distintos perfiles de producto, al tiempo que identifica qué compensaciones harían los clientes en su comportamiento de compra. Esto también puede conducir a una presentación óptima del producto o utilizarse para futuras actividades de I+D.

Existen muchos tipos de análisis conjuntos, pero este artículo trata de los dos principales: CBC Y ACA.

Análisis Conjunto Basado en la Elección (CBC)

Un tipo popular de análisis conjunto, ya que emula el proceso de toma de decisiones con opciones. Este tipo de encuesta puede arrojar datos útiles, sobre todo cuando forma parte de un análisis de las necesidades del cliente. El CBC utiliza perfiles completos de distintos productos y, por tanto, puede llevar más tiempo a los encuestados.

Un análisis CBC puede emplear dos o más opciones para que los consumidores elijan, con ligeras variaciones. Tomemos, por ejemplo, la tabla de elección simplificada que figura a continuación:

Las ligeras variaciones del producto pueden revelar las opciones más preferibles y dar una idea de las compensaciones que el consumidor está dispuesto a hacer. Del mismo modo, se puede ordenar por criterios demográficos o psicográficos si las preguntas las responden grupos diferentes.

Análisis Conjunto Adaptativo (ACA)

El análisis conjunto adaptativo se ocupa más de la atributos directos del producto que se miden. Como método, evita sobrecargar a los encuestados con demasiadas opciones cuando el número de atributos supera lo que podría responderse eficazmente con métodos más tradicionales. Se centra en unos pocos atributos a la vez, sobre todo en los más importantes para los encuestados.

ACA se considera débil en lo que respecta a la comprobación del precio, pero es bastante formidable a la hora de clasificar diferentes atributos. ACA, como su nombre indica, adapta cada cuestionario al encuestado concreto. Los investigadores pueden hacer esto mediante un análisis de software, en el que un programa aprende lo suficiente sobre los valores de cada encuestado para centrarse en aquellas áreas de importancia para ese encuestado.

Aunque las preguntas de CBC y ACA son similares, ACA tiene en cuenta datos más profundos sobre los clientes. El método sopesa las respuestas anteriores sobre la marcha y permite un estilo adaptativo. Diferentes programas informáticos pueden adaptar automáticamente las preguntas futuras. La principal ventaja de este método es que exige menos tiempo a los encuestados.

Creación de un panel de investigación de mercado

Para obtener un análisis decente del comportamiento de los clientes, los profesionales del marketing necesitan primero un panel representativo. Aunque hay varias maneras de hacerlo, la elección depende en gran medida del objetivo del análisis. Por ejemplo, una empresa que acaba de empezar no puede crear un panel a partir de clientes existentes. Esto es especialmente cierto si quieren ampliar su mercado.

Las empresas que se han estancado pueden querer analizar por qué sus productos no se venden en otros mercados. En este caso, tal vez quieran preguntarse por qué a sus competidores les va mejor. Por ejemplo, una empresa de refrescos rival puede querer averiguar por qué los clientes prefieren Coca-Cola a su producto. Para ello, podrían crear un panel representativo del mercado de su rival y pedirles que identifiquen qué factores son los más importantes para su decisión de compra.

Siempre puedes utilizar herramientas como Survey Monkey o ciertas herramientas de correo electrónico masivo para enviar cuestionarios. A menudo, la mejor forma de recopilar correos electrónicos de este tipo puede ser a través de listas de correo de empresas. Del mismo modo, también hay que tener en cuenta la duración del panel. Decida si desea encuestas puntuales o un largo periodo de pruebas con los encuestados.

Análisis conjunto Tamaño de la muestra

Normalmente, un análisis conjunto utiliza encuestas. La aplicación de técnicas cuantitativas en marketing permite realizar mediciones con muestras de mayor tamaño, lo que puede resultar especialmente útil para obtener datos representativos. El número de encuestados necesario para obtener datos útiles sobre la opinión de los clientes también puede depender de si el producto es de nicho o de gran consumo.

Una regla general es mantener el tamaño mínimo de la muestra en 200 encuestados. Cuanto más diverso sea el grupo destinatario, mayor deberá ser el tamaño de la muestra. Si pretende dividirlo en 2 subgrupos, necesitará una muestra mínima de 400 (200 de cada uno). Esto se basa en gran medida en referencias estadísticas con un margen de error del 5% (en función del tamaño de la población).

Las poblaciones tienen tamaños diferentes, así que lo mejor es consultar a un estadístico. También puedes utilizar una calculadora del tamaño de la muestra. Hay muchas gratuitas que puedes encontrar a través de Google.

Investigación de los factores de intención de compra

Una de las ventajas del análisis conjunto sobre otros tipos de preguntas es que puede ser más discreto a la hora de obtener respuestas. En el análisis conjunto, las empresas pueden comparar productos a través de la elección, en lugar de hacer preguntas sobre preferencias de valoración. Así se obtienen más datos comparativos y se pone al cliente en una situación en la que tiene que elegir, con lo que se simula mejor su comportamiento de compra.

Algunos ejemplos comunes de atributos de un producto son el precio, el embalaje, las especificaciones de rendimiento y casi cualquier otra cosa que los consumidores consideren importante. Estos atributos pueden depender en gran medida de la naturaleza del producto, pero en general las pruebas de tamaño, apariencia y rendimiento pueden ser un buen punto de partida.

Los profesionales del marketing digital pueden aprender mucho sobre los procesos de toma de decisiones de compra en línea utilizando el análisis conjunto. Con el uso de grupos objetivo discretos, pueden hacer que sus pruebas A/B sean aún más potentes. Imagínese disponer de datos fiables sobre los aspectos más importantes del interés de los consumidores para crear publicidad dirigida.

Software de análisis conjunto

Qualtrics y Diente de sierra son dos programas de análisis conjunto adaptativo muy útiles. Con estas herramientas, puede que ni siquiera tenga que aprender a calcular la importancia relativa en el análisis conjunto. Pueden manejar cosas como la ponderación de atributos para ACA por sí solas.

Estos software/programas son mejores para el análisis conjunto porque están especializados en él. Disponen de metodologías específicas guardadas en la plataforma para facilitar su uso. También contienen extensas guías en sus respectivos sitios web.

Sin embargo, se pueden utilizar formularios de Google u otro software de encuestas con un poco de ingenio. No están dedicados a tareas topográficas complejas y pueden ser mucho más baratos. Por otro lado, cálculos como los necesarios para ACA pueden llegar a ser un poco desalentadores.

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