Um dos princípios fundamentais do marketing é conhecer o consumidor para entender melhor suas necessidades. Embora isso ainda represente um desafio, muitas ferramentas podem ajudar uma empresa a obter o máximo de seu marketing de insight. O caso em questão é o assunto principal deste artigo: Conjoint Analysis.

Definição de análise conjunta: Utilidade em pesquisa e produção

A análise conjunta é um método pelo qual as empresas podem coletar informações sobre como os compradores tomam decisões. Ela reúne informações sobre as preferências dos clientes, muitas vezes (mas nem sempre) usando escolhas, hipóteses, atributos de produtos etc., e analisando as respostas para entender os fatores que influenciam a intenção de compra.

Ele pode servir como meio de conduzir uma análise de feedback do cliente ou servir como base para promover um bom design de produto e melhorias no processo. Além de aprimorar as mensagens de marketing, permite que a empresa compreenda melhor e atenda às necessidades dos clientes. Ela enfatiza a análise do valor do cliente, obtendo um quadro preciso dos atributos e USPs que as pessoas mais valorizam.

Como um modelo de análise de clientes baseado em necessidades, ele se diferencia dos demais por combinar cenários reais e técnicas estatísticas. As vantagens da pesquisa de mercado nesse estilo incluem:

• Ele envolve diretamente os clientes e identifica seus fatores de decisão de compra.
• É capaz de identificar os principais valores do cliente e diferenciá-los dos apelos secundários e terciários.
• Permite avaliações comparativas de preferências com base em diferentes perfis de produtos e, ao mesmo tempo, identifica as compensações que os clientes fariam em seu comportamento de compra. Isso também pode levar a uma apresentação ideal do produto ou ser usado para futuras pesquisas e desenvolvimento.

Há muitos tipos de análise conjunta, mas este artigo aborda dois tipos principais: CBC E ACA.

Análise Conjunta Baseada em Escolha (CBC)

Um tipo popular de análise conjunta, pois emula o processo de tomada de decisão com escolhas. Esse tipo de consulta pode gerar dados úteis, especialmente quando faz parte de uma análise das necessidades do cliente. A CBC usa perfis completos de diferentes produtos e, portanto, pode consumir mais tempo dos entrevistados.

Uma análise de CBC pode empregar duas ou mais opções para os consumidores escolherem, com pequenas variações. Veja, por exemplo, a tabela de opções simplificada abaixo:

As pequenas variações no produto podem revelar as opções mais preferidas e fornecer informações sobre as compensações que o consumidor está disposto a fazer. Da mesma forma, ele pode ser organizado de acordo com dados demográficos ou psicográficos, se as perguntas estiverem sendo respondidas por grupos diferentes.

Análise Conjunta Adaptativa (ACA)

A análise conjunta adaptativa lida mais com a atributos diretos do produto que estão sendo medidos. Como método, ele evita sobrecarregar os respondentes com muitas opções quando o número de atributos excede o que poderia ser respondido de forma eficaz com métodos mais tradicionais. Ele se concentra em apenas alguns atributos de cada vez, especialmente aqueles que são mais importantes para os entrevistados.

O ACA é considerado fraco em relação ao teste de preço, mas é bastante formidável na classificação de diferentes atributos. O ACA, como o nome sugere, adapta cada questionário para o respondente específico. Os pesquisadores podem fazer isso por meio da análise de software, em que um programa aprende o suficiente sobre os valores de cada respondente para se concentrar nas áreas de importância para ele.

Embora as perguntas do CBC e do ACA sejam semelhantes, o ACA leva em conta dados mais detalhados sobre os clientes. O método pondera as respostas anteriores à medida que avança e permite um estilo adaptativo. Diferentes softwares podem adaptar automaticamente as perguntas futuras. O principal benefício desse método é que ele consome menos tempo dos entrevistados.

Criação de um painel de pesquisa de mercado

Para obter uma análise decente do comportamento do cliente, os profissionais de marketing precisam primeiro de um painel representativo. Embora existam várias maneiras de fazer isso, a escolha depende muito do objetivo por trás da análise. Por exemplo, uma empresa que está apenas começando não pode criar um painel a partir de clientes existentes. Isso é especialmente verdadeiro se a empresa estiver buscando expandir seu mercado.

As empresas que estagnaram podem querer analisar por que seus produtos não estão sendo vendidos em outros mercados. Nesse caso, elas podem querer perguntar por que seus concorrentes estão se saindo melhor. Por exemplo, uma empresa rival de refrigerantes pode querer saber por que os clientes preferem a Coca-Cola ao seu produto. Assim, ela poderia montar um painel representativo do mercado de sua concorrente e pedir que eles identifiquem quais fatores são mais importantes para a decisão de compra.

Você sempre pode usar ferramentas como o Survey Monkey ou algumas ferramentas de e-mail em massa para enviar questionários. Muitas vezes, a melhor maneira de coletar e-mails como esses pode ser por meio de listas de mala direta de empresas. Da mesma forma, a duração do painel também é um fator a ser considerado. Decida se deseja pesquisas únicas ou um longo período de testes com os entrevistados.

Análise conjunta Tamanho da amostra

Em geral, uma análise conjunta usa pesquisas. A aplicação de técnicas quantitativas em marketing permite a medição de amostras maiores, o que pode ser particularmente útil na obtenção de dados representativos. O número de entrevistados necessários para obter dados úteis de feedback do cliente também pode depender do nicho ou do mercado de massa do produto.

Uma regra geral é manter o tamanho mínimo da amostra em 200 respondentes. Quanto mais diversificado for o grupo-alvo, maior deverá ser o tamanho da amostra. Se você pretende dividi-lo em dois subgrupos, talvez seja necessário um tamanho mínimo de amostra de 400 (200 de cada). Isso se baseia principalmente em referências estatísticas com uma margem de erro de 5% (dependendo do tamanho da população).

As populações têm tamanhos diferentes, portanto, é melhor consultar um estatístico. Como alternativa, você pode usar uma calculadora de tamanho de amostra. Há muitas calculadoras gratuitas que você pode encontrar no Google.

Pesquisa dos fatores de intenção de compra

Uma das vantagens da análise conjunta em relação a outros tipos de perguntas é que ela pode ser mais discreta na obtenção de respostas. Na CBC, as empresas podem comparar produtos por meio da escolha, em vez de fazer perguntas sobre preferências de classificação. Isso produz mais dados comparativos e coloca o cliente em uma situação em que ele precisa fazer uma escolha, simulando melhor seu comportamento de compra.

Exemplos comuns de atributos de produtos incluem preço, embalagem, especificações de desempenho e praticamente qualquer outra coisa que os consumidores considerem importante. Esses atributos podem ser altamente dependentes da natureza do produto, mas, em geral, testar o tamanho, a aparência e o desempenho pode ser um bom ponto de partida.

Os profissionais de marketing digital podem aprender muito sobre os processos de tomada de decisão de compra on-line usando a análise conjunta. Com o uso de grupos-alvo discretos, eles podem tornar seus testes A/B ainda mais eficientes. Imagine ter dados confiáveis sobre os aspectos mais importantes do interesse do consumidor para criar publicidade direcionada.

Software de análise conjunta

Qualtrics e Dente de serra são softwares de análise conjunta adaptativa muito úteis. Com essas ferramentas, talvez você nem precise aprender a calcular a importância relativa na análise conjunta. Elas podem lidar com coisas como pesos de atributos para ACA por conta própria.

Esses softwares/programas são melhores para a análise conjunta porque são especializados nisso. Eles têm metodologias dedicadas salvas na plataforma para facilitar o uso. Eles também contêm guias abrangentes em seus respectivos sites.

No entanto, é possível usar os formulários do Google ou outro software de pesquisa com um pouco de engenhosidade. Eles não são dedicados a tarefas complexas de levantamento e podem ser muito mais baratos. Por outro lado, cálculos como os necessários para a ACA podem se tornar um pouco assustadores.

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