Comment identifier les critères d'importance d'un consommateur
dans le choix d'un produit ou d’un service ?
EXPLIQUER ET PREVOIR LES CHOIX DES INDIVIDUS POUR ECLAIRER VOS DECISIONS
Comment identifier les critères d'importance d'un consommateur
dans le choix d'un produit ou d’un service ?
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Comment obtenir un classement fiable de mes produits quand ils sont très nombreux ?
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Mon nouveau service va-t-il fidéliser mes clients
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La méthode MaxDiff (Maximum Difference Scaling) est une approche permettant d’évaluer la préférence et de classer une large série de propositions alternatives les unes par rapport aux autres.
A la différence du CBC, cette méthodologie n’utilise qu’un seul attribut (la liste des alternatives). Le répondant devra exprimer ses choix parmi une série de sous-ensembles de propositions.
Cette mesure sera enregistrée sous forme de score individuel associé à chaque proposition et pour chaque répondant. Ce score permettra ainsi de définir le classement et le poids/importance donné à chaque alternative.
Les avantages du MaxDiff :
Solirem réalise le plan d’expérience en fonction du nombre d’items à évaluer.
Comme pour tout trade-off, ce plan est construit pour être orthogonal, c’est-à-dire pour que toutes les alternatives aient la même chance d’être vues au total de l’échantillon.
A cette étape de construction, le plan est testé pour déterminer, à une taille d’échantillon donnée, le meilleur nombre de tâches de choix et de propositions par tâche à prévoir.
L’approche consiste donc à présenter une répétition de « lots » de propositions (3 à 6 en général) parmi l’ensemble des propositions à évaluer et de demander au répondant de choisir la « meilleure » et la « pire » (ou uniquement la « meilleure ») dans ce « lot ».
L’exercice est répété sur X écrans ou tâches de choix avec, à chaque fois, une composition de propositions distinctes.
Exemple tâche de choix #1 (classement produits)
Exemple tâche de choix #2 (classement allégations)
Estimation des utilités en fin de terrain
Comme pour un CBC, le calcul des scores au moment du traitement des données se fait en utilisant un algorithme bayésien hiérarchique, qui permet d’obtenir des résultats (utilités) individu par individu.
Les différents paramètres sont estimés au niveau individuel via une procédure itérative qui tient compte à la fois du choix de chacun des individus ainsi que de la distribution globale de ces choix. Les estimations au niveau individuel permettent d’améliorer la précision sur les importances mesurées.
Estimation des utilités en cours de terrain
Avantage : Il est possible d’enchaîner un exercice MaxDiff avec des questions spécifiques posées dynamiquement en rapport au classement observé pour un répondant donné. On peut par exemple faire évaluer une liste de 15 produits, puis dans le même questionnaire poser une série de questions spécifiques sur le produit « préféré » (ou le TOP 3 par exemple).
Inconvénient : la méthode de calcul est simplifiée par rapport au calcul présenté précédemment (car le modèle ne tient compte que des réponses de l’individu à l’instant T). La précision du score calculé est moindre car il n’y pas de « correction » réalisée en fonction des réponses de la globalité de l’échantillon. On conserve les scores calculés individuellement en fin de terrain, car l’estimation globale pourrait venir en contradiction avec le classement individuel défini en cours de terrain.
L’analyse MaxDiff permet d’obtenir des scores d’utilités pour chaque individu et chaque proposition alternative évaluée.
Optionnellement, il est possible de réaliser des analyses secondaires, selon les besoins et objectifs :
Typologie
Solirem est en mesure de construire une typologie ou une segmentation sur la base des scores MaxDiff. On obtient ainsi les différentes alternatives qui fonctionnent ensemble, et celles qui s’opposent les unes aux autres. Cette analyse représente ainsi une cartographie des différents paniers de préférences qui existent chez les consommateurs.
TURF
L’analyse TURF (Totally Unduplicated Reach and Frequency) peut être appliquée sur la base du MaxDiff, en transformant les utilités calculées en probabilité de choix. Cette analyse va permettre d’élaborer différentes hypothèses de paniers optimums, par exemple pour la constitution de références à faire apparaitre simultanément (dans un rayon, dans un catalogue, etc.).