methodologies conjoint analysis

1© GfK 2014 | Conjoint Analysis | Enero, 2014.

CONJOINT ANALYSISUn camino por el proceso de Elección y Decisión.

GfK México

Enero, 2014


¿Qué es el Conjoint Analysis?

Decisión Elección

Es una familia de

poderosas técnicas

originadas en la

psicología matemática

cuyo objetivo central

es modelar los

procesos de decisión

y elección de un

consumidor.

Es un proceso cognoscitivo

(de pensamiento)

que se cuantifica mediante un

indicador matemático llamado

utilidad.

Es un proceso conductual

que se cuantifica y predice a

mediante un indicador

matemático llamado

preferencia.

PREFERENCIA = INDICADOR INDIRECTO DE SOM


¿Cuál es el objetivo del Conjoint Analysis?

• Diseñar

nuevos

productos.

Simular el proceso psicológico de elección y decisión del consumidor para:

• Mejorar los

productos ya

existentes.

• Conocer los

elementos y

atributos más

valiosos de un

producto que

disparan la

decisión de

compra.

• Simular en

términos de

preferencia,

volumen y

venta las

reacciones del

mercado con

ciertos

cambios:

• Segmentar el

mercado

según sus

preferencias y

reacción al

precio.

• Analizar

elasticidad de

precios.

• si modificamos los productos existentes

• si lanzamos productos nuevos,

• si la competencia ejecutara estas

mismas acciones.


¿Qué es el Conjoint Analysis?

Hay diferentes variables que impactan los procesos de decisión y elección en el consumidor.

Dependiendo del tipo de pregunta en marketing se elije la mejor técnica de la familia:

• FULL PROFILE

• CBC/DCC CHOICE BASED CONJOINT

• ACA ADAPTATIVE CONJOINT ANALYSIS

• HILCA (HIERARCHICAL INDIVIDUAL LIMIT CONJOINT A)

• MAXDIFF


• El comportamiento de elección del consumidor se rige por el principio de MAXIMIZACIÓN.

MAXIMIZACIÓN

• La forma de medir el punto de maximización que da un producto es el INDICADOR DE UTILIDAD.

UTILIDAD

• El producto está compuesto por un conjunto de atributos (funcionales y emocionales) cada uno aporta a la UTILIDAD global.

PRODUCTO

TENGO UNA NECESIDAD / GUSTO

¿Qué característica del producto

la suple?

TENGO RECURSOS LIMITADOS:

TIEMPO Y DINERO

¿Cómo distribuirlos dentro de

las opciones disponibles

del producto para obtener el

mayor beneficio y suplir

mis necesidades?


PRODUCTO

ATRIBUTOS

UTILIDADES

PREFERENCIA

«WHAT IF»

El primer paso consiste en definir el producto a estudiar conociendo sus

dimensiones y comportamiento en el mercado

Posterior a ello, es necesario des-fragmentar el producto en sus unidades

funcionales, emocionales, ocasionales y/o culturales mas básicas: los

atributos

Cada atributo del producto, satisface una necesidad especifica para el

consumidor. En la medida en la que el atributo de cobertura a dicha

necesidad mayor será la utilidad que este aporte al producto

Una pequeña transformación matemática de la utilidad permite deducir el

nivel de preferencia del consumidor por el atributo. La suma de preferencias

hacia el atributo, configuran la preferencia hacia el producto.

Dado que se tiene la utilidad y la preferencia de la unidad mas básica de un

producto (el atributo), se pueden armar diferentes productos ficticios y

preguntarnos ¿QUE PASARÍA SI…? Esto permite diseñar nuevos

productos, mejorar los existentes o anticiparnos a las reacciones del

consumidor ante los movimientos del mercado

PR

OC

ES

O L

ÓG

ICO


UTILIDADES

PREFERENCIAS

SIMULADOR

Se puede conocer cual es el nivel de satisfacción de

necesidades que ofrece cada atributo del producto y el

producto completo tanto propio como de la competencia y

aun productos no existentes en el mercado.

Se entregan análisis de preferencia lo que

permite estimar:

1. Potencial de mercado.

2. Competidores y juego competitivo

3. Shifting entre marcas

4. Share de preferencia.

Es una hoja en Excel programada con los resultados del

estudio. Se puede simular lo que podría pasar si por ejemplo:

1. Se diseña un producto nuevo.

2. Se mejora un producto exístete.

3. Si mejora la competencia

4. Si la competencia lanza un nuevo producto.

ENTREGABLES


Dependiendo de los objetivos de investigación, la técnica de

Conjoint puede variar. Inicialmente, hay dos grandes familias de

Conjoints:

CONJOINT NO MÉTRICO

• Este conjunto presenta los estímulos y exige al entrevistado que

elija uno de entre las 3 o 4 opciones.

• Dado que la respuesta final es “si elijo” o “no elijo” el resultado

solo puede predecir y pronosticar preferencia pero no volumen,

elasticidad o demanda.

• Ejemplo: Elijo CocaCola entre otras 4 opciones.

CONJOINT MÉTRICO

• Este conjunto presenta los estímulos y exige al entrevistado que

elija uno de entre las 3 o 4 opciones, adicional exige que para la

alternativa electa se especifique el volumen o intensidad de

elección.

• Es una familia de métodos óptimos para pronosticar shares,

volúmenes, distribuciones etc.

• Ejemplo: Elijo CocaCola y compraría 5 a la semana.


Dentro de las Recomendaciones:

CONJOINT NO MÉTRICO

• La literatura actual no recomienda usar ninguna de estas

estrategias para estructurar políticas de precio o analizar

elasticidades de precio, predicciones de share o análisis de

demanda.

CONJOINT MÉTRICO• Esta metodología es útil para analizar precios, demandas,

preferencias y elasticidades.


Útil para simular la preferencia de nuevos productos sin analizar el volumen que estos productos

capturarán en el mercado.

Útil para hacer segmentación de clientes basada en patrones de preferencia y consumo.

Funciona bien cuando el producto se desfragmenta máximo en 7 atributos y cada atributo tiene

máximo 9 niveles.

Es una técnica que genera escenarios para cada participante dependiendo de su patrón de usos y

hábitos o del conjunto de atributos que son importantes para cada consumidor. Debido a esto, debe

hacerse en computador.

Es más potente que CBC cuando se trata de estimar preferencias, dado que se concentra en los

atributos o características de producto más importantes para el entrevistado.

Expresa su mejor funcionamiento entre 7 y 15 atributos cada uno hasta 12 niveles.

Es la primera técnica diseñada de Conjoint, la gran desventaja es que es demasiado demorado y

requiere muchas tarjetas. No hay restricción en el número de atributos pero los niveles por atributo

deben ser máximo 20.

Es la menos potente de todas para predecir preferencia pero es muy útil para analizar en los

consumidores las jerarquías de valores, por eso se utiliza mucho para estructurar árboles de decisión

de categoría (herramienta muy utilizada para diagramar estrategias de comunicación en góndola).

Conjoint NO Métrico

Choice Based

Conjoint

(CBC)

Adaptative

Conjoint Analysis

(ACA)

Full Profile

(FP)


Es un ejercicio parecido al ACA, pero en lugar de solicitar a la persona que elija un producto entre un

conjunto de opciones, se le pide al respondente que especifique el volumen de consumo o cantidad

de presupuesto que asigna a cada opción.

Es útil para modelar precios y preferencias en aquellas categorías en donde la ocasión de consumo

determina el producto que se consume, ejemplo: cervezas, helados.

Útil para analizar precios y preferencias en aquellas categorías en donde los KBF no son tangibles,

por ejemplo en agroquímicos o en servicios en general.

Es útil para analizar demanda, precios, elasticidades y preferencias en productos altamente

complejos compuestos por gran variedad de atributos. Algunos atributos pueden ser importantes

para un segmento pero otros atributos son más importantes para otro. En total no todos los atributos

son presentados al mismo respondente, sino solo aquellos que son vitales para su decisión.

Se genera un ACA con estos atributos, el ACA es infinito hasta que el algoritmo detecta el patrón de

decisión de la persona, cuando esto ocurre se limita el análisis y se cierra la entrevista.

Conjoint Métrico

Menu Based

Conjoint

(MBC)

Discrete Choice

Model

(DCM)

Hierarchical

Individualizate

Limit Conjoint

Analysis (HILCA)


Comparativo de las metodologías en poder predictivo

sobre shares de mercado

Conjoint Expertise

Estudios recientes conducidos por la Universidad de California en Los Ángeles, comparan el poder predictivo de cada

metodología para predecir shares de mercado, de donde se obtuvo lo siguiente:

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

Full Profile CBC (Choice BasedConjoint)

ACA (AdaptativeConjoint Analysis)

ACBC (AdaptativeChoice Based

Conjoint)

DCM (DiscreteChoice Modeling)

MBC (Menu BasedConjoint)

HILCA (HierarchicalIndividualizate Limit

Conjoint)

Predicción sobre Share en consumo masivo Predicción sobre Share en servicios financieros


Evaluación subjetiva de las metodologías

Conjoint Expertise

En un estudio conducido por la escuela de negocios de Princenton, se le pidió a gerentes de marketing analizar los

resultados producto de CBC, ACA y CDM pidiéndoles que visualizaran cual de estos resultados se correlacionaba más

con las cifras internas de una compañía hipotética, obteniendo lo siguiente:

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

CBC (Choice Based Conjoint) ACA (Adapttive Conjoint Analysis) DCM (Discrete Choice Modeling)

Predicción sobre Share en consumo masivo


¿Qué son los Simuladores?

Los simuladores son hojas en Microsoft

Excel que tienen cargados los parámetros

de preferencia y utilidad que se han

calculado durante todo el estudio.

Los simuladores son una herramienta

gerencial muy potente. Su potencia se

incrementa cuando dentro de los parámetros

se incluyen variables de tipo financiero y de

producción.

Los simuladores son el objetivo central de

cualquier tipo de CONJOINT.

Visualización de resultados: SIMULADORES


Tipos de Simulaciones

Visualización de resultados: SIMULADORES

Share• Simulaciones sobre el

Share de preferencias

Producto• Simulaciones sobre el

producto:

• ¿qué quitar?

• ¿qué poner?

• ¿qué resaltar?

Supuestos• Análisis «What If»


Ejecución de la estrategia de conjoint adecuada

para TELCEL (Estudio Roamming)


Análisis de pregunta de negocio.

Se desea realizar un estudio para evaluar los

paquetes que se ofrecen para Roaming

Internacional, de tal manera que se identifique

el paquete ideal para los diferentes tipos

de segmento así como el monto que estarían

dispuestos a pagar por él.

Un paquete ideal puede ser

aquel que despierte la

atención de un numero de

usuarios Ejemplo (El 80% de

los usuarios del segmento A

prefiere el paquete B)

Esta métrica es MIOPE porque

este 45% de usuarios pueden ser

aquellos que transen poco con la

categoría (poco volumen) y al

tiempo dejen poco dinero (poco

valor)

Un paquete de roaming debe

tener tres características:

a. Atraer un alto porcentaje de

personas.

b. Atraer personas que generen

volumen y valor.


Preguntas de negocio y técnicas de conjoint.

CBC

Mide la utilidad basada en

personas por lo que la

métrica de UTILIDAD no tiene

en cuenta el valor y el

volumen de cada persona

para el mercado.

DCM


personas y en una de las

métricas vitales, VALOR o

VOLUMEN, es decir para

esta técnica no todos los

participantes son iguales,

algunos son mas valiosos.

ADCM


personas, VALOR y

VOLUMEN, Permitiendo que

cada paquete de roamming

pueda ser calificado desde

tres ángulos

simultáneamente.

El paquete A puede atraer al

35% de los usuarios

generándoles alta

satisfacción.

El paquete A puede atraer al 35% de los usuarios los cuales

representan el 55% del valor de la categoría, es decir, este

paquete atrae la mitad de usuarios que transan con alta frecuencia

fidelizándolos y rentabilizando su relación con TELCEL.


Ejemplos de entrevista.

CBC

DCM

ADCM

http://www.sawtoothsoftware.com/demos/cbc/cgi-

bin/ciwweb.pl?hid_studyname=cbc&hid_pagenum=0

http://www.sawtoothsoftware.com/demos/acbc_dine/cgi-

bin/ciwweb.pl?hid_studyname=acbc_dine&hid_pagenum=0

http://www.sawtoothsoftware.com/demos/acbc_piano2/cgi-

bin/ciwweb.pl?hid_studyname=acbc_piano2&hid_pagenum=0


Nuestra recomendación.

DCM1. Permite valorar el volumen o valor de cada cliente para entender

no solo la proporción de cliente que atrae cada paquete sino el

valor o volumen que cada cliente representa (un paquete puede

ser constructor de valor o constructor de volumen para TELCEL)

2. Al ser Online es la metodología que ofrece tiempos justos de

desarrollo de entrevista para evitar que el entrevistado aborte

antes de terminar.

3. El proceso de simulación es superior al CBC ya que se puede

estimar el valor o volumen que cada uno de los paquetes puede

representar para TELCEL.

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