Análisis conjoint

El análisis conjunto estima cómo las personas valoran los atributos separados que componen una oferta. Preguntar directamente cuánto pagará alguien a menudo produce evidencia débil porque las opciones reales requieren concesiones. Un comprador puede preferir calidad superior, entrega inmediata y muchas funciones, pero aceptar menos cuando el precio combinado excede el presupuesto. La investigación conjunta simula esa decisión descomponiendo un producto o servicio en atributos (como calidad, velocidad de entrega o método de sellado) y variando los niveles de cada uno. Los encuestados eligen entre alternativas agrupadas, lo que permite al analista inferir qué características crean valor, qué combinaciones se prefieren y cómo el precio afecta la demanda. Los hallazgos pueden guiar el diseño de productos, la estructura de la cartera, la comunicación y los precios. Un simple estudio sobre el sobre, por ejemplo, podría variar el color, el método de sellado y la presencia de una ventana en lugar de pedir a los encuestados que valoren “el sobre” como un objeto indivisible.

Cuándo usarlo

• Úselo para estimar el valor relativo de los componentes del producto e identificar combinaciones atractivas de precio y características.
• Aplíquelo al comparar diseños existentes y propuestos, como en el ejemplo de alfombra y losetas de oficina que aparece a continuación.

Orígenes

El método surgió a partir de un trabajo matemático sobre medición conjunta. El economista francés Gérard Debreu abordó la representación de la preferencia en 1960, y el psicólogo matemático R. Duncan Luce y el estadístico John Tukey formalizaron la medición conjunta en 1964. La teoría temprana trataba de dos atributos; Posteriormente, investigadores desarrollaron diseños y métodos de estimación para conjuntos más grandes. El software de investigación comercial, incluidos los productos Sawtooth, hizo que la técnica fuera más accesible, pero el diseño experimental y la interpretación estadística aún requieren competencia especializada.

Qué es

Cada concepto combina un nivel de cada atributo seleccionado y normalmente incluye un precio. La ilustración del sobre simplificada contiene dos conceptos, tres atributos y dos niveles para cada uno. Otras alternativas podrían mantener constantes la mayoría de las características mientras se cambia de color o se reemplaza un sello tradicional con autosellado.

Los estudios reales suelen utilizar hasta siete atributos con cuatro o cinco niveles, lo que produce cientos o miles de combinaciones teóricas. El software de diseño experimental selecciona un subconjunto eficiente (a menudo alrededor de paquetes 30) en lugar de mostrar todas las permutaciones. Un participante puede completar cinco o seis pantallas, eligiendo o rechazando entre cuatro o cinco alternativas en cada una. La estimación estadística convierte las elecciones observadas en valores de utilidad relativos para cada nivel de atributo.

En la ilustración del sobre, el concepto B tiene una utilidad total de 85. Esa cifra no es una puntuación de 100; es significativo sólo en relación con las otras utilidades estimadas. El detalle indica una preferencia por el blanco sobre el marrón, lo que sugiere que un sobre blanco con cierre automático y ventana podría superar a ambos conceptos mostrados si su precio siguiera siendo aceptable.

Desarrollos del modelo.

Los primeros estudios conjuntos utilizaron tarjetas conceptuales impresas que los encuestados clasificaron en grupos preferidos y rechazados. La administración por ordenador se expandió durante la década de 1980 y ahora la mayoría de los estudios se realizan en línea. Un diseño típico puede incluir ofertas evaluadas 30. Las variantes modernas pueden aprender sobre un encuestado antes o durante el ejercicio y adaptar opciones posteriores en consecuencia. Por lo tanto, el conjunto adaptativo basado en elecciones podría mostrarle a un comprador especializado en una gran unidad de toma de decisiones sólo los atributos relevantes, mientras que al propietario de una pequeña empresa se le presentaría la decisión de compra completa. El método proporciona una estimación disciplinada de la preferencia, pero sus limitaciones deben dar forma al diseño:

Tamaño de la muestra:

una estimación fiable suele requerir al menos 100 participantes cualificados y, preferiblemente, 200. Un objetivo de 200 ofrece mayor solidez, mientras que un mínimo de 100 puede ser el límite práctico en algunas poblaciones de empresa a empresa.

Número de atributos:

incluir demasiadas dimensiones, con el precio entre ellas, debilita el ejercicio. Limite cada atributo a aproximadamente de tres a cinco niveles para que el diseño y las comparaciones resultantes sigan siendo manejables.

Fatiga del encuestado:

Las pantallas repetidas de ofertas similares con precios diferentes pueden confundirse. Los encuestados confundidos o cansados pueden dejar de evaluar las compensaciones y seleccionar arbitrariamente simplemente terminar.