|
A Conjoint Analysis (Análise de Preferências): um exemplo aplicado a um software publicado em 18.05.2009
Vimos na letterícia passada que a Conjoint Analysis é uma técnica de pesquisa usada para medir os trade-offs que as pessoas enfrentam ao escolherem entre produtos e serviços. Ela é também usada para prever suas escolhas por futuros produtos e serviços. A Conjoint Analysis assume que um produto pode ser “desmembrado” em seus atributos componentes. Por exemplo, um carro tem atributos tais como cor, preço, tamanho, desempenho (litros de combustível-por-quilometro), e modelos. Usando a Conjoint Analysis, o valor que os indivíduos colocam em qualquer produto é equivalente à soma das utilidades que eles derivam de todos os atributos que compõem o produto. Além disto, assume que a preferência |
Próxima edição:
A Satisfação do Consumidor: um quesito quase esquecido no setor de software! publicada em 25.05.2009 Ei, você, empresário(a) do setor de software e serviços: seu cliente, ou consumidor, está satisfeito com os produtos e serviços que você está fornecendo? Eis aí uma pergunta que não quer deixar de calar. Afinal, quantos empresários sabem o que pensam seus clientes e consumidores?
Edição anterior:
publicada em 11.05.2009 Como é possível nos dias atuais aferir as preferências dos consumidores por determinados produtos, serviços ou conceitos? Ou, de outro modo, como estabelecer uma estratégia de venda (ou de marketing) que melhor atenda às preferências dos consumidores?
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
por um produto, e a probabilidade de comprá-lo, estão em proporção com a utilidade que um indivíduo ganha com o produto.
Como ressaltamos, existem múltiplas técnicas para desenvolver uma Conjoint Analysis, mas em geral há três fases na análise dos dados da Conjoint Analysis: a) a determinação dos atributos do produto e seus respectivos níveis; b) a coleta de dados de trade-off através de questionários e, c) análises estatísticas dos dados.
Para explicar um pouco melhor o procedimento, vamos utilizar como exemplo, em 06 (seis passos) um caso hipotético (baseado em Dutta, Soumitra (2007). “Recognising the True Value of Software Assets”. INSEAD. November) de um sistema de software como um Enterprise Resource Planning- ERP.
Passo 1: diferentes atributos resultantes relacionados com o ERP são identificados e diferentes níveis são definidos para cada atributo resultante. Por exemplo, considerem-se os seguintes três atributos (as definições precisas dos diferentes níveis de melhoria de qualidade e redução de erros não são mencionadas): Gastos, Melhoria de Qualidade e Redução de Erros.
Passo 2: Executivos familiarizados com o ativo software e com seus resultados são questionados a classificar suas ordens de preferência por diferentes níveis no interior de cada atributo
Passo 3: Os mesmos executivos são apresentados com diferentes níveis no interior do mesmo conjunto de atributos resultantes e perguntados sobre quão importante é a diferença em níveis para eles
Passo 4: Neste ponto, dados já foram coletados indicando quais atributos resultantes são mais importantes para os respondentes e para cada um destes atributos, em que níveis são preferíveis. Neste passo, os executivos respondentes são apresentados com pares de perfis de ERP´s (tarefas conjoint) e perguntados para escolher entre eles (isto é, revelar suas preferências).
Passo 5: Os dados coletados são processados. A Conjoint Analysis aplica um formulário de análise de variança para os dados das escolhas dos respondentes para calcular a utilidade para cada nível de cada atributo. Estes são basicamente números-índice que medem quão valioso ou desejável uma característica particular é para o respondente. A idéia é que cada tarefa de escolha do respondente revele algo sobre a utilidade relativa que ele ou ela tem por cada característica. Características que o respondente é relutante em desistir de uma tarefa de escolha para outra são julgadas como sendo de mais alta utilidade para o respondente do que características que são rápidas nas desistências. Os dados resultantes deste passo poderiam hipoteticamente parecer o seguinte. O valor absoluto das utilidades não tem qualquer significado inerente. A importância relativa de cada atributo, para cada participante, é determinada ao calcular o intervalo entre o mais baixo nível de valor utilidade e o mais alto nível de valor utilidade no interior de cada atributo.
No exemplo hipotético a seguir, pode-se concluir, em média, que há cerca de cinco vezes mais utilidade a ser derivada pela diferença entre o Alto Gasto e o Médio Gasto do que pela utilidade derivada entre Grande Melhoria de Qualidade e Média Melhoria de Qualidade.
Passo 6: O desejo de pagar (willingness to pay) associado com cada atributo resultante é determinado de uma relativa mudança em seus níveis de utilidade, quando comparado a uma mudança nos níveis de utilidade para o atributo Gasto. Estes números são então agregados e processados para render um número do total valor do negócio para o sistema ERP.
Se sua empresa, organização ou instituição deseja saber mais sobre a Conjoint Analysis, sinta-se a vontade para nos contatar!
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
CREATIVANTE -
www.creativante.com.br
E-mail: creativante@creativante.com.br
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Copyright©2007-2008 Creativante
Todos os direitos reservados.
