Preferência do consumidor: escolha discreta vs. Árvore de decisão

Determinar a configuração de um novo produto ou serviço é uma responsabilidade importante dos pesquisadores de mercado com enormes efeitos potenciais no retorno sobre o investimento (ROI). Dada a importância dessas decisões, não é surpreendente que um número forme uma nota de utilidade .

• Análise Conjunta - Estes modelos permitem que os consumidores avaliem uma série de produtos ou serviços reais ou hipotéticos que são definidos pelos atributos que apresentam. As respostas dos participantes da pesquisa são usadas para identificar um valor relativo de cada recurso.

• Conjunto Adaptado - Este modelo de análise conjunta facilita a análise de uma grande quantidade de atributos de produtos ou serviços ou níveis de atributos.
• Árvore de decisão - Estes modelos são utilizados na pesquisa de mercado para representar o processo de tomada de decisão, que pode incluir resultados que foram resultado de chance, disponibilidade de recursos ou utilidade.

Bridge the Gap entre Insight e otimização: Purchase Decision Hierarchy

A pesquisa que prossegue no lançamento de um produto deve corresponder a muitos níveis de informação. A consideração de maneiras de otimizar um serviço ou linha de produtos tenderá a dominar as primeiras fases da preparação para o lançamento de um produto, mas investigar os processos de decisão que os consumidores colocam em jogo no ponto de compra pode ajudar a moldar aqueles que antecedem considerações. Uma hierarquia engaja os consumidores nas decisões de compra. Esta hierarquia é mais facilmente focada quando uma variedade de fontes de dados e informações são utilizadas, incluindo - o mais importante - pesquisa de marketing e dados de vendas.

Embora os dados de vendas possam ser úteis no que se refere ao enfraquecimento do desempenho ou ao declínio da participação no mercado, ele não possui muita capacidade preditiva. Um conhecimento mais íntimo do cliente pode fornecer informações sobre o que é provável que aconteça ao mercado quando um produto está temporariamente fora de estoque ou removido de uma linha de produtos.

A pesquisa de mercado pode fornecer esses tipos de insights, bem como uma compreensão sobre o compartilhamento de novas preferências de produtos ou sobre o comportamento de comutação de produtos existentes para um produto recém-lançado.

Otimização de produtos ou serviços pode ser um esforço caro e é invariavelmente uma opção de alto risco que exige os mais altos níveis de precisão e a capacidade de simulação de cenários amplos e profundos. Tanto os processos de análise de escolha discreta (DCA) quanto os processos baseados em escolha (CBC) podem atender a essas demandas de pesquisa de mercado.

Árvores de decisão: uma opção orçamentária

Os modelos de árvores de decisão podem ser usados ​​para desenvolver uma compreensão mais profunda do comportamento de compra hierárquica dos consumidores. Aprender o que os atributos do produto ou do serviço superam um ao outro e como, por exemplo, essas dinâmicas se relacionam com a organização da prateleira em ambientes de tijolos e argamassa, coloca um bom ponto na visão do consumidor.Os modelos de árvores de decisão podem ser manipulados para se concentrar nas perspectivas da marca ou nas perspectivas do produto. Os modelos de árvore de decisão geralmente capitalizam a representação visual dos produtos que estão sendo considerados para facilitar o processo de pesquisa.

A construção de uma árvore de decisão é fundamental para a sua capacidade de obter e capturar respostas hierárquicas dos consumidores no contexto de uma experiência de pesquisa intuitiva.

Devido à natureza fundamental da pesquisa de mercado das árvores de decisão para a determinação de direção de marketing importante, os métodos da árvore de decisão devem ter integridade estrutural e reduzir com confiança a carga do respondente. Indo mais longe no projeto de pesquisa de mercado de árvores de decisão ajudará a evitar as armadilhas que a pesquisa de pesquisas pode encontrar.

O efeito de speedster respondentes nos resultados da investigação final dos inquéritos pode ter um impacto substancialmente negativo nas decisões comerciais associadas. É importante ter um processo limpeza de qualidade de dados que identifique speedster respondentes e remove seus dados do conjunto de dados. Por estas razões, os pesquisadores de mercado podem empregar um processo de verificação incorporado na pesquisa da pesquisa ou implica uma oportunidade de acompanhamento com cada entrevistado. Essas respostas da pesquisa podem ser revisadas e ajustadas conforme necessário.