Clasificación del análisis conjoint


Con frecuencia nos preguntan qué tipos de análisis conjoint existen y cuáles ofrecemos en Conjoint.ly. A continuación, se muestran las clasificaciones para los distintos tipos de análisis conjoint que le ayudarán a comprender de qué están hablando algunos expertos.

Por tipo de respuesta

  • Conjoint basado en puntuaciones: Se les pide a los encuestados que califiquen las alternativas de productos que se les muestran, esta calificación puede estar en una escala de 0 a 100. Es posible que se solicite a los encuestados que asignen valores de tal forma que los puntajes sumen cierto número (por ejemplo, todos los puntajes en cada pregunta deben sumar 100).

  • Conjoint en escala mejor-peor: Se pide a los encuestados que indiquen cuál es la mejor opción y cuál es la peor entre tres o más alternativas en cada pregunta.

  • Conjoint basado en rating: Se pide a los encuestados que clasifiquen las alternativas de mejor a peor. Es similar a la escala de mejor-peor, pero los encuestados también deben asignar clasificaciones a las alternativas intermedias.

  • Conjoint basado en la elección (Choice-based conjoint o CBC por sus siglas en inglés): Se pide a los encuestados que elijan la opción que comprarían o elegirían. Teóricamente este es el método más sólido, práctico y popular de análisis Conjoint. En Conjoint.ly ofrecemos fundamentalmente el CBC gracias a que los demás tipos de análisis proveen respuestas de calidad inferior para la investigación práctica de mercados.

Por el enfoque del cuestionario

  • Conjoint estándar: En el análisis conjoint estándar, los cuestionarios se desarrollan antes de enviarlos a los participantes. Están cuidadosamente diseñados mediante el uso de algoritmos sofisticados para garantizar un análisis de la mejor calidad, incluyendo un análisis de segmentación. En Conjoint.ly ofrecemos el análisis conjoint estándar.

  • Conjoint adaptativo (ACA por sus siglas en ingles cuando se basa en la elección, también se conoce como ACBC): En el análisis conjoint adaptativo, el cuestionario se construye mientras se responde la encuesta. Se “adapta” a las respuestas de los participantes para optimizar un determinado parámetro (como minimizar los intervalos de confianza para ciertas utilidades relativas). Es una técnica más complicada, que puede generar algunos problemas con ciertos tipos de análisis y procesos, como la segmentación, sin embargo, tiene varias aplicaciones válidas (como la reducción del tamaño de muestra requerido en estudios muy complejos) – por favor comunícate con nosotros si requieres algún tipo de soporte para este análisis.

Por el tipo de diseño

  • Conjoint genérico (genérico o diseño sin etiquetas): El análisis conjoint genérico le permite comprender las características y niveles de precios que impulsan la elección de los clientes. Se utiliza para estudiar:

    • Una marca individual.
    • Productos estandarizados, donde las características no varían sustancialmente según la marca (en industrias como la agricultura, farmacéutica, muebles, agua embotellada, etc.).
  • Brand-specific (Conjoint alternativo específico, diseño alternativo específico, ASD por sus siglas en inglés o diseño por etiquetas): El análisis Brand-specific conjoint le ayuda a comprender las diferencias y factores que impulsan la elección de los clientes entre distintas marcas. Es ideal para estudios que contengan más de una marca y donde las características potenciales del producto varíen de una marca a otra. Algunas aplicaciones pueden ser: bienes de consumo masivo, telecomunicaciones y electrodomésticos. A diferencia del conjoint genérico, cuando se configura el estudio, en “configuración básica”, se debe especificar “Aplicabilidad de niveles entre marcas”.

Conjoint.ly ofrece ambos tipos de diseños. Las funciones disponibles para los dos tipos de análisis conjoint difieren tal como se muestra en la siguiente tabla:

Genérico Brand-specific
Utilidades parciales Si Si, diferenciable entre marca
Desempeño de la marca Si (cuando se incluye la marca como un atributo) Si (reporte separado)
Lista con el ranking de los conceptos de producto Si Si
Simulación para la participación de las preferencias Si Si
Disponibilidad marginal a pagar Si No
Segmentación y perfiles de los segmentos Si Si
Exportar los datos a excel Sí, incluidos coeficientes individuales y modelos matriciales Sí, incluidos coeficientes individuales y modelos matriciales

Según si todos los atributos se muestran cada pregunta

  • Perfil completo: En los estudios de perfil completo, todos los atributos se muestran en cada conjunto de opciones. Se recomienda que el número de atributos se limite a seis dado que es difícil para los encuestados procesar más información.

  • Perfil parcial: En los estudios de perfil parcial, solo se muestra un subconjunto de atributos en cada conjunto de opciones. Por ejemplo, el estudio puede incluir 12 atributos, pero solo se mostrarán 6 en cada pregunta. Esta técnica es útil cuando se necesita seleccionar diferentes características para un producto.

Otras definiciones

  • Conjoint de dos etapas (también llamado respuesta dual): En los estudios de dos etapas, a los encuestados se les da primero un conjunto con varias opciones de productos y después de hacer una elección, se les pregunta si considerarían comprar esta alternativa. Esta técnica de preguntas conduce a una estimación ligeramente más realista de la preferencia de los encuestados a la hora de no comprar un artículo. En Conjoint.ly, la opción de respuesta dual está habilitada cuando usted especifica que está investigando un nuevo producto el cual los clientes no están acostumbrados a comprar.

  • Diseño de disponibilidad (efectos cruzados): Si existen razones para creer que la presencia de una marca afecta las preferencias de las personas por otras marcas, entonces hay un “efecto de disponibilidad”. Se requieren consideraciones especiales en el diseño del cuestionario y el análisis de los datos para este tipo de estudios. En la práctica, solo en casos raros los investigadores observan efectos de disponibilidad.

  • Efectos de interacción: Si existen razones para creer que la preferencia por un producto no es simplemente la suma de preferencias por sus niveles, sino que ciertos niveles tienen una simpatía diferente cuando se combinan entre sí, entonces puede haber un “efecto de interacción”. Por ejemplo, los compradores de muebles pueden preferir precios más bajos y tipos de madera más exóticos, pero cuando se combina un precio muy bajo con un material de madera exótica, es posible que de hecho no les guste el producto (por ejemplo, porque la combinación se percibe como demasiado “barata” o incoherente). Sin embargo, la investigación sugiere que, en la gran mayoría de los estudios, los efectos de interacción son mínimos.

Nuestro equipo en Conjoint.ly puede ayudarte con cualquier tipo de análisis conjunto personalizado, incluso si no se ofrece como parte de nuestra herramienta en línea. Si necesitas un perfil parcial de dos etapas o cualquier otro tipo de análisis conjoint, ponte en contacto con nosotros.