AB

A/B Test

El A/B test es un método para comparar el desempeño de dos estímulos. Este método muestra de forma individual cada estímulo a los encuestados para permitir una comparación focalizada. Estos estímulos pueden ser desde claims (enunciados), empaques, hasta dos productos diferentes. Un A/B test se utiliza para:

  • Determinar qué anuncio es más eficaz para aumentar el reconocimiento de la marca
  • Encontrar qué empaque aumenta la intención de compra
  • Decidir entre dos claims

Principales resultados de un A/B test

Tabla de resultados para cada pregunta:

Tabla de resultados para cada pregunta:

Resumen de las métricas para cada pregunta incluida y para cada estímulo, facilitando la comparación.

Resumen concreto y a un vistazo que te permite una comparación rápida entre estímulos con la opción de profundizar en métricas detalladas de cualquier pregunta para cualquier estímulo.

Resultado para una pregunta específica con un estímulo particular:

Resultado para una pregunta específica con un estímulo particular:

Muestra resultados detallados para una revisión profunda en las respuestas de una pregunta en particular.

En Conjoint.ly, proporcionamos estadísticas detalladas en cada pregunta y para cada estímulo en el caso de que te interesen detalles esenciales, como la distribución de respuestas, medianas, rangos, entre otras.

Segmentación del mercado

Segmentación del mercado

Descubre como se diferencian las preferencias entre segmentos.

Con Conjoint.ly, puedes dividir tus informes en varios segmentos utilizando la información recopilada automáticamente por nuestro sistema, puedes usar las respuestas de los encuestados a preguntas adicionales (por ejemplo, opción múltiple) o variables GET. Para cada segmento, proporcionamos el mismo análisis detallado descrito anteriormente.


Cómo configurar un A/B test en Conjoint.ly

Paso 1

Comienza seleccionando la opción A/B Test en el panel de experimentos. Luego, especifica el nombre para el primer item (no se muestra a los participantes) y despues incluye lo que se mostrará a los participantes. Puedes incluir imágenes, descripciones, o videos cortos.

Paso 2

Inserta el nombre e interfaz que verá el participante para el segundo item

Paso 3

Importa preguntas de otros experimentos. Si tienes experimentos previos en Conjoint.ly tales como un Monadic Test o pruebas de conceptos puedes importar las preguntas de esos experimentos para configurar rápidamente tu A/B Test. Puedes omitir este paso, gracias a que podrás agregar preguntas nuevas más adelante.

Paso 4

Revisa todos los estímulos, agregando o modificando las vistas. Las vistas te permiten insertar diferentes representaciones del concepto en la pregunta de diagnóstico. Puedes agregar imágenes, descripciones largas, usar un formato elegante y mucho más. También puedes agregar o remplazar estímulos en este paso.

Si bien las pruebas A/B están diseñadas principalmente para comparar el rendimiento de dos conceptos, incluir los productos más vendidos en sus categorías te permitirá comparar tus conceptos con los productos existentes.

Paso 5

Agrega o modifica las preguntas que se le harán a los participantes. Puedes ajustar las preguntas en la sección de bloques monádicos. Para agregar preguntas a este bloque, simplemente arrastra y suelta cualquiera de las preguntas adicionales dentro del bloque monádico.

Paso 6

Personaliza el resto de tu experimento. Tienes el control total sobre el flujo de la encuesta que verán los encuestados.

Modifica los siguientes parámetros para cambiar la estructura de la encuesta:

  • Aleatorizar preguntas permite que el sistema varíe el orden dentro de cada bloque monádico para reducir el sesgo en los encuestados.
  • La cantidad máxima de preguntas por encuestado te permite controlar la duración de la encuesta al limitar la cantidad de preguntas que verá cada encuestado.
  • La cantidad máxima de estímulos por encuestado te ayuda a obtener una retroalimentación más detallada para cada concepto sin fatigar a los participantes en la encuesta.
  • La secuencia de preguntas te permite elegir entre pruebas secuenciales y monádicas aleatorias.

Paso 7

Previsualiza la encuesta como un participante para evaluar tu configuración y prepárate para lanzar tu experimento.


Soluciones completas para pruebas de conceptos

CG
Optimización de rangos
Características y claims

Conjoint genérico

Selección de características, claims y medidas de disposición marginal a pagar para características de un solo producto.

BSC
Investigación de precios
Optimización de rangos

Brand-Specific conjoint

Selección de características, claims e investigación de precios en mercados donde las características de los productos varían entre marcas, SKU o niveles de precios.

CT
características y claims

Claims Test

Prueba los precios de los bienes de consumo nuevos y existentes en un contexto competitivo utilizando gráficos de elasticidad, ingresos y proyecciones de rentabilidad.

MD
Optimización de rangos
Características and claims

Análisis MaxDiff

Análisis MaxDiff para una clasificación sólida de las características de tu producto según las preferencias del consumidor u ocasiones de uso por frecuencia.

PVS
Optimización de rangos

Product Variant Selector

Selección de características, claims e investigación de precios en mercados donde las características de los productos varían entre marcas, SKU o niveles de precios

BPTO
Investigación de precios

Brand-Price Trade-Off

Evalúa precios de productos nuevos y existentes en un contexto competitivo usando gráficos de elasticidad, ingresos y proyecciones de rentabilidad.

GG
Investigación de precios

Método de fijación de precios Gabor-Granger

Determina la elasticidad del precio para un solo producto e identifica la maximización de ingresos y el nivel de precios.

VW
Investigación de precios

Medidor Van Westendorp de sensibilidad de precios

El medidor de sensibilidad al precio ayuda a determinar el rango de precios psicológicamente aceptable para un solo producto y estimar aproximadamente la elasticidad precio.

AB
Prueba de conceptos

A/B Test

Realiza comparaciones específicas entre dos elementos para determinar cuál tiene el mejor desempeño.

MT
Prueba de conceptos

Monadic Test

Compara el desempeño de conceptos o productos mediante pruebas enfocadas.

TURF
Optimización de rangos
Características y claims

Simulador de análisis TURF

Realiza análisis TURF automatizados para cualquier conjunto de datos utilizando la herramienta de análisis TURF de Conjoint.ly.

DIY

Diseño experimental DIY

Permite que modeladores de opciones avanzadas carguen sus propios diseños experimentales y realicen la recopilación de datos en Conjoint.ly.

HE

Herramienta gratuita de encuestas

Herramienta de encuestas en línea funcional con varios tipos de preguntas, lógica, aleatorización e informes para un número ilimitado de respuestas y encuestas.