MT

Monadic Test

El monadic test es un método en el cual se muestra a los encuestados estímulos individuales que permiten realizar pruebas enfocadas para productos y empaques. Un monadic test se desempeña mejor cuando se les pregunta a los participantes varios conceptos o productos. El monadic test se utiliza para:

  • Encontrar la actitud del consumidor hacia los posibles conceptos de productos
  • Evaluar la actitud hacia diferentes envases
  • Calificar conceptos para distintos atributos

Principales resultados de un monadic 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 monadic test en Conjoint.ly

Paso 1

Elije la opción monadic Test en el panel de experimentos y crea una lista de estímulos. Puedes importar el texto o escribirla manualmente para completar el listado inicial de estímulos.

Paso 2

Agrega, elimina o modifica las vistas para cada estímulo. Las vistas te permiten insertar diferentes representaciones del concepto en una pregunta de diagnóstico. Puedes agregar imágenes, descripciones largas, usar un formato elegante o llamativo y mucho más.

Te recomendamos bastante incluir el producto más vendido, el producto más vendido en tu mercado actual y el producto más vendido del principal competidor para comparar tus conceptos con los productos que ya están en el mercado.

Verás todos los estímulos mostrados en columnas por defecto. Si tienes una lista larga de conceptos y solo unas pocas vistas, puedes invertir la tabla para mostrar los estímulos como filas en lugar de columnas.

Paso 3

Personaliza el resto del experimento agregando, eliminando o modificando las preguntas dentro de cada bloque monádico. Esto te brinda un control total sobre el tipo de monadic test que se ejecutará en tu experimento.

Para modificar las preguntas que se harán a los encuestados, puedes ajustarlas en la sección del monadic test. Para agregar preguntas a un bloque, simplemente arrastra y suelta las preguntas adicionales – que pueden ser de cualquier tipo – dentro del monadic test.

Paso 4

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

  • Aleatorizar las 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 5

Obtén una vista previa de la encuesta como participante para probar la configuración y prepararte para el lanzamiento.


Soluciones completas para la investigación de precios

SURV

Survey Tool

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

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

CT
características y claims

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

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.

MD
Optimización de rangos
Características and claims

MaxDiff Analysis

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

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

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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
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Gabor-Granger

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VW
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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.

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

MT
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Compara el desempeño de conceptos o productos mediante pruebas enfocadas.

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Pruebe la efectividad de sus anuncios utilizando un método de investigación integral

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Validate your product descriptions before release

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TURF
Optimización de rangos
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TURF Analysis Simulator

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

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DIY Experiment

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