Análisis conjunto: una guía práctica completa

Appinio Research · 03.11.2022 · 12min Tiempo de lectura

Análisis conjunto | Ejemplos y definición de análisis conjunto | Appinio

1. Introducción

El desarrollo de un nuevo producto y su implantación en el mercado supone un reto para muchas empresas. Durante el proceso de desarrollo, las preguntas centrales son ¿Qué características esperan mis clientes y cuáles de ellas son consideradas las más importantes? 

Aproximadamente el 95% de los lanzamientos de nuevos productos fracasan. La mayoría de las veces es porque los productos no cumplen los requisitos y expectativas de los clientes ni satisfacen sus necesidades. Por lo tanto, es importante realizar una investigación para responder a las preguntas anteriores. 

Sin embargo, estas preguntas pueden responderse incluso desde la fase de desarrollo a través de un análisis conjunto. De esta forma, es posible predecir de antemano el comportamiento de los consumidores potenciales mediante la presentación de escenarios de compra realistas para identificar las lagunas en la competencia de productos existente. 

La palabra conjunto es una combinación de los términos "considerado" y "conjuntamente", de los que el análisis conjunto también obtiene su definición: varias características del producto (atributos) son consideradas conjuntamente y luego ponderadas frente a otras variantes.

 

2. ¿Qué es el análisis conjunto? 

El análisis conjunto tiene sus orígenes en la psicología y fue desarrollado por Robert Luce y John Tukey en 1964. Desde entonces, se ha utilizado principalmente en la investigación de mercados y el desarrollo de productos para determinar en la fase de desarrollo qué atributos desean los consumidores y cuáles perciben como especialmente importantes. 

Los atributos incluyen, por ejemplo, determinadas funciones, diseños o características funcionales como el peso, el tamaño y el precio. 

Sin embargo, dado que los consumidores tienden a querer el mayor número posible de atributos con el menor coste posible, el análisis conjunto adopta un enfoque diferente, por ejemplo, al del método MaxDiff. 

Esto se debe a que la característica distintiva del método conjunto es la combinación de diferentes atributos en lugar de la comparación independiente. 

 

Tanto para los productos de alto precio, como los automóviles; el hardware, como los ordenadores portátiles o los smartphones; y los artículos de lujo, como para los productos de uso cotidiano o durante la fase de concepción, realizar un análisis conjunto es una buena idea y garantiza unas condiciones claras.

Este análisis se basa en un concepto bastante sencillo. En el contexto del análisis conjunto, se muestra a los consumidores diferentes productos, cada uno de los cuales difiere en cuanto a la combinación de características. De este modo, se puede crear una experiencia realista que se acerca mucho a una decisión de compra cotidiana.

 

Mockup Conjoint Spain (2)

En este ejemplo de análisis conjunto, el objetivo es determinar qué tipos de chocolate prefieren los consumidores y qué precio están dispuestos a pagar por cada tipo.
Los atributos respectivos están nivelados, es decir, se muestran de una forma determinada. En el ejemplo del chocolate, el atributo del relleno se divide en los niveles crema de vainilla, fresas y crema y ganache de kiwi.

 

De este modo, se puede crear una clasificación que muestre qué atributos son más importantes y qué características son más atractivas. 

Esta evaluación puede utilizarse para decidir qué combinación es más atractiva para los consumidores y más rentable para ti y tu empresa.

 

Auswertung Conjoint Mockup Spain (1)

 

3. ¿Cuál es la diferencia entre el análisis conjunto y el modelo de elección discreta?

Aunque existen algunas similitudes entre el análisis conjunto y el modelo de elección discreta (abreviado: DCM), también hay algunas diferencias distintivas. Ambos modelos son modelos estructurados de preferencias que están diseñados para ver lo que hay detrás de una elección de consumo. La gran diferencia es que: mientras que los encuestados ven cada uno de los perfiles de producto con sus respectivos atributos en grupos más pequeños, en un modelo de elección discreta verán todos los productos simultáneamente. 

Por tanto, el modelo de elección discreta es un poco más realista a la hora de predecir el comportamiento del comprador que el análisis conjunto. Por otro lado, el modelo de elección discreta puede resultar abrumador para los encuestados, ya que ven muchas opciones. Con el análisis conjunto también es posible obtener más información sobre la relatividad e importancia de los atributos entre sí y su contribución a la decisión final de compra.

 

Otra ventaja: el análisis conjunto es una forma estupenda de predecir el comportamiento antes de lanzar el producto. Esto es bastante improbable cuando se utiliza un modelo de elección discreta.

 

4. El análisis conjunto basado en elecciones

El análisis conjunto basado en la elección (CBC, por sus siglas en inglés) es la forma de análisis conjunto más utilizada. Y no sin razón. Esto se debe a que este tipo de análisis conjunto pretende deliberadamente que los consumidores decidan entre variantes y, por tanto, acepten compensaciones.

 

El método basado en la elección ofrece, por tanto, un análisis detallado que, no obstante, se basa en escenarios realistas y cercanos al mercado. Al fin y al cabo, todo el mundo toma un gran número de decisiones cada día y compara diferentes atributos entre sí.

 

En el análisis conjunto basado en la elección, todos los atributos previamente definidos se combinan de manera uniforme para poder crear una clasificación estadísticamente válida al final del análisis.

 

Además del análisis CBC, que se realiza en Appinio, existen otros tipos de análisis conjunto. Entre ellos se encuentran el análisis conjunto de elección adaptativa y el análisis conjunto basado en menús. Sin embargo, no pueden utilizarse con tanta flexibilidad como el análisis conjunto basado en la elección.

 

5. Tres ejemplos de uso del análisis conjunto

Dado que los atributos individuales pueden definirse para cada nueva ejecución y combinarse entre sí como se desee en un análisis conjunto, este método de investigación de mercados es adecuado para una amplia gama de casos de uso.

 

Test de concepto

Justo al principio de la fase de desarrollo del producto, es una buena idea realizar un análisis conjunto. De este modo, se pueden descartar directamente los conceptos que no son aceptados por los consumidores. En su lugar, se pueden identificar los potenciales y luego desarrollarlos en función de la evaluación. En el mejor de los casos, este procedimiento puede ahorrar valiosos recursos y capacidades y también minimiza el riesgo de un producto fallido.

 

Diversificaciones y ampliación de la gama de productos

Incluso si ya existe una gama de productos madura, el análisis conjunto es una buena opción. Especialmente en el caso de diversificaciones como nuevos tamaños, sabores o colores de los productos, puede ser esencial probarlos de antemano mediante un estudio de mercado. 

Por cierto: el análisis conjunto también puede utilizarse para los tests de envasado y diseño

 

Determinación del precio con el análisis conjunto

Para realizar un análisis de precios con esta metodología, se puede realizar un análisis de precios de Van Westendorp como base. Sin embargo, el análisis conjunto también funciona de maravilla como método independiente para la determinación del precio. Además, esta variante tiene la gran ventaja de que se pueden probar directamente varios conceptos en cuanto a su disposición a pagar un precio y no sólo un producto.

6. Análisis conjunto: Las mejores prácticas

  1. Utiliza descripciones breves y concisas de las características del producto. Esto ayuda a evitar malentendidos que podrían distorsionar el análisis. 
  2. Utilice imágenes. Esto facilita la distinción entre las distintas variantes y hace que los encuestados se imaginen más fácilmente de qué trata el estudio.
  3. Utiliza comparaciones descriptivas para los atributos. Cada persona percibe los atributos abstractos, como el peso o el tamaño, de forma diferente. Por tanto, deben evitarse niveles como "ligero", "pesado" o "grande" y "pequeño". En estos casos, son más apropiadas las comparaciones concretas como: Tan pesado como un producto similar.

 

Por cierto, la mejor manera de poner en práctica estos consejos es con la Herramienta de Análisis Conjunto de Appinio, porque allí es donde encontrarás las opciones de ajuste correspondientes. No dudes en enviarnos una solicitud sin compromiso.

 

7. Configuración de un análisis conjunto con Appinio

Paso 1:

  • Regístrate en la plataforma de Appinio.

    Define las 3-4 características más importantes del producto (por ejemplo, el precio, el diseño) que hay que someter a prueba. Contacta con uno de nuestros expertos en investigación de mercados. Ellos te guiarán en la formulación de la definición de las características del producto hasta la puesta en marcha de tu estudio.

Paso 2:

  • Lanza tu estudio
    • Nuestros investigadores de mercados realizarán una comprobación final de tu estudio antes de lanzarlo.
    • Después, tu estudio será respondido inmediatamente por nuestro panel.

Paso 3:

  • Analiza los datos:
    • Analiza tus datos desde nuestro dashboard interactivo en tiempo real

    • Los resultados de los estudios conjuntos se calculan automáticamente y se visualizan de dos maneras: con una categorización de los factores en forma de tabla ("análisis discreto") y, además, en forma de diagrama de dispersión para tener en cuenta las tendencias finas ("análisis continuo"). 

    • Así, los resultados pueden utilizarse inmediatamente para la toma de decisiones.
      Exporta archivos PowerPoint, Excel o CSV en cualquier momento.

      (Imagen de nuestro Analyzer)

Bar Graph Spain
 
Utility Chart Spain 
 

8. ¿Cuáles son las ventajas y los puntos a tomar en cuenta de un análisis conjunto?

Ventajas:

  • Gracias al análisis conjunto, es fácil determinar qué características debe tener un producto y de cuáles prescindirían los consumidores.
  • Debido a las múltiples combinaciones de atributos y niveles, incluso las decisiones subconscientes pueden medirse y analizarse con un análisis conjunto.
  • El diseño de la investigación es muy flexible y puede adaptarse a casi cualquier producto o concepto.
  • El análisis conjunto es increíblemente versátil. En un solo estudio se pueden abarcar múltiples estudios: análisis de precio, tests de diseño o atributos del producto.

Puntos a tomar en cuenta:

Además de las ventajas, como en cualquier método, también hay algunos inconvenientes en el análisis. Por ejemplo, es posible que:
  • Los encuestados opten por variantes de lujo porque no gastan dinero y, por tanto, no tienen la sensación de tomar una decisión de compra real.
  • Esto puede ocasionar una discrepancia entre los resultados del estudio y el comportamiento real del mercado.

9. Conclusión

La realización de un análisis conjunto ofrece multitud de ventajas y puede utilizarse en una amplia gama de casos. El análisis conjunto es especialmente adecuado para el desarrollo de productos y el marketing. Otra ventaja particular es que se pueden poner a prueba varias combinaciones y variantes sin que los consumidores tengan que elegir sus favoritos entre una lista de atributos. El análisis conjunto refleja de forma realista una decisión de compra cotidiana.

El análisis conjunto explicado

  • El análisis conjunto es una técnica de investigación de mercado que ayuda a determinar qué características son más importantes para los consumidores al tomar decisiones de compra. Esta técnica presenta diferentes combinaciones de características de un producto o servicio y permite que los consumidores evalúen y seleccionen su opción preferida. A partir de estas elecciones, es posible identificar las características que más valoradas por los consumidores y utilizar esta información para tomar decisiones de marketing, diseño de productos, entre otras.
  • Para realizar un análisis conjunto, es necesario empezar por definir el objetivo de la investigación y seleccionar los productos o servicios que se van a analizar. A continuación, se identifican las características relevantes del producto o servicio y se crea un conjunto de permutaciones de dichas características. Posteriormente, se presentan diferentes combinaciones de características a los participantes y se les pide que elijan su opción preferida. Una vez obtenidos los resultados, estos se analizan mediante técnicas estadísticas para identificar las características más importantes para los consumidores.
  • En el análisis conjunto, la importancia de cada atributo se calcula mediante una técnica estadística llamada análisis de regresión. En este análisis, se ajusta un modelo que relaciona las preferencias de los consumidores con los atributos y niveles del producto. A partir de este modelo, se pueden calcular los coeficientes de importancia de cada atributo, que indican cuánto influye cada atributo en la elección del consumidor. Los atributos con coeficientes más altos son considerados más importantes para los consumidores.

 

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