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L’analyse conjoint est une méthode permettant de simuler des situations de décision d’achat, grâce à laquelle il est possible de déterminer la valeur optimale de chaque attribut d’un produit ou d’un service. Il offre la possibilité de calculer des simulations de marché et de montrer quelle configuration de produit a le plus de chances sur le marché ou dans quelle mesure les nouveaux produits pourraient supplanter les produits déjà établis sur le marché.
Les analyses conjoint peuvent être utilisées à la fois pour des produits (par exemple, Fast Moving Consumer Goods ou biens de consommation à rotation rapide) et pour des services. Cependant, il doit être possible de diviser celles-ci en attributs présentant une certaine pertinence pour les décisions d’achat et pouvant varier selon qu’ils sont plus ou moins représentés. En outre, les alternatives de produits ou de services disponibles doivent être présentées aux personnes interrogées de manière aussi réaliste que possible.
Le tableau montre un exemple de questionnaire conjoint basé sur le choix : les personnes interrogées doivent choisir l’une des trois offres de télécommunication ou sélectionner «Pas d’achat». Le contenu des offres (cellules de couleur claire dans le tableau), ainsi que leur prix sont générés au hasard à chaque question. Cette question est affichée jusqu’à 20 fois avec un contenu différent dans le cas d’une analyse Choice Based Conjoint (CBC, voir ci-dessous).
Une analyse conjoint peut être utilement employée pour des produits ou des services complexes qui sont composés de plusieurs sous-caractéristiques. De plus, il devrait y avoir des alternatives à ces propriétés (une tablette pourrait donc avoir des tailles d’écran et des capacités de stockage différentes). L’analyse conjoint identifie les valeurs relatives de chacune de ces propriétés (avantage partiel) et peut déterminer le prix optimal du produit respectif dans son ensemble (somme de tous les avantages partiels). Nous faisons usage en première ligne des processus conjoint suivants :
Dans le cas d’une analyse Choice Based Conjoint, les personnes interrogées doivent choisir un produit parmi deux, trois, quatre ou plus qui sont représentés et décrits sur une page (méthode du Discrete choice). Comme elles ont également la possibilité d’éliminer tous les produits proposés (No choice option) et donc de ne choisir aucun des produits, la question est fortement similaire à une situation réelle de décision. Cette question est affichée jusqu’à 20 fois avec un contenu différent.
Dans le cas de l’analyse CBC, les personnes interrogées sont très vite amenées à faire des choix exigeants, même si les produits proposés ne sont décrits qu’avec un nombre restreint d’attributs. Un plafond de six attributs ne doit pas être dépassé. Si un nombre supérieur d’attributs doit être utilisé, l’analyse Adaptive Conjoint (ACA) est plus appropriée. Elle est divisée en une partie conventionnelle dans laquelle l’importance des attributs est recueillie, et en une partie correspondant à l’analyse conjoint, dans laquelle des modèles d’attributs sont réunis et proposés aux personnes interrogées.
Alors qu’avec l’analyse CBC, les alternatives proposées aux personnes interrogées ne sont pas orientées sur les préférences personnelles, le processus ACBC offre la possibilité d’adapter les produits présentés aux préférences des personnes interrogées. Il se compose de nombreuses étapes différentes dont le contenu aide à révéler progressivement la structure de préférence de la personne interrogée. L’analyse ACBC est sensiblement plus longue qu’une analyse classique CBC. Pour cette raison, les personnes interrogées trouvent généralement que le processus ACBC est plus intéressant et elles ont l’impression d’être plus impliquées.
L’approche conjoint fait l’objet de deux critiques fondamentales, auxquelles nous répondons par des approches différentes :
Ces trois approches de correction sont réalisées en étroite concertation avec nos clients et en fonction de la situation initiale et de la situation décisionnelle des personnes interrogées. Ils sont utilisés au cas par cas et uniquement s’ils contribuent à une amélioration de la qualité des données.