Dans la réalité, les acheteurs ne prennent pas de décisions en fonction d'un seul attribut tel que le prix ou la marque. Ils examinent plutôt une gamme de produits, tous présentant différentes combinaisons de caractéristiques et d’attributs et exécutent une série complexe de compromis avant d'aboutir à une décision. L’analyse conjointe est l’outil de recherche utilisé pour modéliser ce processus de prise de décision. Avec SPSS Conjoint, vous développer votre compréhension des préférences du consommateur et vous pouvez ensuite mieux concevoir, tarifer et commercialiser vos produits.
L’analyse conjointe permet de mesurer la valeur accordée par les consommateurs à chacun des attributs ou à chacune des caractéristiques des produits et des services. Avec cette connaissance, il devient possible de concevoir des produits comportant les caractéristiques considérées comme les plus importantes par le marché cible. Les prix peuvent être définis en fonction de la valeur assignée par le marché aux attributs du produit. Enfin, vous pouvez mettre au point des messages véhiculant les points les plus susceptibles d’attirer les acheteurs.
Vous pouvez utiliser les résultats de SPSS Conjoint pour développer des modèles de simulation intégrant l'évolution de la concurrence, des produits et des prix du marché et proposant des réponses. Vous pouvez ainsi prévoir les réponses aux actions proposées avant d'investir de précieuses ressources dans le développement du produit et les programmes de marketing.
Les trois procédures de SPSS Conjoint permettent de planifier, mettre en oeuvre et analyser efficacement les résultats des études conjointes. Voici un résumé de ces procédures.
Un éditeur de logiciels planifiait de développer des programmes de formation qui différaient de ses formations traditionnelles dirigées par un formateur. Comme de multiples options étaient possibles, la société a décidé d’exécuter une étude conjointe pour évaluer le produit proposé. Selon la société, six attributs-clés devaient influencer les préférences du consommateur : méthode de déploiement, contenu vidéo, types d’exemple, test de certification, méthode pour poser des questions à distance et prix. Quatre de ces attributs comportaient deux niveaux tandis que les deux autres en comportaient trois. La conception résultante, en tenant compte de tous les facteurs, aurait donné 144 alternatives produits (2x2x2x2x3x3), ce qui rendait l’étude infaisable. En utilisant Orthoplan, le département de la recherche a réduit le nombre de produits possibles (tel que ceux illustrés sur la figure 1) à 16 tout en s'assurant que le département recevait toutes les informations nécessaires pour exécuter une analyse complète. Les caractéristiques des seize produits ont ensuite été imprimées avec Plancards et les cartes obtenues ont été remises à un échantillon d’utilisateurs cible lesquels les ont classées par ordre de préférence.
Ces classements ont été analysés avec SPSS Conjoint. Les
résultats sont illustrés sur la figure 2.
Deux attributs ressortent comme étant très importants – le
contenu video et le prix—tandis que les types test et exemples
apparaissent relativement peu importants
Les colonnes Utility Estimate (estimation d’utilité) et
Standard Error (erreur type) de la figure 2 montrent la
préférence relative pour chaque niveau de chaque attribut.
Dans question, Instant Message est le niveau d’attribut le
plus apprécié et No Support est le moins apprécié.
SPSS Conjoint peut être installé en tant que logiciel client
uniquement, mais, pour de meilleures performances et afin
d'assurer son évolutivité, vous pouvez également l'utiliser
dans une configuration client/serveur, avec SPSS Statistics
Server.
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