La conjoint analysis: il prodotto può affermarsi sul mercato?

Lo sviluppo di un nuovo prodotto comporta sempre un notevole rischio finanziario. Oltre ai costi per l'effettivo sviluppo del prodotto, bisogna considerare anche il finanziamento delle materie prime e della produzione e, infine, le spese per il posizionamento sul mercato e le strategie pubblicitarie. E anche se il lancio sul mercato ha avuto successo, è ancora incerto se il prodotto sarà in grado di affermarsi a lungo termine e raggiungere le vendite desiderate.

Naturalmente gli imprenditori vogliono mantenere il rischio che un prodotto non venga venduto il più basso possibile. A tal fine è possibile utilizzare diversi metodi di analisi aziendale. Uno di questi è l'analisi congiunta, che analizza i desideri e le esigenze dei clienti ancora prima del lancio sul mercato. I risultati aiutano le aziende a progettare il rispettivo prodotto in modo che generi la maggiore domanda possibile.

La conjoint analysis è conosciuta anche come "misurazione congiunta" o "metodologia di misurazione congiunta". Si tratta di un metodo di ricerca di mercato che viene utilizzato sin dagli anni '70 per determinare l'importanza dei singoli attributi parziali di un prodotto per i potenziali clienti.

L'analisi congiunta è una tecnica di statistica multivariata. Questo significa che non viene analizzato un solo attributo (analisi univariata), ma che nella valutazione complessiva vengono incluse diverse variabili statistiche. In questo modo, un'azienda può scoprire quale combinazione di attributi (struttura, imballaggio, prezzo) promette la maggiore richiesta del mercato e sviluppare pertanto il suo prodotto.

Questo metodo di analisi viene utilizzato per scoprire quale prodotto un cliente sceglierebbe in una situazione di acquisto realistica, confrontando direttamente diversi prodotti molto simili che differiscono tra loro solo in parte. Le domande iniziali sono: quale di questi prodotti simili acquisterebbe il cliente? Quali sono gli attributi del prodotto che influenzano maggiormente la sua decisione di acquisto?

La base dell'analisi congiunta è il sondaggio tra i clienti, che in questo caso, tuttavia, avviene in condizioni particolari. Non si tratta di un sondaggio libero in cui i partecipanti esprimono semplicemente la loro opinione su un prodotto, ma vengono proposte varie alternative tra cui scegliere.

I risultati di questa procedura sono più indicativi di quelli di un sondaggio diretto tra i clienti su un unico prodotto specifico. Infatti, anche se il cliente valuta bene il prodotto ed è entusiasta delle singole caratteristiche, ciò non significa che lo sceglierebbe se confrontato con i prodotti della concorrenza. In una situazione di acquisto reale, il cliente valuta sempre un prodotto come una combinazione di tutti gli attributi parziali e in relazione ai prodotti della concorrenza. Anche il rapporto qualità/prezzo gioca un ruolo importante.

La conjoint analysis riproduce queste condizioni nel sondaggio e fornisce all'imprenditore informazioni importanti per lo sviluppo del prodotto e il calcolo del prezzo.

Una conjoint analysis comporta un certo sforzo. Dovete prepararla bene e riflettere attentamente su quali attributi del prodotto selezionare, in modo che il sondaggio fornisca valori davvero significativi.

Completate singolarmente le seguenti fasi:

1. Selezione dei prodotti: l'analisi conjoint può essere utilizzata solo per prodotti o caratteristiche che i consumatori conoscono già. Nel caso di prodotti innovativi, le persone non hanno l'esperienza pratica per valutare e confrontare realisticamente le rispettive caratteristiche tra di loro. Questo metodo di analisi è più efficace per prodotti di uso quotidiano.
2. Attributi del prodotto: determinate quali attributi includere in modo che le persone possano prendere una decisione il più possibile fondata. È importante non menzionare troppi attributi differenti per la singola tipologia di prodotto, altrimenti i partecipanti potrebbero effettuare una scelta casuale, compromettendo l'utilità dell'indagine. Il prezzo dovrebbe in ogni caso apparire, dato che è un criterio decisivo nella decisione di acquisto del consumatore.
3. Livelli degli attributi: anche nel caso dei livelli degli attributi è buona norma non menzionarne troppi, altrimenti le persone potrebbero avere difficoltà a confrontare i singoli prodotti. È meglio limitarsi a circa tre livelli non troppo diversi tra loro. Dovrebbero essere prese in considerazione le condizioni di vita e le preferenze (previste) del gruppo target.
4. Il questionario: una volta definiti gli attributi dei prodotti e i rispettivi livelli da includere nel sondaggio viene sviluppato un questionario che struttura le opzioni in profili alternativi del prodotto (stimoli). L'impiego di immagini o descrizioni testuali dipende, da un lato, dal prodotto e, dall'altro, dal costo preventivato. In questa fase va inoltre chiarito se il sondaggio deve essere effettuato in modo classico con un questionario cartaceo, su PC o online.
5. Selezione dei consumatori target: la definizione del gruppo target costituisce la fase iniziale dello sviluppo di qualsiasi prodotto nuovo. Si seleziona e si invita quindi a partecipare all'indagine un numero rappresentativo di persone appartenenti a questo gruppo target. Gli intervistati stilano una classifica (ad esempio sotto forma di punteggio) per indicare quale dei prodotti disponibili acquisterebbero con maggiore probabilità e quali no.
6. Calcolo dei valori: le decisioni dei partecipanti vengono valutate mediante metodi di statistica multivariata, utilizzando le relative formule statistiche o un software specifico.
7. Valutazione: dai valori calcolati si possono ora determinare quali sono gli attributi e i livelli del prodotto più importanti per i consumatori che partecipano all'indagine, qual è un prezzo appropriato e come le variazioni di prezzo influenzano la domanda.
8. Misure di marketing: i risultati della valutazione possono ora essere utilizzati per pianificare le fasi successive. Il primo passo è quello di decidere con quali caratteristiche il prodotto andrà in produzione e poi come commercializzarlo al meglio per raggiungere il gruppo target.

Questo processo descrive la conjoint analysis classica. Su questa base sono stati sviluppati ulteriori metodi che consentono di ottenere risultati più significativi per domande specifiche e di correggere gli svantaggi del metodo tradizionale. Questi svantaggi risiedono soprattutto nella limitazione a pochi livelli di prodotto e nella graduazione non realistica della disponibilità all'acquisto.

Tra le tante forme sviluppate nel tempo, ci sono due metodi di analisi multivariata che sono diventate standard:

L'Adaptive Conjoint Analysis (ACA) è un processo informatizzato in cui ai partecipanti vengono poste ulteriori domande più approfondite in base alla loro selezione. A seconda della risposta alla prima domanda verrà visualizzata la domanda successiva o pagina di selezione. Il questionario viene quindi compilato individualmente per ogni intervistato durante il sondaggio. I prodotti disponibili per la selezione non mostrano mai tutti gli attributi possibili. Gli attributi precedentemente selezionati vengono piuttosto confrontati con quelli nuovi nella fase successiva. In questo modo, il computer apprende le preferenze dell'intervistato e può ottenere, mediante le domande successive, informazioni significative e utili per il marketing.

La Choice-Based Conjoint Analysis(CBC) tiene invece conto dei risultati delle decisioni economiche e della teoria del comportamento, rappresentando i prodotti con tutti i loro attributi. L'intervistato può scegliere un solo prodotto con tutti i suoi attributi per ogni fase del sondaggio. A differenza della classica analisi congiunta, l'intervistato non può stilare una classifica. Questo rende la CBC il modo migliore per simulare una situazione di acquisto reale, motivo per cui è attualmente il metodo di analisi più utilizzato.

Altre forme di conjoint analysis sono:

• la Limit Conjoint Analysis (LCA)
• la Hierarchical Individualized Limit Conjoint Analysis (HILCA)
• la Multi Rule Conjoint Analysis (MRC)
• la Hierarchical Bayes Choice-Based Conjoint Analysis (CBCHB)

Per chiarire ancora una volta la procedura vi presentiamo un esempio di conjoint analysis:

un'azienda vuole lanciare sul mercato un nuovo succo di frutta e sapere in anticipo quale concetto di prodotto è particolarmente promettente. A tal fine, conduce un'analisi congiunta del gruppo target: persone che vivono in aree urbane di età compresa tra i 25 e i 40 anni con un reddito medio regolare. In questo modo, l'azienda vuole scoprire quali attributi sono importanti per i potenziali clienti e quale prezzo sono disposti a pagare.

Il product manager definisce tre attributi che vuole includere nell'indagine: contenuto di frutta, imballaggio e prezzo. Per ognuno di questi considera tre livelli diversi, in modo da ottenere la seguente tabella:

Tra tutte le combinazioni possibili ne sceglie di nuovo tre, che presenta ai partecipanti al sondaggio.

• Profilo 1: bottiglia di vetro (vuoto a rendere), contenuto di frutta 55%, € 3,49
• Profilo 2: bottiglia di plastica (vuoto a rendere), contenuto di frutta 100%, 3,99 €
• Profilo 3: cartone (riciclato), contenuto di frutta 35%, € 2,99

I partecipanti devono ora mettere in ordine i tre profili di prodotto in base alle loro preferenze. Questo è il modo migliore per simulare una situazione di mercato reale, in quanto il cliente valuta ogni prodotto con tutte le sue caratteristiche anche al momento dell'acquisto.

Una volta completata l'indagine, i dati vengono analizzati e convertiti in cosiddetti valori di utilità con metodi statistici. Questi valori riflettono l'utilità di ogni singolo attributo, il cosiddetto valore di utilità parziale, per la decisione di acquisto del consumatore.

La conjoint analysis degli attributi del succo di frutta fornisce i seguenti valori di utilità parziale:

Il product manager può ora calcolare il valore di utilità totale per ciascuno dei profili di prodotto presentati, sommando i valori di utilità parziale degli attributi del prodotto.

Profilo 1: 1,8 + 1,8 + 2,3 = 5,9

Profilo 2: 1 + 2,6 + 1 = 4,6

Profilo 3: 1,5 + 1 + 2,8 = 5,3

In questo modo ottiene una dimensione comparabile che indica quale profilo di prodotto promette il maggior successo sul mercato. Il product manager può, inoltre, calcolare facilmente l'impatto che il cambiamento di un attributo avrebbe sul valore di utilità per i consumatori. Con le informazioni acquisite, il prodotto può essere progettato in modo tale da promettere il massimo successo possibile presso il gruppo target.

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