Escolha discreta versus árvore de decisão

Determinar a configuração de um novo produto ou serviço é uma grande responsabilidade dos pesquisadores de mercado com enormes efeitos potenciais no retorno do investimento (ROI). Dada a importância dessas decisões, não é de surpreender que um número forme uma pontuação de utilidade .

Construa uma ponte entre o insight e a otimização: Hierarquia de decisão de compra

A pesquisa que procede ao lançamento de um produto deve se encaixar em muitos níveis de informação. A consideração de maneiras de otimizar um serviço ou linha de produtos tenderá a dominar as fases iniciais da preparação para o lançamento de um produto, mas investigar os processos de decisão que os consumidores colocam em prática no ponto de venda pode ajudar a modelar os primeiros. considerações . Uma hierarquia de tipos envolve os consumidores em suas decisões de compra . Essa hierarquia é mais facilmente focalizada quando uma variedade de fontes de dados e informações é utilizada, incluindo - mais importante - pesquisa de marketing e dados de vendas.

Embora os dados de vendas possam ser úteis no que diz respeito a insights sobre o enfraquecimento do desempenho ou o declínio da participação de mercado , ele não tem muita capacidade de previsão. O conhecimento mais íntimo do cliente pode fornecer insights sobre o que provavelmente acontecerá com a participação de mercado quando um produto estiver temporariamente fora de estoque ou removido de uma linha de produtos.

A pesquisa de mercado pode fornecer esses tipos de insights, bem como um entendimento da nova participação preferencial de produtos ou sobre como mudar o comportamento de produtos existentes para um produto recém-lançado.

A otimização de produtos ou serviços pode ser uma tarefa dispendiosa e é invariavelmente uma opção de alto risco que exige os mais altos níveis de precisão e a capacidade de simulação de cenários ampla e profunda. Ambos os processos de análise de escolha discreta (DCA) ou processos baseados em escolha conjunta (CBC) podem atender a essas demandas de pesquisa de mercado.

Árvores de decisão: uma opção consciente do orçamento

Os modelos de árvore de decisão podem ser usados ​​para desenvolver uma compreensão mais profunda do comportamento de compra hierárquica dos consumidores . Aprender quais atributos de produtos ou serviços se sobrepõem e como, por exemplo, essas dinâmicas se relacionam com a organização de prateleira em ambientes de tijolo e argamassa, coloca um ponto positivo na percepção do consumidor. Os modelos de árvore de decisão podem ser manipulados para se concentrar nas perspectivas da marca ou nas perspectivas do produto. Os modelos de árvore de decisão geralmente capitalizam uma representação visual dos produtos que estão sendo considerados para facilitar o processo de pesquisa.

A construção de uma árvore de decisão é central para sua capacidade de extrair e capturar respostas hierárquicas dos consumidores dentro do contexto de uma experiência de pesquisa intuitiva .

Devido à natureza crucial da pesquisa de mercado de árvores de decisão para uma importante definição de direção de marketing, os métodos de árvore de decisão devem ter integridade estrutural e reduzir com confiança a carga dos respondentes . Dar um passo extra no projeto de pesquisa de mercado de árvores de decisão ajudará a evitar as armadilhas que as pesquisas podem encontrar.

O efeito dos respondentes do speedster nos resultados finais da pesquisa de pesquisas pode ter um impacto substancialmente negativo nas decisões de negócios associadas . É importante ter um processo de limpeza de qualidade de dados que identifique os respondentes do speedster e remova seus dados do conjunto de dados. Por esses motivos, os pesquisadores de mercado podem empregar um processo de verificação que é incorporado à pesquisa da pesquisa ou que implica uma oportunidade de acompanhamento com cada respondente . Essas respostas da pesquisa podem ser revisadas e ajustadas conforme necessário.