Conjoint analysis: ¿puede mi producto abrirse paso en el mercado?

De­sa­rro­llar un nuevo producto siempre conlleva un riesgo económico co­n­si­de­ra­ble. Entre sus costes, no solo se incluyen la fi­na­n­cia­ción de la materia prima y la pro­du­c­ción, sino también los gastos en marketing y campañas pu­bli­ci­ta­rias. Además, incluso si el producto se ha lanzado al mercado con éxito, seguirá siendo un misterio si será capaz de pre­va­le­cer a largo plazo y lograr el volumen de ventas deseado.

Por todas estas razones, los em­pre­sa­rios intentan minimizar el riesgo de que un producto no se venda. Para ello, existen varios métodos de análisis de negocios. Uno de ellos es el conjoint analysis, o análisis conjunto, que se utiliza para ide­n­ti­fi­car los deseos y las ne­ce­si­da­des de los clientes acerca de un producto antes de lanzarlo al mercado. Sus re­su­l­ta­dos ayudan a las empresas a diseñarlo para lograr la mayor demanda posible.

El conjoint analysis, análisis conjunto o modelo mu­l­ti­atri­bu­to es una técnica de in­ve­s­ti­ga­ción de mercado que se utiliza desde la década de los setenta para ide­n­ti­fi­car la im­po­r­ta­n­cia que tienen de­te­r­mi­na­das ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas de un producto para los clientes po­te­n­cia­les.

El conjoint analysis es un análisis mu­l­ti­va­ria­n­te, es decir, que no analiza una sola ca­ra­c­te­rí­s­ti­ca (esto sería un análisis uni­va­ria­n­te), sino que incluye varias variables es­ta­dí­s­ti­cas en la eva­lua­ción general. De esta manera, las empresas pueden averiguar qué co­m­bi­na­ción de ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas (por ejemplo, calidad, envase y precio) promete una mayor demanda en el mercado y de­sa­rro­llar su producto en co­n­se­cue­n­cia.

Esta forma de análisis permite descubrir qué producto elegiría el cliente en una situación de compra real, esto es, en una co­m­pa­ra­ción directa de varios productos muy similares que solo se di­fe­re­n­cian en algunos aspectos externos. Bá­si­ca­me­n­te, se busca la respuesta a dos preguntas: ¿cuál de estos productos parecidos compraría el cliente? ¿Qué ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas in­flui­rían más en su decisión de compra?

La base del conjoint analysis es una encuesta al co­n­su­mi­dor que, en este caso, presenta algunas pa­r­ti­cu­la­ri­da­des: no se trata de un cue­s­tio­na­rio abierto en el que los pa­r­ti­ci­pa­n­tes expresan su mera opinión sobre un producto concreto, sino que, a la vista de varias al­te­r­na­ti­vas del producto, han de indicar cuál de ellas pre­fe­ri­rían comprar.

Este pro­ce­di­mie­n­to es mucho más eficaz que la encuesta directa sobre un único producto porque, incluso si los co­n­su­mi­do­res puntúan bien el artículo y se muestran en­tu­sia­s­ma­dos con sus ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas, esto no asegura que vayan a comprarlo cuando lo comparen con otras marcas. En una situación de compra real, el cliente siempre valorará el producto como una co­m­bi­na­ción de todos sus atributos, teniendo en cuenta también la oferta de la co­m­pe­te­n­cia. Asimismo, siempre prestará mucha atención a la relación calidad-precio.

El conjoint analysis refleja estas co­n­di­cio­nes en la encuesta al co­n­su­mi­dor, por lo que pro­po­r­cio­na a los em­pre­sa­rios in­fo­r­ma­ción im­po­r­ta­n­te para de­sa­rro­llar el producto y calcular el precio.

Llevar a cabo un análisis conjunto nunca es tarea fácil y requiere mucho tiempo, es­pe­cia­l­me­n­te en la fase de pre­pa­ra­ción: en primer lugar, hay que de­te­r­mi­nar las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas del producto y sus variantes más re­le­va­n­tes para la encuesta para obtener datos realmente si­g­ni­fi­ca­ti­vos.

Las si­guie­n­tes fases deben seguirse con todo detalle:

1. Selección del producto: el conjoint analysis solo es adecuado para los productos o ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas con los que los co­n­su­mi­do­res ya están fa­mi­lia­ri­za­dos. En el caso de los productos in­no­va­do­res, los en­cue­s­ta­dos carecen de la ex­pe­rie­n­cia necesaria para evaluar y comparar de forma realista sus pro­pie­da­des. Por ello, la eficacia de este análisis es mucho mayor si se aplica en productos de la vida cotidiana.
2. Ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas del producto: en esta fase se determina qué pro­pie­da­des del producto van a me­n­cio­nar­se para que la elección de los pa­r­ti­ci­pa­n­tes sea lo más fundada posible. Es im­po­r­ta­n­te no incluir de­ma­sia­das ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas para cada tipo de producto, ni que estas sean demasiado di­fe­re­n­tes. De lo contrario, los sujetos re­s­po­n­de­rán al azar y la encuesta no servirá de nada. Sin duda, el precio debería aparecer en la encuesta, ya que se trata de un criterio fu­n­da­me­n­tal en la decisión de compra del co­n­su­mi­dor.
3. Variantes de las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas: si añades muchas variantes de cada ca­ra­c­te­rí­s­ti­ca, a los pa­r­ti­ci­pa­n­tes les costará comparar los productos. Por ello, conviene limitarse a unas tres variantes y que estas no difieran demasiado entre sí. Asimismo, debes tener en cuenta las co­n­di­cio­nes de vida y las (supuestas) pre­fe­re­n­cias del público objetivo.
4. Cue­s­tio­na­rio: una vez se­le­c­cio­na­das las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas del producto y sus variantes, se elabora un cue­s­tio­na­rio donde se muestran los posibles productos en forma de estímulos. Según el caso, conviene más utilizar imágenes o de­s­cri­p­cio­nes: esto dependerá, por un lado, del propio producto y, por el otro, de la pla­ni­fi­ca­ción previa. En esta fase también se determina el formato de la encuesta: cue­s­tio­na­rio tra­di­cio­nal en papel, formato digital o por internet.
5. Selección del público objetivo: el grupo objetivo ya suele definirse en la fase más temprana del de­sa­rro­llo de un nuevo producto. Para el análisis conjunto, no hay más que se­le­c­cio­nar ar­bi­tra­ria­me­n­te a una cantidad re­pre­se­n­ta­ti­va de sujetos de ese grupo e in­vi­tar­los a pa­r­ti­ci­par en la encuesta. Los pa­r­ti­ci­pa­n­tes evalúan los productos (por ejemplo, mediante una pu­n­tua­ción) en función de cuáles estarían di­s­pue­s­tos a comprar y cuáles no.
6. Cálculo de los valores: para valorar la encuesta, las re­s­pue­s­tas de los pa­r­ti­ci­pa­n­tes se evalúan mediante un análisis es­ta­dí­s­ti­co mu­l­ti­va­ria­n­te, uti­li­za­n­do las co­rre­s­po­n­die­n­tes fórmulas es­ta­dí­s­ti­cas o un software especial.
7. Eva­lua­ción: a partir de los cálculos, se pueden deducir las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas y variantes del producto que más importan a las personas de prueba, cuáles son los precios adecuados y cómo influyen en la demanda los cambios de precio.
8. Medidas de marketing: con los re­su­l­ta­dos de la eva­lua­ción, ya se pueden pla­ni­fi­car las medidas a tomar. En primer lugar, se deciden las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas que tendrá el producto y, a co­n­ti­nua­ción, cómo se co­me­r­cia­li­za­rá para que llegue al público objetivo con más eficacia.

Las fases que acabamos de describir conforman el conjoint analysis tra­di­cio­nal. Sobre esta base, se han de­sa­rro­lla­do otras formas de análisis que permiten obtener re­su­l­ta­dos más si­g­ni­fi­ca­ti­vos en algunas cue­s­tio­nes es­pe­cí­fi­cas y que solventan algunas de­s­ve­n­ta­jas del método clásico como, pri­n­ci­pa­l­me­n­te, el problema de verse limitado a unas pocas al­te­r­na­ti­vas de productos y el hecho de pedir al co­n­su­mi­dor que puntúe la voluntad de compra, algo que no hace en la vida real.

De entre las muchas formas que se han de­sa­rro­lla­do a lo largo del tiempo, hay dos que se han co­n­ve­r­ti­do en el estándar de este análisis mu­l­ti­va­ria­n­te:

El análisis conjunto ada­p­ta­ti­vo (ACA, Adaptive Conjoint Analysis) es un proceso asistido por ordenador en el que se formulan preguntas más pe­r­so­na­li­za­das basadas en las re­s­pue­s­tas de los pa­r­ti­ci­pa­n­tes. En otras palabras: de­pe­n­die­n­do de cuál sea la respuesta a la primera pregunta, el sistema mostrará una u otra pregunta o página de selección en el siguiente paso. Por lo tanto, el cue­s­tio­na­rio se va co­m­pi­la­n­do a medida que el en­cue­s­ta­do va re­s­po­n­die­n­do. Los productos que se muestran nunca presentan todas las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas posibles. Más bien, los atributos se­le­c­cio­na­dos an­te­rio­r­me­n­te se comparan con los nuevos atributos en el siguiente paso. De esta manera, el sistema aprende las pre­fe­re­n­cias de la persona en­cue­s­ta­da y, fo­r­mu­la­n­do las preguntas adecuadas, puede obtener in­fo­r­ma­ción si­g­ni­fi­ca­ti­va y relevante para el marketing.

El análisis conjunto basado en ele­c­cio­nes (CBC, por Choice Based Conjoint Analysis) tiene en cuenta las teorías de la decisión y el co­m­po­r­ta­mie­n­to económico, por lo que incluye todas las ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas de los productos. En cada paso de la encuesta, la persona de prueba solo puede decidirse por un producto, que muestra todos los atributos di­s­po­ni­bles. Al contrario que en el conjoint analysis tra­di­cio­nal, el sujeto no evalúa los productos. Por ello, el CBC refleja mejor la ex­pe­rie­n­cia de compra real y se ha co­n­ve­r­ti­do en el método de análisis más utilizado hoy en día.

Otras formas de conjoint analysis son:

• Limit Conjoint Analysis (LCA)
• Hie­ra­r­chi­cal In­di­vi­dua­li­zed Limit Conjoint Analysis (HILCA)
• Multi Rule Conjoint Analysis (MRC)
• Análisis conjunto basado en ele­c­cio­nes con es­ti­ma­ción bayesiana je­rá­r­qui­ca (CBCHB)

Para acabar de explicar el pro­ce­di­mie­n­to, te mostramos un ejemplo de conjoint analysis:

Una empresa quiere lanzar un nuevo zumo de frutas al mercado y necesita saber de antemano qué concepto de producto tiene más pro­ba­bi­li­da­des de tener una buena acogida. Para ello, va a realizar un conjoint analysis de su audiencia: personas de entre 25 y 40 años re­si­de­n­tes en ciudades con ingresos regulares medios. La empresa desea averiguar qué ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas son más im­po­r­ta­n­tes para los clientes po­te­n­cia­les y qué precio están di­s­pue­s­tos a pagar.

La jefa de producto define tres ca­ra­c­te­rí­s­ti­cas que desea incluir en el análisis: contenido en fruta, envase y precio. Para cada una de ellas, establece tres variantes distintas, de modo que elabora la siguiente tabla:

De entre todas las co­m­bi­na­cio­nes posibles, se decide por tres que, fi­na­l­me­n­te, son los que se muestra a los pa­r­ti­ci­pa­n­tes de la encuesta de esta manera:

• Perfil 1: botella de vidrio con un 55 % de contenido en fruta, 3,49 €
• Perfil 2: botella de plástico con un 100 % de contenido en fruta, 3,99 €
• Perfil 3: tetra brik (material reciclado) con un 35 % de contenido en fruta, 2,99 €

Los pa­r­ti­ci­pa­n­tes deben cla­si­fi­car los tres perfiles de producto según sus pre­fe­re­n­cias. De esta manera, la encuesta refleja bastante bien la situación de compra real, ya que los co­n­su­mi­do­res siempre tienen en cuenta el conjunto de pro­pie­da­des del producto cuando toman la decisión de comprarlo.

Una vez fi­na­li­za­da la encuesta, los datos se analizan con métodos es­ta­dí­s­ti­cos y se co­n­vie­r­ten en valores útiles que reflejan la im­po­r­ta­n­cia que tiene cada ca­ra­c­te­rí­s­ti­ca ―los llamados valores parciales de utilidad― en la decisión de compra de los co­n­su­mi­do­res.

El conjoint analysis de los di­fe­re­n­tes zumos de frutas arroja los si­guie­n­tes valores parciales de utilidad:

Fi­na­l­me­n­te, la jefa de producto puede calcular el valor de utilidad total de cada uno de los perfiles de producto pre­se­n­ta­dos, sumando sus re­s­pe­c­ti­vos valores parciales de utilidad.

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

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

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

De esta manera, obtiene unos valores co­m­pa­ra­bles que indican qué perfil de producto promete los mejores re­su­l­ta­dos una vez lanzado al mercado. En el supuesto de cambiar alguna de las variantes, también puede calcular fá­ci­l­me­n­te en qué medida afectaría al valor de utilidad para los co­n­su­mi­do­res. Todos estos datos le pe­r­mi­ti­rán diseñar el producto que prometa tener la mayor ace­p­ta­ción posible entre el público objetivo.

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