Un conjoint es una técnica estadística que sirve para determinar cuáles son las combinaciones de atributos de un determinado producto (precio, envase, ingredientes…) que prefieren los consumidores. Su gran ventaja es que permite llegar a esta conclusión sin tener que preguntarlo directamente al encuestado.
Hay distintos tipos de análisis conjoint, pero en este post nos centaremos en el choice-based conjoint de respuesta simple, ya que creemos que es el que más facilita la tarea por parte de los encuestados. En cuanto a la recogida de datos, a través de una encuesta online, su lógica es la siguiente: se muestran X pantallas a cada encuestado, en cada una de las cuales aparecen dos productos (aunque podrían ser incluso más) con distintas combinaciones de atributos. El encuestado debe escoger cuál de los dos productos mostrados prefiere.
Opcionalmente se puede incluir un botón “Ninguno de los dos”. A veces, los encuestados sienten aversión por los productos mostrados. En estos casos, este botón nos ayuda a evitar respuestas forzadas que puedan “ensuciar” la calidad de los datos.
Se recomienda no emplear más de 6 atributos en nuestro conjoint. También se recomienda que cada uno de estos atributos no tenga más de 6 niveles (por ejemplo, el atributo “color” podría tener los niveles “blanco”, ”amarillo”, “rojo”…). Sobrepasar estos límites puede dificultar la valoración de los encuestados y llevarlos a desarrollar estrategias psicológicas de simplificación, como ignorar un determinado atributo por completo.
¿Cómo determinar el tamaño de la muestra que necesitamos? Simplemente, aplica esta fórmula:
Tamaño de la muestra=(1.000 x número de niveles del atributo que tiene más niveles)/(pantallas a mostrar x productos mostrados por pantalla)
Ten en cuenta que el tamaño requerido aplica solo al global de la muestra. Es decir, si por ejemplo necesitas comparar los resultados entre hombres y mujeres, vas a tener que duplicar el tamaño del resultado de esta fórmula.
De otro lado, intenta no excederte con el número de pantallas que mostrarás… cuantas más pantallas muestres, más se cansarán nuestros encuestados (tomar decisiones es fatigante mentalmente), cosa que redundará en una reducción de la calidad de los datos obtenidos.
Antiguamente, los conjoint se hacían mediante diseños ortogonales (a través del programario de SPSS los podías generar), que consistían en reducir el número de posibles combinaciones de atributos y niveles del producto a un número de combinaciones que fuera manejable para un encuestador. Un diseño ortogonal balancea al máximo los atributos y niveles para que se muestren más o menos repartidos, aunque imposibilita la presentación de todas las combinaciones posibles.
Hoy en día, sin embargo, en el mercado existen numerosos softwares específicos para realizar análisis conjoint, capaces de aleatorizar totalmente las combinaciones de atributos y niveles: Conjoint.ly, 1000minds, Sawtooth…
En Empirica trabajamos con Alchemer, un programario orientado al diseño de encuestas. Pese a no ser un software específico para realizar conjoints, Alchemer nos ofrece todo lo que necesitamos para implementar esta técnica estadística. Quizá, a diferencia de softwares específicos, flojea un poco en cuando a sus herramientas analíticas, pero es algo que nosotros suplimos a través de la carga y análisis a través de R y un simple excel.
