Analyse conjointe

Principe de l'analyse conjointe

L’analyse conjointe est un processus complet d’analyse servant à l’analyse de nouveaux produits dans un contexte concurrentiel.

Cet outil permet de mener à bien l’étape consistant en l’analyse des résultats obtenus après le recueil des réponses auprès d’un échantillon d’individus.

Il s’agit dans le cas de profils complets de noter ou de classer un ensemble de produits générés à l’aide de plans d’expériences représentant des produits existants ou virtuels.

L’analyse se fait en utilisant deux types de méthodes statistiques :

• L’analyse de la variance basée sur les moindres carrés (OLS).
• L’analyse de la variance monotone (Kruskal, 1964) qui utilise des transformations monotones des scores ou des classements afin de mieux ajuster l’analyse de la variance (MONANOVA).

Résultats de l'analyse conjointe

L’analyse conjointe permet donc d’obtenir pour chaque individu ce qui est nommé des utilités partielles associées à chaque modalité de chaque variable. Ces utilités brutes donnent une idée de l’impact de chaque modalité sur le processus de choix d’un produit.

En plus des utilités, l’analyse conjointe permet d’obtenir des importances associées à chaque variable et ce qui permettra de visualiser l’importance de chacune des variables dans le processus de choix associé à chaque individu.

L’analyse conjointe basée sur les profils complets détaille les résultats pour chaque individu séparément ce qui permet de conserver l’hétérogénéité des résultats.

XLSTAT Marketing propose aussi d’effectuer des classifications sur les individus. Ainsi, en utilisant les utilités obtenues, XLSTAT-Conjoint va obtenir des classes d’individus qui pourront être analysés et permettre de plus amples recherches. Les méthodes de classification utilisées dans XLSTAT Conjoint sont la classification ascendante hiérarchique et la méthode des k-means.

Type de données pour l'analyse conjointe

XLSTAT-Conjoint propose deux types de données en entrée de l’analyse conjointe : les classements et les notes. Avec un classement, le meilleur profil aura la valeur la plus basse alors qu’avec une note, il aura la note la plus élevée.