Introduction

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Introduction à lanalyse conjointe
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• Votre entreprise vend des ordinateurs et on vous
  demander de déterminer le PC qui sera le plus
  populaire auprès de vos clients (RAM, vitesse,
  disque dure, écran, garantie,)
• Quallez-vous faire?

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Les Produits ou Services sont tous composés
dattributs

• Carte de crédit
• Marque taux dintérêt frais annuels limite
  de crédit disponible
• Voiture
• Prix couleur style options incluses
  garantie.
• Ordinateur
• Puissance memoire écran

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Déterminer limportance relative des attributs

• Si nous parvenons a déterminer limportance
  relative de chaque attributs dun produit ou
  service, nous pourrons donc élaborer ceux qui
  sont les plus profitables pour notre entreprise.

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Comment faire?

• Doit-on demander directement leur préférence ?
• Quel taux dintérêt préférez-vous?
• Quel frais annuels voudriez-vous payer?
• Quelle durée de la garantie du véhicule vous
  convient?
• Les réponse à ses questions sont généralement
  prédéterminées et nous offre peut dinformation
  utiles

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Analyse Conjointe

• Le comportement du consommateur vis-à-vis des
  produits (ou des services) résulte d'opérations
  complexes mettant en jeu perceptions et
  préférences. Pour réussir la conception d'un
  produit, il faut donc évaluer les préférences et
  modéliser les appréciations faites par
  l'individu. L'analyse des Mesures Conjointes, ou
  Analyse Conjointe, résout ce type de problèmes en
  faisant appel à la technologie des plans
  d'expérience et aux méthodes d'estimation
  statistique.

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Analyse Conjointe

• Réussir le lancement d'un nouveau produit
  nécessite une bonne connaissance des préférences
  de vos clients. L'Analyse Conjointe est une
  méthode pour mesurer l'influence des
  caractéristiques ou les attributs d'un produit
  affectent les préférences d'un consommateur.
• Mesurez facilement l'utilité de chacune des
  caractéristiques d'un produit et analysez les
  actions des consommateurs lorsqu'ils entament une
  décision d'achat.

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Analyse Conjointe

• A quelles caractéristiques du produit ou services
  mes clients sont ils le plus sensibles ?
• Quels sont les différents niveaux de préférence
  de chaque attributs ?
• Quel est le prix optimal de ses produits ou
  services pour optimiser mes ventes ?
• Quelle combinaison de caractéristiques pour
  chacun des attributs qui vont générer le produits
  ou le services gagnants.

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Comment faire une analyse conjointe

• Nous déterminons tous les attributs possibles
  pour notre produit ou service
• Nous demandons aux participants de létude leurs
  préférences pour des combinaisons spécifiques
  (plan dexpérience)
• À partir des résultats de létude, nous utilisons
  la régression pour déterminer limportance
  relative des attributs .

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Avantages de lanalyse conjointe

• Questions réalistes
  Préférez-vous une voiture avec. . .210 Chevaux
  moteur or 140 CM17 miles au gallon
  28 miles au gallon
• Dans le premier cas, la personne préfère la
  puissance alors que dans le second scénario la
  personne préfère léconomie dessence.
• Plutôt que de demander leur préférence pour la
  puissance du moteur ou le rendement dessence,
  nous leurs présentons des scénarios réalistes
  pour lesquels ils auront à faire des choix.

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Étapes à suivre pour élaborer une analyse
conjointe
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Créer la liste des attributs

• Les attributs doivent être indépendants (Marque,
  vitesse, couleur, prix, etc.)
• Chaque attribut possède différents niveaux
• Marque Coke, Pepsi, Sprite
• Couleur rouge, bleu jaune, noir,
• Les niveaux sont mutuellement exclusifs

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Niveaux des attributs

• Les niveaux doivent être réalistes et sans
  ambiguïté
• très cher vs. Coûte 575Pèse 5 à 7
  kilos vs. Pèse 6 kilos
• Déterminer sil y a des combinaisons à exclure.

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Comment déterminer la combinaison gagnante

• 1) Tester toutes les possibilités
• 5 attributs à 3 niveaux 243
• - Résultats peu fiables dû à la
• fatigue
• 2) Déterminer les combinaisons qui vont nous
  permettre de trouver la combinaison gagnante sans
  avoir à toutes les présenter.
• - Plan fractionnaires

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Plans fractionnaires

• Analogie au jeu MasterMind

5 couleurs x 5 postitions 3125 possibilités
Combinaison cachée
En 10 essais et avec des indices, on doit deviner
le bon ordre des couleurs pour chacun des cercles
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Nombre de combinaisons requises

• Règle générale, le nombre minimum de combinaison
  requise pour sassurer de la stabilité des
  résultats est calculé par
• ? caractéristiques total - ? dattributs 5
• EX

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Étapes à suivre pour une analyse conjointe

• - Déterminer à laide de logiciels les
  combinaisons qui doivent être évaluées pour
  obtenir linformation requise.
• Créer les tests sur internet et tester le bon
  fonctionnement du questionnaire
• Recueillir les données à laide dun échantillon
  représentatif de la population
• Analyser les résultats à laide de la régression

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Comment analyser les résultats.

• Pour chacune des combinaisons faisant partie de
  létude, nous devons calculer la moyenne des
  préférences pour tout léchantillon. Cette
  caractéristique devient notre variable dépendante
  Y.

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Comment analyser les résultats.

• On recode ensuite les combinaisons des attributs
  présentés lors de létude.
• On utilise le codage binaire pour chacun des
  niveaux
• Pour chaque attribut, nous devons omettre 1 des
  niveaux.
• On déterminer ensuite les coefficients de
  régressions.

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Étude de Cas

• Revenons au Cas où vous devez déterminer le PC
  qui sera le plus populaire auprès de vos clients
• Les attributs sont
• écran 17 vs 19 vs 21
• Mémoire (RAM)256,512,1024
• disque dur 80 vs 120 meg
• imprimante Epson, LexMark

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Plan dexpérience

• TEST DESIGN 1
• TEST 1 2 2 1 1 écran de
  19,512 RAM, 80 G, Epson 2199
• TEST 2 1 1 1 2
• TEST 3 1 3 1 2 écran de
  17,1024RAM, 80G,LexMark1999
• TEST 4 2 3 2 2
• TEST 5 2 1 2 2
• TEST 6 3 2 1 2
• TEST 7 1 1 2 1
• TEST 8 2 3 1 1
• TEST 9 1 2 2 1
• TEST 10 3 3 2 1 écran de
  21,1024 RAM, 120G, Epson2600
• TEST 11 3 1 1 1
• TEST 12 3 2 2 2
• DESIGN D-EFFICIENCY 98.172939137542440

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Échelle des mesures
3
1
2
4
3
6
5
7
Très intéressé
Peu intéressé
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Analyse des résultats

• On recode le plan dexpérience avec des variables
  binaires. Pour chacun des facteurs, on créera
  ainsi (nb de niveaux-1) variables binaires.
• Pour notre exemple 6 variables binaires
• On utilise ensuite la régression linéaire pour
  déterminer limportance relative de chacun des
  facteurs.