Técnica estadística de investigación de mercado utilizada para determinar cómo valora la gente los distintos atributos (características, funciones, ventajas) que componen un producto o servicio.
- Metodologías: Ingeniería, Calidad
Análisis conjunto

Análisis conjunto
- Metodología ágil, Experiencia del cliente, Pensamiento de diseño, Estudios de mercado, Diseño de producto, Desarrollo de productos, Análisis estadístico, Propuesta de valor
Objetivo:
Cómo se utiliza:
- Se muestra a los encuestados una serie de perfiles de productos (combinaciones de atributos) y se les pide que elijan, clasifiquen o valoren. El análisis estadístico revela el valor percibido de cada atributo.
Ventajas
- Ayuda a comprender las preferencias de los clientes y las ventajas y desventajas de las distintas características del producto; puede optimizar el diseño y el precio del producto; es útil para la segmentación del mercado y el desarrollo de nuevos productos.
Contras
- Su diseño y análisis pueden resultar complejos; los resultados dependen de la selección de atributos y niveles; los encuestados no siempre se comportan en los mercados reales como lo hacen en las encuestas.
Categorías:
- Clientes y marketing, Economía, Diseño de producto
Ideal para:
- Entender cómo valoran los clientes los distintos atributos de un producto o servicio para optimizar el diseño y la comercialización.
Conjoint Analysis finds applications in various industries, including consumer goods, automotive, healthcare, and technology, making it adaptable across different project phases, particularly in the stages of design and market feasibility studies. This methodology is often initiated by product managers or market researchers seeking to understand customer preferences before launching a new product or feature. For instance, in the automotive industry, manufacturers can assess how consumers value aspects such as fuel efficiency, safety features, and price, informing both design and marketing strategies. Participants typically include a representative sample of the target market, allowing for diverse input that can reveal unique segments within the audience. By analyzing results, companies can identify not only which attributes are most important to consumers but also the trade-offs they are willing to make, aiding in decision-making regarding product specifications and pricing structures. This process also enhances the ability to create targeted marketing messages that resonate with distinct consumer groups and informs decisions on product bundling or feature prioritization, thereby improving the likelihood of market success for new releases.
Pasos clave de esta metodología
- Define the product attributes and levels relevant to the study.
- Select a suitable experimental design to create product profiles.
- Develop a choice set or questionnaire including product profiles.
- Administer the choice task to the respondents.
- Collect and organize the choice data for analysis.
- Apply a statistical model, such as logistic regression, to analyze the data.
- Calculate part-worth utilities for each attribute level.
- Interpret the results to determine attribute importance and customer preferences.
- Conduct simulations to predict market behavior with proposed product configurations.
Consejos profesionales
- Utilize hybrid methods by combining traditional conjoint analysis with machine learning techniques to capture non-linear preferences and complex interactions among attributes.
- Incorporate iterative testing in exploratory phases to refine attribute definitions and levels based on preliminary respondent feedback.
- Segment your sample thoughtfully to identify niche market segments that may have distinct preferences, thus uncovering more tailored insights for product differentiation.
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