Solution d'analyse de données

Analyse conjointe basée sur le choix et le modèle bayésien hierarchique (CBC-HB)

20/10/2017

L'analyse conjointe

L'analyse conjointe permet de connaître les attentes des consommateurs vis-à-vis d’un nouveau produit et de modéliser leur choix, ce qui constitue des étapes essentielles d’une analyse marketing. Deux méthodes d’analyse conjointe sont disponibles dans XLSTAT-Analyse conjointe: l’analyse conjointe en profils complets et l’analyse conjointe basée sur le choix.

L'analyse conjointe est aujourd'hui une méthode extrêmement courante en marketing. La modélisation des choix des consommateurs constitue un domaine clé. L'analyse conjointe permet de simuler des marchés concurrentiels variés en utilisant une seule analyse, ce qui en fait son plus grand atout.

XLSTAT-Analyse conjointe permet de mener à bien toutes les étapes de l’analyse conjointe, qui se divise typiquement en cinq étapes :

  1. Choix des facteurs d’intérêt et de leurs modalités pour décrire les produits.
  2. Génération d'un plan d'analyse conjointe en utilisant des plans d’expériences factoriels fractionnaires, D-optimaux ou en bloc incomplets.
  3. Collecte des réponses directement dans des feuilles Microsoft Excel.
  4. Analyse des résultats grâce à des méthodes spécifiques à l'analyse conjointe – MONANOVA (régression monotone), logit multinomial, logit conditionel, Modèle bayésien hiérachique etc.
  5. Simulation de marchés selon différentes méthodes : first choice, logit, Bradley-Terry-Luce, randomized first choice.

Ces étapes peuvent être menées à bien aussi bien pour une analyse conjointes en profils complets que pour une analyse conjointe basée sur le choix.

Dans ce tutoriel, nous détaillerons les étapes nécessaires à la mise en place et à l'interprétation d'une analyse conjointe avec XLSTAT-Analyse conjointe.

Jeu de données pour réaliser une analyse conjointe

Une feuille Excel contenant les résultats de cet exemple peut être téléchargée en cliquant ici.

Les résultats sont répartis dans différentes feuilles :

  1. Facteurs : cette feuille contient les caractéristiques des facteurs sélectionnés.
  2. Plan CBC : cette feuille contient les profils générés, ainsi que les choix donnés par les 10 individus interrogés.
  3. CBCHB : cette feuille contient les résultats de l'analyse conjointe par l’approche hiérarchique bayésienne (CBCHB).
  4. Marché à simuler : cette feuille contient le marché complet à simuler.
  5. Simulation de marché : cette feuille contient les résultats de la simulation de marché.

1ère étape : le choix des facteurs

Dans ce tutoriel nous étudierons un cas classique d'analyse conjointe concernant la mise sur le marché d'un nouveau produit. Ce produit est une boisson à base de thé. Dans le cadre de la mise sur le marché d'un nouveau produit une marque de thé cherche à savoir quelles seraient les caractéristiques que devrait rassembler cette boisson afin, d'une part de plaire au plus grand nombre et, d'autre part, d'acquérir des parts de marché sur un marché déjà concurrentiel.

La première étape de l'analyse conjointe qui se fait en collaboration avec des experts du marché des boissons à base de thé est le choix des caractéristiques permettant de bien définir une boisson. Les facteurs sélectionnés sont :

  1. La température (Très chaud, Chaud, Glacé)

  2. Le sucre (pas de sucre, 1 sucre, 2 sucres)

  3. Le citron (avec, sans)

  4. L'intensité (fort, moyen, léger)

A partir de ces facteurs, on peut obtenir 54 produits différents. Les juges devant évaluer tous ces produits ne seront pas capables d'en analyser autant. On va donc se servir de plans d'expériences afin de réduire le nombre de produits présentés aux personnes interrogées. De plus, dans l'analyse conjointe basée sur le choix, on proposera des sélections de produits aux individus interrogés qui devront choisir celui qu'ils achèteraient.

2ème étape : la sélection des profils et la génération des comparaisons

XLSTAT-Conjoint vous permet donc de sélectionner un nombre de profils définis afin de les rassembler sous forme de comparaisons et ainsi permettre aux individus interrogés d'effectuer des choix.

Une fois XLSTAT lancé, cliquez sur l’icône CJT et choisissez la fonction Plans pour l'analyse conjointe basée sur le choix.

Plans pour analyse conjoint basée sur le choix

Une fois le bouton cliqué, la boîte de dialogue apparaît.

Vous pouvez alors entrer le nom de l'analyse, le nombre de facteurs (4 dans notre cas), le nombre de profils à classer, on partira de 12 profils à classer, le nombre de comparaisons (20, ce nombre doit être supérieur au nombre de profils) et le nombre de profils par comparaison (3).

options analyse conjointe basée sur le choix

Dans l'onglet facteurs, on utilisera l'option de sélection des données et on sélectionnera les données dans la feuille "facteurs" du classeur. Il ne faut pas sélectionner le titre des colonnes lors de cette sélection.

onglet facteurs analyse conjointe basée sur le choix

Dans l'onglet sorties, on n'activera pas les feuilles individuelles dans le cas de cet exemple car la génération de ces feuilles n'est pas nécessaire. Par contre, dans une analyse complète, elles pourront être très utiles afin de faire remplir les résultats directement aux individus interrogés.

onglet sorties analyse conjointe basée sur le choix

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton OK, une nouvelle boite de dialogue apparaît. Celle-ci vous permet de sélectionner des plans d'expériences factoriels fractionnaires ou alors d'optimiser directement un plan D-optimal. Nous utilisons l'option optimiser.

Selection plan analyse conjointe

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton Optimiser, les calculs sont effectués, puis les résultats sont affichés.

Un premier tableau récapitule le modèle généré. Le second tableau est le tableau des profils.

tableau des profils analyse conjointe

Le tableau suivant est le tableau des choix, il se trouve dans la feuille Plan CBC et doit être rempli après avoir interrogé les individus. On entre le choix entre 1 et 3 pour chaque individu. Les nombres présents dans la partie gauche de ce tableau sont associés aux profils du tableau des profils.

tableau des choix analyse conjointe

Ainsi pour le 1er choix, on comparera trois profils.

3ème étape : Remplir les tableaux d'analyse conjointe

Les tableaux d'analyse conjointe peuvent être soit rempli directement après avoir interrogé les individus sur leurs choix de manière externe, soit directement en utilisant les feuilles individuelles et le référencement automatique des résultats. Cette fonction est particulièrement intéressante dans le cadre d'une analyse CBC car remplir le tableau général peut s'avérer complexe.

Important : Lorsque l'option optimiser a été utilisé il est important de tester le questionnaire. Pour cela répondez aux questions (une seule colonne remplie) et lancez le modèle sur ces réponses. Si les utilités sont bien calculées, alors vous pouvez continuer d'interroger les individus. Si aucune utilité n'a pu être calculé, veuillez générer un nouveau plan.

4ème étape : Analyse des résultats

Dans le cadre de cette analyse, on a interrogé 10 personnes sur leurs préférences en terme de thé. Les résultats sont dans la feuille CBC.

Pour lancer l'analyse, cliquez sur l’icône CJT et choisissez la fonction analyse conjointe basée sur le choix.

CJT analyse conjointe basée sur le choix

Vous pouvez alors sélectionner les données. Sélectionnez les 10 colonnes de réponses du tableau rempli par les individus comme réponses. Sélectionnez les 3 colonnes des numéros des choix (sans le nom des sélections) en tant que tableau des choix et sélectionnez le tableau des profils en tant que profils (sans le nom des profils).

sélection des données analyse conjointe

Dans ce tutoriel, nous allons utiliser la méthode hiérarchique bayésienne. Dans l’onglet option, on sélectionne alors la méthode « Bayésien hiérarchique ». L’ensemble des autres options sont laissées à leur valeur par défaut.

méthode bayésien hiérarchique

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton OK, les calculs sont effectués, puis les résultats sont affichés.

Les résultats les plus importants sont les utilités ainsi que les importances. On peut les trouver dans les premiers tableaux. Contrairement à l’approche classique (modèle logit conditionnelle), ces deux quantités sont données individu par individu.

Données individuelles analyse conjointe

On voit que le facteur température semble important pour la plupart des individus dans le processus de choix. Concernant les utilités, on voit que le fait d’ajouter du citron a plutôt un effet négatif (80% des cas). Si demandé, le détail pour chaque individu est affiché dans la suite des résultats.

5ème étape : Simulation de parts de marché

L'intérêt principal de l'analyse conjointe est de pouvoir simuler les marchés même si les produits du marché n'ont pas été testés par les individus interrogés. Dans notre cas, le marché des boissons à base de thé dans un pays est analysé et on voudrait savoir l'impact et les parts de marché que l'on pourrait espérer pour un nouveau produit. Ce produit est un thé glacé fort sans sucre au citron. On sait que sur le marché actuel on a 4 boissons à base de thé qui ont des caractéristiques différentes, voici le tableau du marché à simuler :

Marché à simuler analyse conjointe

Les premières analyses nous ont montré que la nouvelle boisson rassemble plusieurs caractéristiques ayant un impact positif sur le choix des consommateurs tel que la température (glacé), mais ces utilités ne nous donnent pas d'informations sur les possibles parts de marché.

Pour lancer l'analyse, cliquez sur l’icône CJT et choisissez la fonction simulation d'analyse conjointe.

Simulation d'analyse conjointe

Vous pouvez alors sélectionner les données. Les utilités sont celles obtenues dans la feuilles CBCHB, le tableau d'information sur les variables est aussi celui obtenu dans cette même feuille. Le marché à simuler se trouve dans la feuille Marché à simuler (il ne faut pas sélectionner le nom des produits). On peut aussi sélectionner le nom des produits sous le bouton prévu à cet effet.

Simulations pour analyse conjointe

Une fois que vous avez cliqué sur le bouton OK, les calculs sont effectués, puis les résultats sont affichés.

Le tableau des parts de marché montre que le nouveau produit totalise environ 14% de parts de marché.

Parts de marché

Parts de marché diagramme

 

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