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La determinación de la configuración de un nuevo producto o servicio es una responsabilidad principal de los investigadores de mercado con enormes efectos potenciales sobre el retorno de la inversión (ROI). Dada la importancia de estas decisiones, no es sorprendente que un número forme un puntaje de utilidad .
- Análisis conjunto: estos modelos permiten a los consumidores evaluar una serie de productos o servicios reales o hipotéticos que están definidos por los atributos que presentan. Las respuestas de los participantes de la investigación se utilizan para identificar un valor relativo de cada característica.
- Conjoint adaptado: este modelo de análisis conjunto facilita el análisis de un gran número de atributos de productos o servicios, o niveles de atributos.
- Árbol de decisiones: estos modelos se usan en la investigación de mercado para representar el proceso de toma de decisiones, que puede incluir resultados que fueron el resultado de la oportunidad, la disponibilidad de recursos o la utilidad.
Reduzca la brecha entre el conocimiento y la optimización: Jerarquía de decisiones de compra
La investigación que procede al lanzamiento de un producto debe encajar con muchos niveles de información. La consideración de las formas de optimizar un servicio o línea de productos tenderá a dominar las primeras fases del período previo al lanzamiento del producto, pero investigar los procesos de decisión que los consumidores ponen en práctica en el punto de compra puede ayudar a dar forma a los principios consideraciones. Una especie de jerarquía involucra a los consumidores en sus decisiones de compra. Esta jerarquía se enfoca más fácilmente cuando se utiliza una variedad de fuentes de datos e información, incluyendo, lo más importante, investigación de mercado y datos de ventas.
Si bien los datos de ventas pueden ser útiles en lo que respecta a los datos sobre el rendimiento de debilitamiento o la disminución de la cuota de mercado, no tiene mucha capacidad de predicción. Un conocimiento más íntimo del cliente puede proporcionar información sobre lo que es probable que suceda con la participación en el mercado cuando un producto se agota temporalmente o se retira de una línea de productos.
La investigación de mercado puede proporcionar este tipo de información, así como una comprensión sobre el nuevo porcentaje de preferencia de productos o sobre el cambio de comportamiento de productos existentes a un producto recién lanzado.
La optimización de productos o servicios puede ser una tarea costosa e invariablemente una opción de alto riesgo que exige los más altos niveles de precisión y la capacidad para una simulación de escenarios amplia y profunda. Tanto el análisis de elección discreta (DCA) como los procesos conjuntos basados en la elección (CBC) pueden satisfacer estas demandas de investigación de mercado.
Árboles de decisión: una opción con conciencia de presupuesto
Los modelos de árbol de decisión se pueden utilizar para desarrollar una comprensión más profunda del comportamiento de compra jerárquica de los consumidores. Aprender qué atributos de productos o servicios se imponen mutuamente y cómo, por ejemplo, estas dinámicas se relacionan con la organización de estantería en entornos de ladrillos y mortero, pone un buen punto en la visión del consumidor.Los modelos de árbol de decisión se pueden manipular para enfocarse en las perspectivas de marca o las perspectivas de producto. Los modelos de árbol de decisión a menudo aprovechan la representación visual de los productos considerados para facilitar el proceso de investigación.
La construcción de un árbol de decisión es fundamental para su capacidad de obtener y capturar respuestas jerárquicas de los consumidores en el contexto de una experiencia de encuesta intuitiva.
Debido a la naturaleza fundamental de la investigación del mercado de los árboles de decisión para la fijación de una dirección de marketing importante, los métodos del árbol de decisiones deben tener integridad estructural y reducir con confianza la carga del encuestado. Hacer un esfuerzo adicional en el diseño de la investigación del mercado de los árboles de decisión ayudará a evitar las trampas que las encuestas pueden encontrar.
El efecto de los encuestados speedster en los resultados de investigación de las encuestas finales puede tener un impacto sustancialmente negativo en las decisiones comerciales asociadas. Es importante contar con un proceso de limpieza de calidad de datos que identifique a speedster encuestados y elimine sus datos del conjunto de datos. Por estas razones, los investigadores de mercado pueden emplear un proceso de verificación que se integra en la investigación de la encuesta o implica una oportunidad de seguimiento con cada encuestado. Esas respuestas de la encuesta se pueden revisar y ajustar según sea necesario.
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