Comment tenir compte des préférences en conception de produits ? : Analyser et interpréter les résultats d’une analyse conjointe

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Jean-François PETIOT : Professeur des Universités, École Centrale de Nantes

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INTRODUCTION

Vous souhaitez innover par optimisation de votre offre produit (ou service) en fonction des préférences de vos clients, ou plus généralement vous souhaitez connaître sur quels attributs du produit repose la satisfaction client, pour les favoriser dans vos prochains projets innovants.

Le comportement du client vis-à-vis d’un produit résulte d’arbitrages complexes mettant en jeu les perceptions et préférences. Pour réussir la conception d’un produit, il est donc important de comprendre ces arbitrages, en analysant les appréciations des clients et leurs préférences par rapport à la composition du produit.

Cette fiche présente une méthode, l’analyse conjointe (ou analyse des mesures conjointes), qui apporte une réponse à cette question. Elle expose les principes d’une étude d’analyse conjointe, basée sur le recueil de préférences client à l’aide d’enquêtes, et leur modélisation.

La compréhension de la satisfaction client vous permettra :

D’élaborer une offre produit pertinente.
De connaître l’influence et l’importance des attributs produit sur la préférence.
De mesurer l’influence d’une modification du produit sur son attractivité.
De segmenter l’offre produit en fonction de la préférence de différentes cibles.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-fic1118

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4. Analyser et interpréter les résultats d’une analyse conjointe

Il s’agit maintenant d’exploiter les résultats de la modélisation de la préférence, afin d’extraire une information utile pour la (re)conception du produit. L’analyse des résultats peut se faire au niveau de chaque sujet, et au niveau du groupe.

Pour chaque individu, à partir des utilités partielles de chaque modalité des attributs, on détermine (tableau 2) :

la valeur attribuée par le client à une modalité ; elle est représentée par l’utilité partielle ; une valeur positive renforce la préférence, une valeur négative inhibe la préférence ;
l’importance d’un attribut, qui représente la sensibilité du client à l’attribut. Pour déterminer cette importance, on calcule les amplitudes de l’utilité pour chaque attribut (valeur maxi – valeur mini). Ainsi, pour l’attribut A1, on trouve par exemple 2,0 – (-2,0) = + 4,0. On calcule ensuite le rapport entre cette amplitude et l’amplitude maximum de l’utilité totale (amplitude de l’attribut/somme des amplitudes de tous les attributs). Ainsi, pour l’attribut A1, on trouve par exemple 4/(4+2) = 66,6 %. Cette importance fournit une hiérarchisation des attributs pour le client, source d’information intéressante pour le concepteur. Dans l’exemple, le client est ainsi plus sensible à l’attribut A1 (66,6 %) qu’à A2 (33,3 %) pour fonder sa préférence.

Au niveau du groupe de sujets, on détermine :

Les utilités moyennes et les importances moyennes, pour l’ensemble du groupe. Mais il faut bien s’assurer de l’homogénéité du groupe pour être sûr que ces moyennes sont représentatives.
Une classification des clients en différents groupes, pour segmenter le panel et détecter des groupes suffisamment homogènes. Cette classification peut porter sur les notations, les utilités ou les importances. Cette classification peut être expliquée a posteriori par des variables sociodémographiques par exemple, et peut conduire à segmenter l’offre produit.
La cohérence des réponses des clients à l’intérieur d’une typologie de clients définie a priori, par exemple selon la « tranche d’âge ». Cette étude permet de vérifier la pertinence de variables externes pour segmenter les clients.

Les résultats de l’analyse...

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