Technique d’analyse statistique, qui permet de déduire l’ordre des valeurs d’une variable dépendante (à expliquer) d’après l’effet conjoint de plusieurs variables indépendantes (explicatives). Marine Le Gall-Ely et Loïc Heuze précisent que : « L’analyse conjointe permet d’expliquer les préférences des consommateurs pour un produit ou un service en fonction de ses attributs, notamment son prix, et d’en déduire ainsi leur importance dans l’évaluation globale du consommateur (par exemple, la préférence d’un individu pour un appartement dans un immeuble collectif en fonction du nombre de pièces, du prix, de l’étage, de l’exposition, etc., en lui demandant “classez ces différentes offres" ou “laquelle préférez-vous", ou encore “parmi ces différentes offres, laquelle seriez-vous prêt à acheter”). Il s’agit d’une méthodologie d’étude incluant plusieurs étapes : une phase de collecte de données, la définition d’une échelle de mesure de la préférence ou de l’intention (classement, notation, comparaison par paires, choix entre différentes alternatives d’offre) et une phase d’estimation. » Réunissant finalement un ensemble de méthodes, elle va donc bien au-delà de la simple explication descriptive. « L’avantage de l’analyse conjointe est qu’elle ne se contente pas d’expliquer ce que le consommateur apprécie dans un produit donné, mais qu’elle nous aide aussi à comprendre les raisons pour lesquelles il privilégie une marque ou préfère un fournisseur à un autre. Le principal avantage de l’analyse conjointe est de décrire les produits et les services par une gradation de caractéristiques », expliquent Paul Green et Abba Krieger. Elle permet de renseigner l’analyste en marketing sur les meilleures variables du mix selon la cible. « L’analyse conjointe donne une base solide pour les études de segmentation, en fournissant une mesure des avantages recherchés par les consommateurs. Plus généralement, elle permet de mesurer de manière différentielle la réaction de divers segments à l’offre marketing », précise Jean-Claude Liquet. La recherche en marketing est grande utilisatrice de l’analyse des mesures conjointes, notamment parce que l’utilisation de stimuli composés amène à pratiquer des arbitrages. Lars Meyer-Waarden et Helen Zeitoun expliquent que : « L’analyse conjointe présente un avantage : elle mesure la préférence globale d’un produit et conduit donc à des résultats plus proches de la réalité. Cependant, le nombre d’attributs ne devrait pas dépasser six, quatre étant préférables pour éviter que la tâche cognitive demandée à l’interviewé ne soit trop complexe. En effet, selon Miller (1956), le nombre d’attributs pouvant être traité convenablement par la mémoire à court terme du cerveau humain est de sept plus ou moins deux (en pratique entre 5 et 9). Cependant, plus de trente ans d’application témoignent du succès de l’analyse conjointe dans l’industrie, même s’il faut reconnaître que la méthode possède quelques hypothèses irréalistes établies par des chercheurs en psychométrie, qui vont à l’encontre de la complexité de la prise de décision humaine et de la formation des préférences non stables dépendant plutôt du contexte de consommation. »
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