• Preference level of potential product names
• Le niveau d'importance générale du nom d'un produit
• S'ils n'achèteraient pas un produit à cause d'un nom
• Fréquence à laquelle ils achèteraient un produit portant un certain nom
• Fréquence d'achat et manière dont ils utilisent les produits
• Leurs attitudes et leur utilisation des produits

Pour chaque produit, 2 questions avec une 3ème question de suivi contingente pourraient être posées :

1. La première question est une question d'attribution d'une somme fixe visant à obtenir une préférence relative, par exemple : « Attribuez 20 points parmi les quatre noms de produits suivants, de telle sorte que votre allocation représente votre préférence relative pour les noms. » Ce type de question mesure la force de la préférence (se prêtant à des interprétations de données par intervalles ou par ratio) plutôt que simplement le classement (données ordinales). Il est important de noter que le nombre total de points doit être un multiple pair du nombre de choix présentés, afin que les répondants réellement indifférents puissent attribuer aux noms le même nombre de points (ici 4×5=20).
2. La deuxième question porte sur l'appréciation absolue du premier choix, par exemple : « Sur une échelle de 1 à 7, où 1 représente une forte aversion et 7 représente une forte appréciation, comment évalueriez-vous votre choix préféré à la question #1 ? » L'échelle en 7 points est l'échelle de Likert classique, mais d'autres échelles sont possibles ; cependant, gardez à l'esprit que l'utilisation d'une échelle avec un nombre impair de points permet au répondant d'être neutre, alors qu'une échelle avec un nombre pair de points (comme l'échelle de 1 à 10) prive le répondant d'une réponse mathématiquement neutre, ce qui Je pense que ce serait souhaitable dans ce cas.
3. La troisième question n'entre en jeu que pour les répondants dont la note dans #2 tombe en dessous d'un certain seuil et recherche une meilleure alternative, Par exemple, « Pouvez-vous penser à un nom de produit possible qui, à votre avis, est meilleur que [le nom que vous avez classé #1 au deuxième trimestre] ? » Cette question ne doit permettre aucune réponse et doit également être chronométrée avec une courte « expiration », par exemple 5 secondes, pour obtenir une réponse plus spontanée que réfléchie.

Quelques alternatives et observations :

L'enquête pourrait simplement demander au deuxième trimestre les 4 produits et déduire la préférence relative de l'appréciation absolue. Cependant, ce type de question n’engage pas autant la personne interrogée que la question à somme fixe et est vulnérable à des réponses « générales », en raison soit de la réticence des personnes interrogées à porter des jugements, soit d’un abus de type « réponses spam et prise d’argent ».

En parlant de noms de candidats, certaines entreprises attribuent généralement des noms ayant un lien sémantique avec le produit. Toutefois, au sein d’une même catégorie de produits, les noms peuvent être interchangeables. Si cela est vrai, nous pourrions alors raisonnablement poser aux répondants une question de « correspondance ». Par exemple, « parmi ce pool de 7 noms de produits candidats, choisissez le meilleur nom pour chacun de ces 4 produits ».

Some clients have different customer profiles in mind for these four products. These profiles are largely combinations of categorical variables (gender, age group, race/ethnicity, etc.), so this information would be collected to see if different candidate names have varying levels of appeal to different demographic groups.

Analyse stratégique

L'analyse stratégique tirera les enseignements de Phase I : Recherche qualitative – Groupes de discussion, et Phase II : Recherche quantitative – Enquêtes auprès des consommateurs en ligne et les présenter de manière cohérente et efficace. Le livrable peut être un rapport PowerPoint complet identifiant :

1. Perception des clients du nom potentiel du produit
2. Réactions positives
3. Réactions négatives
4. Facteurs influençant la perception des clients concernant les noms de produits
5. Analyse avancée
6. Meilleur nom possible pour chaque produit
7. Recommandations de noms
8. Conclusions

In terms of advanced analytics, it is better to pose questions first and then pick the tools. However, given that we’ve been talking about discrete choices in both the target variable (product name) and demographics, we can certainly say that we could use non-parametric statistical tests to tease out relationships between ordinal data.

Les analyses groupées et les régressions logistiques peuvent être utiles en fonction de ce que le client souhaite savoir spécifiquement et, plus important encore, des résultats réels.

Exemple:

• Au sein des variables cibles : les personnes interrogées qui préfèrent un nom ont-elles tendance à en préférer un autre ? Y a-t-il des « groupes » de noms qui sont préférés ?
• Entre variable cible et démographie : certains profils de répondants préfèrent-ils certains noms ? L’appréciation absolue est-elle associée à une caractéristique démographique ?

Le livrable final est un rapport à fort impact avec un plan d’action pour les managers.

Notre emplacement à New York

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À propos de SIS International

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