L'analyse conjointe basée sur les profils complets avec XLSTAT-Conjoint

L'analyse conjointe

Une analyse conjointe suit un processus complet allant de la définition des facteurs à la simulation de marché.

XLSTAT-Conjoint vous permet de faire une analyse conjointe complète en restant dans Microsoft Excel. Cette analyse se divise en six étapes qui seront détaillées dans ce tutoriel :

1. Choix des facteurs et de leurs modalités.
2. Génération d'un plan d'analyse conjointe afin de proposer des profils aux individus interrogés.
3. Collecte des réponses directement dans des feuilles Microsoft Excel.
4. Analyse des résultats grâce à des méthodes spécifiques à l'analyse conjointe.
5. Simulation de marchés grâce à l'outil de simulation de XLSTAT-Conjoint.

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 (CBC).

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

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 AC : cette feuille contient les profils générés, ainsi que les classements donnés par les 10 individus interrogés.
3. Analyse conjointe : cette feuille contient les résultats de l'analyse conjointe en utilisant la méthode MONANOVA.
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 importantes pour 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.

2ème étape : la sélection des profils

XLSTAT-Conjoint vous permet donc de sélectionner un nombre de profils défini afin de les faire classer par les individus interrogés.

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

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) et le nombre de profils à classer, on partira de 12 profils à classer.

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 dans ces sélections.

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.

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.

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 de l'analyse, il se trouve dans la feuille "Plan AC" et doit être rempli après avoir interrogé les individus.

3ème étape : Remplir les tableaux d'analyse conjointe

Les tableaux d'analyse conjointes peuvent être rempli soit directement après avoir interrogé les individus sur la manière dont ils classeraient les produits de manière externe, soit directement en utilisant les feuilles individuelles et le référencement automatique des résultats.

4ème étape : Analyse des résultats

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

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

Vous pouvez alors sélectionner les données. Sélectionnez les 10 colonnes de réponses comme réponses. Sélectionnez les 5 colonnes des profils (sans le nom des profils) en tant que profils. Comme ce sont des classements, choisissez "classement" comme type de réponses pour l'analyse conjointe.

Dans l'onglet options, sélectionnez la méthode MONANOVA afin d'appliquer une transformation monotone pour améliorer la qualité du modèle.

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 partielles individuelles ainsi que les importances. On peut les trouver dans les premiers tableaux. On voit que les utilités sont individuelles ainsi que les importances.

Leurs moyennes sont aussi calculées et donnent une idée de l'importance des différents facteurs.

Ces premiers résultats montrent que la température est le facteur le plus important aussi bien au niveau individuel qu'au niveau de la moyenne. Le fait que la boisson soit glacée a un effet largement positif si on regarde les utilités (en terme de moyennes).

On aurait pu aussi faire de la classification sur les individus directement avec XLSTAT-Conjoint en activant cette option afin de voir si des groupes d'individus homogènes ressortaient.

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 :

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.

Vous pouvez alors sélectionner les données. Les utilités sont celles obtenues dans la feuilles "Analyse conjointe", 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.

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 près de 30% de parts de marché ce qui paraît satisfaisant pour le lancer sur le marché.

Le graphique associé valide notre interprétation.

Des analyse beaucoup plus poussées sont possibles avec XLSTAT-Conjoint (utilisation de variables de segmentation, de poids, de classifications...).

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