Que Veulent Vraiment Les Clients?

Regardez et écoutez l’auteur Eric Almquist expliquer le concept MaxDiff et comment une chaîne de restaurants l’a utilisé pour améliorer les ventes.

Que se passe-t-il lorsque vous combinez la virtuosité de la conception de produits, des techniques d’études de marché puissantes et des données clients abondantes? Trop souvent, le résultat est des gadgets qui souffrent du “fluage des fonctionnalités” ou du retour de milliards de dollars de marchandises par des clients qui voulaient quelque chose de différent après tout. Ce genre de déchets est assez mauvais en temps normal, mais en période de ralentissement, cela peut coûter très cher.

Le problème est que la plupart des outils d’évaluation des préférences des clients utilisés aujourd’hui dans le développement de produits sont des instruments contondants, principalement parce que les consommateurs ont du mal à articuler leurs véritables désirs. Invités à évaluer une longue liste d’attributs de produits sur une échelle de 1 (“complètement sans importance”) à 10 (“extrêmement important”), les clients sont susceptibles de dire qu’ils en veulent beaucoup, voire la plupart. Pour résoudre ce problème, les entreprises ont besoin d’un moyen d’aider les clients à faire la distinction entre “agréable à avoir” et “à avoir”.”

Certaines entreprises commencent à percer le brouillard en utilisant une technique de recherche appelée “Échelle de différence maximale.””MaxDiff” a été lancé au début des années 1990 par Jordan Louvière, qui est maintenant professeur à l’Université de technologie de Sydney. (Comme pour la plupart des développements académiques de pointe, il a fallu du temps pour traduire les recherches louviéroises en outils pratiques.) MaxDiff oblige les clients à effectuer une séquence de compromis explicites. Les chercheurs commencent par amasser une liste d’attributs de produit ou de marque — généralement de 10 à 40 — qui représentent des avantages potentiels. Ensuite, ils présentent aux répondants des ensembles d’environ quatre attributs à la fois, en leur demandant de sélectionner l’attribut de chaque ensemble qu’ils préfèrent le plus et le moins. Des séries ultérieures de regroupements mixtes permettent aux chercheurs d’identifier la position de chaque attribut par rapport à tous les autres en fonction du nombre de fois où les clients le choisissent comme considération la plus ou la moins importante.

Une chaîne de restaurants populaire a récemment utilisé MaxDiff pour comprendre pourquoi ses efforts d’expansion étaient ratés. Dans une série de groupes de discussion et d’enquêtes sur les préférences, les consommateurs ont convenu de ce qu’ils voulaient: options de repas plus saines et décor mis à jour. Mais lorsque le nouveau menu fortement promu de la chaîne a été déployé, l’équipe marketing a été consternée par les résultats médiocres. Les clients ont trouvé les nouveaux choix complexes déroutants et les ventes ont été lentes dans les nouveaux points de vente plus contemporains.

Les spécialistes du marketing de l’entreprise ont décidé d’élargir la gamme de préférences. En utilisant MaxDiff, ils ont demandé aux clients de comparer huit attributs et sont arrivés à une réalisation frappante. Les résultats ont montré que le service rapide de repas chauds et un emplacement pratique étaient beaucoup plus importants pour les clients que les articles sains et les meubles modernes, qui ont fini bien en bas de la liste. La meilleure voie à suivre était d’améliorer le service de cuisine et de sélectionner les sites de restauration en fonction de l’endroit où les clients travaillaient.

Une lecture plus claire des préférences des clients

La capacité de prédire le comportement des clients peut être extrêmement puissante — et pas seulement lorsque les budgets sont serrés. Les entreprises qui planifient des déploiements de produits transfrontaliers ont besoin d’un outil exempt de préjugés culturels. Et à mesure que les goûts des clients se fragmentent, les équipes de développement de produits ont besoin de techniques fiables pour tracer des lignes claires entre les segments de clientèle en fonction des fonctionnalités qui comptent le plus pour chaque groupe. Les entreprises commencent également à appliquer l’analyse MaxDiff à ces problèmes.