O Que Os Clientes Realmente Querem?

Assista e ouça o autor Eric Almquist explicar o conceito MaxDiff e como uma cadeia de restaurantes usou para melhorar as vendas.

o que acontece quando você combina virtuosismo de design de Produto, técnicas de pesquisa de mercado de alta potência e dados copiosos do cliente? Muitas vezes, o resultado são gadgets que sofrem de “Feature creep” ou o retorno de bilhões de dólares em mercadorias por clientes que queriam algo diferente, afinal. Esse tipo de desperdício é ruim o suficiente em tempos normais, mas em uma desaceleração pode ter um preço temível.

o problema é que a maioria das ferramentas de classificação de preferência do cliente usadas no desenvolvimento de produtos hoje são instrumentos contundentes, principalmente porque os consumidores têm dificuldade em articular seus desejos reais. Solicitado a classificar uma longa lista de atributos do produto em uma escala de 1 (“completamente sem importância”) a 10 (“extremamente importante”), os clientes podem dizer que querem muitos ou mesmo a maioria deles. Para resolver esse problema, as empresas precisam de uma maneira de ajudar os clientes a aprimorar a distinção entre “bom ter” e “tenho que ter.”

algumas empresas estão começando a perfurar o nevoeiro usando uma técnica de pesquisa chamada ” escala máxima de diferença.””MaxDiff” foi pioneiro no início dos anos 1990 por Jordan Louviere, que agora é professor da Universidade de tecnologia de Sydney. (Como acontece com a maioria dos desenvolvimentos acadêmicos de ponta, levou tempo para traduzir a pesquisa de Louviere em ferramentas práticas.) MaxDiff exige que os clientes façam uma sequência de trade-offs explícitos. Os pesquisadores começam acumulando uma lista de atributos de produto ou marca—normalmente de 10 a 40—que representam benefícios potenciais. Em seguida, eles apresentam aos entrevistados conjuntos de quatro ou mais atributos de cada vez, pedindo-lhes que selecionem qual atributo de cada conjunto eles preferem mais e menos. As rodadas subsequentes de agrupamentos mistos permitem que os pesquisadores identifiquem a posição de cada atributo em relação a todos os outros pelo número de vezes que os clientes o selecionam como sua consideração mais ou menos importante.

uma rede de restaurantes popular usou recentemente o MaxDiff para entender por que seus esforços de expansão estavam falhando. Em uma série de grupos focais e pesquisas de preferência, os consumidores concordaram sobre o que queriam: opções de refeições mais saudáveis e decoração atualizada. Mas quando o novo menu fortemente promovido da cadeia foi lançado, a equipe de marketing ficou consternada com os resultados medíocres. Os clientes acharam as novas escolhas complexas confusas, e as vendas foram lentas nos novos pontos de venda mais contemporâneos.

os profissionais de marketing da empresa decidiram lançar o leque de preferências de forma mais ampla. Usando MaxDiff, eles pediram aos clientes para comparar oito atributos e chegaram a uma realização impressionante. Os resultados mostraram que o rápido serviço de refeições quentes e uma localização conveniente eram muito mais importantes para os clientes do que itens saudáveis e móveis modernos, que acabaram bem na lista. O melhor caminho a seguir foi melhorar o serviço de cozinha e selecionar locais de restaurantes com base em onde os clientes trabalhavam.

Uma melhor Leitura sobre as Preferências do Cliente

A capacidade de prever como os clientes se comportam pode ser extremamente poderoso—e não apenas quando os orçamentos são apertados. As empresas que planejam lançamentos de produtos transfronteiriços precisam de uma ferramenta livre de preconceitos culturais. E à medida que o cliente prova o fragmento, as equipes de desenvolvimento de produtos precisam de técnicas confiáveis para desenhar linhas brilhantes entre os segmentos de clientes com base nos recursos que mais importam para cada grupo. As empresas estão começando a aplicar a análise MaxDiff a essas questões também.