Pesquisa MaxDiff – O que é?

Ao conversar com gestores sobre CX, percebi que alguns desconhecem metodologias, como: MaxDiff, Conjoint e Worthix.

Na busca de um KPI dentro de CX, realmente é muito comum as empresas focarem somente em: NPS e CSAT.

É importante, entretanto, conhecer outras metodologias: MaxDiff, Conjoint e Worthix. E certamente o nosso blog está aqui para trazer conhecimento e esclarecer dúvidas.

Afinal, essas metodologias podem ajudar você a construir e melhorar a sua estratégia de customer experience.

Pensando nisso, resolvi explicar o que é a pesquisa MaxDiff e como você pode usá-la da forma correta (isso realmente é importante).

Aposto que você vai se surpreender com a pesquisa MaxDiff e a melhora da experiência do seu cliente!

Afinal, o que é MaxDiff?

Sim, muita gente não a conhece, então é normal você não conseguir responder a essa pergunta.

Desenvolvida por Jordan Louviere, em 1987, a metodologia MaxDiff (Maximum Difference Scaling) é usada para medir as preferências dos seus clientes.

Ou seja, normalmente usamos a MaxDiff para saber o que uma pessoa prefere e o que ela não prefere, ao se deparar com uma lista de itens/atributos.

MaxDiff não gera um KPI, mas entrega a possibilidade de melhorar a sua conversão. Sabe o porquê? Porque você consegue descobrir quais atributos são necessários para criar um produto campeão de vendas. Consequentemente, você pode elaborar um produto que maximiza a oportunidade de compra.

Também quero comentar que a MaxDiff tem relação com o princípio da transitividade, isto é, você consegue entender qual cesta de produto o seu cliente escolhe, em relação à outra.

Como a MaxDiff é estruturada?

A imagem mostra como uma pesquisa MaxDiff pode ser apresentada ao cliente (ou respondente).

Essa é a imagem de uma pesquisa MaxDiff que criamos internamente para o nosso qwstbar (irei explicar mais daqui a pouco).

• Tarefa: cada tela que o respondente vê para responder.
• Número de tarefas: quantas vezes o cliente responde a uma pergunta/tela.
• Atributos: itens que você inclui na pesquisa, para o respondente escolher. Na nossa pesquisa, colocamos no máximo 12 atributos para os snacks.
• Número de atributos por tarefa: É a quantidade de atributos apresentados em cada tarefa. Na imagem acima, temos 5 atributos por tarefa.

Ah! Uma informação importante: os atributos precisam ter relação entre si.

Exemplo de uma Pesquisa Maxdiff

Já que trabalhamos com customer experience, montamos uma pesquisa interna, para entender o que os nossos qwsters (colaboradores) queriam consumir durante o qwstbar.

Então vamos lá… O problema era: quais snacks e bebidas iriam alcançar o maior número de pessoas e quais iriam ter maior saída de vendas.

Isso mesmo, não queremos ter vendas encalhadas, nem oferecer uma péssima experiência para os nossos qwsters. <3

Em primeiro lugar, selecionamos o número de atributos que iríamos usar. No nosso caso, usamos 12 atributos para snacks e 09 atributos para bebidas.

Depois disso, definimos o número de atributos a oferecer por tarefa. Na nossa pesquisa, utilizamos 5 atributos por tarefa e apresentamos 16 tarefas para cada respondente.

Muita atenção para não perguntar demais e assim cansar o respondente.

Na mesma linha, cuidado para não gerar dados desnecessários, ou perguntar de menos e ter um número insuficiente para analisar.

Em seguida, a configuração, para randomização dos itens, com a ajuda de um algoritmo.  Por quê? Os itens devem ser apresentados de tal forma balanceada, para que todos apareçam a mesma quantidade de vezes.

Em suma, parece fácil, mas, para rodar uma MaxDiff, é fundamental ter o conhecimento da metodologia e um software configurado para fazer isso.

Resultados Maxdiff qwsters

Ao olhar a imagem a seguir, o que você percebe?

Chocolate > barra de cereal; pipoca de micro-ondas; sanduíche natural; Halls/chiclete/bala.

Agora, a preferência foi outra. Temos Amendoim > Halls/chiclete/bala; biscoito de arroz; barra de cereal; Polenguinho.

Bom, e assim por diante…  Com o passar das tarefas, óbvio que é possível verificar qual alternativa o seu respondente prefere em relação a outras alternativas.

Sei que é muita informação, mas prometi um artigo “completão” sobre Maxdiff…

Ranking Geral Maxdiff

Nesta imagem, você tem acesso ao resultado do share de preferência da nossa pesquisa, na opção snacks.

Depois disso, rodamos a pesquisa novamente no software, com o propósito de saber qual a melhor cesta de atributos.

Em outras palavras: quais snacks deveríamos colocar no nosso qwstbar.

Afinal, como qualquer empresa, queríamos alcançar a maior parte do nosso público, com as melhores opções de produtos.

Para conferir cada probabilidade de alcance, é só você reparar na porcentagem de cada cesta que a pesquisa sugeriu.

Como resultado, no nosso case interno, optamos pela cesta com 5 atributos, pois ela tinha uma porcentagem expressiva, se comparada com as duas cestas anteriores (3 e 4 atributos).

Além disso, a cesta 5 já alcançava 94,27% do nosso público e tinha uma diferença de menos de 1% para a cesta 6.

Viu como se comporta uma MaxDiff? Em breve, vou disponibilizar um estudo completo do nosso case, com dados, telas e resultados relacionados à pesquisa MaxDiff.

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Em quais situações posso usar MaxDiff?

Por exemplo, se quero descobrir, como alcançar o maior número de vendas, ou qual a configuração ideal de um notebook ou quais atributos são relevantes para o meu produto.

Também é possível usar a MaxDiff para descobrir qual a melhor configuração de um combo de internet + telefone + tv.

Você pode usar para entender qual o melhor pacote de benefícios que um cartão de crédito pode ter segundo o seu cliente. E assim por diante: há várias possibilidades!

Limitações: onde não usar MaxDiff?

Bom, nem tudo são flores, né? Então, preciso falar das limitações da MaxDiff .☹

Se você quiser saber o quanto você pode perder de marketshare, ao aumentar o seu preço, essa metodologia não consegue ajudá-lo.

Outras limitações: se quer medir a sensibilidade do seu produto ou descrever ainda mais os seus produtos. Como exemplo, qual processador o meu cliente opta? Um i5 ou i7? Para isso, recomendamos usar a metodologia Conjoint.

A MaxDiff é uma metodologia mais ampla. Já na Conjoint, você trabalha aspectos mais racionais.

Então, vamos deixar essa conversa sobre Conjoint para o próximo post, estamos combinados!?

Voltando… Também fica complicado fazer uma pesquisa de MaxDiff por telefone: a pessoa não consegue se lembrar do que ela já escolheu e isso pode gerar problemas nos resultados. Já por SMS, a MaxDiff só funciona se for enviada via link.

A melhor forma de aplicar MaxDiff é por e-mail ou pessoalmente. Vale lembrar que o respondente precisa estar 100% focado na pesquisa.

Percebeu quanta coisa você aprendeu? Sugiro levar essa metodologia para o seu cenário e ver quais as possibilidades de aplicação você pode ter na sua empresa.

O que você achou dessa metodologia? Fico aguardando os seus comentários aqui no blog, hein!

Materiais de Bônus:

• 30 Podcasts sobre experiência do cliente, CS, UX, marketing e métricas
• Dezenas de cursos on line grátis sobre experiência do cliente, NPS®, UI, UX, lógica, marketing, métricas e muito mais.
• Estatísticas sobre Experiência do Cliente em 2020.
• Livros sobre Experiência do Cliente.
• O que é Experiência do Cliente?
• Cálculo do NPS – Net Promoter Score®
• Uma visão sobre Customer Experience – Entrevista com Ian Golding

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