Prueba de concepto

Pruebas de concepto (a distinguirse de los mercados antes de la prueba y los mercados de prueba que pueden ser utilizados en una etapa posterior de la investigación para el desarrollo de productos) es el proceso de utilización de encuestas (y, a veces los métodos cualitativos ) para evaluar la aceptación del consumidor de un producto nuevo idea previa a la introducción de un producto en el mercado.
Es importante no confundir las pruebas de concepto con las pruebas de publicidad, las pruebas de marca y las pruebas de empaque, como a veces se hace. La prueba de concepto se centra en la idea básica del producto, sin los adornos y la hinchazón inherentes a la publicidad.
Es importante que los instrumentos (cuestionarios) para probar el producto tengan una alta calidad. De lo contrario, los resultados de las encuestas de datos recopilados pueden estar sesgados por error de medición. Eso hace que el diseño del procedimiento de prueba sea más complejo. Las pruebas empíricas proporcionan información sobre la calidad del cuestionario.
Esto puede hacerse por:
Realización de entrevistas cognitivas. Al preguntar a una facción de posibles encuestados sobre su interpretación de las preguntas y el uso del cuestionario, un investigador puede verificar la viabilidad de la entrevista cognitiva.
Llevar a cabo una pequeña prueba previa del cuestionario, utilizando un pequeño subconjunto de encuestados objetivo. Los resultados pueden informar a un investigador de errores tales como preguntas faltantes o errores lógicos y de procedimiento.
Estimación de la calidad de medición de las preguntas. Esto puede hacerse, por ejemplo, utilizando los modelos test-retest, cuasi-simplex, o mutlitrait-multimethod.
Prediciendo la calidad de medición de la pregunta. Esto se puede hacer usando el software Survey Quality Predictor (SQP).
La prueba de concepto en el proceso de desarrollo de nuevos productos (NPD) es la etapa de generación de concepto. La etapa de generación de concepto de prueba de concepto puede tomar muchas formas. A veces, los conceptos se generan incidentalmente, como resultado de los avances tecnológicos. En otros momentos, la generación de conceptos es deliberada:
Los ejemplos incluyen sesiones de tormenta de ideas, encuestas de detección de problemas e investigación cualitativa. Si bien la investigación cualitativa puede proporcionar información sobre el rango de reacciones que los consumidores pueden tener, no puede proporcionar una indicación del probable éxito del nuevo concepto;
Es mejor dejar esto a las encuestas cuantitativas de prueba de concepto.
En las primeras etapas de la prueba de concepto, puede existir un gran campo de conceptos alternativos, que requieren encuestas de selección de concepto. Las encuestas de selección de conceptos proporcionan un medio rápido para reducir el campo de opciones; sin embargo, proporcionan poca profundidad de conocimiento y no se pueden comparar con una base de datos normativa debido a las interacciones entre conceptos.
Para una mayor comprensión y para tomar decisiones sobre si se debe seguir desarrollando o no el producto, se deben realizar encuestas monádicas de prueba de concepto.
Con frecuencia, las encuestas de prueba de concepto se describen como monádicas, monádicas secuenciales o comparativas. Los términos se refieren principalmente a cómo se muestran los conceptos:
1.) Monádico. El concepto se evalúa de forma aislada. 2.) Secuencial monádica. Se evalúan múltiples conceptos en secuencia (a menudo, orden aleatorio). 3.) Comparativo. Los conceptos se muestran uno al lado del otro. 4.) Proto-monádico. Los conceptos se muestran primero en secuencia y luego uno al lado del otro.
La prueba monádica es el método recomendado para la mayoría de las pruebas de concepto. Se evitan los efectos de interacción y los sesgos. Los resultados de una prueba se pueden comparar con los resultados de las pruebas monádicas anteriores. Se puede construir una base de datos normativa». Sin embargo, cada uno tiene sus usos específicos y depende de los objetivos de la investigación.
La decisión sobre qué método usar es mejor dejar que los profesionales de la investigación lo decidan, ya que existen numerosas implicaciones en términos de cómo se interpretan los resultados.
Contenido
Evaluación de puntajes de pruebas conceptuales
Tradicionalmente, los resultados de la encuesta de prueba de concepto se comparan con las «bases de datos de normas». Estas son bases de datos de pruebas de concepto de nuevos productos anteriores. Deben ser pruebas de concepto ‘monádicas’ para evitar efectos de interacción. Para ser justos, es importante que estas bases de datos contengan ‘nuevos’ resultados de pruebas de concepto, no calificaciones de productos antiguos con los que los consumidores ya estén familiarizados;
Dado que una vez que los consumidores se familiarizan con un producto, las calificaciones a menudo caen. La comparación de las clasificaciones de nuevos conceptos con las clasificaciones de un producto existente que ya está en el mercado daría lugar a una comparación no válida, a menos que los investigadores tomen precauciones especiales para reducir o ajustar cuantitativamente este efecto.
Además, el concepto generalmente solo se compara con las normas de la misma categoría de producto y el mismo país.
Las empresas que se especializan en esta área, tienden a desarrollar sus propios sistemas únicos, cada uno con sus propios estándares. Mantener estos estándares consistentemente es importante para prevenir la contaminación de los resultados.
Quizás uno de los famosos sistemas de prueba de concepto es el sistema Nielsen Bases, que viene en diferentes versiones. Otros productos conocidos incluyen ‘Concept Check’ de Decision Analyst, ‘Concept Optimizer’ de Acupoll, Ipsos Innoquest y GFK. Ejemplos de jugadores más pequeños incluyen Skuuber y Acentric Express Test.
Determinar la importancia de los atributos conceptuales como impulsores de compra
El enfoque más simple para determinar la importancia de los atributos es hacer preguntas directas y abiertas. Alternativamente, se pueden usar listas de verificación o calificaciones de la importancia de cada atributo del producto.
Sin embargo, han existido varios debates sobre si se puede confiar o no en los consumidores para indicar directamente el nivel de importancia de cada atributo del producto. Como resultado, el análisis de correlación y varias formas de regresión múltiple a menudo se han utilizado para identificar la importancia, como alternativa a las preguntas directas.
Una técnica complementaria a las pruebas de concepto es el análisis conjunto (también denominado modelado de elección discreta). Existen varias formas de análisis conjunto y modelado de elección discreta. Mientras que los académicos enfatizan las diferencias entre los dos, en la práctica a menudo hay poca diferencia.
Estas técnicas estiman la importancia de los atributos del producto indirectamente, creando productos alternativos de acuerdo con un diseño experimental, y luego usando las respuestas del consumidor a estas alternativas (generalmente calificaciones de probabilidad de compra o elecciones hechas entre alternativas) para estimar la importancia.
Los resultados a menudo se expresan en forma de una herramienta de «simulador» que permite a los clientes probar configuraciones y precios de productos alternativos.
Prueba de concepto volumétrico
La prueba de concepto volumétrico se encuentra en algún lugar entre la prueba de concepto tradicional y los modelos de mercado de prueba previa (los modelos de mercado de prueba simulada son similares pero enfatizan un mayor realismo) en términos del nivel de complejidad. El objetivo es proporcionar pronósticos de volumen de ventas ‘aproximados’ para el nuevo concepto antes del lanzamiento.
Incorporan otras variables más allá de la entrada de la encuesta de prueba de concepto en sí, como la estrategia de distribución.
Los ejemplos de metodologías de pronóstico volumétrico incluyen ‘Acupoll Foresight’ y ‘Conceptor’ de Decision Analyst.
Algunos modelos (más apropiadamente llamados ‘modelos de mercado de prueba previa’ o ‘mercados de prueba simulados’) recopilan datos adicionales de una encuesta de prueba de seguimiento de productos (especialmente en el caso de bienes de consumo envasados, ya que las tasas de compra repetidas necesitan para ser estimado).
También pueden incluir un componente de prueba de publicidad que tiene como objetivo evaluar la calidad de la publicidad. Algunos, como Decision Analyst, incluyen modelos de elección discreta / análisis conjunto.
Referencias
Viento, Yoram (1984). MODELOS Y APLICACIONES DE PRONÓSTICO DE NUEVOS PRODUCTOS. Lexington Books. ISBN 978-0-669-04102-6.
Schwartz, David (1987). Prueba de concepto: cómo probar ideas de nuevos productos antes de salir al mercado (1ª ed.). Asociación Americana de Gestión. ISBN 978-0814459058.
Señor, F. y Novick, MR (1968). Teorías estadísticas de resultados de pruebas mentales. Addison – Wesley.
Heise, DR (1969). Separación de la fiabilidad y la estabilidad en la correlación test-retest. American Sociological Review, 34, 93-101.
Andrews, FM (1984). Componentes de validez y error de constructo de medidas de encuesta: un enfoque de modelado estructural. Opinión pública trimestral, 48, 409-442.
Saris, WE y Gallhofer, IN (2014). Diseño, evaluación y análisis de cuestionarios para encuestas de investigación. Segunda edicion. Hoboken, Wiley.
Thomas, Jerry (11/01/2016). «Prueba de concepto (y la paradoja de» singularidad «)». Analista de decisiones. Analista de decisiones. Consultado el 21 de abril de 2017.
Thomas, Jerry (11/01/2016). «Prueba de concepto (y la paradoja de» singularidad «)». Analista de decisiones. Analista de decisiones. Consultado el 21 de abril de 2017.
Estimaciones de volumen de año anterior ForeSIGHT ™». AcuPOLL. Consultado el 21 de abril de 2017.
Previsión volumétrica de Conceptor®». Analista de decisiones. 2015-12-28. Consultado el 21 de abril de 2017.
Viento, Yoram (1984). MODELOS Y APLICACIONES DE PRONÓSTICO DE NUEVOS PRODUCTOS. Lexington Books. ISBN 978-0-669-04102-6.
Fuentes
- Fuente: archive.org
- Fuente: www.decisionanalyst.com
- Fuente: www.acupoll.com
Autor
