Cas d’usage : conjoint et MaxDiff

MaxDiff et conjoint, analysés sur le moteur R

DataLion estime le MaxDiff de trois manières, jusqu’aux utilités individuelles. L’analyse conjointe par choix discrets tourne entièrement en natif : plan de choix équilibré, collecte via l’enquête, estimation sur R et simulateur de parts de préférence avec consentement à payer. Hébergement dans des centres de données certifiés ISO 27001, conforme au RGPD, conçu à Munich.

Tableau de bord DataLion interactif présentant les importances et les utilités issues d’une étude de choix

DataLion estime le MaxDiff directement sur le moteur R avec trois méthodes : comptage (best−worst), logit agrégé et logit à paramètres aléatoires pour des utilités individuelles. L’analyse conjointe par choix discrets tourne entièrement en natif : plan de choix équilibré, collecte via l’enquête, estimation des utilités partielles (logit/MNL) et simulateur de parts de préférence avec consentement à payer. S’y ajoutent l’importance relative, la sensibilité au prix et les analyses par segment avec tests de significativité.

Instituts d’études, marques et équipes insights font confiance à DataLion

  • YouGov
  • Mediengruppe RTL Deutschland
  • SevenOne Media
  • Nielsen Sports
  • Spiegel Institut
  • Messe Berlin
  • Hartmann
  • 3 méthodes d’estimation MaxDiff
  • best − worst scores par comptage
  • individuelles utilités (logit à paramètres aléatoires)
  • 80–99 % seuils de significativité

Pourquoi les études de choix restent souvent sans suite

  • Les utilités dorment dans une sortie statistique que personne ne lit en dehors du service études.
  • On s’arrête aux scores globaux : qui veut quoi, dans quel segment, n’est jamais testé.
  • Les graphiques sont reconstruits à la main pour chaque présentation.

Trois façons d’estimer un MaxDiff

DataLion estime le MaxDiff sur le moteur R avec trois méthodes. Le comptage soustrait le nombre de mentions « le moins important » du nombre de mentions « le plus important ». Le logit agrégé produit des scores d’ensemble robustes, le logit à paramètres aléatoires des utilités individuelles pour chaque répondant.

Vos fonctionnalités, messages ou promesses sont ainsi placés dans un ordre de priorité forcé, ce qui évite l’effet « tout est important » des échelles de notation.

  • Comptage : scores best−worst par soustraction
  • Logit agrégé : importances globales robustes
  • Logit à paramètres aléatoires : utilités individuelles
  • Des arbitrages forcés plutôt qu’un « tout est prioritaire »
Classement des importances issu d’une analyse MaxDiff dans DataLion

Le conjoint en natif : concevoir, collecter, estimer, simuler

L’analyse conjointe par choix discrets tourne entièrement en natif dans DataLion. Vous définissez les attributs et leurs niveaux. DataLion construit un plan de choix équilibré, diffuse les tâches de choix via l’enquête native et estime les utilités partielles sur le moteur R (logit/MNL).

Dans le simulateur de préférences, vous opposez ensuite vos produits et lisez directement les parts de préférence ; en présence d’un attribut prix, DataLion calcule le consentement à payer. Les résultats se comparent segment par segment.

  • Plan de choix équilibré à partir des attributs et des niveaux
  • Collecte des tâches de choix via l’enquête native
  • Estimation des utilités partielles sur R (logit/MNL, pas de bayésien hiérarchique)
  • Simulateur de parts de préférence et consentement à payer

Des utilités par segment, et testées

Déclinez importances et utilités par cible à l’aide de sous-colonnes et de tableaux imbriqués. Les écarts entre segments se testent directement dans le tableau (80 à 99 %, tests z, chi² et t).

Vous ne voyez donc pas seulement le classement global, mais aussi quel attribut compte réellement pour quel segment.

  • Importances par segment via les sous-colonnes
  • Significativité à 80/90/95/99 %
  • Tests z, chi² et t, par paires ou contre le complément
  • Tableaux imbriqués pour les vues multidimensionnelles

Des résultats que vos interlocuteurs explorent eux-mêmes

Au lieu d’un tableau de résultats figé, vos interlocuteurs disposent d’un tableau de bord interactif : ils filtrent par segment en direct et comparent eux-mêmes importances et utilités.

Pour la présentation, l’export natif vers PowerPoint, Excel ou PDF reprend exactement la même analyse ; seul le format change.

  • Un tableau de bord interactif plutôt qu’un tableau figé
  • Filtrage par segment en direct
  • Export natif vers PowerPoint, Excel et PDF
  • Partage par lien ou intégration dans un portail
Analyse d’une étude de choix exportée vers PowerPoint dans DataLion

Ce que vous construisez avec DataLion

  • Analyse MaxDiff

    Comptage, logit agrégé et utilités individuelles sur R.

    En savoir plus →
  • Tableau de bord des importances

    L’importance relative en interactif, comparable par segment.

    En savoir plus →
  • Sensibilité au prix

    Consentement à payer et plages de prix acceptées, comme type de graphique.

    En savoir plus →

Voyez DataLion avec vos propres données

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Parmi les mieux notés

4,5 étoiles sur 5 sur G2 et OMR Reviews

Ce que disent les utilisateurs de DataLion

  • via G2
    Entreprise très professionnelle, attentive aux besoins de ses clients, avec un excellent logiciel et un excellent service.
    Generoso M. · Analyste CRM, Automobile
  • via G2
    Les interlocuteurs chez DataLion sont très impliqués. En cas de problème, on peut compter sur leur aide. DataLion réagit vite aux demandes de nouvelles fonctionnalités.
    Robert Q. · Directeur général
  • via G2
    La simplicité d’utilisation, en particulier pour les sujets d’études de marché. Un back-office structuré avec de nombreuses possibilités de personnalisation.
    Utilisateur vérifié · Études de marché
  • via G2
    Grâce à la fonction d’intégration, nous produisons des insights à partir de nos données pour notre audience et nos clients en moins de la moitié du temps qu’il nous fallait auparavant.
    Utilisateur vérifié · Loisirs, voyage & tourisme
Lire les 16 avis sur G2 →
Nous travaillons désormais beaucoup plus efficacement, ce qui nous laisse plus de temps pour tirer les enseignements et les insights des données pour nos clients.
Jens Falkenau, Vice President Market Research · Nielsen Sports
Lire l’étude de cas (en anglais) →

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Aller plus loin

Questions fréquentes sur le MaxDiff et le conjoint

Quelles méthodes MaxDiff DataLion calcule-t-il ?
Trois : le comptage (soustraction best−worst), le logit agrégé pour des scores globaux robustes et le logit à paramètres aléatoires pour des utilités individuelles par répondant. Le tout sur le moteur R, sans écrire une ligne de code R.
DataLion calcule-t-il aussi des modèles conjoints ?
Oui. Le conjoint par choix discrets tourne entièrement en natif : vous définissez attributs et niveaux, DataLion construit un plan de choix équilibré, diffuse les tâches de choix via l’enquête native et estime les utilités partielles sur le moteur R (logit/MNL). Le simulateur affiche les parts de préférence et, dès qu’un attribut prix est présent, le consentement à payer. Des utilités déjà calculées dans une étude externe restent importables et visualisables. DataLion ne propose pas d’estimation bayésienne hiérarchique (HB) : l’estimation est agrégée ou de type logit mixte sur R.
Est-ce que j’obtiens des utilités individuelles ?
Pour le MaxDiff, oui : le logit à paramètres aléatoires produit des utilités individuelles par répondant, que vous pouvez ensuite analyser par segment ou réutiliser dans d’autres analyses.
Puis-je tester les importances par segment ?
Oui. Les sous-colonnes et les tableaux imbriqués déclinent importances et utilités par segment ; les écarts sont testés à 80/90/95/99 % par test z, chi² ou t.
Comment montrer la sensibilité au prix ?
La sensibilité au prix dispose de son propre type de graphique : consentement à payer et plages de prix acceptées, comparables par segment, comme base de vos décisions tarifaires.

Prêt à exploiter vos données de choix ?

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