Analyse & statistiques
Analyser un MaxDiff : des préférences nettes, sans biais d’échelle
Exploitez votre enquête MaxDiff (best-worst scaling) avec l’analyse count, le logit agrégé et le logit à paramètres aléatoires, sur le moteur R et directement sur vos données. Un classement propre de ce qui compte vraiment. Sans export.
DataLion exploite les enquêtes MaxDiff (best-worst scaling) selon trois méthodes sur le moteur R : l’analyse count (best−worst), le logit agrégé et le logit à paramètres aléatoires. Vous obtenez un classement net et indépendant de l’échelle de ce qui compte vraiment pour les répondants, directement sur vos données.
Instituts d’études, marques et équipes insights font confiance à DataLion
- 50+ types de graphiques interactifs
- 20+ méthodes statistiques
- SPSS · Excel · CSV import sans perte de données
- ISO 27001 centres de données certifiés (Allemagne)
Mesurer les préférences sans que tout soit « important »
Les échelles d’importance classiques souffrent du biais d’acquiescement : à l’arrivée, presque tout est « très important ». Le MaxDiff (best-worst scaling) impose de véritables arbitrages : pour chaque bloc, le répondant désigne l’item le plus important et le moins important.
Le résultat est un classement net, indépendant de l’échelle, qui se compare proprement d’un pays et d’une cible à l’autre. DataLion calcule l’analyse directement dans l’outil.
- Arbitrages imposés plutôt que « tout est important »
- Classement comparable, indépendant de l’échelle
- Robuste d’un pays et d’une cible à l’autre
- Analyse directement dans DataLion
Count, logit agrégé et logit à paramètres aléatoires
DataLion embarque trois méthodes MaxDiff sur le moteur R : l’analyse count (best−worst) pour un classement rapide et intuitif, le logit agrégé pour une estimation d’ensemble robuste, et le logit à paramètres aléatoires, qui tient compte de l’hétérogénéité entre répondants.
Vous choisissez la méthode selon l’exigence du projet, du calcul count rapide à l’estimation fine des différences de préférence individuelles.
- Analyse count (best−worst) pour un classement rapide
- Logit agrégé pour des valeurs d’ensemble robustes
- Logit à paramètres aléatoires pour l’hétérogénéité
- Méthode choisie selon l’exigence du projet
De la priorisation des fonctionnalités au test de claims
Le MaxDiff répond aux questions de priorisation : quelles fonctionnalités, messages, bénéfices ou claims comptent le plus pour les répondants ? Lesquels pouvez-vous abandonner ? Le classement se décline par segment et s’exploite ensuite dans les tris croisés.
Cette page décrit la technique d’analyse. Pour le cas d’usage complet, de la conception de l’étude à l’exploitation, voir la page solution Conjoint & MaxDiff.
- Priorisation de fonctionnalités, de bénéfices et de claims
- Classement décliné par segment
- Exploitation dans les tris croisés et les graphiques
- Cas d’usage complet sous Conjoint & MaxDiff
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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
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.
Autres fonctionnalités d’analyse
Questions fréquentes sur l’analyse MaxDiff
Quelles méthodes MaxDiff DataLion propose-t-il ?
Quel est l’avantage du MaxDiff sur une échelle d’importance ?
En quoi cette page diffère-t-elle de la page Conjoint & MaxDiff ?
Puis-je exploiter les résultats MaxDiff par segment ?
Faut-il exporter les données ou savoir programmer en R ?
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