Las escalas casi correctas (JAR) son un formato de pregunta comúnmente utilizado cuando se trata de identificar el rendimiento de un producto o experiencia frente a un atributo determinado. La escala asume que hay una posición ideal para un atributo, y la posibilidad de estar por encima o por debajo del ideal. Por ejemplo, la dulzura de una barra de chocolate podría ser Casi correcta, o podría ser demasiado dulce o no lo suficientemente dulce. Para cuantificar esto, creamos cinco posiciones únicas en una escala de 5 puntos que van desde demasiado dulce hasta no lo suficientemente dulce, por ejemplo (Figura 1).
Al responder a las preguntas, el encuestado solo puede seleccionar una de las cinco respuestas, convirtiéndola en una pregunta de código único.
Al final del estudio, podrá crear una puntuación media en estos datos, encontrando su posición promedio en relación con ser casi correcta. Una media cercana a cero ilustrará si está en línea con las expectativas del consumidor para este atributo, pero es importante ver si esta media se deriva de una puntuación polarizada o unánime.
La siguiente etapa es evaluar la influencia que este atributo está teniendo en tu atractivo general, y la penalización que se encuentra cuando no realizas lo suficiente. Esto le dirá si este atributo es crítico de optimizar o de importancia secundaria. Para ello utilizamos el Análisis de Penalizaciones.
Cómo calcularlo:
Paso Uno
En primer lugar, debe tener una pregunta que mida el atractivo general del producto para el consumidor, por ejemplo, ¿Cuánto le gusta el producto en general, donde 5 es «me gusta mucho» y 1 es «no me gusta mucho»? Esto también se podría preguntar en una escala de 7 o 10 puntos si se prefiere.
También debe tener una serie de escalas de TARROS para medir la influencia. Por ejemplo: dulzura, grosor, color y fuerza del olor.
Paso dos
Mirando cada una de sus balanzas de TARRO, debe agrupar a los consumidores que calificaron el producto demasiado dulce o no lo suficientemente dulce. Así que a los que seleccionaron ‘un poco demasiado dulce’ (4) y ‘mucho demasiado dulce’ (5) los llamaremos grupo ‘A’. A continuación, aquellos que codifican ‘ casi correctamente ‘(3) serán el grupo B, y aquellos que seleccionaron ‘no lo suficientemente dulce’ (1) y ‘no lo suficientemente dulce’ (2) serán el grupo C. Por lo tanto, ahora tiene 3 grupos, A, B y C.
Paso Tres
A continuación, tendrá que calcular el tamaño de cada uno de estos dos grupos,dividiendo el número de encuestados en cada grupo (A,B, C) por el número total de encuestados que respondieron a su estudio.
Paso cuatro
Ahora tendrá que ver cómo cada uno de estos grupos respondió a la pregunta general de apelación. Esto se puede hacer en un archivo de datos Excel sin procesar u otro paquete de datos. Necesitas crear una puntuación media para cada uno de tus grupos. Por ejemplo, el Grupo A, que consideraba que el producto era demasiado dulce, dio un atractivo general promedio de 4,15. El Grupo B, que consideró la dulzura Casi Correcta, tiene un atractivo general promedio de 4,55, y así sucesivamente.
Paso Cinco
Una vez que tenga sus puntuaciones medias para la apelación general, para los tres grupos, estará listo para calcular su penalización. Tome el Grupo B, aquellos que califican Casi Correctamente, para ser su punto de partida. Supongamos un promedio de 4,55 para el atractivo general. Ahora deduzca el promedio general del Grupo A de este total. Por ejemplo, 4,55 menos 4,15 es igual a 0,40. Esto nos dice que la penalización por calificar el producto como demasiado dulce, es una disminución de 0.40 en el atractivo general. Luego haga lo mismo para el Grupo C.
Repita esto para cada atributo que probó.
Paso Seis
Ahora que ha calculado las penalizaciones para cada atributo y el porcentaje de consumidores en cada grupo, ahora puede graficarlos en un gráfico para ver dónde se encuentran. Mirando este gráfico, la esquina superior derecha es la Esquina Crítica; aquí es donde encontrará los atributos que tienen la mayor penalización en el atractivo general. Para crear la Esquina Crítica, normalmente intersecaríamos el eje X, donde los atributos están afectando el atractivo general para más del 20-25% de los encuestados, y el eje Y, donde la caída de penalización es de 1 punto o mayor.
Este gráfico nos muestra que el producto no es lo suficientemente dulce, el color es demasiado claro, el grosor es demasiado grueso y el olor es demasiado fuerte, todos tienen una gran penalización en el gusto general del producto por parte de los consumidores. Estos problemas deben abordarse de inmediato.
Entonces, ¿es el Análisis de Penalizaciones la herramienta adecuada para usted? Bueno, hay muchos pros en el Análisis de Penalizaciones. En primer lugar, es barato de ejecutar y puede hacerlo cualquier persona con Excel. No necesitará contratar a un estadístico ni invertir en software costoso. Es rápido de ejecutar y rápido de trazar, lo que lo hace eficiente para el análisis y la generación de informes. Y es fácil de entender, lo que significa que puede demostrar el papel que cada atributo tiene en el producto sin explicaciones complicadas.
Sin embargo, hay desventajas, la mayor de las cuales es que está mirando la relación entre los atributos y el atractivo general de forma aislada; la manipulación de un atributo podría tener un efecto en cadena en otros atributos. Y como se discutió anteriormente, algunos atributos se están polarizando, lo que podría pasar desapercibido para el Análisis de Penalizaciones. Finalmente. existen otras técnicas estadísticas más sólidas que podrían usarse para comprender mejor el papel que cada atributo tiene en el atractivo general, pero el análisis de penalizaciones es un buen punto de partida.
