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Identifiez ce qui compte vraiment pour vos clients.
MaxDiff (Best-Worst Scaling) est une méthode de recherche basée sur les sondages, utilisée pour mesurer l'importance relative véritable des idées, des caractéristiques, des messages ou des avantages.
Au lieu de demander aux répondants d'évaluer les éléments un par un, MaxDiff présente à plusieurs reprises de petits ensembles d'options et demande aux gens de choisir le plus et le moins important.
Cela force des arbitrages réels et produit des résultats clairs et riches en discrimination - exempts de biais d'échelle et de surévaluation.
MaxDiff est particulièrement puissant lorsque les décisions exigent une hiérarchisation : caractéristiques du produit, propositions de valeur, moteurs de prix, messages, avantages ou options politiques.
Le résultat est un classement robuste en échelle de ratio qui révèle ce qui compte vraiment - et à quel point.
MaxDiffPro est la solution d''AXYZ Analytics' pour MaxDiff.
Comparez les messages, motivations et arguments qui génèrent la préférence et l'action.
Trouver le slogan qui fait vendre ▶ VIDÉO
Lancer une boisson gagnante ▶ VIDÉO
Identifier les motivations clients (Loterie)
Validez l'identité, l'emballage et les ressources visuelles avec des classements de préférence clairs.
Choisir le bon logo ▶ VIDÉO
Optimiser votre packaging ▶ VIDÉO
Priorisez les incitations et offres qui maximisent la conversion et la rentabilité.
Optimiser prix et offres ▶ VIDÉO
Testez les thèmes politiques et les arbitrages du public pour guider la communication stratégique.
Comprendre les préférences des électeurs
Classez les avantages proposés aux employés pour maximiser la satisfaction, la rétention et le retour sur investissement.
Optimiser les avantages employés
Augmenter la rétention des employés
Identifiez les formules de menu les plus attractives et optimisez votre offre pour maximiser la satisfaction client et le chiffre d'affaires.
Développer un restaurant de burgers
Déterminez quels services inclure dans votre abonnement vs. en options payantes pour maximiser les inscriptions et la satisfaction des membres.
Développer une startup fitness
Identifiez les caractéristiques les plus attractives pour un nouveau coffee shop - du café de spécialité au coworking en passant par la commande mobile et les abonnements.
Booster la performance d'un coffee shop
Déterminez quels types de massages les résidents locaux souhaitent le plus avant d'investir dans des rénovations et d'embaucher des thérapeutes - minimisant le risque pour les nouveaux entrepreneurs.
Optimiser l'offre d'un centre de massage
Priorisez les fonctionnalités qui comptent le plus pour votre prochain lancement - concentrez la R&D sur ce qui génère véritablement l'intention d'achat.
Concevoir une machine à café performante
Identifiez les initiatives ayant le plus fort impact perçu auprès des différents segments de visiteurs.
Construire un positionnement durable (Hôtels)
Attirer les clients dans votre station de ski
Combinez les enquêtes de satisfaction avec MaxDiff pour identifier les améliorations qui comptent vraiment pour vos clients.
Arrêtez de deviner quoi améliorer
MaxDiff, abréviation de « maximum difference » (différence maximale), est une méthodologie conçue pour évaluer les préférences d'une personne parmi une gamme d'options. Développée par le professeur Jordan Louviere et initialement connue sous le nom de Best–Worst Scaling (BWS), cette approche demande aux répondants de comparer des éléments afin de les classer selon leur préférence relative. L'analyse peut ensuite être étendue à des groupes spécifiques, tels que les jeunes ou les femmes, ou à d'autres sous-populations ciblées.
Aujourd'hui, le terme MaxDiff englobe souvent BWS, particulièrement dans le marketing. Cependant, d'un point de vue académique, cela devrait peut-être être le contraire.
Logos
Noms de marques
Slogans
Raisons de croire
Modèles d'abonnement
Emballage
Produit préféré
Nouvelles fonctionnalités
MaxDiff traditionnel (Best–Worst Scaling) offre un avantage clair dans la collecte de données précises et fiables. Il améliore l'expérience de l'enquête en encourageant les répondants à faire des arbitrages explicites, capturant ainsi leurs véritables préférences. Cette méthode contraste fortement avec les échelles d'évaluation, qui produisent souvent des résultats ambigus ou gonflés.
Nos études MaxDiffPro peuvent inclure une question de "Double Réponse" pour enrichir les insights que nous recueillons. Cette option est personnalisable pour s'adapter aux besoins spécifiques de votre étude.
Après avoir identifié le premier choix dans une tâche MaxDiffPro, nous posons aux participants une question de "Double Réponse" pour évaluer leur véritable engagement envers leur préférence, en déterminant s'ils s'abonneraient, achèteraient ou interagiraient de manière réaliste.
Nous adaptons la Double Réponse à votre étude, de l'évaluation de la volonté de "rejoindre" un parti, de "s'abonner" à une salle de sport, aux décisions d'"achat" ou de "location". L'objectif est de comprendre l'impact de chaque option sur votre résultat spécifique.
Avantages :
Validation comportementale : Distingue la préférence relative de l'engagement réel à agir.
Détection renforcée des gagnants : Identifie les éléments leaders qui restent robustes lorsqu'une décision réelle est requise.
Alignement KPI : Ajoute une couche comportementale qui relie mieux les utilités aux résultats du marché.
Simulations améliorées : Permet des prévisions plus réalistes en intégrant la probabilité de conversion ou d'adoption.
Réduction des biais : Révèle les effets de surestimation et empêche la sélection de gagnants fragiles.
Priorisation plus nette : Aide à concentrer les ressources sur les options qui génèrent véritablement de l'engagement.
Souhaitez-vous en savoir plus ?
Nous utilisons un algorithme interne pour mettre en œuvre un 'design équilibré' plutôt que de nous appuyer sur des affichages aléatoires, garantissant que davantage de paires et de triplets sont présentés pour des évaluations plus justes. Cette approche évite les biais et la distribution inégale des éléments, aboutissant à des données d'enquête plus précises, fiables et exploitables.
Avantages :
Qualité des données améliorée : Assure la fiabilité et la précision des données grâce à une représentation cohérente.
Réduction des biais systématiques : Minimise les biais en distribuant uniformément les éléments entre les comparaisons.
Pouvoir discriminant renforcé : Identifie plus efficacement les préférences, capturant les schémas logiques (ex. : si A > B et B > C, alors A > C).
Analyse simplifiée : Simplifie l'analyse et l'interprétation des données en structurant les comparaisons logiquement.
Fatigue des participants réduite : Évite la surexposition aux mêmes éléments, maintenant l'engagement.
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