La capacità di innovare con successo rappresenta per l’azienda la sfida cruciale per essere protagonisti in un mercato come quello odierno altamente concorrenziale.
Con il lancio della nostra piattaforma Toluna Start, abbiamo creato una serie di soluzioni automatizzate, tra cui una per realizzare concept test. Queste indagini possono essere configurate, personalizzate e lanciate in pochi minuti, ma oltre a offrire i vantaggi della facilità e della velocità, forniscono un livello di qualità dei dati nel quale si può avere assoluta fiducia.
Ecco i nostri consigli per ottenere il massimo da un concept test.
Stai raggiungendo il consumatore giusto?
Il target per il concept test varierà da indagine a indagine anche se è abbastanza tipico che la verifica dei concept si concentri sugli acquirenti della categoria ed includa diversi brand all’interno del mercato. In alcuni casi, per concept con un ampio appeal potenziale, il pubblico può essere abbastanza ampio e in altri casi relativamente di nicchia. Per ottenere il giusto campione di consumatori occorre un panel rappresentativo sufficientemente grande e con standard di alta qualità per il reclutamento, la verifica e la gestione.
Inoltre è meglio se il panel ha già profilato i propri membri su una serie di comportamenti e atteggiamenti relativi alla categoria, in quanto tali domande non hanno bisogno di essere ripetute nell’indagine, producendo una maggiore efficienza del sondaggio in virtù del fatto che gli intervistati hanno solo bisogno di concentrarsi sulle domande principali. E per esempio, nella nostra piattaforma Toluna Start, si ha la possibilità di creare target personalizzati e di incrociarli con i dati demografici standard e con le domande di profilazione come parte del processo di targeting, aggiungendo un altro livello di personalizzazione e qualità.
Il tuo stimolo è adeguato?
I concept test possono includere immagini, testo e/o stimoli video e questi dovrebbero essere della massima qualità e risoluzione possibile, per evitare che la qualità dello stimolo abbia un impatto negativo sulla capacità del rispondente di valutare i concept in modo adeguato.
Data la gamma di opzioni di formato e di tipi di dispositivi su cui lo stimolo può essere visualizzato, è anche importante controllare che esso possa essere visto/ascoltato correttamente, e prevedere un controllo di qualità su questo aspetto è un aspetto fondamentale. Di norma in Toluna effettuiamo un controllo di qualità all’inizio dell’indagine prima di rivelare lo stimolo, e chiunque non sia in grado di superare questo passaggio viene escluso dall’indagine stessa.
Quali sono i KPI più importanti?
Riconosciamo che i clienti hanno le proprie preferenze per il contenuto dell’indagine e che le metriche devono adattarsi agli obiettivi specifici di ogni test. La nostra soluzione automatizzata contiene un set completo di metriche con la possibilità di attivare/disattivare le opzioni pertinenti di volta in volta. Tuttavia, ci sono alcune metriche tipiche che riteniamo siano sempre importanti. La nostra raccomandazione principale è di includere l’intenzione all’acquisto, il gradimento complessivo, likes e dislikes, la distintività e il fit con il brand, perché risultati alti in tali parametri corrispondono ad una maggiore possibilità di creare un concept vincente. Per esempio, un concept che piace, che si distingue e che ha un buon fit con il brand avrà anche un potenziale d’acquisto più alto.
Consigliamo inoltre di associare i concept testati al brand, laddove pertinente, per offrire un test il più realistico possibile.
Aggiungendo il prezzo, si ottiene una valutazione più realistica da parte dell’intervistato e si possono testare i concept con e senza prezzo per valutarne l’impatto. Si possono poi utilizzare strumenti come l’evidenziatore di testo o la heatmap per esaminare i dettagli specifici dei concept in test; quali elementi sembrano funzionare, quali no e quali sono da migliorare.
Come gestire il bias.
All’interno dei concept test, ci sono tipicamente due approcci: monadico sequenziale o monadico.
“Monadico sequenziale”significa che ciascun intervistato valuterà più concept nella stessa indagine, mentre il secondo approccio ci assicura che ogni intervistato valuti solo un concetto. La nostra piattaforma consente entrambe le opzioni perché comprendiamo il bisogno di flessibilità e pragmatismo. Ma in termini di gestione del bias, l’approccio monadico è da preferire perché assicura che l’intervistato non sia influenzato dagli altri concept e che si ottenga così una ‘lettura pulita’. Un approccio monadico è anche migliore se i concept sono simili tra loro e riflette meglio le scelte di acquisto nella vita reale.
Una volta ottenuto un feedback iniziale sul concept che si sta testando, suggeriamo che all’intervistato sia data la possibilità di rivedere lo stimolo ogni volta che ne ha bisogno perché vogliamo che capisca bene cosa sta valutando, e che possa farlo nel modo più accurato possibile.
Questo è particolarmente importante per i concept complessi o impegnativi e per quelli con molto testo, come nei test sulle offerte per i servizi finanziari.
C’è molto dibattito sulle scale di risposta da usare in questo tipo di indagini, ma indipendentemente dall’opzione che viene scelta, un requisito chiave è quello di mantenerle coerenti per tutta l’indagine. Questo rende più facile agli intervistati seguire la survey, assicura anche che i risultati possano essere interpretati in modo coerente, e permette anche di confrontare i risultati con le norme (ne abbiamo oltre 10.000 nel nostro database globale). Per queste ragioni, anche l’ordine in cui le metriche vengono chieste deve essere mantenuto costante all’interno di un’indagine/tra le indagini.
Prima abbiamo parlato di come raggiungere il target giusto. Un altro aspetto chiave è assicurarsi che i consumatori siano rappresentati equamente in ognuno dei concept da testare. Se un’indagine è indirizzata a donne di diverse fasce d’età, che sono un mix di acquirenti frequenti e meno frequenti nella categoria di interesse, e per un concept abbiamo il 70% di acquirenti molto frequenti e per un altro concept solo il 30%, allora questa distorsione del campione può influenzare i risultati e diventa difficile, se non impossibile, prendere una decisione precisa.
Il nostro team di R&D ha dedicato molte energie allo sviluppo di un algoritmo per assicurare che il mix di intervistati che viene selezionato sia bilanciato per ogni concept, sia in un approccio monadico che monadico sequenziale. E questo bilanciamento delle quote tiene conto dei dati demografici, del profilo e di qualsiasi obiettivo personalizzato che viene creato in fase di set up.
Identificare un concept vincente e prendere decisioni di qualità
La combinazione del bilanciamento delle quote, delle metriche e dei contenuti dell’indagine e il raggiungimento del pubblico giusto, garantiscono risultati di ottima qualità da cui è possibile identificare uno o più concept vincenti. Tutto ciò di cui hai bisogno è una dashboard facile da interpretare che mostri un confronto side-by-side dei concept attraverso tutti i KPI, inclusi i test di significatività, e la capacità di approfondire i vari sotto gruppi di interesse – tutti elementi che troverai nella nostra soluzione integrata e automatizzata.
Potrai in seguito anche condurre discussioni qualitative online per ottenere una comprensione più ricca del perché alcuni concept hanno funzionato meglio di altri e/o scoprire come sviluppare ulteriormente quelli vincenti in modo più incisivo.
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