Publicado en Aug 27, 2020
Históricamente, capturar la percepción diagnóstica en un concepto estándar o una prueba de paquete implicaba exponer a los encuestados a estímulos y luego preguntarles qué les gustaba y qué no les gustaba de la oferta a través de preguntas abiertas. Si bien este enfoque ciertamente tiene sus méritos, requiere que los encuestados ingresen texturas inteligibles que luego deben codificarse para cuantificar la comprensión. Alternativamente, las respuestas textuales se convierten con frecuencia en nubes de palabras, lo que puede ser algo engañoso ya que se basan únicamente en el recuento de palabras y no tienen en cuenta el contexto.
En los últimos años, han surgido herramientas tecnológicamente más avanzadas y eficaces para proporcionar una visión de diagnóstico más eficaz y sólida. Heatmapping es una de esas soluciones que ha ganado popularidad porque sintetiza las percepciones en un formato estéticamente agradable que es fácilmente comprensible para los investigadores experimentados, así como para los novatos en la investigación de mercados.
Originalmente, los mapas de calor eran una oferta personalizada, lo que significa que tardaban varias horas (si no varios días) en procesar y generar datos. Toluna reconoció la necesidad de un diagnóstico más rápido y capacidades integradas de mapas de calor automatizados dentro de nuestra plataforma de investigación. Los usuarios de la plataforma pueden cargar imágenes de paquetes o conceptos de manera rápida y sencilla y luego lanzar una encuesta a nuestro panel en línea de 30 millones de miembros para recopilar y extraer rápidamente la información del consumidor sobre su oferta. Una vez que la encuesta está en vivo, los clientes reciben acceso inmediato a nuestra herramienta de visualización de datos en línea que les permite ver los datos del mapa de calor de diferentes formas:
Además de proporcionar a los clientes una vista rápida y de alto nivel de un concepto o paquete, los mapas de calor son más atractivos visualmente que las nubes de palabras y son más rentables que la codificación de extremo abierto.
Para ilustrar la efectividad de los mapas de calor, recientemente realizamos un estudio paralelo en el que la mitad de los encuestados fueron expuestos a una imagen y luego se les pidió que escribieran todo lo que les gustaba de la imagen. La otra mitad se expuso a la misma imagen, pero se les pidió que utilizaran la herramienta de mapas de calor y que hicieran clic en las áreas de la imagen que encontraron más atractivas.
Nuestra muestra estuvo compuesta por 478 consumidores estadounidenses. 234 completaron el ejercicio de mapas de calor y 244 respondieron la pregunta abierta. La muestra se equilibró con cuotas de edad y género representativas a nivel nacional.
Creamos una nube de palabras a partir de las respuestas abiertas y la comparamos con la salida del mapa de calor.
Si esta es la única herramienta en la que tenemos que confiar, sería difícil entender qué les gusta realmente a los encuestados de esta imagen. Parece como si a los encuestados les hubiera gustado el niño y el mensaje en la pizarra, pero eso no es claro ni seguro rápidamente.
En comparación, no hay duda al utilizar el enfoque de mapas de calor en cuanto a lo que impulsa el atractivo de la imagen. Un vistazo rápido confirma nuestra hipótesis de la nube de palabras de que a los encuestados les gusta el mensaje en la pizarra. Sin embargo, la pizarra está cubierta por escrito y el mapa de calor revela que los encuestados encuentran más atractiva la afirmación de «Di no al no», con la atención concentrada en el primer «No». No pudimos derivar este nivel de detalle perspicaz de las nubes de palabras.
Por lo tanto, además de ahorrar tiempo y dinero, los mapas de calor también brindan una respuesta más precisa sobre las fuentes de atractivo o áreas de mejora para sus ofertas. Asegúrese de obtener el máximo nivel de conocimiento. Modernice y agilice su proceso de prueba de paquetes y conceptos con mapas de calor de Toluna. Conéctese con un miembro de nuestro equipo hoy.