MaxDiff: cos’è e perché sceglierla

La tecnica MaxDiff (Maximum Difference Scaling), anche nota come BWS (Best-Worst Scaling) o Maximum Differentiation, viene utilizzata nell’ambito della ricerca per la misurazione delle preferenze relative o dell’importanza di diversi elementi. Sviluppata alla fine degli anni ‘80 da Jordan Louviere, MaxDiff permette di lavorare su lunghe liste ed è particolarmente efficace nei casi in cui non avrebbe senso chiedere all’intervistato di classificare tutti i punti presenti nell’elenco.

Facciamo un esempio. Dobbiamo scegliere il nome di un brand nascente e abbiamo elaborato 25 proposte. Tra queste, vogliamo capire qual è la preferita dei consumatori e quale quella meno apprezzata. Chiedere ai rispondenti di classificare tutti i 25 nomi condurrebbe soltanto a dati di poca qualità e risultati non affidabili. Si potrebbe, invece, utilizzare MaxDiff, che pone gli intervistati davanti a una selezione e chiede loro di indicare, per ogni sottogruppo, l’opzione migliore e la peggiore. Presentando sistematicamente diversi sottogruppi ai partecipanti al sondaggio e analizzando le loro scelte, infatti, otterremo per ogni nome proposto una classifica o un punteggio in base alla frequenza con cui questo è stato indicato come migliore o peggiore. Ciò che ne emerge è una risposta chiara sulle predilezioni del consumatore senza dovergli porre la domanda diretta.

In generale, MaxDiff è una tecnica estremamente valida per quantificare e confrontare le preferenze dei rispondenti superando i tradizionali rating e ranking.

MaxDiff: le caratteristiche chiave

1. Tipologia di domanda. Nella metodologia MaxDiff vengono utilizzati specifici tipi e formati di domande per consentire ai partecipanti le comparazioni tra migliore e peggiore e l’inserimento di una risposta.
2. Design sperimentale. I confronti richiesti ai rispondenti differiscono in base al sottoinsieme e all’ordine assegnati dall’algoritmo di design.
3. Data analysis. I metodi di analisi applicati possono variare da quelli standard a quelli più avanzati.

MaxDiff: i benefici

1. Misurazione dell’importanza relativa. MaxDiff permette di determinare l’importanza relativa o le preferenze all’interno di un insieme di elementi, consentendo ai partecipanti di compiere scelte fondate sulla massima differenza tra l’opzione preferita e quella meno. Ciò fornisce maggior potere discriminante rispetto alle classiche scale di punteggio o classifiche.
2. Riduzione dei bias di risposta. MaxDiff contribuisce a ridurre i bias che possono presentarsi in altri metodi di rating o ranking. Imponendo dei trade-off e la scelta dell’opzione migliore e peggiore, si minimizza la tendenza ad assegnare punteggi estremi o identici a tutte le opzioni.
3. Riduzione dello sforzo mentale del rispondente. Gli esseri umani valutano meglio gli elementi al loro estremo: è più facile per noi dire cosa preferiamo o meno da una data lista, mentre riscontriamo maggiori difficoltà nel classificare ciò che sta nel mezzo. MaxDiff si focalizza solo su preferiti e sfavoriti: collezionando informazioni in vari scenari, determina l’ordine generale senza che il partecipante sia stato esposto in una volta sola all’elenco completo.
4. Resistenza all’eterogeneità d’uso delle scale. Le persone possono avere interpretazioni diverse delle scale di valutazione, il che può portare a incoerenze nelle risposte. Con MaxDiff, gli intervistati sono tenuti a indicare solo le opzioni migliori e peggiori all’interno di ogni gruppo di scelta, rendendo questa metodologia meno suscettibile all’eterogeneità d’uso delle scale.
5. Progettazione efficiente dell’indagine. MaxDiff aiuta i ricercatori a collezionare dati rilevanti con un numero gestibile di domande. Presentando ai rispondenti sottoinsiemi di elementi, il team di ricerca può raccogliere insight completi sulle preferenze senza sovraccaricare gli intervistati con un elenco esaustivo.
6. Interpretazione chiara e insight azionabili. I risultati dell’analisi MaxDiff forniscono output chiari e interpretabili, come punteggi o classifiche. Ciò facilita la comprensione e la comunicazione dei risultati da parte dei ricercatori, dando accesso a decisioni data driven e informazioni utili.
7. Flessibilità e applicabilità. MaxDiff può essere applicato a diversi contesti di ricerca ed è utile in particolare per claim, nomi, slogan/payoff e test di varietà.

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