MaxDiff, abreviação de Maximum Difference Scaling, é uma técnica usada para medir as preferências relativas ou a importância de diferentes itens. Também é conhecido como Best-Worst Scaling (“BWS”) ou escala da máxima diferença.
O BWS foi desenvolvido por Jordan Louviere no final dos anos 80 para estudar listas de vários itens, especificamente em casos em que não faria sentido para um respondente classificar todos os itens da lista.
Por exemplo, imagine que você precisa decidir o nome da marca que está lançando. Você tem uma lista de 25 nomes e deseja entender qual nome os consumidores gostam mais e menos. Não é aconselhável pedir aos consumidores que classifiquem 25 nomes por ordem de preferência, pois isso levaria à fadiga do respondente e poderia gerar a dados de baixa qualidade e resultados não confiáveis. Em vez disso, você pode usar a metodologia MaxDiff, onde as várias opções de nomes das marcas são apresentadas aos respondentes que terão de indicar as melhores e piores opções de cada subconjunto.
Ao apresentar sistematicamente diferentes subconjuntos de nomes e analisar as escolhas dos respondentes, você pode obter uma ordem de classificação ou pontuação para cada nome com base na frequência com que ele é escolhido como o melhor ou o pior. O resultado final fornece uma resposta clara sobre as preferências do consumidor.
No geral, MaxDiff é uma técnica poderosa para quantificar e comparar preferências de uma forma que vai além da simples classificação.
Os três elementos principais dos projetos de pesquisa “MaxDiff”:
1. Tipo de pergunta
Uso de um tipo e formato de pergunta específicos para permitir que os respondentes façam comparações entre o melhor e o pior e insiram suas respostas.
2. Design experimental
As comparações que os respondentes devem fazer diferem dependendo de quais subconjuntos e ordem são atribuídos pelo algoritmo.
3. Análise de dados
Pode variar entre análise padrão e métodos de análise mais avançados.
Quais são os benefícios de usar o MaxDiff?
1. Medição de importância relativa
MaxDiff permite medir a importância relativa ou as preferências entre um conjunto de itens. Permite que os respondentes façam escolhas com base na diferença máxima entre as opções mais e menos preferidas. Isto proporciona mais poder discriminatório do que as escalas de classificação ou rankings.
2. Redução de vieses de resposta
MaxDiff ajuda a reduzir vieses de resposta que podem estar presentes em outros métodos de classificação. Ao forçar os respondentes a tomar decisões e escolher as melhores e piores opções, minimizamos a tendência de atribuir classificações extremas ou idênticas a todos os itens.
3. Esforço mental reduzido para o respondente
Os seres-humanos têm mais facilidade em avaliar coisas em termos absolutos (por extremos), o que significa que é mais fácil dizer o que preferimos mais e menos face a uma determinada lista de itens, do que “classificar” aqueles que estão no meio . Por esse motivo, MaxDiff concentra-se apenas nos itens mais e menos preferidos. Ao recolher esta informação dos inquiridos através de vários cenários, conseguimos determinar a “ordem” geral, mesmo que nenhum inquirido tenha sido exposto à lista completa de uma só vez.
4. Robustez para escalar, usar heterogeneidade
MaxDiff tem em conta as variações no uso de escalas pelos respondentes. As pessoas podem ter diferentes interpretações das escalas de avaliação, o que pode levar a inconsistências nas respostas. Com o MaxDiff, os respondentes só são obrigados a fazer as melhores e piores escolhas dentro de cada conjunto de opções, tornando-o menos suscetível à heterogeneidade do uso da escala.
5. Design de pesquisa eficiente
MaxDiff permite que os pesquisadores coletem insights com um número de perguntas razoável. Ao apresentar aos respondentes conjuntos de opções que incluem subconjuntos de uma lista de itens, os pesquisadores podem coletar uma ampla variedade de dados sobre preferências sem sobrecarregar os respondentes com uma lista exaustiva.
6. Interpretação clara e insights acionáveis
Os resultados da análise MaxDiff fornecem resultados claros e interpretáveis, como pontuações de preferência ou rankings de itens. Isso torna mais fácil para os pesquisadores comunicarem e compreenderem os resultados da pesquisa, permitindo a tomada de decisões baseadas em dados e insights acionáveis.
7. Flexibilidade e aplicabilidade
MaxDiff pode ser aplicado em vários contextos de pesquisa e pode ser muito útil em estudos sobre mensagens de comunicação (claims), nomes de marcas e produtos (names), slogans e testes de atributos (variety tests).
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