Qu’est-ce que MaxDiff ?
Acronyme de « Maximum Difference Scaling », MaxDiff est une technique servant à évaluer la préférence ou l’importance relative accordée sur une série d’éléments. Cette technique est également appelée Best-Worst Scaling (BWS) ou différenciation maximale.
La méthode BWS a été développée par Jordan Louviere à la fin des années 80 pour faciliter le traitement de longues listes, en particulier celles pour lesquelles il ne ferait pas grand sens pour un répondant de classer tous les éléments y figurant.
Par exemple, admettons que vous souhaitiez choisir le nom d’une marque que vous êtes en train de lancer. Vous disposez d’une liste de 25 noms et souhaitez savoir lequel de ces noms les consommateurs aiment le plus et celui qu’ils aiment le moins. Toutefois, vous ne voulez pas leur demander de classer ces 25 noms, car cela aurait une incidence négative sur la qualité des données et entraînerait des résultats peu fiables. Vous pouvez alors utiliser MaxDiff pour présenter aux répondants un ensemble de noms et leur demander d’indiquer la meilleure et la moins bonne option dans chaque sous-ensemble. En présentant systématiquement différents sous-ensembles de noms aux répondants et en analysant leurs choix, vous pouvez établir un classement ou attribuer une note à chaque nom en fonction de la fréquence à laquelle celui-ci est choisi comme le meilleur ou le moins bon. Le résultat obtenu vous fournit une réponse claire des préférences des consommateurs sans que vous n’ayez à le leur demander directement.
De manière générale, MaxDiff constitue un moyen puissant de quantifier et de comparer des préférences au-delà de simples notations ou classements.
MaxDiff offre également aux consommateurs un moyen simple de partager leur point de vue sur une longue liste d’attributs.
La conception d’une étude « MaxDiff » repose sur trois principaux éléments :
Type de question
Un type et un format de question spécifiques sont utilisés pour permettre aux répondants de comparer les meilleures et les moins bonnes options, et de saisir leurs réponses.
Conception expérimentale
Les comparatifs que les répondants sont invités à réaliser diffèrent selon les sous-ensembles et l’ordre définis par l’algorithme de conception.
Analyses des données
Les méthodes utilisées pour effectuer ces analyses peuvent varier de méthodes standard à des méthodes plus avancées.
Quels sont les avantages de MaxDiff ?
Mesure de l’importance relative
MaxDiff permet de mesurer l’importance ou la préférence relative accordée sur les éléments d’un ensemble. Les répondants peuvent ainsi faire des choix sur la base de la différence maximale entre les options qu’ils préfèrent le plus et celles qu’ils préfèrent le moins. Une telle approche confère un pouvoir discriminant supérieur à de simples échelles de notation ou classements.
Réduction des biais de réponse
MaxDiff contribue à réduire les biais de réponse susceptibles d’apparaître avec d’autres méthodes de notation ou de classement. En obligeant les répondants à faire des compromis et à choisir les meilleures et les moins bonnes options, MaxDiff minimise la tendance qu’ils pourraient avoir à attribuer des notes excessives ou identiques à tous les éléments.
Allègement de l’effort mental pour le répondant
En tant qu’êtres humains, nous sommes plus efficaces lorsqu’il s’agit d’évaluer des choses à leur extrême. En d’autres termes, nous aurons plus de facilité à indiquer ce que nous préférons le plus/le moins dans une liste d’éléments, tandis qu’il nous sera plus difficile de « classer » les éléments situés entre ces deux extrêmes. C’est la raison pour laquelle MaxDiff se focalise essentiellement sur les éléments les plus et les moins appréciés d’une liste. Recueillir ces informations auprès des répondants, via divers scénarios, permet de déterminer un « ordre » global, même si aucun répondant n’a été exposé à la liste complète des éléments concernés.
Robustesse face à l’hétérogénéité de l’utilisation des échelles
MaxDiff s’adapte à la variété d’échelles qu’utilisent les répondants. Ces derniers peuvent avoir des interprétations différentes des échelles d’évaluation, ce qui peut entraîner des incohérences dans les réponses. Avec MaxDiff, les répondants ne sont tenus que de sélectionner l’option qu’ils considèrent comme la meilleure et celle qu’ils considèrent comme la moins bonne dans chaque ensemble, ce qui réduit la sensibilité à l’hétérogénéité de l’utilisation des échelles.
Conception efficace des questionnaires
MaxDiff permet aux researchers de collecter des données riches au travers d’un nombre gérable de questions. En présentant aux répondants des ensembles de choix comprenant des sous-ensembles d’une liste d’éléments, les researchers peuvent recueillir des données complètes sur les préférences des personnes interrogées sans les submerger d’une liste exhaustive.
Interprétation claire et insights exploitables
Les analyses MaxDiff fournissent des résultats clairs et interprétables (scores de préférences, classements des éléments, etc.). Les researchers peuvent ainsi communiquer et comprendre les résultats plus facilement, ce qui leur permet de prendre des décisions basées sur les données et de bénéficier d’insights exploitables.
Flexibilité et applicabilité
MaxDiff peut être utilisé dans une variété de contextes d’étude. Nous trouvons cette technique particulièrement utile dans le cadre d’études concernant des affirmations (claims), des noms, des slogans et des tests de variété.
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