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Existe-t-il une version de votre produit qui pourrait se vendre mieux ?
À moins que vous ayez effectué des tests de marché approfondis, la réponse à cette question est probablement « oui ». Il y a une forte probabilité que des changements mineurs à votre service SaaS puissent augmenter considérablement vos ventes.
Plus votre adéquation produit-marché est bonne, mieux votre produit se comportera sur le marché : les clients satisfaits recommanderont votre entreprise à d'autres, les ventes augmenteront, les taux de désabonnement diminueront, et votre entreprise croîtra régulièrement.
Alors, comment améliorer votre adéquation produit-marché ?
C'est là qu'intervient un outil puissant de recherche de marché connu sous le nom d'analyse conjointe.
Lisez la suite pour découvrir ce qu'est l'analyse conjointe, comment mener ce type d'enquête et comment utiliser ses conclusions pour créer un produit SaaS à succès.
Qu'est-ce que l'adéquation produit-marché
Nous avons détaillé le concept d'adéquation produit-marché ici.
En résumé, une bonne adéquation produit-marché nécessite deux facteurs :
- il existe un marché substantiel pour le produit (c.-à-d. une demande suffisante dans ce secteur pour que votre entreprise croisse au fil du temps)
- les caractéristiques et le prix du produit correspondent aux exigences du marché
Nous nous concentrerons ici sur le deuxième aspect, à savoir optimiser votre produit pour répondre au mieux aux besoins de vos utilisateurs.
Comment optimiser l'adéquation produit-marché
L'amélioration de l'adéquation produit-marché est un processus itératif. Chaque changement que vous apportez doit rapprocher votre produit des besoins des utilisateurs que votre entreprise espère attirer, en d'autres termes, vos profils clients idéaux.
La meilleure façon de déterminer quels sont ces besoins et d'évaluer dans quelle mesure votre produit les satisfait actuellement est de collecter des données par le biais d'enquêtes.
Les enquêtes comme outil de recherche de marché
De nombreuses entreprises SaaS optent pour des enquêtes de satisfaction des utilisateurs pour mesurer le succès de leurs produits. Le score de promoteur net, par exemple, est un excellent type d'enquête pour suivre et améliorer la fidélité des clients.
Le problème est qu'il ne suffit pas de se fier uniquement à un NPS ou à une enquête similaire pour prendre des décisions R&D fondées sur des données.
Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles ce type d'enquête n'est pas une base fiable pour effectuer des ajustements de produits :
- Les données sont trop linéaires (généralement sur une échelle de 1 à 10, ou insatisfait-très satisfait) et ne regardent que la version actuelle d'un produit
- Les valeurs de réponse sont qualitatives, subjectives et incohérentes d'un utilisateur à l'autre
- Les résultats n'offrent pas de commentaires pratiques sur la façon d'améliorer les caractéristiques spécifiques du produit
Essentiellement, les enquêtes de satisfaction des utilisateurs ne fournissent pas assez de données concrètes pour informer l'optimisation des services. Si vous recherchez des informations exploitables, la meilleure méthode disponible est une forme de recherche basée sur les statistiques connue sous le nom d'analyse conjointe.
Qu'est-ce que l'analyse conjointe ?
L'analyse conjointe est un outil de recherche de marché utilisé pour déterminer quelle version d'un produit se vendra le mieux. Il existe différents types d'analyse conjointe ; cet article utilise l'analyse conjointe générique basée sur le choix discret, qui est le type le plus courant pour tester différentes caractéristiques de produit, la disposition marginale à payer pour ces caractéristiques, la tarification optimale, etc.
Ce type d'enquête cartographie les préférences des consommateurs avec une série de questions du type « préféreriez-vous ».
Préféreriez-vous acheter une voiture bleue ou violette ? Préféreriez-vous boire cette boisson dans un conteneur en carton ou une bouteille en verre ? Préféreriez-vous payer 9,95 $ ou 10 $ pour ce service ?
Ces requêtes oui/non constituent la base de l'enquête ; les questions réelles (connues sous le nom d'ensembles de choix) demandent aux répondants de choisir entre des produits complets combinant différentes variantes de caractéristiques à des fins de réalisme. C'est ce qu'on appelle la conception expérimentale.
Vous n'avez pas besoin d'avoir une formation en statistiques pour mener une enquête d'analyse conjointe, d'ailleurs – un logiciel dédié peut s'en charger pour vous. Ici, nous utiliserons le service logiciel conjoint.ly pour illustrer comment créer une enquête d'analyse conjointe et comment interpréter ses résultats.
Comment mener une enquête d'analyse conjointe
Pour mener une enquête d'analyse conjointe, vous devez d'abord décider quels types d'alternatives au sein de votre produit ou service vous souhaitez tester.
Pour ce faire, vous devez décomposer votre produit en plusieurs composants. Ceux-ci sont appelés attributs et niveaux.
Regardons cet exemple d'enquête pour un téléphone mobile.
Cette enquête de produit demande aux consommateurs de sélectionner leurs préférences pour quatre attributs distincts : marque, taille d'écran, couleur et prix. Chacun de ces attributs a des niveaux (c.-à-d. des valeurs possibles) parmi lesquels choisir. Notez que ce graphique est un aperçu, pas une question d'enquête réelle.
Plus vous donnez d'options pour les attributs et les niveaux, plus vous aurez besoin de répondants et de questions d'enquête pour produire des résultats statistiquement significatifs. D'un autre côté, vous devez tester plus d'un couple d'attributs à la fois pour produire des enquêtes avec suffisamment de profondeur.
Sélection des attributs
Si vous ne savez pas quels types d'attributs choisir, réfléchissez aux caractéristiques qui impactent le plus les décisions d'achat de vos consommateurs. Pour les produits physiques comme un téléphone, la taille, la couleur et le prix sont des sujets de questions populaires. Une enquête d'analyse conjointe pour un produit SaaS, en revanche, pourrait poser des questions sur les caractéristiques optionnelles, la tarification, la copie publicitaire, etc.
Le prix est un attribut important à inclure parmi vos attributs de test : il fournit une base de référence pour tester d'autres caractéristiques et génère des données inestimables sur la disposition des consommateurs à payer pour les autres attributs (plus de détails à ce sujet plus tard).
Optimisation de vos questions
Assurez-vous que les niveaux de chaque ensemble de choix présentent les caractéristiques suivantes :
-
Valeurs précises et exactes
-
Options mutuellement exclusives
-
Alternatives réalistes pour le marché
Structure de l'enquête
Une enquête type comprend environ 12 questions. Cela dit, les logiciels d'analyse conjointe dédiés proposent un nombre approprié de questions et de répondants en fonction de la complexité de votre test souhaité.
Chaque question demande aux consommateurs de choisir entre des alternatives de produits complètes avec une combinaison unique de valeurs. Ce processus détermine quelle combinaison de fonctionnalités aboutira au produit le plus populaire.
Les valeurs au sein de chaque ensemble de choix sont aléatoires, c'est-à-dire qu'aucune deux enquêtes de répondants ne sera identique.
Créer une enquête
Voyons donc comment configurer une enquête à partir de zéro à l'aide du logiciel conjoint.ly.
(Remarque : si le calcul des coefficients est votre truc, vous pouvez exécuter une analyse conjointe avec un e-mail et un tableur au lieu d'utiliser des programmes dédiés. Sinon, des logiciels tels que conjoint.ly peuvent gérer le processus pour vous, notamment en créant vos enquêtes, en cartographiant ses résultats sur des graphiques et en interpolant les utilisations réelles de ces informations.)
Pour commencer, remplissez simplement quelques informations de base sur votre produit et spécifiez les attributs et niveaux que vous souhaitez tester.
Sur la page d'accueil de votre enquête, c'est généralement une bonne idée de poser aussi des questions sur vos répondants, afin de pouvoir commencer à cartographier les profils des consommateurs. L'âge, le sexe, le pays, le nombre de personnes travaillant dans leur organisation, etc. sont des questions de recherche de marché populaires pour cette section.
Vous pouvez affiner le pool de répondants pour qu'il corresponde à vos ICP en définissant des critères tels que « utilisateurs de voitures ; âgés de 30 à 49 ans ; vivant aux États-Unis », par exemple. En exécutant plusieurs enquêtes parallèles avec différents types de groupes d'utilisateurs, vous pouvez effectuer une analyse complète segmentation des clients et comparer vos résultats dans différentes catégories au sein de vos ICP.
Pour les produits SaaS, il est très important que vos répondants comprennent vraiment ce que fait votre produit avant de remplir une enquête. Vous pouvez inclure une démo ou un tutoriel rapide dans l'introduction pour encourager des réponses éclairées.
Interprétation des réponses
Une fois qu'un nombre suffisant de répondants ont rempli votre enquête, il est temps d'interpréter leurs données.
L'analyse conjointe ne cartographiera pas seulement les options de produits les plus populaires en termes absolus, mais en utilisant des coefficients, elle pondérera l'impact des attributs individuels sur le comportement des consommateurs.
Cela aide à distinguer les préférences marginales pour une option par rapport à une autre, par rapport aux vrais obstacles au marché.
Source : Conjoint Analysis | Complete guide to conjoint analysis | QuestionPro
Revenons à l'exemple du téléphone mobile, les répondants à cette enquête se soucient de la marque deux fois plus qu'ils ne se soucient de la taille de l'écran.
Application dans la vie réelle
Pourquoi est-il important de savoir à quel point les répondants préfèrent une option par rapport à une autre ?
Dans un monde idéal, vous souhaitez créer le produit parfait pour votre base de consommateurs.
Cependant, en tant qu'entreprise, vous devez également tenir compte de ce qu'il vous coûterait de réaliser ce produit parfait. Supposons que les répondants préfèrent le support client 24h/24 et 7j/7 au support pendant les heures de bureau uniquement, mais classent le niveau d'importance de ces heures supplémentaires à 10 %. Ces heures supplémentaires pour votre équipe vous coûteront probablement plus que ce que vous gagneriez finalement en revenus en offrant un service sans interruption.
Consentement à payer marginal
Si vous testez le prix (comme nous vous le recommandons), les coefficients d'analyse conjointe calculent également le consentement à payer marginal des répondants. En termes simples, le consentement à payer marginal détermine le montant qu'un consommateur serait prêt à payer pour une version d'une fonctionnalité de produit par rapport à une autre.
Regardons une nouvelle lotion corporelle. Cette partie de l'enquête enquête sur la forme de bouteille que les répondants préfèrent et le montant qu'ils sont prêts à payer pour ces préférences.
Source : How It Works – Conjoint.ly (conjointly.com)
Pour cette comparaison, nous devons d'abord définir une ligne de base pour comparer les alternatives. Dans ce cas, la ligne de base est calibrée sur la bouteille de forme S.
Avec la forme S définie à 0, nous pouvons comparer à quel point les répondants sont prêts à payer plus ou moins pour les autres formes par rapport à celle-ci. Ceci est indiqué par les barres rouges soit à gauche (valeurs négatives) soit à droite (valeurs positives) de la ligne de base. Par exemple, une bouteille rectangulaire vaut -1,67 $ par rapport à la forme S, tandis que la forme U vaut +1,25 $ par rapport.
Cet aspect de l'analyse conjointe fournit des données concrètes sur la gamme de prix de produit optimale pour vous et aide à établir la sensibilité au prix de vos ICP.
Source : Modern marketer's guide to conjoint analysis (bigdata-madesimple.com)
Analyse conjointe et Baremetrics
En tant qu'outil de recherche de marché, l'analyse conjointe fournit un aperçu inestimable des mécanismes de prise de décision des acheteurs.
Afin de mettre en œuvre ces résultats de manière la plus efficace, Baremetrics analyse vos données d'abonnement et les présente sur un tableau de bord intuitif et à jour.
