Multidimensional Scaling... i vantaggi dell'approccio non-attribute-based

Le ricerche di mercato spesso vengono assediate da set senza fine di attributi di prodotto/servizio. Gli obiettivi informativi si orientano verso la conoscenza dell'importanza associata a ciascun item dal consumatore ed alla valutazione del proprio brand (e del/i brand concorrente/i) sui medesimi elementi: approccio attribute-based. La grande difficoltà nel momento in cui si avvia una market research è riconducibile alla necessità di chiarire gli obiettivi della ricerca, con la consapevolezza che non è possibile esplorare "tutto" in una survey. Se l'obiettivo è clusterizzare la popolazione di riferimento, allora ha senso sollecitare l'intervistato nella valutazione dell'importanza degli item (non dei brand sui singoli elementi). Se, invece, il goal è conoscere il posizionamento di un brand rispetto ad i suoi concorrenti, la tecnica più efficace appartiene alla famiglia delle metodologie non-attribute-based.

La tecnica MDS (Multidimensional Scaling) porta l'intervistato a valutare coppie di oggetti (brand, prodotti o aziende) in termini di similarità/dissimilarità su una scala da 1 a 9. Partendo da tali valutazioni è possibile calcolare (attraverso software di analisi statistica) le distanze esistenti nello spazio percettivo del cliente tra gli oggetti valutati, rappresentandole anche dal punto di vista grafico. Laddove gli oggetti sono vicini o sovrapposti, questi sono percepiti come simili o sostitutivi; quando invece gli oggetti sono distanti, il loro posizionamento è ben differenziato nella mente del cliente.

Così come evidenziato per la conjoint analysis, le valutazioni del consumatore coinvolgono basket di attributi e non singoli item e le percezioni si originano con riferimento ad oggetti complessi: brand, prodottti, aziende e così via. Gli approcci non-attribute based hanno il vantaggio di essere vicini al percorso di scelta del cliente ed ai suoi processi percettivi.