Sumário
Existe uma versão do seu produto que poderia estar sendo vendida melhor?
A menos que você tenha realizado testes de mercado extensivos, a resposta para essa pergunta é provavelmente "sim". Há uma forte chance de que pequenas alterações no seu serviço SaaS possam aumentar significativamente suas vendas.
Quanto melhor for seu ajuste produto-mercado melhor seu produto terá desempenho no mercado: clientes satisfeitos recomendarão sua empresa a outras pessoas, as vendas aumentarão, as taxas de abandono diminuirão e seu negócio crescerá de forma constante.
Então como você melhora seu ajuste produto-mercado?
É aqui que entra uma poderosa ferramenta de pesquisa de mercado conhecida como análise conjunta.
Continue lendo para descobrir o que é análise conjunta, como realizar esse tipo de pesquisa e como usar seus resultados para criar um produto SaaS mais vendável.
O que é ajuste produto-mercado
Detalhamos o conceito de ajuste produto-mercado em detalhes aqui.
Em resumo, um bom ajuste produto-mercado requer dois fatores:
- existe um mercado substancial para o produto (ou seja, demanda suficiente neste setor para que seu negócio cresça ao longo do tempo)
- os recursos e o preço do produto estão alinhados com as demandas do mercado
Aqui nos concentraremos no segundo aspecto, ou seja, otimizar seu produto para atender melhor às necessidades dos seus usuários.
Como otimizar o ajuste produto-mercado
Melhorar o ajuste produto-mercado é um processo iterativo. Cada mudança que você faz deve aproximar seu produto do alinhamento com as necessidades dos usuários que seu negócio espera atrair, em outras palavras, seus Perfis Ideais de Clientes.
A melhor forma de determinar quais são essas necessidades e avaliar como seu produto satisfaz essas necessidades no momento é coletar dados através de pesquisas.
Pesquisas como ferramenta de pesquisa de mercado
Muitas empresas SaaS optam por pesquisas de satisfação do usuário para medir o sucesso de seus produtos. A Pontuação de Promotor Líquido, por exemplo, é um tipo excelente de pesquisa para rastrear e melhorar a lealdade do cliente.
O problema é que não é suficiente contar apenas com uma pesquisa NPS ou similar para tomar decisões de P&D baseadas em dados.
Aqui estão algumas das razões pelas quais esse tipo de pesquisa não é uma base confiável para fazer ajustes de produto:
- Os dados são muito lineares (geralmente em uma escala de 1 a 10, ou insatisfeito-muito satisfeito) e apenas analisam a versão atual de um produto
- Os valores das respostas são qualitativos, subjetivos e inconsistentes entre diferentes usuários
- Os resultados não oferecem feedback prático sobre como melhorar recursos específicos do produto
Essencialmente, pesquisas de satisfação do usuário não fornecem dados suficientes para informar a otimização de serviços. Se você está procurando insights acionáveis, o melhor método disponível é uma forma de pesquisa baseada em estatísticas conhecida como análise conjunta.
O que é análise conjunta?
Análise conjunta é uma ferramenta de pesquisa de mercado usada para determinar qual versão de um produto será mais vendida. Existem diferentes tipos de análise conjunta; este artigo usa análise conjunta genérica baseada em escolha discreta, que é o tipo mais comum para testar diferentes recursos de produtos, disposição marginal a pagar por esses recursos, precificação ideal etc.
Este tipo de pesquisa mapeia as preferências do consumidor com uma série de perguntas do tipo "o que você preferiria".
Você preferiria comprar um carro azul ou roxo? Você preferiria beber essa bebida em um recipiente de papelão ou em uma garrafa de vidro? Você preferiria pagar $9,95 ou $10 por este serviço?
Essas consultas sim/não são a base da pesquisa; as perguntas reais (conhecidas como conjuntos de escolha) pedem aos respondentes que escolham entre produtos completos que combinam diferentes variações de recursos para fins de realismo. Isso é conhecido como design experimental.
A propósito, você não precisa de experiência em estatística para executar uma pesquisa de análise conjunta – software dedicado pode cuidar disso para você. Aqui usaremos o serviço de software conjoint.ly para ilustrar como criar uma pesquisa de análise conjunta e como interpretar seus resultados.
Como realizar uma pesquisa de análise conjunta
Para realizar uma pesquisa de análise conjunta, primeiro você precisa decidir que tipo de alternativas dentro de seu produto ou serviço deseja testar.
Isto é feito dividindo seu produto em vários componentes. Estes são chamados de atributos e níveis.
Vamos ver este exemplo de pesquisa para um telefone celular.
Esta pesquisa de produto pede aos consumidores que selecionem suas preferências para quatro atributos separados: marca, tamanho da tela, cor e preço. Cada um desses atributos possui níveis (também conhecidos como valores possíveis) para escolher. Observe que este gráfico é uma visão geral, não uma pergunta real de pesquisa.
Quanto mais opções de atributos e níveis você oferecer, mais respondentes e perguntas de pesquisa você precisará para produzir resultados estatisticamente significativos. Por outro lado, você precisa testar mais de um ou dois atributos por vez para produzir pesquisas com amplitude suficiente.
Selecionando atributos
Se não tem certeza sobre que tipos de atributos escolher, considere quais recursos impactam mais nas decisões de compra de seus consumidores. Para produtos físicos como um telefone, tamanho, cor e preço são tópicos populares de perguntas. Uma pesquisa de análise conjunta para um produto SaaS, por outro lado, pode fazer perguntas sobre recursos opcionais, precificação, copy de anúncios, etc.
O preço é um atributo importante a incluir como um de seus atributos de teste: fornece uma linha de base para testar outros recursos e gera dados inestimáveis sobre a disposição dos consumidores em pagar pelos outros atributos (mais sobre isso depois).
Otimizando suas perguntas
Certifique-se de que os níveis de cada conjunto de escolhas tenham as seguintes características:
-
Valores precisos e exatos
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Opções mutuamente exclusivas
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Alternativas realistas para o mercado
Estrutura da pesquisa
Uma pesquisa típica tem cerca de 12 perguntas. Dito isto, o software conjoint dedicado propõe um número apropriado de perguntas e respondentes para a complexidade do seu teste desejado.
Cada pergunta pede aos consumidores que escolham entre alternativas de produtos completas com uma combinação única de valores. Este processo determina qual combinação de recursos resultará no produto mais popular.
Os valores dentro de cada conjunto de escolhas são aleatórios, ou seja, nenhuma duas pesquisas de respondentes serão idênticas.
Criando uma pesquisa
Então, vamos ver como configurar uma pesquisa do zero usando o software conjoint.ly.
(NB: se calcular coeficientes é sua praia, você pode executar análise conjunta com e-mail e uma planilha em vez de usar programas dedicados. Caso contrário, software como conjoint.ly pode cuidar do processo para você, incluindo criar suas pesquisas, mapear seus resultados em gráficos e interpolar usos na vida real para estas informações.)
Para começar, basta preencher algumas informações básicas sobre seu produto e especificar quais atributos e níveis você deseja testar.
Na página de boas-vindas da sua pesquisa, geralmente é uma boa ideia fazer perguntas sobre seus respondentes também, para que você possa começar a mapear perfis de consumidores. Idade, gênero, país, número de pessoas trabalhando em sua organização, etc. são perguntas populares de pesquisa de mercado para esta seção.
Você pode restringir o conjunto de respondentes para corresponder aos seus ICPs definindo critérios como 'usuários de carro; idades 30-49; vivendo nos EUA', por exemplo. Ao executar múltiplas pesquisas paralelas com diferentes tipos de grupos de usuários, você pode efetivamente executar uma análise completa segmentação de clientes e comparar suas descobertas em diferentes categorias dentro dos seus ICPs.
Para produtos SaaS, é muito importante que seus respondentes realmente entendam o que seu produto faz antes de concluir uma pesquisa. Você pode incluir uma demo rápida ou tutorial na introdução para incentivar respostas informadas.
Interpretando respostas
Uma vez que respondentes suficientes preencheram sua pesquisa, é hora de interpretar seus dados.
A análise conjunta não apenas mapeará quais opções de produtos são as mais populares em termos absolutos, mas, usando coeficientes, pesará quanto os atributos individuais impactam o comportamento do consumidor.
Isto ajuda a distinguir entre preferências marginais por uma opção em relação a outra, versus questões totalmente impeditivas.
Fonte: Análise Conjunta | Guia completo para análise conjunta | QuestionPro
Voltando ao exemplo do telefone móvel, os respondentes desta pesquisa se importam com a marca duas vezes mais do que se importam com o tamanho da tela.
Aplicação na vida real
Por que importa quanto os respondentes preferem uma opção em relação a outra?
Em um mundo ideal, você gostaria de criar o produto perfeito para sua base de consumidores.
Como negócio, no entanto, você também precisa levar em conta o que custaria para tornar esse produto perfeito uma realidade. Digamos que os respondentes prefiram suporte ao cliente 24/7 em relação a apenas horário comercial, mas classifiquem o nível de importância dessas horas extras em 10%. Essas horas extras para sua equipe provavelmente custarão mais do que você eventualmente ganharia em receita oferecendo serviço ininterrupto.
Disposição marginal a pagar
Se você está testando preço (como recomendamos), os coeficientes de análise conjunta também calculam a disposição marginal de pagar dos respondentes. Em termos simples, disposição marginal a pagar determina quanto um consumidor estaria disposto a pagar por uma versão de um recurso de produto em comparação com outra.
Vamos ver um novo hidratante corporal. Esta parte da pesquisa investiga que formato de frasco os respondentes preferem e quanto estão dispostos a pagar por essas preferências.
Fonte: Como Funciona – Conjoint.ly (conjointly.com)
Para esta comparação, primeiro precisamos estabelecer uma linha de base para comparar alternativas. Neste caso, a linha de base é calibrada para o frasco em forma de S.
Com a forma S definida em 0, podemos comparar quanto mais ou menos os respondentes estão dispostos a pagar pelas outras formas em comparação. Isto é mostrado pelas barras vermelhas either à esquerda (valores negativos) ou à direita (valores positivos) da linha de base. Por exemplo, um frasco retangular vale -$1,67 em comparação com a forma S, enquanto a forma U vale +$1,25 em comparação.
Este aspecto da análise conjunta fornece dados concretos sobre qual é sua faixa de preço de produto ideal e ajuda a estabelecer quão sensíveis os seus ICPs são a preço.
Fonte: Guia do profissional de marketing moderno para análise conjunta (bigdata-madesimple.com)
Análise conjunta e Baremetrics
Como ferramenta de pesquisa de mercado, a análise conjunta fornece um insight inestimável nos mecanismos de tomada de decisão de compradores.
Para implementar essas descobertas de forma mais eficaz, Baremetrics analisa seus dados de assinatura e os apresenta em um painel intuitivo e atualizado.
