Franck BERTUZZI

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Cartographie des préférences

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Qu’est ce que la cartographie des préférences ou le préférence mapping?

La cartographie des préférences se réfère à un groupe de techniques statistiques multivariées conçues pour développer une compréhension plus approfondie de l’appréciation des biens par les consommateurs. Les résultats de telles analyses peuvent être, par exemple, utilisés pour aider le développeur de produits à sélectionner parmi un ensemble de prototypes, le produit qui peut maximiser l’appréciation du consommateur. La cartographie des préférences offre donc des informations stratégiques tant pour les services marketing (Évaluation de la segmentation des consommateurs), que pour les services de recherche et développement.

Illustration

L’image ci-dessous représente une étude

cartographie des préférences

Il y a eu de très bonnes descriptions dans la littérature de l’algorithme original (MDPREF). Parmi ceux-ci se trouve celui de Greenhoff et MacFie (1999) qui donne un examen complet de la cartographie interne et externe.

La cartographie des préférences internes dérive une représentation multidimensionnelle des produits et des consommateurs. Cette représentation est obtenue par décomposition en valeurs singulières (c’est-à-dire analyse en composantes principales, ACP) d’une matrice de données avec les produits en lignes et les consommateurs en colonnes. Pour un consommateur donné, la donnée utilisée est un score hédonique sur un ensemble de produits. Les composantes principales évaluées sont généralement appelées dimensions de préférence3.

Le prétraitement des données comprend le centrage moyen pour chaque consommateur et souvent la mise à l’échelle des individus à la variance unitaire (c’est-à-dire la normalisation). Cependant, certains préfèrent ne pas normaliser chaque consommateur puisque les consommateurs qui discriminent entre les produits et ceux qui ne le font pas sont traités de la même manière dans le cas des données normalisées. La pratique de la standardisation conduit à traiter tous les consommateurs sur un pied d’égalité quant à leur discrimination des produits et équivaut à effectuer l’analyse en composantes principales sur la matrice de corrélation. D’un point de vue théorique, les consommateurs avec une faible variance n’expriment pas nécessairement une préférence pour l’un des produits et ne devraient peut-être pas avoir le même poids qu’un consommateur exprimant un goût pour certains produits et une aversion pour d’autres. Si l’on est d’accord avec cette prémisse, l’analyse doit être effectuée sur la matrice de covariance (c’est-à-dire les données centrées sur la moyenne). Que cela fasse ou non une différence significative et modifie l’interprétation des résultats est discutable.

Les cartes de préférences internes sont faciles à interpréter. La direction de chaque vecteur représente la direction du goût croissant pour chaque consommateur individuel. Il n’est considéré que comme une approximation puisque seules deux dimensions sont prises en compte. La longueur du vecteur est directement proportionnelle à la quantité de variance expliquée par les deux premières dimensions de préférence pour chaque consommateur.

La cartographie des préférences internes est utilisée par les spécialistes du marketing pour évaluer la segmentation des consommateurs.

Références

1 Carroll, J.D. 1972. Individual differences and multidimensional scaling. In R.N. Shepard, A.K. Romney, and S.B. Nerlove (Eds) Multidimensional scaling: theory and applications in the behavioral sciences, Volume 1 (pp. 105-155). New York: Seminar Press.

2 Chang, J.J. and Carroll, J.D. 1968. How to use MDPREF, a computer program for multidimensional analysis of preference data. Unpublished report, Bell Telephone Laboratories.  

3 Greenhoff, K. and H.J.H. MacFie.1999. Preference Mapping in practice. In Measurement of food preferences. Editors: H.J.H. MacFie and D.M.H. Thomson. Aspen Publishers, Inc. Gaithersburg, Maryland.

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