Novas formas de entender o que impulsiona o seu mercado | Split Second
Você já se perguntou qual é o caminho mental que um consumidor segue entre se sentir de uma determinada maneira sobre um produto até tomar a decisão de comprá-lo? Path Analysis é uma ferramenta estatística que já existe há 100 anos, mas só recentemente começou a ser vista como uma forma de entender as decisões de compra do consumidor. Pesquisadores de mercado podem usá-la para construir modelos das variáveis que levam a uma decisão - como as emoções e sentimentos que consumidores têm sobre as marcas e a forma como eles escolhem entre elas.
A Path Analysis é aplicada a um conjunto de dados que mede sentimentos e atitudes em relação a uma ou mais marcas em uma categoria. O primeiro passo é criar uma matriz de correlação - uma tabela que contém como cada atributo é correlacionado com todos os outros atributos. Em algum lugar desses dados estão as conexões causais entre eles. Normalmente, com dados correlacionados, inferir causalidade não é recomendado. Existem muitos exemplos das chamadas "correlações espúrias" (a correlação entre doutorados em engenharia concedidos a cada ano nos EUA e o consumo de queijo Mozzarella a cada ano; o número de assassinatos por trem a vapor a cada ano e a idade da Miss América!). Claramente, ninguém pode reivindicar qualquer ligação causal entre esses tipos de correlações e, de fato, qualquer outra correlação observada entre duas medidas. No entanto, voltando à nossa matriz de correlação, existem técnicas para examinar a relação entre uma medida específica em comparação com uma coleção de outras medidas na matriz de correlação.
Porém, com um grande número de atributos de marca, o número de conexões causais potenciais se torna enorme. Então, não adianta apenas tentar procurá-las, é necessária uma estratégia. Isso envolve o desenvolvimento de um modelo teórico das relações entre os atributos e o comportamento. Assim que tivermos um modelo, podemos testá-lo usando o método Path Analysis.
Mas o que é Path Analysis?
Path Analysis é um tipo de modelagem de equação estrutural (SEM) que se concentra em uma série de análises de regressão múltipla. Uma análise de regressão múltipla pode dizer se duas ou mais variáveis, como atributos de marca avaliados por um consumidor, têm uma relação causal com outra, como intenção de compra.
Path Analysis pode ser usada para validar um modelo de comportamento do consumidor porque examina um grande número de regressões múltiplas. Podemos usá-la para construir um modelo psicológico dos drivers em uma categoria de mercado. Ela pode responder perguntas como: quais emoções precisam ser vivenciadas antes que os consumidores considerem a Marca X? Esses insights podem informar o desenvolvimento de novos produtos, promessas de marca e criativos de marca no marketing.
Aplicando Path Analysis
Um artigo recente mostrou como Path Analysis pode ser usada para ajudar a identificar conexões causais entre a compra de alimentos orgânicos e recompensas psicológicas específicas que os autores denominaram "brilho caloroso" e "autoexpressão".
O brilho caloroso é descrito como uma sensação boa intrínseca, um forte fator para se sentir bem. O comportamento ecologicamente correto pode fazer com que uma pessoa se sinta respeitada, ele nos faz sentir que estamos contribuindo para a sociedade. Faz com que uma pessoa experimente "o brilho caloroso de doar" e a sensação de que está mais saudável.
Quando fazemos a escolha de ser um consumidor verde, outras pessoas podem expressar gratidão ou admiração por nosso comportamento. Este anúncio aberto de credenciais verdes traz felicidade e benefícios auto-expressivos. Quando as pessoas projetam uma imagem verde socialmente aceitável, elas obtêm aprovação e validação. Elas estão mostrando que se preocupam com as questões ambientais, mas também que querem ser vistas como alguém que se preocupa com essas questões.
A pesquisa mostra que esses dois construtos impulsionam atitudes positivas e comportamento de compra entre os consumidores de alimentos orgânicos. Podemos concluir que as pessoas compram produtos alimentícios orgânicos porque estes prometem um maior senso de recompensa pessoal e porque ajudam os consumidores a se sentirem socialmente validados. Os profissionais de marketing podem então usar essas informações para desenvolver propostas de marca e criativos de marketing que dão vida a esse insight.
Como vimos, Path Analysis pode ser uma ferramenta útil em nossa jornada para entender por que as pessoas compram coisas, especialmente em relação à necessidade de recompensa pessoal e validação social. Outras pesquisas mostram que essas necessidades básicas estão associadas a três benefícios psicológicos: um aumento na autoestima, na sensação de ter uma existência significativa e um maior senso de identidade.
Se você quiser saber mais sobre como a Split Second Research aplica Path Analysis em uma variedade de categorias de mercado, entre em contato com nossos especialistas.