Et si vous faisiez confiance à vos consommateurs pour cartographier les préférences avec leurs ressentis spontanés ?

Les études de Preference Mapping ou Prefmap, offrent des insights actionnables pour les équipes de R&D en combinant :

• la caractérisation sensorielle objective des « experts » (pour décrire précisément et positionner les produits sur l’espace sensoriel),
• et la modélisation des préférences des consommateurs, 

afin de comprendre quelles sont les attentes sensorielles des consommateurs et d’identifier précisément le profil sensoriel idéal qui maximise les préférences des consommateurs.

Mais les données sensorielles ne sont pas toujours facilement disponibles pour les industriels, souvent par manque de moyen (pas de panel interne ou pas de budget pour une description sensorielle de tous les produits). Dans ce cas, comment la cartographie des préférences peut-elle être réalisée uniquement sur la base de l’évaluation des consommateurs ?

Notre postulat : les consommateurs sont également capables de décrire objectivement et précisément les produits 

En 3 mots spontanés : simple et direct

Les consommateurs n’ont qu’à fournir trois mots spontanés par produit. Ils évaluent rapidement et associent automatiquement ces mots clés à chaque produit, en se concentrant sur ce qui compte le plus. Ces mots, choisis par les consommateurs, décrivent et différencient précisément les produits, sans aucune incitation ni biais.

Quantifier les mots qui ont un impact, au-delà du nombre de citation 

Notre algorithme unique de pondération émotionnelle R3m Score mesure l’importance des mots pour détecter ceux ayant le plus d’impact, ainsi que les signaux faibles. Développé pendant trois ans, cet algorithme analyse la structure du langage, comme la nature grammaticale, la logique du mot, la valence, ainsi que le contexte, tel que les autres mots associés et la catégorie de produits. 

Cet algorithme attribue un poids émotionnel à chaque mot, ce qui permet d’obtenir des informations précises et significatives allant au-delà du simple comptage des fréquences.

Ces mots scorés des consommateurs peuvent être utilisés pour effectuer des analyses statistiques quantitatives (de type ACP) afin de :

• positionner les produits en fonction de leur description
• comprendre et décrire leurs caractéristiques spécifiques, leurs similitudes et leurs différences.

Dans l’exemple ci-dessous, la description de 10 saumons fumés par les consommateurs permet une bonne représentation de l’univers produits. Les saumons sont caractérisés et bien différenciés par les consommateurs en fonction de leur goût (salé, fumé) et de leur texture (mou/fondant vs. épais/dur), avec notamment 3 groupes de produits identifiés.

Forte corrélation entre les descriptions des consommateurs et celles des experts

Plusieurs comparaisons ont été effectuées sur différentes catégories d’aliments (boissons végétales, légumes en conserve…), montrant une forte corrélation et cohérence entre la description du consommateur et les données sensorielles fournies par des panels d’experts formés.

Dans l’exemple ci-dessous sur les saumons fumés, décrits d’une part par les consommateurs et d’autre part par le jury d’experts sensoriel, on peut voir un positionnement des 10 produits très similaire dans les 2 cas, ce qui démontre bien la pertinence des consommateurs pour décrire et différencier les produits. 

De même, une analyse d’Analyse Factorielle Multiple (AFM), analysant les deux types de données, met en évidence la proximité et la similarité des deux descriptions, avec des axes similaires et cohérents.

Ainsi, les mots des consommateurs peuvent être utilisés pour cartographier et modéliser les préférences

Même si la description sensorielle par des experts reste l’approche la plus opérationnelle pour la cartographie des préférences (pour définir le profil sensoriel objectif et précis à développer, pour suivre le développement de vos produits dans le temps…), le langage des consommateurs peut être un bon substitut pour aider la R&D à comprendre la perception des produits, à positionner les produits et à modéliser les préférences des consommateurs en l’absence de descripteurs fournis par des panels d’experts.

Retrouvez également nos articles et recommandations pour des études Prefmap optimisées : 

RECO#1 : VALORISEZ LE RESSENTI SPONTANE DES CONSOMMATEURS POUR ALLER AU-DELA DU SIMPLE LIKING

RECO #2 : UNE SEGMENTATION DES PREFERENCES OPERATIONNELLE ET ACTIONNABLE

RECO#3 : MIEUX COMPRENDRE ET CIBLER VOS SEGMENTS DE PREFERENCE

Ainsi que les replays de nos webinaires sur ce sujet.