Valorisez le ressenti spontané des consommateurs pour aller au-delà du simple Liking.

La cartographie des préférences, aussi connue sous le nom de « Preference mapping » ou « Prefmap », a pour objectif d’établir des liens entre les caractéristiques sensorielles objectives des produits (jury d’experts) et les préférences des consommateurs. Elle sert de guide à la R&D pour optimiser les formulations, en modélisant le profil sensoriel idéal qui maximise les préférences des consommateurs.

Le « prefmap » est classiquement une méthode très technique et sensorielle, laissant peu de place à l’expression des consommateurs. En effet, habituellement seule la question de Liking est utilisée. Cependant, on sait que la « préférence » est une notion beaucoup plus complexe, influencée par les sensations, les émotions et les automatismes inconscients. 

De plus, il est parfois difficile de faire le lien entre l’appréciation et la réalité sensorielle des produits. Puisque les questions classiques (type grille d’items) peuvent s’avérer fastidieuses et peu efficaces, pourquoi ne pas utiliser les réactions spontanées des consommateurs?

Les réactions spontanées des consommateurs pour mesurer une « préférence » 

En demandant simplement aux consommateurs : « Quels sont les trois premiers mots qui vous viennent à l’esprit concernant ce produit ? », on accède à une dimension plus émotionnelle et spontanée de la réaction. 

Cette approche tire son inspiration du « système 1 » du cerveau, décrit par Daniel KAHNEMAN, qui est dominé par l’émotion et les automatismes (alors qu’une question de jugement va positionner le répondant dans une posture plus rationnelle et réfléchie plus proche du « Système 2 »). 

Les 3 mots spontanés vont permettre de calculer un score d’activation émotionnelle.

Chaque mot recueilli est analysé grâce à l’algorithme R3mScore qui prend en compte plusieurs critères (nature grammaticale, logique descriptive ou projective du mot, sa valence, son rang, avec quels autres mots il a été cité, dans quel contexte etc.), traduisant une plus ou moins grande intensité émotionnelle vis-à-vis du produit testé.

Ainsi ce score d’activation va pouvoir compléter voire remplacer le score de Liking en tant qu’indicateur quantitatif solide :

• Construit sur une large échelle pour une très bonne dispersion et discrimination des produits (peu d’ex-aequo)
• Limitant les effets de seuils des échelles classiques (peu de limite avec les mots : on peut être « très bon », « excellent » ou « extraordinaire », mais difficile d’être mieux que 9/10 ou 10 /10 sur une échelle en 10 points)

Il a été démontré sur plusieurs études de cartographie des préférences * que le R3mScore était pertinent et particulièrement efficace, aussi bien pour la modélisation de cartographie des préférences avec les données sensorielles que pour la segmentation des préférences consommateurs (clustering).

Traduire les profils sensoriels en langage consommateurs 

En outre, les mots spontanés des consommateurs permettent de décrypter comment ils perçoivent les produits.

Avec leurs propres mots, sans longue grille d’évaluation induite ou d’échelles imposées, les consommateurs vont rapidement et simplement donner les leviers et les freins : ce qui est important pour eux, impactant, différenciant pour chaque produit.

En effet, l’algorithme R3mScore ne se contente pas de lister ces mots, mais identifie et classe ceux qui ont le plus d’impact, contribuant le plus au score global d’activation émotionnelle (y compris des signaux faibles) pour au final plus de différentiation et finesse d’analyse.

Ainsi, pour chaque produit testé, nous aurons un diagnostic consommateur riche et précis, non biaisé et discriminant, qui va nous permettre de faire le lien avec les profils sensoriels

En effet, nous avons pu démontrer * une forte corrélation entre ces mots spontanés (R3m Score) et les évaluations sensorielles des experts. 

On peut voir dans l’analyse statistique ci-dessous (AFM) qu’il y a une forte proximité entre les mots des consommateurs et les descripteurs sensoriels sur les différentes dimensions. Par exemple, un produit décrit comme « savoureux » par les consommateurs pourrait être décrit par un expert comme ayant une couleur uniforme et une texture dense et épaisse.

 

Conclusion : un lien entre Expertise Sensorielle et Perception Consommateur

Grâce à cette approche, les descripteurs techniques et spécifiques des experts peuvent être traduits en langage consommateur. Ceci permet une meilleure compréhension des préférences et facilite la communication. 

Finalement, les recommandations issues d’une étude de cartographie des préférences sont plus complètes, reliant la vision des experts et des consommateurs pour des décisions R&D et marketing mieux éclairées.

* Plusieurs cas de préférence mapping et segmentations ont été réalisés en alimentaire et en cosmétiques. Plus d’informations sur demande via notre formulaire de contact.