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MÉTODOS DE MODELAGEM PARA MENSURAÇÃO DE VALOR EM SOLUÇÕES INOVADORAS: CHOICE, MENU E ADAPTIVE MODELS

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Magalhães, Ruane Fernandes de; Lermen, Fernando Henrique; Enrique, Daisy Valle; Martins, Vera Lúcia Milani; Echeveste, Márcia Elisa Soares; , ;

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Este artigo discute técnicas de modelagem estatísticas, empregadas em pesquisas que visam compreender o processo de tomada de decisão na perspectiva do consumidor, frente a soluções inovadoras. A teoria que embasa esses modelos parte da análise de cenários, os quais avaliam o processo de decisão da escolha do consumidor, denominados modelos de escolha de multi-atributos ou choice-experiments, na utilização de técnicas de análise conjunta (conjoint analysis). Essas análises habilitam desenvolvedores a criarem estratégias a fim de educar o consumidor na migração de escolhas para soluções mais sustentáveis. Entretanto, a forma de seleção e de emprego dessas técnicas de experimentação e modelagem não é suficientemente explicitada na literatura para tornar-se facilmente replicável. Assim, a proposta desse artigo é apresentar as principais técnicas utilizadas em modelagem de cenários para o desenvolvimento de ofertas inovadoras. A literatura de gestão, engenharia e sustentabilidade foi revisada, em que os autores empregam métodos de antecipação da preferência do consumidor. Para tanto, foi realizada uma análise dos principais artefatos de conjoint analysis, com descrição potencial de análises quantitativas e interpretação dos resultados voltados a estudos de inovação.

Article:

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Palavras-chave: Valor para produtos inovadores; Conjoint Analysis; Valor para o consumidor; Análise de cenários; Árvore de decisão,

Palavras-chave: -,

DOI: 10.5151/cbgdp2019-42

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Como citar:

Magalhães, Ruane Fernandes de; Lermen, Fernando Henrique; Enrique, Daisy Valle; Martins, Vera Lúcia Milani; Echeveste, Márcia Elisa Soares; , ; "MÉTODOS DE MODELAGEM PARA MENSURAÇÃO DE VALOR EM SOLUÇÕES INOVADORAS: CHOICE, MENU E ADAPTIVE MODELS", p. 560-571 . In: Anais do 12º Congresso Brasileiro de Inovação e Gestão de Desenvolvimento de Produto. São Paulo: Blucher, 2019.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/cbgdp2019-42

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