Analyse des classes latentes (ACL)

L'analyse des classes latentes est une approche de régression par grappes que nous utilisons pour découvrir les segments de répondants ayant des structures de préférence similaires (latentes) dans les données de choix. Contrairement aux techniques traditionnelles de classification, cette méthode permet d'abord de classer les répondants en segments aussi distincts que possible, puis d'estimer les paramètres de la structure de préférence au niveau du segment plutôt qu'au niveau du répondant.

Classe latente : avantages et limites

• Elle permet de bien comprendre la structure du marché et les groupes cibles auxquels il est possible de s'adresser.
• Il fournit des informations utiles pour l'optimisation du portefeuille de produits en donnant un aperçu de l'hétérogénéité des préférences.
• Il offre un équilibre parfait entre des paramètres perspicaces mais potentiellement instables au niveau des répondants et des paramètres solides mais trop généralistes au niveau des échantillons.

Classe latente : quand l'utiliser ?

• Une contribution parfaite à l'optimisation de la gamme de produits
• Identifier les besoins non satisfaits pour le développement de produits
• Identifier les différents groupes de prix et ce que chaque groupe apprécie, afin de les cibler.