O e-learning, modalidade da educação à distância (EAD) que utiliza a Internet para facilitar o processo de ensino-aprendizagem, apresenta-se como uma forte contribuição para a mudança de paradigmas dos sistemas educacionais. No entanto, várias propostas de interfaces gráficas para ambientes virtuais de aprendizagem não são adequadas ao contexto de aplicação. Há vários guias voltados à construção de interfaces gráficas, mas muitas vezes, as recomendações fornecidas são conflitantes, não consideram o perfil do usuário e não contemplam aplicações de ensino. Diante deste contexto, o presente trabalho teve como objetivo a construção de um protocolo para identificação de atributos gráficos que influenciam a leitura de material instrucional pela Internet junto ao público-alvo por meio da técnica estatística conjoint analysis. Para realização deste estudo, seguiram-se as etapas da pesquisa experimental propostas por Gil (2002) e as fases do planejamento de um experimento de conjoint analysis definidas por Hair Jr. et alii (1998). Com base nos resultados obtidos, houve dificuldade em identificar a melhor combinação de atributos gráficos para facilitar a leitura de material didático pela Internet. Contudo, foi possível apontar algumas diretrizes para formatação de textos para e-learning, tendo como público-alvo os alunos de graduação em Administração da FEA-RP/USP, tais como: não utilizar o tipo de fonte Garamond, não utilizar a cor de texto verde-limão, não utilizar a cor do fundo de tela azul, utilizar o tamanho de fonte 18 pontos e utilizar o alinhamento de texto à esquerda. / E-learning is a strong contribution to change the paradigms of the educational system. There are some proposals of graphical interfaces to create an appropriate virtual environment of learning, however some of them are not suitable to application context. Frequently, the guides for graphical interface building bring us conflicting suggestions. They do not consider the usuary profile, and they do not regard the teaching instructions. In this way, the aim of this work was to produce a protocol for identification of the graphical attributes connected to lecture of didactical material in the Internet by means of conjoint analysis. The experimental research steps proposed by Gil (2002) and the planning of the trial using conjoint analysis by Hair Jr. et alii (1998) were used in this dissertation. The results did not point a better combination of graphical attributes that provides an easy reading of the didactical material in Internet. The analyses indicated some lines of direction for text formatting in the e-learning for graduation students of the Business Administration at FEA-RP/USP. Some of these directions are: Garamond fount type is inadequate, fluorescent green color is not good as text color, using blue as color of the background screen is not appropriate, the usage of the text alignment on the left is suitable.

O presente trabalho tem o objetivo de identificar fatores intervenientes na adoção de energias limpas nos principais setores industriais do Estado de São Paulo. Para tanto, apresenta a fundamentação teórica sobre os diversos temas pertinentes a pesquisa, tais como: o atual cenário energético brasileiro e o desenvolvimento sustentável, bem como o estudo dos métodos aplicados. A análise dos dados realizada teve caráter qualitativo e quantitativo, por meio, respectivamente, da Técnica do Incidente Crítico e da Análise Conjunta. A aplicação da Técnica do Incidente Crítico forneceu os atributos que as empresas consideram importantes no processo de escolha. Já a Análise Conjunta, técnica estatística multivariada de análise de dados, foi utilizada para determinar a utilidade e importância relativa dos atributos relevantes na escolha das empresas. Com os resultados da pesquisa acredita-se que as empresas usuárias e não usuárias de energias limpas poderão ter conhecimentos sobre a opinião de seus pares com relação às vantagens e desvantagens do uso destes energéticos nos processos produtivos, assim como ao governo estabelecer estratégias adequadas para orientar e estimular a adoção de energias que promovem baixo impacto ao meio ambiente. / The scope of the present work is to identify intervening factors in the adoption of clean energy resources in the main industrial sectors of the São Paulo state. In order to perform such evaluation, a theoretical reasoning on the various relevant issues related to the research shall be displayed, such as: the current brazilian energy context and sustainable development, as well as the study of applied methods. The data analysis was realized guided on a qualitative and quantitative basis, by means, respectively, of the Critical Incident Technique and the Conjoint Analysis. The application of the Critical Incident Technique has imputed capabilities that companies regard as pivotal in the selection process. The Conjoint Analysis, on its hand, multivariate statistics technique on data analysis, was used in order to determine the utility and relative importance of the capabilities relevant to the companies\' selection. Based on the results inferred from the research it may be conjectured that companies that adopt and do not adopt clean energy resources may acquire acknowledge about the opinion of its couples in what it concerns the advantages and disadvantages of the use of these energetic in these productive processes, as well the government may set to establish adequate strategies in order to instruct and encourage the adoption of energy resources that promote a lesser impact to the environment.

One of the major demand related risks for companies that produce consumer electronics goods is change in consumer preferences over time as reflected in the weights they attach to the attributes of products. This contributes to the difficulty of predicting whether consumers will purchase a new product or not and the accuracy of such forecasts can have significant ramifications for companies’ strategies, profitability and even their chances of survival. Knowledge of attribute-weights and accurate forecasts of new products can give companies better insights during the product development stages, inform go-no-go decisions on whether to launch a developed product and also support decisions on whether a recently launched product should be withdrawn or not due to poor early stage sales. Despite the important implications of change in attribute-weights, no research has investigated the extent to which such changes occur and impact on the accuracy of forecasts of the future market share of these products. Prior to the current research, it was assumed that the weights are constant over time – even when the nature of the attributes was assumed to change. To investigate these concerns choice based conjoint (CBC) was applied to data gathered in a longitudinal survey of consumer choices relating a range of consumer electronic products, where innovation has different rates and the product life cycles are various. This allowed an assessment of the extent to which the weights of attributes of choice-based conjoint models change over a six months period for consumer durable products and the degree to which this variability is dependent on the nature of the product. It demonstrates that the change in weights is greater for products that have high technological complexity and shorter lifecycles and also links the changeability of weights to the characteristics of potential consumers. The results of thesis demonstrate that the assumption of constant weights can potentially lead to inaccurate market share forecast for high-tech, short life-cycle products that are launched several months after the choice-based modelling has been conducted.

Este estudo tem por objetivo identificar quais são os atributos de produto mais importantes – e seu grau de importância relativa – na compra ou recomendação de interruptores a consumidores finais, eletricistas e arquitetos. O método foi dividido em fases, com abordagem qualitativa e quantitativa. Inicialmente, foram conduzidas entrevistas em profundidade com consumidores e especialistas, com o objetivo de levantar o máximo de atributos salientes, bem como seus níveis. Em seguida, uma survey online, com 558 consumidores, identificou quais desses atributos são mais importantes no processo decisório de compra e uma validação com executivos da área foi conduzida. Os cinco atributos definidos como mais importantes foram: Marca, Acabamento, Garantia, Material Amarelar e Preço. Para identificar o grau de importância relativa de cada atributo, foi utilizado o método conjoint analysis. A pesquisa foi desenvolvida com 116 pessoas, sendo 60 consumidores finais, 28 arquitetos e 28 eletricistas, de cinco regiões do Brasil. Os resultados foram segmentados e analisados de forma agregada, por região, por atuação profissional e por clusters, grupos com preferências de atributo em comum. A análise conjunta revelou que Marca e Material Amarelar obtiveram a maior importância relativa para a amostra total. Pretende-se que este estudo contribua para que executivos da área possam aplicar estratégias de marketing em seus negócios, a fim de obter melhores resultados. / This study aims to identify what are the most important product attributes - and its degree of relative importance – in the purchase or recommendation of interrupters by end users, electricians and architects. The method was divided into phases of qualitative and quantitative approach. Initially, interviews in depth were conducted with consumers and experts in order to enumerate the maximum salient attributes and their levels. Then an online survey with 558 consumers identified which of those attributes are most important in the decision buying process and a validation with area executives was conducted. The five attributes defined as most important were: Brand, Finishing, Warranty, Material Yellowing and Price. To identify the degree of relative importance of each attribute, conjoint analysis method was used. The survey was conducted with 116 people, 60 end users, 28 architects and 28 electricians on five different regions of Brazil. The results were segmented and analyzed in aggregate way, by region, by professional role and by clusters, group with attribute preferences in common. The analysis revealed that the Brand and the Material Yellowing obtained the greater relative importance for the total sample. It is intended that this study will contribute to that area executives can apply marketing strategies in their business in order to get better results.

O objeto desta dissertação é a estrutura de preferência do consumidor (EPC). O objetivo geral é estudar os métodos de mensuração da EPC (MMEPC) e o tema é a mensuração desta estrutura, utilizando a técnica estatística Conjoint Analysis (CA). A CA proporciona uma maneira realista de medir o impacto de cada atributo de um produto na preferência do consumidor. Esta técnica estatística tem sido cada vez mais aplicada em problemas de Marketing. Alguns softwares têm surgido e provocado o aumento de uso desta técnica. A dissertação discute uma aplicação real desta técnica num problema de definição de um tecido de linho ótimo para um conjunto de especialistas. A ênfase está no planejamento do experimento fatorial fracionário para a estimação do modelo individual cuja variável resposta é posto e os atributos são qualitativos. Modelos lineares de célula de referência e de desvios foram construídos para a análise do experimento. Utilizou-se o modelo linear aditivo não-saturado. Alguns dos principais softwares foram analisados: SPSS, SAS, ACA, CBC e CVA. O autor define um projeto de software de planejamento de experimentos fatoriais fracionários ótimos segundo a eficiência-D. O estudo dos MMEPC pode proporcionar as seguintes contribuições à Administração: otimização de projetos de produtos/serviços/conceitos, quantificação da EPC, segmentação de mercado, determinação da probabilidade de escolha ou participação esperada do mercado de produtos/serviços/conceitos num determinado cenário e simulação (predição) de preferências individuais e agregadas. / The purpose of this dissertation is the consumer’s preference structure (CPS). The general objective is to study the methods of mensurement of CPS (MMCPS) and its main purpose is to measure that structure using the statistical technique Conjoint Analysis (CA). The CA provides a realistic way to measure the impact of the attribute of a product on the consumer’s preference. This statistical technique is being used more and more in marketing problems. Some softwares have emerged and increased the use of this technique. This dissertation discusses a real application of this technique on the problem of definition of a linen tissue for a specialist group. The emphasis is on the design of a fractional factorial experiment for estimation of a individual model in wich the response variable is rank and the attributes are qualitative. Linear models of a cell of reference and deviations were constructed for the experimental analysis. Used one a non satureded linear model. Some of the main softwares were analysed: SPSS, SAS, ACA, CBC and CVA. The author defines a software project for optimum fractional factorial experimental design and analysis, according to D-efficiency. MMCPS studies can provide the following contribution to Management: products/services/concepts optimization, CPS quantification, marketing segmentation, choice probability determination on the expected participation of the products/services/concepts market in a particular scenario and the simulation (prediction) of individual and aggregate preferences.

A Análise de Preferência Conjunta (APC) é uma metodologia estatística bastante utilizada em estudos de comportamento do consumidor e do mercado em geral. Ela possibilita a realização de estudos sobre julgamentos individuais, tais como a aceita-bilidade e preferência por um determinado produto no momento da sua aquisição (ver Artes, 1991 e Friedmann, 1998). Em um estudo de preferência conjunta, são apresentadas configurações hipotéticas de um mesmo produto, que devem ser avaliadas segundo a preferência do respondente. O julgamento de um estímulo é denominado de valor de preferência que nada mais é do que a quantificação da preferência do indivíduo por um estímulo. Quanto maior o número de atributos e níveis utilizados na caracterização de um produto, mais real será sua descrição. No entanto, a complexidade dos estímulos e o número de configurações possíveis aumenta exponencialmente a cada novo atributo ou nível acrescentado, podendo comprometer a qualidade dos resultados de uma pesquisa. Este problema é contornado através da utilização de estímulos gerados através de planejamentos fracionários combinado na omissão de um ou mais atributos nos diferentes estímulos, conhecidos como perfis incompletos. Neste trabalho, pretende-se testar o efeito da ausência de atributos na classificação de estímulos e diferentes formas de imputação da informação faltante em uma aplicação sobre o efeito de características do emprego na satisfação do funcionário. / Conjoint Analysis is a statistic technique used in many behavior studies, product management and marketing researches. The conjoint method involves presenting customers with a test set of hypothetical products profiles and collecting their preferences. It\'s task is to identify some within a set of attributes those ones that are the most important for the research participants. Conjoint Analysis works better when the test set of profiles is small and the number of attributes is not so large. When a large number of attributes are considered in a conjoint study, the final number of possible profiles increase a lot. In this cases, fractional designs and incomplete profiles can be used to solve this problem. In this study will be tested the missing information efect in a conjoint study and will be compared some diferent imputations methods.

We propose and test a new adaptive conjoint analysis method that draws on recent polyhedral “interior-point” developments in mathematical programming. The method is designed to offer accurate estimates after relatively few questions in problems involving many parameters. Each respondent’s ques-tions are adapted based upon prior answers by that respondent. The method requires computer support but can operate in both Internet and off-line environments with no noticeable delay between questions. We use Monte Carlo simulations to compare the performance of the method against a broad array of relevant benchmarks. While no method dominates in all situations, polyhedral algorithms appear to hold significant potential when (a) metric profile comparisons are more accurate than the self-explicated importance measures used in benchmark methods, (b) when respondent wear out is a concern, and (c) when product development and/or marketing teams wish to screen many features quickly. We also test hybrid methods that combine polyhedral algorithms with existing conjoint analysis methods. We close with suggestions on how polyhedral methods can be used to address other marketing problems. / Sloan School of Management and the Center for Innovation in Product Development at MIT

In this paper we carry out fully Bayesian analysis of the general heterogeneity model, which is a mixture of random effects model, and its special cases, the random coefficient model and the latent class model. Our application comes from Conjoint analysis and we are especially interested in what is gained by the general heterogeneity model in comparison to the other two when modeling consumers' heterogeneous preferences. (author's abstract) / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"

Choice-Based Conjoint (CBC) models are often used for pricing decisions, especially when scanner data models cannot be applied. Up to date, it is unclear how Choice-Based Conjoint (CBC) models perform in terms of forecasting real-world shop data. In this contribution, we measure the performance of a Latent Class CBC model not by means of an experimental hold-out sample but via aggregate scanner data. We find that the CBC model does not accurately predict real-world market shares, thus leading to wrong pricing decisions. In order to improve its forecasting performance, we propose a correction scheme based on scanner data. Our empirical analysis shows that the hybrid method improves the performance measures considerably. (author's abstract) / Series: Report Series SFB "Adaptive Information Systems and Modelling in Economics and Management Science"

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