Percepção de valor pelo cliente utilizando abordagem de RNA

Descrição

Identificar e prever a disposição a pagar (WTP) por parte dos consumidores de produtos inovadores constitui um desafio para os previsores. Um dimensionamento adequado das necessidades e aceitação da oferta por parte do consumidor pode ser obtido com prévio conhecimento do comportamento de consumo do mercado, fator não existente no caso de produtos inovadores ou provenientes de startups. Uma alternativa para dimensionar este consumo pode ser a realização de identificação de atributos de valor percebido pelo cliente e da WTP por esta oferta. As técnicas atuais para identificar a WTP contemplam métodos que não são integrados algebricamente com a identificação de atributos considerados importantes pelo consumidor, podendo resultar em previsões de WTP viesadas pela apresentação da proposta inovadora. A integração da WTP e dos atributos identificados via análise conjunta representa uma alternativa viável. Assim, propomos um modelo de aprendizagem que utiliza redes neurais artificiais como base para esta integração. Os modelos de redes neurais aprimoram os resultados a cada nova informação inserida no modelo, justificando a sua utilização. Sendo assim, o objetivo deste estudo é desenvolver um modelo integrado de análise conjunta e WTP, minimizando as incertezas no lançamento de novos produtos, de modo que contemple: (a) análise conjunta para identificar atributos de valor percebido e (b) modelo de redes neurais integrando análise conjunta e WTP para projetos de inovação com foco nos produtos desenvolvidos por statups.