The decrease in small ruminant’s meat consumption in Europe during the last decades has been accentuated by consumers perception of small ruminant’s meat as a traditional product, difficult to cook and with high prices. Additionally, the wide range of products and labels in the market, has forced consumer to rely on larger set of products’ characteristics. However, given the limited capacity of the brain, not all this information can be processed. Our main objective is to understand which attributes consumers are interested in when selecting lamb/sheep meat. Through a Discrete Choice Experiment (DCE) using eye-tracking, we compared the stated preferences of the respondents in the DCE, the self-reported statements on non-attendance and their visual attention to each attribute and levels. We estimated a multinomial logit model (MNL) in R, that was used to design a final DCE. The data was collected in seven European countries (Finland, France, Greece, Italy, Spain, Turkey and United Kingdom) and analysed through MNL. Results show differences between the preferred attributes in each country. Only the price attribute was significant for all countries. We also found differences between the respondents self-reported statements and their visual attention.

La diminution de la consommation de viande de petit ruminant en Europe au cours des dernières décennies a été accentuée par la perception par les consommateurs de la viande de petit ruminant en tant que produit traditionnel, difficile à cuisiner et à prix élevé. En outre, la vaste gamme de produits et d’étiquettes sur le marché a obligé les consommateurs à s’appuyer sur un ensemble plus large de caractéristiques. Cependant, compte tenu de la capacité limitée du cerveau, toutes ces informations ne peuvent pas être traitées. Notre objectif principal est de comprendre les attributs qui intéressent les consommateurs lors de la sélection de la viande d’agneau/de brebis. Dans le cadre d’une expérience de choix discret (DCE) utilisant l’oculométrie (eyetracking), nous avons comparé les préférences déclarées des répondants dans DCE, les déclarations autodéclarées sur la non-participation et leur attention visuelle à chaque attribut et niveau. Nous avons estimé un modèle logit multinomial (MNL) en R, utilisé pour concevoir un DCE final. Les données ont été collectées dans sept pays européens (Finlande, France, Grèce, Italie, Espagne, Turquie et Royaume-Uni) et analysées via une MNL. Les résultats montrent des différences entre les attributs préférés dans chaque pays. Seul l’attribut de prix était significatif pour tous les pays. Nous avons également constaté des différences entre les préférences exprimées par les répondants et leur attention visuelle.