BECAUSE INFORMATION IS NOT KNOWLEDGE™

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Segmentación, Definición de Público Objetivo y Posicionamiento
Advertisements

Líneas de Espera: Teoría de Colas
Modelo de Colas Simulación.
U UNIVERSIDAD DE QUINTANA ROO
CONTENIDOS Teoría del muestreo ¿Cómo seleccionar una muestra?
LA ELASTICIDAD Y SU APLICACIÓN
Ejemplo A continuación aparecen las tasas de retorno de dos fondos de inversión durante los últimos 10 años. 1. ¿Cuál es más riesgoso? 2. ¿En cuál invertiría.
Luis Eduardo Ruiz Rojas
Fundamento de la Teoría de las Pruebas
DEMANDA DE MERCADO Y ELASTICIDAD
Técnicas para la elaboración de un instrumento
Objetivos de aprendizaje
ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROYECCIÓN
Master en Recursos Humanos
Tema 5: Teoría de colas Ezequiel López Rubio
KRUSKAL WALLIS Jorge Iván Betancur Marta Isabel Naranjo García
USAGE AND ATTITUDE STUDY
Definición de Producto Interior Bruto (PIB)
FUNDACIÓN UNIVERSITARIA AUTÓNOMA DE LAS AMÉRICAS
CATALINA AGUDELO, HAIDY PAOLA, JULIETH PINO
ESTRATEGIAS Y DISEÑOS AVANZADOS DE INVESTIGACIÓN SOCIAL
DE LAS CUENTAS DE USUARIO Y OPCIONES DE CARPETA
Regresión y correlación
PREGUNTAS TIPO ICFES -PROBABILIDADES-.
Muestra: Recolección de Datos: Análisis de Datos:
Curso de Estadística Básica
HERRAMIENTAS PARA EL CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD.
estadistica Corporación Unificada Nacional 2015-A Modalidad: Distancia
Metodología de la investigación
COSTOS ESTÁNDARES.
MUESTREO DE ACEPTACIÓN DE LOTES POR VARIABLES
Bioestadística III. Escala cuantitativa. n Cuando la escala de medición es cuantitativa, y el análisis requiere un solo valor numérico que resuma alguna.
Aprendizajes Esperados
TÉCNICA MULTIVARIABLE / DEPENDENCIA
OBJETIVOS DEL CURSO IDENTIFICAR Y DIFERENCIAR LOS TIPOS DE VARIABLES MÁS UTILIZADAS EN EL ANÁLISIS ECONÓMICO-ADMINISTRATIVO. MANEJAR LOS CONCEPTOS Y APLICACIONES.
Clases 4 Pruebas de Hipótesis
Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión
Pasar de un programa a otro
Descomposición Factorial Unidad 5
Material de apoyo para el docente CURSO II: “CANTIDAD”
ETAPA POST EVENTO.
Evaluación de sistemas de cómputo Edna Martha Miranda Chavez Sergio Fuenlabrada Velázquez Sep 2010 BENCH MARK para compra de software de base, herramientas,
Medidas de Variabilidad
Titular: Agustín Salvia
Herramientas básicas.
UNIDAD 1.- EVALUACIÓN DE DATOS ANALITICOS
ESTRATEGIAS DE INVESTIGACIÓN: LA ENCUESTA. Hoy en día la palabra "encuesta" se usa más frecuentemente para describir un método de obtener información.
Pruebas de hipótesis.
PRUEBAS ESTADISTICAS NO PARAMETRICAS
Métodos Cuantitativos
MERCADOTECNIA. EL OBJETIVO DEL MATERIAL ES AYUDAR Y DAR APOYO, AL FACILITADOR EN LA PRESENTACION DE LOS TEMAS QUE SON: LA DEFINICION DEL PRODUCTO Y/O.
Diseños Generales. 2 Propósito implícito del diseño experimental El propósito implícito de todo diseño experimental consiste en imponer restricciones.
ACTIVIDAD DE PORTAFOLIOS 3
Análisis de los Datos Cuantitativos
DE ACTITUDES, PERCEPIONES Y PREFERENCIAS MEDICION CAPITULO 14.
El efecto de las actividades extracurriculares en el optimismo de estudiantes en Nuevo León. En esta investigación nos enfocaremos en uno de sus factores.
Método de mínimos cuadrados
RIESGO, RENDIMIENTO Y VALOR
Tema 3: La decisión de llevar a cabo la investigación.
Preferencias Unidad 4 Bosch & Young Preferencias
INFERENCIA ESTADÍSTICA
 Necesidades (Kotler, 1997): “Es la carencia de un bien básico o el estado de privación que supone una persona e incluye las necesidades fisiológicas,
Copyright © 2003 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.
TAMAÑO DE LA MUESTRA. Para definir el tamaño de la muestra se debe tener en cuenta los recursos disponibles y las necesidades del plan de análisis, el.
POBLACIÓN Y MUESTRA CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL. Descripción e inferencia Población Muestra Muestreo Inferencia Resultado.
TEORIA CLASICA y TEORIA DE RESPUESTA AL ITEM ( TRI )
Tarea # 4 PRUEBAS DE HIPÓTESIS ESTADÍSTICAS. PRUEBA DE HIPÓTESIS Hipótesis es una aseveración de una población elaborado con el propósito de poner a prueba,
TAMAÑO DE LA MUESTRA Alvaro Alfredo Bravo Dpto. de Matemáticas y Estadística Universidad de Nariño - Colombia.
TEMA 7 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS TEMA 7 ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS.
 Clara Espino. Pruebas de Hipótesis.. En esta estadística clásica el promedio poblacional es un parámetro fijo y por lo tanto no tienes ningún tipo de.
Transcripción de la presentación:

BECAUSE INFORMATION IS NOT KNOWLEDGE™ Playa Pie de la Cuesta 410, Col. Reforma Iztaccihuatl, CP 08840, Delegación Iztacalco. Tels. 3626-0823 / 3626-0822 www.marketvariance.com

Conjoint Analysis (Jorge Andrade Rios)

¿Qué es conjoint analysis? Es una técnica que sirve para comprender cómo desarrollan los individuos sus preferencias por los productos o servicios. Se basa en la teoría de que las personas asignan valor a un producto o servicio combinando cantidades separadas de “valor” que proporciona cada atributo.                       ¿Qué atributo es más importante para usted? Si No $200,000 Rojo No Si $400,000 Gris Convertible Lujoso Deportivo Precio Color

Factores o atributos, niveles, utilidad y estímulos. La técnica de conjoint tiene cuatro conceptos básicos que hay que conocer: Factor o atributo. Las características o variables sobre las cuales puede variar el producto o servicio. Marca Sabor Precio Ingredientes Color Material Tamaño Empaque, etc. Niveles. Son el número de opciones que tiene cada atributo. Marca Precio Color Tamaño GE $5.00 Rojo 500 gr. SONY $10.00 Azul 900 gr. Kenwood $15.00 Blanco 1.500 kgr.

Utilidad. Es la base conceptual para medir el valor Utilidad. Es la base conceptual para medir el valor. No tiene una equivalencia directa a alguna otra medida, ni siquiera dentro del mismo conjoint dado que la utilidad depende de los atributos o niveles que se miden y por supuesto de la escala o nivel de medición empleado. Atributo tamaño (Kgr.) Atributo Precio Niveles Utilidad Niveles Utilidad 1.5 kgr 5.07 $ 200,000.00 1.61 900 gr. 2.65 $ 400,000.00 -1.61 500 gr. -7.72 Estímulos. Para evaluar la utilidad (valor) que tiene cada nivel es necesario presentar a los sujetos estímulos que representen diferentes productos para que los califiquen, ordenen o seleccionen de acuerdo a su grado de preferencia o intención de compra.

Análisis de datos. La gran ventaja que tiene este análisis es que se pueden crear escenarios y evaluar que sucede con la “demanda” de los distintos productos, dependiendo de los escenarios construídos. En otras palabras, se puede responder a preguntas de “What if”, que pasa sí. En este sentido, es posible conocer el aumento o disminución de la preferencia (demanda) por algún producto que existe en el mercado o que se desea introducir.

Usos y aplicaciones. Elasticidad de precios. Desarrollo de nuevos productos. Segmentación de mercado. Estimaciones de mercado. Evaluación de brand equity.

Tipos de conjoint. Existen varios tipos. Los más conocidos son: Full Profile o Trade Off. CBC (Choice based Conjoint). ACA (Adaptive Conjoint Analysis). Los tres métodos difieren principalmente en: Metodología. Flexibilidad para adaptarse a situaciones más reales del mercado. Forma de aplicación (papel y lápiz o computadora). Método para evaluar los estímulos (mediante ordenar los productos, calificarlos y/o seleccionando el preferido). Capacidad para evaluar númerosos atributos o productos. Tipo análisis y resultados que se obtienen.

Principales diferencias en tipos de conjoint. PERFIL COMPLETO C B C A C A Metodología. Nada flexible. Algo flexible. Muy flexible. Aplicación. Papel y lápiz (no es muy común por computadora). Computadora (no muy frecuente a papel y lápiz). Capacidad multimedia. Sólo por computadora. Método de evaluación. Intención de Compra en una escala de 1 a 5, 1 a 7, o cualquier otra, para cada producto. Cuál prefiere, escoge o compraría de entre una serie de productos. No es posible hacer una segunda selección Cuál compraría o prefiere de entre dos productos. Los atributos no importantes son eliminados apriori. Capacidad. 8 atributos y 9 niveles. 10 atributos y 15 niveles. 30 atributos y 15 niveles. Nivel de análisis. Suma de respuestas de cada individuo Suma de respuestas de un grupo Resultados. Efectos principales. Importancia de atributos Efectos principales e Interacciones. Importancia de atributos.

Independientemente del método de conjoint que se decida utilizar se deben conocer conceptos importantes que se utilizan en la elaboración o diseño de estímulos (conceptos o productos). 1. Ortogonalidad. Independencia estadística entre los factores, por ejemplo, el atributo potencia y el atributo consumo de gasolina se correlacionan negativamente; el precio y tamaño; etc. Normalmente, los conceptos creados terminan siendo poco creibles. Se pueden eliminar estos estímulos creando un diseño cuasi-ortogonal. Se pueden restringir los conceptos (determinar las combinaciones). Sólo es posible con CBC.

2. Equilibrio y balance de niveles 2. Equilibrio y balance de niveles. Cada factor tiene el mismo número de niveles y estos aparecen igual número de veces entre los estímulos evaluados. Por ejemplo, un factor como marca de celulares y si cuenta con MP3, está desequilibrado. Un diseño donde siempre aparecen juntos sabor vainilla con envase de lata sin que aprezca vainilla con los otros empaques no está balanceado. Celular MP3 NOKIA SI MOTOROLA NO PANTECH SONY ERICKSON LG 5 Niveles 2 Niveles Sabor Envase Vainilla Lata Chocolate Tetrapak Fresa Vidrio

Ejemplo conjoint tradicional (perfil completo) Problema. Varias chicas del equipo de investigación de Market Variance® difieren sobre cuál es el atributo más importante en un hombre. Lucy argumenta qué lo más importante es que tenga dinero. Martha por el contrario dice que debe saber hablar o que sepa enamorar. En tanto que Eva se inclina por el físico, que sea guapo, dice. Las tres mujeres le han pedido a Alfredo que les ayude a encontrar el atributo más importante a lo que éste, ni tardo ni perezoso, opina que hay que utilizar la técnica de Conjoint; pues permite conocer como “desarrollan las mujeres su preferencia por un hombre” y que influye más si el dinero, el verbo o la carita.

Dinero Carita Verbo Dinero Carita Verbo Diseño experimental Alfredo sabe que hay tres factores o atributos Y que cada atributo tiene dos niveles (ya que nuestras mujeres no se andan con medias tintas) Dinero Carita Verbo Dinero Carita Verbo Si tiene Si es carita Si tiene verbo No tiene No es carita No tiene verbo

Número de combinaciones = 2 X 2 X 2 = 8. Dado que el método que Alfredo va a utilizar es el de perfil completo, tiene que calcular el número de estímulos (escenarios) que tienen que evaluar Lucy, Martha y Eva. No. de combinaciones = No. de niveles del 1er factor X No. de niveles del 2do factor X No. de niveles del tercer factor o sea: Nota. El número de factores y niveles a evaluar afecta directamente los resultados. A mayor número de niveles y factores se deben evaluar más extímulos una fórmula para calcular el número mínimo de estímulos que se pueden evaluar es: Número de combinaciones = 2 X 2 X 2 = 8. número total de niveles de todos los factores Número mínimo de estímulos es igual a número de factores + 1.

Diseño ortogonal en SPSS. Este diseño permite crear un diseño independiente. No hay correlación (asociación) entre los niveles y atributos y el diseño es “balanceado”.

Archivo creado por SPSS (CURSO.SAV). Tarjetas de perfil completo.

Las frecuencias de los estímulos muestran un diseño balanceado.

Petición de elaboración de tarjetas.

Tarjetas creadas por SPSS.

Instrucciones (Ordenación de tarjetas) A continuación te voy a mostrar una serie de tarjetas, cada una de ellas describe a un galán diferente con algunos atributos que te pueden gustar, que pueden no gustarte o gustarte menos, te voy a pedir que ordenes las tarjetas desde el galán que se te hace más atractivo hasta el que se te hace menos atractivo. Tarjeta # 1 Qué tanto prefieres a un galán con las siguientes características

Datos obtenidos de la ordenación de tarjetas por preferencia. Atributos / factores Calificaciones / Preferencias Estí- verbo carita dinero Lucy Martha Eva mulo 1 2 3 4 5 6 7 8 2 4 1 6 5 7 8 3 1 2 3 4 6 7 8 5 1 3 4 5 7 6 8 2 Estímulos “increibles”.

Captura de datos.

Análisis SPSS. (Programa para obtener las utilidades).

Importancias y utilidades por sujeto. (Obtenidos en SPSS)

Resumen de importancias y utilidades. (Obtenidos en SPSS)

Comandos de conjoint en SPSS.

Mismo caso analizado sin computadora. Atributos o factores Calificaciones Estí- verbo carita dinero Lucy Martha mulo 1 2 3 4 5 6 7 8 2 4 1 6 5 7 8 3 1 2 3 4 6 7 8 5 Las calificaciones promedios de Lucy para un galán con carita y sin carita son: Con carita: (2 + 4 + 7 + 3) / 4 = 4 Sin carita: (1 + 6 + 5 + 8) / 4 = 5

Obteniendo los componentes parciales de utilidad. El promedio global es: Carita: (1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8) / 8 = 4.5 La desviación es el promedio menos el promedio global: 6.25 – 4.5 = 1.75

La desviación se invierte para indicar mayor preferencia. La desviación se eleva al cuadrado para evitar los números negativos. La desviación estandarizada es el producto de la desviación al cuadrado por el valor estandarizado. El valor estandarizado es igual al número de niveles entre la suma de cuadrados: (6/9.25) = 0.648. La estimación del com. par. de utilidad es la raíz cuadrada de la desviación estandarizada. El rango es la suma de los componentes par. de utilidad. La importancia del factor es igual al rango de componente parcial de utilidad entre la suma de los rangos: (0.081/4.912) = 2%.

CBC (Choice-Based Conjoint Analysis) Actualmente CBC es el método más usado debido a que se aproxima de manera más realista a la forma en que los consumidores hacen sus selecciones a la hora de decidir entre un producto o servicio. El sujeto escoge un producto en lugar de calificar a su preferido u ordenar el que más desea. Permite la no compra; es decir, el entrevistado puede optar por ningún producto de los que se le presentan. Se puede hacer el levantamiento de campo mediante una computadora (con capcidades multimedia) o a papel y lápiz. Los datos se analizan de forma agregada lo que permite evaluar las interacciones mediante los diseños aleatorios utilizados para construir los conceptos.

Es muy flexible en su metodología Es muy flexible en su metodología. Por ejemplo, se pueden determinar atributos especifícos para cada producto: Los atributos para describir agua pueden ser distintos a los usados para describir un refresco y evaluarse al mismo tiempo. Sin embargo, se requiere de un modulo avanzado de diseño del propio fabricante del software (Sawtooth software). Debido a la forma en que se evaluan los conceptos (sólo uno de un conjunto) no es posible obtener utilidades individuales; por esta razón se utiliza el método tradicional siempre que se desea obtener utilidades para cada sujeto.

Capacidades y recomendaciones. Aunque CBC puede manejar un máximo de 10 atributos, 15 niveles y 16 conceptos (incluyendo la opción “no escojo ninguno”) se recomiendan los siguientes parametros. Número de atributos = 6 Número de niveles = 5 Número de conceptos por tarea = 9 Número de tareas = 20