TÉCNICA MULTIVARIABLE / DEPENDENCIA

Presentación del tema: "TÉCNICA MULTIVARIABLE / DEPENDENCIA"— Transcripción de la presentación:

1 TÉCNICA MULTIVARIABLE / DEPENDENCIA
Análisis Conjunto TÉCNICA MULTIVARIABLE / DEPENDENCIA V. independientes (atributos) Suelen estar medidas en escala nominal. V. dependiente (preferencia) Suelen estar medidas en escala ordinal. .

2 El objetivo es detectar los atributos más valorados
Análisis Conjunto El objetivo es detectar los atributos más valorados Considera las preferencias para un todo o conjunto identificando la utilidad o importancia asociada a cada una de las partes o atributos que componen el todo. Analiza los EFECTOS CONJUNTOS de dos o más variables independientes nominales y una variable dependiente ordinal .

3 descomponer utilidad por producto en utilidades por atributo.
EN OTRAS PALABRAS Se trata de un modelo que permite obtener un indicador de la importancia relativa de cada una de las características de un producto a través del estudio de los atributos que los consumidores descartan en su elección. El principio básico del análisis consiste en descomponer utilidad por producto en utilidades por atributo. .

4 Finalidades ¿Qué características del producto son importantes para los clientes? ¿Cuál es el nivel preferido para cada característica? ¿Cómo influye cada atributo del producto en la decisión de compra? Identificación de nuevos conceptos Desarrollo de nuevos productos Segmentación de mercado Análisis competitivo Reposicionamiento

5 A) Identificación y Selección de los atributos relevantes (variables)
PROCEDIMIENTO A) Identificación y Selección de los atributos relevantes (variables) Experiencia investigador Investigaciones cualitativas: grupos de enfoque, entrevistas en profundidad Los atributos, no necesariamente deben ser los más importantes. Seleccionar atributos determinantes. Diferenciadores en el proceso de formación de preferencias. B) Determinación de niveles o categorías de los atributos

6 Perfiles completos, totales o evaluación
C) Recolección de datos La recolección de datos debe realizarse mediante un modelo que permita descomponer las preferencias entre las diferentes combinaciones de niveles de atributos Evaluación de dos factores (trade off) Presenta atributos por pares, en una matriz. Dos atributos en sus distintos niveles y en la cual el encuestado debe indicar el orden de preferencias. Perfiles completos, totales o evaluación de factores múltiples. Presentar todos los atributos al mismo tiempo. Al aplicar el análisis conjunto a cada encuestado (análisis individual) y luego a la totalidad de la muestra (análisis agregado) se calculan las utilidades parciales para cada nivel de atributo.

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