El objetivo principal del análisis conjoint es desagregar el valor total que los clientes perciben en un producto o servicio. Esto permite:
Un ejemplo práctico: viajeros de negocios y turistas Imaginemos una aerolínea que desea evaluar qué valor asignan sus clientes a tres atributos: la comodidad de la silla (regular o amplia), la duración del vuelo (3 o 5 horas) y el precio del tiquete ($400 o $700). Para ello, se crean todas las combinaciones posibles entre estas variables. Cada combinación se presenta a los encuestados en forma de tarjeta, y se les pide calificar su intención de compra en una escala de 1 a 10. Con estas calificaciones, se estima la utilidad que cada segmento (por ejemplo, viajeros de negocios) asigna a cada atributo. Los resultados pueden revelar, por ejemplo, que para los viajeros de negocios el atributo más relevante es el precio, seguido por la duración del vuelo. En cambio, la comodidad de la silla tiene una importancia marginal. Así, la empresa puede adaptar su propuesta y su comunicación según lo que más valoran sus clientes. De tarjetas a elecciones: el enfoque CBC En la práctica, los análisis conjoint no se hacen con tarjetas físicas, sino mediante plataformas estadísticas que aplican el enfoque Choice-Based Conjoint (CBC). En este formato, el encuestado elige entre diferentes combinaciones de atributos presentadas en pantalla. Por ejemplo, en una investigación sobre blanqueador líquido, se evaluaron cinco atributos: Marca, Desempeño, Aroma, Empaque y Precio. A cada persona se le mostraron doce pantallas, con dos opciones por pantalla, y debía elegir la que más se ajustara a su preferencia. Los resultados revelaron que, dejando de lado el precio, el atributo más importante en la percepción de valor era la marca (con un peso del 78%). Los otros atributos como el desempeño, el aroma y el empaque tenían una importancia mucho menor. Cálculo de la intención de compra y elasticidad Una ventaja clave del análisis conjoint es que, al incluir el precio como uno de los atributos, es posible calcular la intención de compra frente a diferentes precios. Esto permite construir una curva de intención de compra y calcular la elasticidad entre los distintos niveles analizados. Así, las empresas pueden estimar cómo reaccionarán los clientes ante cambios de precio y qué atributos deben potenciar para aumentar la percepción de valor de sus productos. Lo que viene: inteligencia artificial y decisiones de precio Con el análisis conjoint, ya sabemos cómo medir la percepción de valor y la sensibilidad al precio de nuestros clientes. Pero ¿cómo llevar esto al siguiente nivel e incorporar estos aprendizajes en modelos de inteligencia artificial que predigan decisiones reales de compra? Eso lo veremos en los próximos artículos, donde exploraremos cómo aplicar la inteligencia artificial a la toma de decisiones de precios.
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