Friday, February 27, 2009

¿Análisis de correspondencias en Marketing?

Para un mejor entendimiento de la teoría aquí planteada haga clic en este vínculo y encontrará el documento que sustenta las ideas expuestas a continuación.


Hablo desde mi propia perspectiva… los métodos estadísticos deben tener validez teórica desde el punto de vista del usuario. Es decir, en epidemiología, economía, contaduría, sociología o en marketing, los métodos estadísticos tienen validez siempre y cuando sirvan para apoyar la teoría desarrollada en estas áreas del conocimiento. No le digan a un gerente de mercadeo que la variable satisfacción del consumidor no entra en el modelo re regresión porque el beta no resultó significativo. En estos aspectos, la ciencia estadística debe ser vista como una herramienta. Ahora, como sucede con toda herramienta, es necesario adecuarla al terreno y afinarla de tal manera que se convierta en una herramienta indispensable en manos del experto y no en una más de las herramientas a las cuales se puede acceder. En esta ocasión, le tocó el turno al análisis de correspondencias. Específicamente al muy conocido y bien ponderado mapa perceptual, resultado de éste análisis.


Una de mis primeras experiencias en marketing fue en un lugar en donde el informe que se presentaba al gerente de marca estaba constituido por más de doscientas diapositivas, muy bonitas y coloridas, que correspondían a gráficos de frecuencias de todas y cada una de las preguntas que estaban en el instrumento. Lo anterior me pareció muy curioso; sin embargo estoy seguro que este montón de datos sigue siendo una muy buena herramienta en las manos de los CEO's. Una de las soluciones que yo propuse fue reemplazar ese montón de datos por verdadera información… Al fin de cuentas, ese es el fin de la mayoría de procesos estadísticos… La respuesta que obtuve fue negativa. Es muy difícil cambiar la percepción del gerente y mucho más de quienes reciben dinero del gerente. Así que sí al gerente le agradan las tablas… pues a hacer tablas en el SPSS.


Tiempo después se interesaron en la solución. Sin embargo era una solución que no se defendía por sí misma… la interpretación del análisis de correspondencias depende de las tablas de contingencia utilizadas para generar el mapa perceptual. Por ejemplo, la siguiente figura puede guiar a conclusiones muy erróneas.



Es decir, para un gerente de marca es indispensable que las herramientas con las cuales toma sus importantes decisiones sean compatibles con la realidad del mercado. En el anterior gráfico es posible concluir que la marca con la mejor percepción de mercado es la Brand C. Bien, esto es falso si vemos las tablas de frecuencias originales (no las muestro a propósito). Sin embargo, una solución a este problema está dada por la incorporación de información auxiliar con respecto a los atributos de la categoría de mercado. De otro lado, si vemos el siguiente gráfico, resultado de un análisis de correspondencias modificado, entonces resulta que la interpretación se vuelve mucho más diáfana.



Pues aunque la Brand C está asociada a tres atributos se concluye que no es la marca más importante dentro de la categoría de mercado. Ahora, la marca más impactante resulta ser la Brand B y esto significa que está mucho mejor puntuada que cualquier otra marca en el mercado. Nótese que la incorporación de la importancia relativa, tanto en marcas como en atributos, es un gran salto en la interpretación de la percepción de la categoría y toma estratégica de decisiones. Con este tipo de gráfico no se necesita conocer la tabla de contingencia que lo generó. Si usted fuera el gerente de la Brand A y tuviera que tomar una decisión acerca de el atributo de enfoque en la próxima pauta publicitaria, ¿en cuál atributo enfocaría la propaganda?... conociendo que el atributo principal en el mercado es el V1 seguramente le apuntaría a este.


Sin embargo, en términos de estrategia, es posible llegar a mejorar el anterior gráfico. Sin embargo, este paso se debe realizar de la mano del experto. Lo que se propuso fue segmentar la tabla de contingencias. De esta manera, el gerente se acerca mucho más a la percepción real del consumidor. Piense por un instante en la compra de un producto cualquiera y en lo complejo que resulta este proceso inconsciente. El siguiente gráfico PLASMA la mente del consumidor promedio en la categoría y permite conocer el proceso inconsciente que él realiza en su mente a la hora de comprar un producto o adquirir un servicio.



Este gráfico no pretende ser la solución a los problemas del investigador, ni mucho menos pretende reemplazar los arrumes de diapositivas, por lo cuales se pagan un precio. Simplemente pretende dar información veraz... Ymás aun, en estos tiempo de competitividad la información es poder

11 comments:

  1. Andrés no comparto tu comentario y me parece una falta gravísima contra toda la fundamentación estadística, “tener validez desde el punto de vista del usuario”, ¿acaso los usuarios tiene la verdad absoluta? ¿o poseen tal conocimiento que saben si las variables afectan o no un proceso?

    Pongamos el ejemplo de Riesgo Crediticio, se esta desarrollando un modelo de regresión logística para predecir si debo o no prestarle dinero al público, si el modelo “debe tener validez del usuario” es decir el área de aprobaciones de crédito ya sabe que variables afectan y cuales no, ¿Para qué hago un modelo?, ¿Cuál sería el objetivo?, ¿Para qué pierdo mi tiempo creándolo?, si el objetivo es decir que se realizó un “análisis estadístico” sin la significancia de los Betas para apoyar el conocimiento de un supuesto “experto”, ¿esto de que me sirve?, apenas para tener contentos a las personas que desconocen toda la parte estadística.

    Siguiendo con el Riesgo de Crédito, en cualquier Banco que se hable se cree que las mujeres tienen un mejor comportamiento de pago que los hombres, este hecho es histórico y se ha mantenido por muchos años, por ende se puede tomar como una filosofía de negocio ya arraigada, ahora, si realizamos un modelo y esta variable no de con un Beta significativo, ¿debo por “validez de usuario” dejarla?, ¿no será que para mi segmento estos grupos no son diferentes y el “experto” esta mal?, o ¿Qué la economía cambio y este proceso de crisis hace que no hayan diferencias entre los géneros?, ó cualquier otro cambio en hábitos, consumos, etc.

    Ya lo decía ciertamente Leonard H. Courtney que “existen tres tipos de mentiras: mentiras, malditas mentiras y estadísticas“, con este tipo de pensamientos puesto en practica prácticamente podemos probar todo lo que nos pidan, con la escusa que debe ser “valido para el usuario”.

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  2. Excelente punto !!!

    Mauricio, mi intención no es desconocer la validez de los métodos estadístico sino enfatizar que los resultados de los métodos deben tener validez teórica en las áreas de aplicación..." los métodos estadísticos deben tener validez teórica desde el punto de vista del usuario"

    No se trata de contentar a nadie... se trata de desarrollar teoría estadística de punta para la solución de problemas en otras áreas... Si el beta no es significativo debe existir una razón de fondo para que se de tal situación... Ahora, en marketing (hablo de lo que sé) la satisfacción del ususario es siempre significativa (en términos estadísticos) con otras varibles como la lealtad o la recomendación. Además tiene sentido desde la parte teórica del marketing (Aaker, Keller o Porter).

    En resumen, lo que yo quise deceir es que al momento de correr la regresión, el estadístico debe conocer muy bien la teoría del riesgo de crédito o de marketing, etc... Por supuesto, si encuentra resultados contrarios, como en tu ejemplo, pues una razón debe haber (como en tu ejemplo)

    Ahora, si te fijas bien, el desarrollo de esta entrada estuvo centrado en proponer una modificación teorica estadística al método de correspondencias simples que, en el caso del marketing, se queda corto en términos de interpretación.

    Gracias por el valioso comentario :=)

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  3. A propósito de ” los métodos estadísticos deben tener validez teórica desde el punto de vista del usuario”, creo que la discusión de la validez teórica de los métodos no está en duda desde que los supuestos que éstos tengan (si los hay) sean plausibles, y desde que respondan a las preguntas del usuario. Podría estar en duda la validez práctica de los resultados que los métodos arrojen.

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  4. Adicionalmente, sobre la frase "los métodos estadísticos tienen validez siempre y cuando sirvan para apoyar la teoría desarrollada en estas áreas del conocimiento", creo que como parte fundamental del método científico, el análisis de los resultados de estudios estadísticos no debe verse limitado por la teoría desarrollada en otras áreas del conocimiento, sino más bien enriquecido por ésta, de manera que para resultados inesperados, pueda encontrarse una explicación teórica desde el punto de vista del usuario. Por supuesto este punto de vista es válido únicamente cuando se está seguro de que el método estadístico empleado es el adecuado para cada situación, y cuando la interpretación de los resultados es ejecutada por una persona idónea, de manera que se pueda asegurar que no se está cometiendo ningún error estadístico.

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  5. También preferiría pensar en que las conclusiones deben estar ajustadas a la REALIDAD, más que tener VALIDEZ. Son dos cosas muy diferentes.

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  6. :) A proposito de "Iván" ... Felicitaciones... que lo aproveche bastante... Usted se lo merece... No nos vaya a alvidar!!!

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  7. Me identifico con el segundo comentario. Tuve la oportunidad de trabajar un tiempo en el area de estadistica aplicada a mercadeo, me parece que en ese medio se tiende a caer en esa situacion de darle prioridad a la opinion de un usuario , jefe, cliente, antes que a la parte cientifica o tecnica que hay detraz los estudios. Uno se pregunta ......acaso los metodos estadisticos son una ciencia o un arte? las verdades cientificas son como son, alejadas de toda opinion o punto de vista ( si a un paciente le diagnostican un cancer se lo informaran friamente aunque no le guste la noticia) ...... creo que la gente que trabaja en el area estadistica es ante todo gente cientifica que busca revelar las cosas como son y descubrir, antes que darle gusto a la gente , para mi no tendria mucho sentido trabajar sin descubrir cosas a travez de los metodos, solo pensando en una manera para que el usuario escuche lo que quiere escuchar.
    Es mi punto de vista al respecto. Excelente blog.

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  8. la verdad me da mucha pena los comentarios sobre el tema del uso de los metodos estadisticos multivariados, creo k tienen que revizar un poco mas y poner el ejemplo de muchas personalidades que aportaron al desarrollo de estos metodos y los grandes alcances que diereon en la investigacion..........

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  9. Andres bueno días,

    Me parece un buen artículo y me gustaría que me ayudara a solucionar dos dudas que tengo sobre un análisis de correspondencia particular que hice con la herramienta SPSS.

    1 En el resumen el análisis de la Chi-cuadrado me muestra independencia es decir p-valor mayor a 0.05

    2 La sumatoria de los ejes en dos dimensiones no me explica si no el 77%

    La pregunta es aconsejable mostrar este resultado?

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  10. [...] my article about corresponding analysis in marketing research has been published in the Journal of [...]

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