Estimación de las preferencias del consumidor a través de un modelo jerárquico bayesiano logístico multinomial
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2015
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
El uso de las técnicas estadísticas ha cobrado gran importancia en las investigaciones de mercados, es
usual que se diseñen estudios donde el objetivo esté orientado a idenfiti car los factores que afectan las
decisiones de compra de los consumidores. Existen diversas metodologías en ese sentido, entre las más
conocidas están: evaluaciones comparativas, análisis conjunto, maxdiff y trade off. Sin embargo las más
simples como la evaluación comparativa carece de rigor estadístico y otras como el análisis conjunto suelen
ser dispendiosas de llevar a cabo especialmente durante el proceso de levantamiento de información,
debido a que en ocasiones a pesar de trabajar con diseños ortogonales el n umero de ofertas que debe evaluar
cada entrevistado sigue siendo tan alto que podría ocasionar fatiga y por ende sesgo en los resultados.
En este trabajo se propone una metodología de tipo trade off, la misma consiste en empezar con dos
ofertas al azar e identi ficar cuál de las dos es más atractiva para el consumidor, posteriormente la oferta
ganadora se compara con otra oferta y también se identifi ca la más atractiva, la cual a su vez se compara
con otra oferta que no haya sido comparada y así sucesivamente hasta terminar. Si el número de ofertas
es k en total, el encuestado tendrá que comparar k-1 pares de ofertas, de esta forma se logra reducir los
tiempos de la encuesta evitando los sesgos ocasionados por el cansancio, además de disminuir los costos
del proyecto de forma importante.
Con el fi n de estimar la probabilidad de que el sujeto i (i = 1; :::; n) elija la oferta j (j = 1; :::; k) se propone
realizar un Modelo Jerárquico Bayesiano Logístico Multinomial usando métodos MCMC (Markov
Chain Monte Carlo), de esta forma se puede obtener las probabilidades de que cada individuo seleccione
una oferta sin la necesidad de comparar todos los pares. Una ventaja de usar el enfoque bayesiano es
debido a la gran cantidad de parámetros, que en ocasiones resulta complejo o imposible hacerlo de forma
clásica; además con el fi n de mejorar las estimaciones de los parámetros se involucra en la distribución
de los mismos la información sociodemográfica de los sujetos. El ajuste del modelo considera un proceso
Dirichlet, apropiada para distribuciones multinomiales.
Una vez obtenidas las probabilidades para cada sujeto en cada oferta, se aplica un análisis de componentes
principales y usando las primeras componentes se realiza una clasifi cación de los de los sujetos con el
fin de identifi car los nichos del mercado para las diferentes ofertas.
Abstract
The statistics techniques have won importance in market research, this techniques usually use when the
objective wants to know the consumer's factors that a ects decisions of consumer. Many methodologies
are used how conjoint analysi, maxdi and trade o . But the simples techniques don't have optimal
results and other techniques have a long duration, for this reason this techniques can give a bad results.
In that job, we propose a di erent trade o methodology, that methodology compares two supplies
and the subject selects one, again the last selection compares with other supply and nally the subject
compares all supplies. If the numbers deals are k, the subject have to compare k1 deals, for that reason
that methodology can reduce the times and the costs.
For estimate the probability that the subjet i(i = 1; :::; n) select the supply j(j = 1; :::; k, we propose
a Bayesian hierarchical multinomial logit model using MCMC (Markov Chain Monte Carlo), with that
model we can estimate the probability that the subject i select each supply when the subject couldn't
compare all supplies.
When we are found the probabilities of each subject, we can apply a principal component analysis and
in this manner we can do a classi cation of the subjects where nally we can identify markets niches for
the di erents supplies.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Bermúdez, D. (2015). Estimación de las preferencias del consumidor a través de un modelo jerárquico bayesiano logístico multinomial. (Trabajo de pregrado). Universidad Santo Tomás. Bogotá, Colombia
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