DQA (DISCRIMINANT QUADRANT ANALYSIS)

En la segunda entrega de herramientas de planeación, si te la perdiste la puedes bajar de http://www.marketvariance.com.tools2_6.pptx/, te proporcionamos la matriz de Igor Ansoff que te permite decidir cómo va a crecer tu negocio; pero como hasta para entrar al infierno hay cola, hay fuerzas que dificultarán tus objetivos de crecimiento. ¿Recuerdas la herramienta de las cinco fuerzas de Porter que también te mostramos en la primera entrega http://www.marketvariance.com.tools1_6.pptx/?

El reto es combatir esas fuerzas, las estrategias para lograrlo son muchas pero se pueden agrupar en grandes temas como dar un excelente precio, ofrecer mejor calidad y servicio, innovar, desempeño superior del producto, la personalidad de la marca, etcétera. Sin duda, conoces muchas maneras para sobresalir pero el asunto no es que las conozcas es que las pongas en práctica a través de un sistema ordenado, planeado y que sea relevante para el consumidor y que impacte en el mercado.

Una de las herramientas de investigación de mercados más formidables que he conocido es el DQA acrónimo de Discriminant Quadrant Analysis el cual es un mapa perceptual, como el que hay al inicio de este post, que compara el desempeño de varias marcas de una misma categoría en varios atributos y/o características contra la importancia que el consumidor le confiere a dichos atributos y además permite ver el nivel de discriminación de éstos en la compra, lealtad, satisfacción o cualesquier otra variable que elijas como eje estratégico o táctico del plan. ¡uff! Suena complicado ¿verdad? Porqué no vamos por partes.

Para construir un DQA se emplean tres preguntas:

1. Las evaluaciones del consumidor sobre la importancia de los atributos en la categoría. Por ejemplo, si hablamos de complementos alimenticios se pregunta qué tan importante es que un complemento alimenticio:

a. Tenga buen sabor.

b. Ayude al crecimiento.

c. Tenga buen precio.

d. Fortalezca los huesos, etcétera.

y se grafican los promedios de importancia sobre el eje de las “X’s”.

2. La evaluación del desempeño de cada marca en cada atributo. Los promedios de esas evaluaciones se grafican en el eje de las “X’s”; con esto puedes observar que tanto se acerca el desempeño de las marcas, incluyendo la tuya, al atributo y si éste es importante o no.

3. Para obtener las coordenadas del eje “Y” se parte la base de datos en 2 grupos: los que prefieren o tienen la intención de comprar tú marca y los que no lo hacen, después se realiza un análisis discriminante utilizando los 2 grupos como variable dependiente y los atributos de evaluación de tú marca como variables independientes con el fin de determinar los atributos que discriminan mejor a la compra o preferencia. Por último, se ordenan los atributos del más al menos discriminativo, de arriba hacia abajo sobre dicho eje.

Tip1. Lo que te da el poder discriminación son los F ratios. Por lo que este análisis también puede ser realizado mediante cualquier otro tipo de análisis de varianza como ANOVA o T-test.

Tip2. Asimismo, las escalas que utilizas en las tres preguntas deben tener los mismo intervalos no importa que sea una escala de 5, 7 o 10 puntos.

Tip3. Otro aspecto interesante es que puedes usar a la marca líder para construir los grupos y hacer el DQA, eso te develará su estrategia.

Tip4. No olvides hacer DQA’s por cada grupo o segmento que sea de tu interés, recuerda que las necesidades son distintas por cada uno de ellos.

Una vez armado tu DQA tienes cuatro cuadrantes:

1. Zona de prioridad básica.

Contiene atributos sumamente importantes pero que no discriminan a la compra. Esta zona representa las características básicas de la categoría; a este cuadrante se le nombra también “precio de entrada” ya que para que el producto o servicio pueda competir debe ofrecer por lo menos el mismo desempeño y calidad que los competidores en esos atributos.

2. Zona de alta prioridad.

Contiene atributos sumamente importantes y altamente discriminadores a la compra. Esta zona representa ACCIÓN, señala la estrategia a seguir. Se llama actuar inmediatamente porque pone de manifiesto atributos diferenciadores que repercuten en la disposición de compra.

3. Zona de prioridad secundaria.

Se trata de atributos aparentemente poco importantes pero que son altamente discriminadores a la compra. Esta zona representa REFORZAMIENTO ya que indica las características sobre las cuales se debe trabajar y reforzar que regularmente se trata de atributos extrínsecos del producto o servicio como publicidad, promociones, empaque, etc.

4. Zona sin prioridad.

Aquí se encuentran los atributos nada importantes y que no discriminan a la compra. Esta zona representa DESUBICACIÓN ya que indica las características que no te proporcionan ventaja ni beneficio alguno. No trabajes en ellas, no malgastes tu dinero ni malogres tu esfuerzo.
Si necesitas más información para hacer el análisis escríbenos a info@marketvariance.com o hazlo en la sección de comentarios.

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One thought on “DQA (DISCRIMINANT QUADRANT ANALYSIS)

  1. Anonymous

    Buen día,

    A pesar de que los resultados obtenidos a través de este método permiten obtener conclusiones muy interesantes acerca de las características del producto, me llamó en particular la atención el hecho de que se usen los valores del estadístico F para discriminar. Según entendí, se usa el valor F resultante de un análisis de varianza (caso univariado) para cada uno de los atributos de preferencia de la marca. En ese caso, se estarían analizando las diferencias de forma individual, por lo que no se consideraría el posible patrón de correlaciones existente entre los reactivos, los cuales se presume que debe estar relacionados (es decir, quien tiene una buena opinión con respecto a un atributo es más posible que tenga una opinión positiva con respecto al siguiente). Por supuesto, esto no desacredita este tipo de mapas perceptuales, simplemente lo hace perfectible, como todo método estadístico existente. Me preguntaba entonces si no existen variantes o ajustes en el Discriminant Quadrant Analysis que permitan utilizar otros resultados del análisis discriminante que serían más propicios para estudiar la discriminación de los atributos de forma simultánea, como pudieran ser los coeficientes del modelo lineal discriminante de Fisher.

    Muchas gracias por y felicidades por este esfuerzo de acercar al empresario ordinario a este tipo de herramientas que son y serán de gran utilidad para el desarrollo de nuestro país.

    Un afectuoso saludo y mis mejores deseos en esta temporada.

    C. A. Grajales
    Poza Rica, Ver., México

    Reply

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