MaxDiff (ESCALAMIENTO DE DIFERENCIAS MAXIMAS) II de II

Jorge AndradeMODELOS Y TECNICAS

Me contó un amigo que un día estaba en la iglesia y que a unos cuántos metros de él había un hombre que pedía fervientemente a Dios 100 mil pesos; cuando vio llegar a otro hombre, el cual se hincó justo al lado del primero e inmediatamente comenzó a rezarle a Dios para pedirle mil pesos, no había hecho su plegaria ni dos veces cuando el que pedía 100 mil pesos sacó de su cartera los mil pesos, se los dio al otro devoto creyente y le dijo: ¡Toma y lárgate de aquí que me lo distraes! Dicen que Dios no hace diferencias entre sus hijos pero los humanos sí y eso es lo que intentamos medir con la técnica MaxDiff.

Intentamos medir las diferencias en la percepción de los consumidores sobre marcas y/o atributos; esto usualmente se hace mediante escalas y MaxDiff es una escala; más elaborada estadísticamente que la gran mayoría pero con ventajas psicométricas que la hacen la preferida de muchos investigadores y la inútil para otros tantos. Es algo parecido a la “Gran Ola de la Corriente Tortuga” o sea el Kame Hame Ha de Gokú que es bueno pero no infalible ¿Quieres convertirte en Super Sayayin? Sigue leyendo.

Esquemáticamente, un análisis maxdiff se hace así: primero, debes decidir qué medir, en cuyo caso, comúnmente, hay de dos sopas, a). evaluar marcas o conceptos y b). evaluar características o atributos de la marca o el concepto. Por ejemplo, en una pequeña encuesta que acabamos de hacer les preguntamos a los entrevistados “¿Para usted, cuál de estos bancos es el mejor y cuál es el peor?” (véase la figura de abajo), lo que pretendíamos medir en dicho caso son las marcas de bancos.

mejor banco maxdiff

Si hubiéramos preguntado “¿Cuál de estos atributos es el más importante en una tarjeta de crédito y cuál es el menos importante?” (véase la figura de abajo), entonces hubiésemos estado más interesados en medir la importancia de los atributos de las tarjetas de crédito en lugar de las marcas de tarjetas de crédito.

atributos maxdiff

El segundo paso es crear los estímulos o tarjetas donde vienen los marcas o atributos que deseas evaluar; eso es lo que se llama diseño experimental y aunque parece complicado no lo es ya que sólo se trata de que combines bien las marcas o atributos de forma tal que sea pareja la cosa, como decía mi amá: “o todos coludos o todos rabones”. Para hacerlo guíate de este post (clic aquí).

El tercer paso es analizar los datos de la encuesta, hay dos formas de hacerlo:

a). Contando las veces que cada atributo o marca fue mencionada como “el mejor”, restarle las veces que fue mencionado como “el peor” y dividir el resultado entre el número de veces que fue evaluado el atributo o marca; en otras palabras, sacar un promedio. Por ejemplo, si el atributo A fue seleccionado como “el mejor” 2 veces y 1 vez como “el peor” en 6 ocasiones que fue evaluado, entonces su puntaje es (2-1)/6 = .16. El principal problema con este enfoque es que no pela para nada tu diseño experimental; es decir, si la marca A se junto con la marca D, marca E y G no importa, lo que importa es que haya una marca ganadora y una perdedora así que las interacciones entre esas marcas no cuentan; Sawtooth dice que este tipo de análisis resulta útil es ciertos casos dándote una buena idea de por donde anda el resultado o sea te puede resolver la vida si es que no eres muy exigente. Si quieres más detalles sobre como hacer el análisis consulta este paper de Sawtooth o esta página .

b). Utilizando software estadístico para modelos de selección discreta. En la siguiente tabla están las principales opciones de software; he puesto los costos, capacidad y el grado de facilidad para aprender cada programa.

comparacion softaware maxdiff

Bien, Sawtooth es el jefe, casi todo mundo lo usa, tiene toneladas de información y es fácil de aprender; Latent Gold Choice es lo que llaman los gringos “state of the art” o sea el último grito de la moda debido a los modelos refinados que utiliza, su interface es muy similar a la de SPSS con la cual mucha gente está familiarizada y es más o menos sencillo de aprender aunque no te ayuda a crear los estímulos de tu estudio lo cual puede ser un problema pues también se requieren cuando deseas hacer un estudio de conjoint; SAS es el peso pesado de todos ellos pero al parecer es caro, el servicio es malo (si no me crees intenta que te den un demo) aunque te resuelve la vida al 100% en todo lo que alguna vez hayas deseado hacer en investigación de mercados; Q es muy parecido a Latent Gold, se acopla muy bien al formato de SPSS y es bastante amigable, desafortunadamente falta información y tampoco crea los estímulos; puedes solicitar un demo sin los problemas a los que te enfrentarías con SAS; R es difícil para mucha gente pero tiene todo lo que se puede pedir para hacer análisis y en muchos casos es más sencillo que SAS; por ejemplo, para analizar maxdiff en R utilizando un simple modelo logit standard la cosa es sencilla.

¿Mi recomendación? Empieza a aprender R pero si tienes las posibilidad de comprar un software que te resuelva la vida al 100% pues tienes mi bendición.

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