CBC con Bayes Jerárquico (CBC HB) en Excel

Este tutorial le mostrará cómo diseñar y analizar un análisis conjunto basado en elecciones (CBC) con el método Hierarchical Bayes (CBC HB) en Excel usando XLSTAT.

Análisis conjunto

El análisis conjunto es un método de marketing que permite conocer las expectativas de los consumidores sobre un producto y modelar sus elecciones. El método de análisis conjunto es en la actualidad extremadamente común en el análisis de mercados. Modelar la elección del consumidor es un área clave del marketing. El análisis conjunto se utiliza para simular mercados competitivos utilizando un único análisis.
El análisis conjunto es un método que nos ayuda a averiguar las expectativas de los consumidores hacia nuevos productos y modelar sus elecciones - ambas etapas son cruciales de un análisis de marketing. Disponemos de dos métodos de análisis conjunto: el análisis conjunto de perfil completo y el Análisis conjunto basado en elecciones (Choice-Based conjoint analysis). El análisis XLSTAT es un programa estadístico completo que le permite ejecutar a través de todos los pasos analíticos de análisis conjunto que se pueden dividir en cinco pasos: 1. Elección de los factores relevantes y sus modalidades para describir los productos.
2. Generación de diseños de experimentos basados ​​en diseño factorial completo, factorial fraccional, diseños de D-óptimos y de bloques incompletos.
3. Recopilación de los resultados en hojas de Microsoft Excel.
4. Análisis de los datos con los métodos específicos de regresión - MONANOVA (regresión monótona), logit, logit condicional, hierarchical Bayes, etc.
5. Simulación de nuevos mercados con varios métodos: primera opción, logit, Bradley-Terry-Luce, primera opción aleatorizada.

Estos pasos se pueden llevar a cabo tanto para un análisis conjunto de perfil completo como por un análisis conjunto basado elección (choice based conjoint analysis, CBC).
En este tutorial, vamos a detallar los pasos necesarios para la aplicación y la interpretación de un análisis conjunto con XLSTAT.

Datos para llevar a cabo un análisis conjunto

2. CA Design (Diseño CA): esta hoja contiene los perfiles generados, y las clasificaciones dadas por los 10 individuos.

3. Conjoint Analysis (Análisis Conjunto): esta hoja contiene los resultados del análisis conjunto (CBC).

4. Simulated market (Mercado simulado): esta hoja contiene el mercado completo para simular.

5. Market Simulation (Simulación de mercado): esta hoja contiene los resultados de la simulación del mercado.

Primer paso: Elección de los factores

Una marca de refresco quiere introducir un nuevo producto y se aplica un análisis conjunto con el fin de responder a dos preguntas: ¿Cuáles son las características que debe tener la bebida con el fin de, en primer lugar, satisfacer al mayor número de personas y, en segundo lugar, ganar cuotas de mercado en un mercado ya competitivo?
El primer paso en el análisis conjunto se realiza en colaboración con expertos en el mercado de bebidas. Consiste en la elección de las características importantes para definir una bebida. Los factores seleccionados son: 1. Temperatura (muy caliente, caliente, helada)
2. Azúcar (sin azúcar, azúcar simple, azúcar doble)
3. Limón (sí, no)
4. Intensidad (fuerte, media, ligera)

A partir de estos factores, se pueden obtener 54 productos diferentes. Los jueces no podrán evaluar todos estos productos. Así que vamos a utilizar diseños experimentales para reducir el número de productos presentados a los encuestados. Además, en el CBC (análisis conjunto basado en elecciones, choice based conjoint analysis), se presentan selecciones de los productos a los individuos que elegirán aquél que comprarían.

Segundo paso: Selección de los perfiles y generación de las comparaciones

Utilizamos el análisis XLSTAT-Conjoint para poder seleccionar un número de perfiles definidos recogidos en forma de comparaciones y, por tanto, permitir que el encuestado pueda realizar elecciones.
Una vez se inicie XLSTAT, haga clic en el icono Análisis conjunto, y seleccione Diseños para el análisis conjunto basado en la selección.

Una vez se hace clic en el botón, aparece el cuadro de diálogo.

A continuación puede introducir el nombre del análisis, el número de atributos (cuatro en nuestro caso), el número de perfiles a clasificar (12), el número de comparaciones (20, este número tiene que ser mayor que el número de perfiles) y el número de perfiles por comparación (3).

En la pestaña “Factores”, utilice la opción “seleccionar datos en una hoja” y seleccione los datos en la hoja de “factores”. No seleccione las etiquetas asociadas a cada columna.

En la pestaña Resultados, no active las hojas individuales de este ejemplo, no son necesarias. En un análisis exhaustivo, pueden ser muy útiles con el fin de obtener los resultados a rellenados directamente por los individuos.

Una vez que se hace clic en el botón OK, aparece un nuevo cuadro de diálogo. Esto le permite seleccionar el diseño de experimentos factorial fraccional, o bien optimizar el diseño (D-optimal). Nosotros usamos la opción “optimizar”.

Una vez se hace clic en el botón Optimizar, se realizan los cálculos y, a continuación, se muestran los resultados.

La primera tabla resume el modelo generado. La segunda tabla es la tabla de perfiles.

La siguiente tabla es la tabla de elecciones, que se encuentra en la hoja “CBC” y debe ser completado después de que los individuos han sido entrevistados. Las opciones son entre 1 y 3 para cada individuo. Los números de la izquierda de la tabla se asocian con perfiles de la tabla de perfil.

Paso 3: Rellenar las tablas de análisis conjunto

Las tablas de análisis conjunto puede ser rellenadas ya sea directamente después de entrevistar a las personas acerca de sus opciones de forma externa, o directamente a través de las hojas individuales y las referencias automáticas de los resultados. Esto es especialmente interesante en el contexto del análisis CBC porque completar la tabla general puede ser complejo.

Importante: Cuando se utiliza la versión de optimizar el diseño del algoritmo, por favor, compruebe la validez del diseño, respondiendo a una serie de preguntas y ejecutando el modelo. Si las utilidades (utilities) se muestran bien, a continuación, puede hacer que sus encuestados rellenen el resto de la tabla.

Paso 4: Resultados del análisis

Como parte de este análisis, 10 individuos han sido interrogados acerca de sus preferencias en términos de té. Los resultados están en la hoja CBC.

Para iniciar el análisis, haga clic en el icono del Análisis conjunto, y seleccione Análisis conjunto basado en elecciones. A continuación, puede seleccionar los datos.

Seleccione en el campo Respuestas las 10 columnas de la tabla de respuestas completadas por individuos. En el campo Tabla de opciones, seleccione las tres columnas de los números de elección (sin los nombres de las selecciones) y seleccione en Perfiles la tabla de perfiles (sin los nombres de los perfiles).

En este tutorial, se utiliza el método bayesiano jerárquico (hierarchical Bayesian). En la pestaña de Opciones, seleccionamos el método “Hierarchical Bayes” y dejamos todas las demás opciones en sus valores predeterminados.

Una vez se hace clic en el botón OK, se realizan los cálculos y se muestran los resultados.

Los resultados más importantes son las utilities y las importances. Se pueden encontrar en las primeras tablas. A diferencia de la aproximación clásica (modelo logit condicional), las utilities y las y las importances se proporcionan de forma individual.

Esto muestra que la mayoría de las personas consideran que la temperatura es un factor importante en su proceso de elección. En lo que atañe a las utilities, observamos que el limón tiene un efecto negativo (80% de los datos individuales). Si fuera necesario, también se pueden mostrar los detalles de cada individuo.

Paso 5: Simulación de Mercado

La principal ventaja del análisis conjunto es simular un mercado incluso si los productos del mercado no han sido degustados o probados por los individuos.

En nuestro caso, se analiza el mercado de bebidas a base de té, y nos gustaría conocer el impacto y los nichos de mercado asociados a un nuevo producto. Este producto es un té fuerte, helado, con limón y sin azúcar. Sabemos que en el mercado actual hay 4 bebidas a base de té que tienen características diferentes, la siguiente tabla muestra el mercado simulado:

Para iniciar la simulación, haga clic en el icono del Análisis conjunto, y seleccione Herramienta de simulación para el análisis conjunto. A continuación, puede seleccionar los datos.

Las utilities son las obtenidas en la hoja CBC, la tabla de información sobre las variables es la obtenida en la hoja CBC. El mercado simulado está en la hoja simulated market o mercado simulado (no seleccione los nombres de los productos). También puede seleccionar el nombre del producto, justo detrás del botón Identificadores de los productos. Seleccione el modelo CBC y el método logit para la simulación.

Tras hacer clic en el botón OK, se realizan los cálculos y se muestran los resultados.

La tabla muestra que la cuota de mercado para el nuevo producto es superior al 20%. Este resultado parece satisfactorio en orden a lanzar el producto al mercado.