Chaidsegmentos

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CHAID en Investigación de Mercados, Entendiendo a los Segmentos Por Manuel González, Millward Brown En la Investigación de Mercados es de uso común una gran cantidad de técnicas para la exploración de las relaciones entre las variables medidas en los sujetos de estudio. Técnicas básicas como las que emanan de la Estadística Descriptiva, de la Estadística Inductiva, y otras más sofisticadas, comoel Análisis de Factores, sirven muy bien para ayudar al investigador a describir o explorar cómo piensan o cómo sienten aquellos que han respondido una encuesta. Estas técnicas, son de poca utilidad para describir cómo son estas personas, no son de mucha ayuda para segmentar a la población estudiada en grupos. El Análisis Multivariado sí provee al investigador de mecánicas para este tipo desegmentaciones, por ejemplo, el Análisis de Conglomerados (Cluster Analysis). Si bien la técnica es poderosa, presenta al menos tres problemas. Primero: la violación de los supuestos subyacentes (normalidad multivariada de los datos) lleva a serios conflictos de estabilidad en las soluciones y puede invalidar los esfuerzos. Segundo: los grupos formados, si bien estadísticamente diferentes, en no pocasocasiones, son difíciles de interpretar. Tercero: la técnica no permite formar grupos que maximicen una variable de respuesta, opción deseable en muchos casos para la Investigación de Mercados. EVOLUCIÓN AL CHAID En la segunda mitad del siglo pasado, se desarrolló una técnica que logra burlar estos problemas. Está basada en pruebas de signficancia chi-cuadrada sobre tablas de contingencia. Demanera automática, el algoritmo detecta interacciones entre las variables. De aquí surge el nombre: CHAID es un acrónimo de Chi-Squared Automatic Interaction Detection. Como está basado en tablas de contingencia y pruebas chi-cuadrada asociadas, no existen supuestos de normalidad subyacentes. Dado que las variables explicativas siempre provienen de cruces de la información y no de combinaciones deéstas, los grupos siempre son fáciles de interpretar. La técnica necesita que se seleccione una variable a explicar, entonces, los grupos siempre maximizarán la respuesta en ésta o minimizarán un riesgo asociado.

CHAID SOBRE RUEDAS Veamos el siguiente ejemplo más o menos hipotético. Un fabricante de automóviles deseaba conocer la intención de compra de un coche deportivo. La agencia deinvestigación aplicó un cuestionario con las siguientes preguntas: 1. Género del entrevistado (Género) 2. Edad en años cumplidos al momento de la entrevista (Edad) 3. Disposición a correr riesgos (Riesgos) 4. Interés por atraer al sexo opuesto (Atraer) 5. Intención de compra del modelo deportivo (Intención) Cada una de estas variables aceptaba dos respuestas: Hombre o Mujer para el género; de 21 a 30 o de 31 a40 para la edad; me gusta o no me gusta correr riesgos para la disposición a correr riesgos; me interesa o no me interesa atraer al sexo opuesto y pretendo o no pretendo comprar el auto deportivo. La Tabla 1 muestra los resultados de tabular la variable de interés (Intención) versus las otras cuatro medidas recabadas. A simple vista, los resultados lucen difíciles de interpretar dado que laintención de compra está dividida en partes iguales dentro de la muestra. Un CHAID ayudó a la agencia a encontrar los segmentos de mayor intención de compra. La técnica calculó la estadística chi-cuadrada en cada una de estás tablas de contingencia (ver Tabla 2) encontrando que el mejor predictor para Pretendo es Disposición a Correr Riesgos por tener el valor más alto para la estadística. La salidadel CHAID es un árbol de decisión como el mostrado en la Figura 1. RESULTADOS DEL EJERCICIO Es claro que la intención de compra para el auto deportivo es mucho más alta (87%) en el segmento formado por las personas que les gusta correr riesgos y les interesa atraer al sexo opuesto que entre el total de la muestra (50%) o el segmento de personas a los que no les gusta correr riesgos (25%). Pudo...
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