Aplicaciones del análisis de datos avanzado en la investigación de mercados

Análisis de regresión

Al igual que muchas empresas, los colegios y universidades con frecuencia rastrean y monitorean el desempeño de los estudiantes utilizando puntos de referencia como las tasas de graduación, las tasas de asistencia o el tiempo que tarda un estudiante en obtener un título. De vez en cuando, el desempeño de una universidad en un punto de referencia en particular (como la asistencia de los estudiantes) caerá repentinamente sin ninguna causa obvia. El uso de un proceso de análisis de datos avanzado conocido como análisis de regresión es una elección perfecta cuando es importante encontrar la causa raíz del problema.

Un análisis de regresión es particularmente útil cuando una pregunta de investigación de mercado involucra un número significativo de variables, pero no está claro qué variables están causando realmente el resultado. En el ejemplo de la universidad, algunas de las variables que podrían influir incluyen:

• Situación laboral del estudiante (tiempo completo, medio tiempo, casual o desempleado)
• Estado civil / parental del estudiante (padre soltero, divorcio, problemas de abuso doméstico)
• Situación económica del estudiante (línea de pobreza, clase media, clase alta)
• El nivel más alto de educación del estudiante antes de ingresar a la universidad (diploma de secundaria, GED, licenciatura, posgrado)

Sin un análisis de regresión, lo único que se puede decir definitivamente es que uno o más de estos factores pueden influir en el desempeño y / o comportamiento de los estudiantes. Cuando se realiza un análisis de regresión, se asigna un valor fijo a todas las variables excepto una. Al probar una variable tras otra de esta manera, es posible aislar las variables que realmente están influyendo en un proceso.

Esta figura muestra los patrones que ocurren cuando se grafican los resultados de un análisis de regresión lineal cuando existe una relación estadísticamente significativa. En el ejemplo del aula, es probable que el análisis de regresión lineal revele una fuerte relación negativa entre trabajar a tiempo completo y asistir a la universidad a tiempo completo simultáneamente: Negativo porque una gran cantidad de horas trabajadas cada semana es la causa principal de una disminución en el rendimiento.

Análisis de conglomerados

Ahora hemos aprendido que una regresión puede decirle a un investigador sobre variables individuales en un análisis complejo, pero existe otra técnica similar que puede ser más útil para algunas organizaciones o industrias. En Colorado, la industria de la marihuana recreativa está “en ciernes” (perdón por el mal juego de palabras). Pero abrir una tienda de marihuana recreativa será mucho más riesgoso en ciertas regiones de Colorado que en otras. Si un empresario tuviera la suerte de obtener una licencia de tienda recreativa, querría tener mucho cuidado de colocarla en el mejor mercado posible. Un análisis de conglomerados es perfecto para esta situación.

En un análisis de conglomerados, los investigadores toman múltiples respuestas y las colocan en grupos (conglomerados) según las similitudes. De acuerdo con la definición de un grupo, no buscamos respuestas idénticas; más bien, buscamos patrones que permitan la segmentación de un mercado complejo. ¿Qué variables crees que podrían agruparse en este escenario? Eche un vistazo a este gráfico de conglomerados y vea si puede identificar los tres grupos de variables distintos.

Análisis discriminado

Si decidió que era hora de un nuevo hogar, ¿cuál es el número más importante del mundo? Si dijo “mi puntaje de crédito”, ¡tiene toda la razón! ¿Pero no parece un poco injusto que alguien que nunca te ha conocido te proporcione una puntuación que determinará si puedes o no obtener una hipoteca? No puedes explicar nada, no puedes cambiar nada y, en realidad, ni siquiera tienes la capacidad de hablar con nadie involucrado en el cálculo de la puntuación. Entonces, si no puede hacer ninguna de esas cosas, ¿cómo pueden los bancos que otorgan hipotecas depositar tanta confianza en su puntaje crediticio? La respuesta es un análisis discriminatorio .

En un análisis discriminado, algunas de las técnicas utilizadas tanto en el análisis de regresión como en el análisis de conglomerados se combinan para formar un predictor de comportamiento aún más complejo, pero más preciso. El análisis discriminatorio que compone su puntaje crediticio incluye:

• Tu edad
• Tu relación deuda-ingresos
• La relación entre su crédito disponible y su límite de crédito
• Si es propietario o alquila una casa
• Cuántas veces ha solicitado crédito en los últimos 2 años
• Quiebras, ejecuciones hipotecarias y / o juicios civiles

Y la lista sigue y sigue … Una decisión basada en su puntaje de crédito es en realidad bastante precisa, probablemente mucho más precisa de lo que podría pensar, porque con tantas variables agrupadas es poco probable que todo el análisis sea incorrecto. Este complejo análisis discriminatorio está cuidadosamente diseñado para crear un puntaje crediticio que sea una predicción asombrosamente precisa de si es probable que reembolse o no sus préstamos.

Análisis y atributos conjuntos

Finalmente, un análisis conjunto es una técnica de investigación de mercado en la que una empresa busca cuantificar los atributos que son importantes para un segmento de clientes. Un atributo es esencialmente una característica de un producto o servicio que contribuye a su esencia. Un análisis conjunto que use un automóvil como ejemplo sería el uso de una herramienta de encuesta para colocar puntajes en varias características para que un fabricante de automóviles sepa dónde invertir más en el desarrollo de productos. En pocas palabras, un análisis conjunto le dice a una empresa como Toyota si las personas valoran más los asientos de cuero o el consumo de combustible que la otra.

Resumen de la lección

En algunos casos de investigación de mercado, las preguntas son tan complejas y los datos son tan voluminosos que analizarlos requiere el uso de técnicas estadísticas avanzadas. Se utiliza un análisis de regresión para identificar definitivamente qué variables influyen realmente en los resultados. Un análisis de conglomerados ayuda a los investigadores a agrupar las respuestas en grupos (conglomerados) para que los recursos limitados puedan dedicarse a los grupos de clientes más grandes. Un análisis discriminado es algo así como una combinación de regresión y análisis de conglomerados que utiliza múltiples puntos de datos y relaciones conocidas para realizar predicciones muy precisas sobre un resultado. Finalmente, un análisis conjunto es un tipo de encuesta u otra herramienta de retroalimentación que ayuda a los fabricantes a determinar quéLos atributos de su producto son los más importantes para los consumidores.