Modelización de elección para marketing en R

El objetivo de este capítulo es llevarte por todo el proceso de modelización de elección lo más rápido posible, para que tengas una visión general de lo que podemos hacer con estos modelos y de cómo funciona el proceso. La idea principal es que podemos usar un modelo de elección para entender cómo las decisiones de compra de los clientes dependen de las características de los productos. ¿Prefieren los compradores de deportivos el cambio manual frente al automático? ¿Y en qué medida? Para ofrecerte una panorámica, pasaremos por alto muchos detalles. En los capítulos siguientes volveremos sobre cuestiones importantes de preparación de datos, especificación e interpretación de modelos y presentación de resultados, para que quedes totalmente preparado para aplicar estos métodos a tus propios datos de elección.

Existen muchas fuentes para obtener datos de elección y distintos formatos posibles. En este capítulo tomaremos datos que se proporcionan en varios formatos alternativos y aprenderemos a dejarlos listos para la modelización de elección. También hablaremos de cómo diseñar una encuesta para recopilar tus propios datos de elección.

En este capítulo profundizaremos en la estimación de modelos de elección. Para darte una base sólida, nos centraremos en cómo el modelo logit multinomial convierte las características del producto en una predicción sobre lo que elegirá el decisor. Esto te dará un marco para decidir qué características incluir en tu modelo.

Cada persona tiene gustos y preferencias diferentes. Esto es intuitivo, pero también hay abundante investigación en marketing que lo confirma. Este capítulo trata modelos de elección en los que asumimos que distintos decisores tienen preferencias diferentes que influyen en sus elecciones. Cuando nuestros modelos reconocen que los consumidores difieren en sus preferencias, suelen predecir mayores cuotas para productos de nicho que atraen a un subconjunto de consumidores. Los modelos jerárquicos se usan en la mayoría de aplicaciones comerciales de modelización de elección, por lo que es importante entender cómo funcionan.