Conociendo el verdadero comportamiento del consumidor: usos del análisis conjoint

Por César Pérez Carballada















Existen muchas técnicas para entender por qué un consumidor se comporta de cierto modo. La más simple –y más usada- es preguntar de manera directa por esas razones, ya sea de forma cualitativa –pr ej, focus groups- o de forma cuantitativa –por ej, a través de encuestas de opinión-.

Sin embargo, muchas veces las respuestas que obtenemos al preguntarle directamente a un consumidor sobre sus preferencias, actitudes o comportamientos no reflejan la verdad.

Por un gran número de razones, las personas tienden a dar respuestas equivocadas. Ya sea porque no quieren reconocer ciertas conductas o incluso porque no son conscientes de ellas.

Por esa razón, a lo largo de los años se han desarrollado técnicas que permiten inferir las preferencias de los consumidores de forma indirecta. Entre esas técnicas está el análisis conjoint (“conjoint analysis”).

Básicamente se trata de una metodología que infiere las preferencias de los consumidores en base a las elecciones implícitas que las personas realizan cuando eligen entre dos alternativas.

Inicialmente desarrollada para ser usada en modelos matemáticos de psicología, fue aplicada al mundo del marketing en 1974 por Paul Green, profesor en The Wharton School.

La metodología permite, entre otras cosas, elegir los atributos más valiosos para posicionar una marca, elegir el producto con mayor potencial de ventas, decidir el precio óptimo, estimar la cuota de mercado de un nuevo producto y segmentar el mercado.

Se basa en la teoría de que es más fácil para una persona evaluar una opción concreta y completa más que intentar inferir el valor de cada elemento por separado. Por ejemplo, una persona puede tener cierta dificultad para especificar cuánto está dispuesto a pagar por un viaje de una semana a París –algunos podrán decir 100 €, otros dirán 500 €, pero es difícil establecer un nivel de precio-, mientras que le puede resultar más fácil elegir entre dos opciones concretas, diciendo que prefiere un viaje de una semana a Paris por 800 € más que un viaje de una semana a Berlín por 500 €. Haciendo la misma pregunta con varios niveles de precio, y combinando los atributos en forma estadística (“ortogonal”), podemos inferir cuál es el “precio” óptimo para un viaje a París.

El análisis conjoint se viene utilizando de forma exitosa desde su descubrimiento hace más de tres décadas y hoy es una herramienta de gran valor para los departamentos de marketing.

Para mostrar el potencial de la metodología nos hemos puesto en contacto con el Prof. Eugene Caruso, de la Universidad de Chicago, quien ha compartido con nosotros su más reciente estudio*, que será próximamente publicado en la revista ‘Social Cognition’.

El Prof. Caruso decidió utilizar el analisis conjoint en un entorno no tradicional para explicar ciertos prejuicios que tienen las personas.

Como parte del estudio reclutó a 101 estudiantes universitarios con el argumento de participar en un concurso de preguntas y respuestas (“trivial”). Antes de comenzar, las personas debían elegir un compañero para formar el equipo con el cual participarían en el concurso.

Para realizar esa elección, cada participante era expuesto a diferentes personas que combinaban cuatro elementos, tres de ellos claramente correlacionados con el éxito en el juego –nivel de educación, nivel de inteligencia/IQ y experiencia previa en el juego- y un elemento presuntamente irrelevante para el juego –el peso del participante (reflejado en una foto del potencial compañero **).

De esta manera, cada participante debía elegir, por ejemplo, entre un hombre delgado, con IQ 93, educación universitaria y que ha jugado al “trivial” unas 3 veces en el pasado, y una mujer con sobrepeso, con IQ 104, educación de posgrado y que juega cada semana.

Tras repetir este ejercicio combinando diferentes alternativas, se le preguntó a cada participante –en forma explícita- cuán importante era cada uno de los cuatro elementos al elegir el potencial compañero.

Tal como era de esperar, en esa evaluación explícita, el peso fue el atributo menos valorado al elegir un potencial compañero (el nivel de inteligencia fue la variable con mayor importancia).


Pero la evaluación implícita reveló otra realidad.

En este caso, el peso fue uno de los dos atributos con mayor valoración al elegir un potencial compañero (el otro fue el nivel de experiencia).

Es decir que, en el momento de elegir, los entrevistados preferían un compañero delgado que uno con sobrepeso a pesar de que este último fuera más inteligente o tuviera un mayor nivel de educación.


De hecho, como el analisis conjoint puede estimar las valoraciones relativas de ambos atributos, se encontró que los entrevistados estaban dispuestos a sacrificar 11,42 puntos de IQ –casi el 50% del rango de IQs disponibles- para tener un compañero delgado.

Podría ser que tras milenios de evolución, el ser humano tienda inconscientemente a elegir un compañero delgado asumiendo que su mejor estado físico incrementa la probabilidad de sobrevivir, o por extensión, la probabilidad de tener éxito en cualquier tarea. Más allá del origen de esa preferencia, debemos rendirnos ante la evidencia y aceptar que tenemos más prejuicios de los que somos capaces de reconocer públicamente.

De manera similar, el análisis conjoint podría revelar motivos no tan evidentes que influyen en las razones por las cuales los consumidores compran su producto o servicio.

En un estudio semejante***, el equipo de investigadores acudió a un grupo de estudiantes a punto de graduarse, para que consideraran una serie de oportunidades laborales hipotéticas en una consultora estratégica. Las opciones variaban en el salario inicial, ciudad, tiempo de vacaciones y el sexo del potencial jefe.

El objetivo era, nuevamente, comparar el nivel de preferencia de una variable potencialmente irrelevante cuando se pregunta directamente y cuando se infiere su importancia usando el análisis conjoint.

Las preferencias explícitas de los estudiantes coincidieron con las preferencias implícitas en cuanto a salario, ciudad y vacaciones, sin embargo, la importancia atribuida al ‘sexo del jefe’ resultó mucho más importante cuando no se les preguntó en forma directa (tanto para los estudiantes masculinos como los femeninos).

Los estudiantes, al responder directamente sobre el asunto, dijeron que el sexo del jefe no era importante, pero al derivar su opinión de las elecciones que hacían, quedó demostrado que esa variable era muy importante: los estudiantes estaban dispuestos a sacrificar USD 3.249 -un 22% del rango de salario inicial- con tal de tener un jefe hombre.

Estos resultados son consistentes con otros estudios anteriores, donde se encontró que los elementos raciales influencian el grado de aceptación de una persona. Por ejemplo, en un estudio realizado en la Universidad de Chicago en 2003****, se encontró que los CVs con nombres típicamente asociados a personas blancas recibían un 50% más de entrevistas que el mismo CV con nombres típicamente de personas de color negro.

******

En resumen, si les preguntamos a los consumidores de forma directa que expliquen sus preferencias o que intenten describir sus motivaciones más ocultas, muchas veces obtendremos respuestas erróneas.

El análisis conjoint es una herramienta que puede ayudarnos a entender las verdaderas razones que motivan a las personas a actuar de una determinada manera. Al presentar alternativas tal como se encuentran en la vida real e inferir las razones de forma indirecta, esta metodología tiene un alto valor predictivo ya que puede identificar preferencias de las cuales ni las mismas personas pueden ser conscientes.

De esta manera, podemos obtener información que nos ayude a identificar las variables que tenemos que priorizar en nuestra estrategia de marketing.



Artículos relacionados:
- ¿Qué es y cómo se usa el análisis conjoint?
- 7 pasos para posicionar una marca o producto
- ¿Qué es y para qué sirve el posicionamiento?


* E. Caruso, D. Rahnev y M. Banaji, “Using Conjoint Analysis to Detect Discrimination: Revealing Covert Preferences from Overt Choices”, Social Cognition, in press, (2009)
** las fotos provenían de una base de datos utilizada en estudios de IAT (test de asociación implícita), la cual usa los mismos rostros una y otra vez pero manipulados para parecer de mayor o menor peso, minimizando así cualquier cambio estructural en los rostros mismos que pueda afectar su percepción. Se escogieron 4 rostros: un hombre delgado, un hombre con sobrepeso, una mujer delgada y una mujer con sobrepeso, aunque un mismo participante no era expuesto al mismo rostro delgado y con sobrepeso.
*** D.A. Rahnev, E.M. Caruso y M.R. Banaji, “Conjoint analysis: A new method of investigating stereotypes”, (2007). Unpublished manuscript, Harvard University
**** M. Bertrand y S. Mullainathan, “Are Emily and Greg more employable than Lakisha and Jamal? A field experiment on labor market discrimination”, American Economic Review (2004).

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Autor: Cesar Perez Carballada
Artículo publicado en http://www.marketisimo.com/