Sawtooth Software: Análisis de las últimas novedades en « advanced analytics » y metodologías de investigación

¿Quieres dar un gran paso adelante en el ámbito de las ciencias del marketing?

La Conferencia de Sawtooth Software reúne a profesionales de la investigación y el análisis para que amplíen sus conocimientos y reciban formación práctica sobre las últimas metodologías de análisis conjunto. Como socio de larga trayectoria de Sawtooth Software, un equipo de SKIMmers volverá a compartir nuestra experiencia en modelización de elecciones con otros profesionales del sector en Orlando.

Nuestros expertos en métodos y análisis, procedentes de distintos puntos de Estados Unidos y Europa, presentarán diversos artículos técnicos, talleres y tutoriales sobre una amplia variedad de temas relacionados con los modelos de elección. No dejes de asistir a nuestras sesiones o de charlar con nosotros para conocer interesantes oportunidades profesionales.

Amplía tus conocimientos sobre análisis de datos: participa en las ponencias de expertos de « SKIM »

La agrupación conjunta consiste en agrupar simultáneamente filas y columnas de datos. Por ejemplo, cuando se aplica a preguntas de valoración o a puntuaciones MaxDiff, ofrece una excelente perspectiva de la heterogeneidad subyacente de estos datos: qué encuestados son similares y qué ítems son similares. La incorporación de covariables en el proceso —tanto para los encuestados como para las variables— aporta otra capa de información. Este artículo mostrará diferentes formas de visualizar datos agrupados conjuntamente y explicará los principios heurísticos sobre cómo realizar la agrupación conjunta con covariables.

PayPal y SKIM han desarrollado recientemente un enfoque pragmático para identificar los factores de comportamiento que influyen en el proceso de compra de los consumidores en la fase de pago digital de los comercios en línea. Hemos innovado en el diseño de encuestas simulando la experiencia de pago y combinando análisis conjuntos y no conjuntos. Además, hemos traducido las respuestas en recomendaciones empresariales prácticas, accesibles también para un público sin conocimientos técnicos. Esta innovación ha convertido el flujo de trabajo de «Checkout» en una prioridad estratégica en PayPal y ha propiciado la incorporación de estas recomendaciones a la hoja de ruta de producto, marketing y ventas.

¿Estamos sobreajustando nuestros modelos con la forma en que estimamos los parámetros de precios?

Los estudios de fijación de precios complejos pueden dar lugar a numerosos niveles de precios parciales. Según se ha expuesto en conferencias recientes, se recomienda una función por tramos que utilice entre 2 y 6 puntos de ruptura (sin contar los extremos), y se ha considerado que entre 12 y 20 puntos de ruptura podrían resultar útiles. Nos gustaría investigar si una docena o más de puntos de ruptura supone un sobreajuste y si nos conviene más un enfoque más parsimonioso. Esta investigación también evaluará si sería mejor contar con múltiples efectos de precio más sencillos. Se utilizarán como criterios de evaluación el RLH, la tasa de acierto en el conjunto de validación y el porcentaje de efectos que no necesitan ser restringidos.

Muestreo de Thompson en el recuento completo de sangre (CBC) con múltiples atributos

A menudo nos enfrentamos al reto de que solo podemos probar un número determinado de niveles por atributo para garantizar que la estimación siga siendo sólida. Sin embargo, hay casos en los estudios CBC en los que queremos probar muchos más niveles y simplemente queremos averiguar cuáles son los mejores niveles y combinaciones de niveles. Mediante el muestreo de Thompson, seleccionamos los productos preferidos para realizar un sobremuestreo con cada nuevo encuestado.

El análisis conjunto volumétrico y el papel del tamaño del surtido

Predecir el volumen de ventas de un nuevo producto que se va a lanzar al mercado es una tarea que muchos investigadores han llevado a cabo al menos una vez. Existen diversas metodologías para llevar a cabo esta tarea, que se agrupan en tres categorías: pruebas en condiciones reales, análisis comparativo y reproducción de entornos de mercado. En este artículo, exponemos las ventajas y los inconvenientes de cada una de ellas y explicamos un enfoque que supera algunas de las limitaciones de estos métodos mediante su combinación.

Modelización autorregresiva vectorial de datos de ventas longitudinales mediante poblaciones simuladas basadas en experimentos conjuntos

El modelo de autorregresión vectorial (VAR) se utiliza a menudo para modelizar las ventas de P artículos a lo largo del tiempo. El VAR pronostica las ventas en el momento tnew a partir de las ventas anteriores en tlag, junto con atributos que explican dichos cambios, como el precio, la distribución y la tendencia. También modelamos la correlación en el abastecimiento entre los artículos P utilizando una población simulada ~ Normal multivariante(α_lag, ∑). Mostramos cómo utilizar experimentos conjuntos para estimar ∑ y cómo esto mejora significativamente las predicciones en comparación con modelar ∑ a partir únicamente de los datos de ventas.

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Acerca de Sawtooth Software

Sawtooth Software ofrece « advanced analytics » y análisis que ayudan a las organizaciones a comprender qué es lo que más importa a sus clientes y a predecir qué comprarán o elegirán. Para ello, recurre a su plataforma de soluciones, a sus servicios de consultoría y a sus servicios formativos.

La plataforma Sawtooth permite realizar preguntas de encuesta tradicionales, pero es más conocida por una solución integrada de análisis predictivo denominada «análisis conjunto» o «análisis de elección».