Webinar: Where growth still happens when consumers spend less
Join our webinar to explore resilient categories, trade-down trends, and how to adapt pricing and portfolio strategy in a shifting consumer landscape.
El comportamiento humano a la hora de tomar decisiones es muy complejo y puede verse influido por una gran variedad de factores. Los investigadores suelen tratar de simplificar las preferencias y elecciones de los consumidores. Nosotros intentamos reproducir una realidad compleja mediante un modelo que capte los principales factores de elección.
El análisis conjunto es un método muy eficaz para aislar estos impulsores, siendo el modelo de utilidad aleatoria (Random Utility Model, RUM) el más utilizado y su modelo alternativo, menos conocido, el modelo de arrepentimiento aleatorio (Random Regret Model, RRM). Ambos enfoques tienen sus pros y sus contras y cada uno es más o menos adecuado en diferentes situaciones de mercado. Publicados en exclusiva en WARC, nuestros investigadores se esforzaron por mejorar la validez predictiva de los resultados conjuntos comparando y combinando el modelo de utilidad y el modelo de arrepentimiento.
Mediante un estudio de caso, planteamos la pregunta: ¿Conduciría un modelo híbrido a resultados más realistas?
Una solución híbrida que mide simultáneamente dos formas de comportamiento en la toma de decisiones (resumen)
Este artículo examina la comparación entre dos enfoques del comportamiento de decisión del consumidor -el modelo de utilidad (RUM) y el modelo de arrepentimiento aleatorio (RRM)- y ofrece una solución híbrida para proporcionar un
marco más eficaz:
- RUM se basa en el principio de que los consumidores eligen los productos basándose en una combinación de
características y depende de qué características les importan más. - La RRM parte de la base de que los consumidores eligen para evitar el posible arrepentimiento de perderse algo
otra cosa disponible. - Un enfoque híbrido tiene más probabilidades de tener en cuenta correctamente el comportamiento de elección que maximiza la utilidad y el que minimiza el arrepentimiento para obtener predicciones de elección más fiables.
- La solución híbrida, la solución RUM y la solución RRM se comportan igual de bien en términos de ajuste del modelo, aunque la solución híbrida se comporta sobre todo en el medio, por lo que este enfoque es la apuesta más segura.
