Regresión de preferencias

La regresión de preferencias es una técnica estadística utilizada por los profesionales del marketing para determinar los beneficios principales que prefieren los consumidores . Generalmente complementa técnicas de posicionamiento de productos como el escalamiento multidimensional o el análisis factorial , y se utiliza para crear vectores ideales en mapas perceptuales .

Partiendo de datos brutos de encuestas, los investigadores aplican técnicas de posicionamiento para determinar dimensiones importantes y ubicar la posición de los productos de la competencia en función de estas dimensiones. A continuación, realizan una regresión de los datos de la encuesta con respecto a dichas dimensiones. Las variables independientes son los datos recopilados en la encuesta. La variable dependiente es el dato de preferencia. Como en todos los métodos de regresión, el ordenador ajusta ponderaciones para predecir mejor los datos. La línea de regresión resultante se denomina vector ideal, ya que su pendiente es la razón entre las preferencias de las dos dimensiones.

Si se utilizan todos los datos en la regresión, el programa generará una única ecuación y, por lo tanto, un único vector ideal. Este método suele ser poco preciso, por lo que los investigadores lo perfeccionan mediante el análisis de conglomerados . Este análisis crea conglomerados que reflejan los segmentos de mercado . Posteriormente, se realizan regresiones de preferencia independientes sobre los datos de cada segmento, lo que proporciona un vector ideal para cada uno.

El método de importancia autodeclarada es un método alternativo que utiliza datos directos de encuestas para determinar las ponderaciones en lugar de imputaciones estadísticas. Un tercer método es el análisis conjunto, en el que se utiliza un método aditivo.

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• Posicionamiento (marketing)
• Investigación de mercado
• Mapeo perceptual
• Escalamiento multidimensional
• Análisis factorial
• Análisis discriminante lineal#Marketing

• Park, ST; Chu, W. (2009). "Regresión de preferencias por pares para la recomendación en arranque en frío". Actas de la tercera conferencia ACM sobre sistemas de recomendación - RecSys '09 . p.  21. doi : 10.1145/1639714.1639720 . ISBN 9781605584355.
• Jarboe, GR; McDaniel, CD; Gates, RH (1992). "Modelado de regresión de preferencias de sistemas de prestación de atención médica con múltiples opciones". Journal of Ambulatory Care Marketing , 5(1), págs. 71-82.