Estimación de reglas de decisiones conjuntivas de consumidores en un experimento de análisis conjunto a partir de datos de eye tracking

Ingeniera Civil IndustrialEl estudio de la forma en la que el consumidor toma decisiones de compra es de vital importancia en marketing. Los equipos de marketing necesitan entender lo que valora el consumidor al momento de elegir un producto o servicio y por qué lo valora, para enriquecer el producto de acuerdo a sus gustos y mejorar la manera de exponer informaciones sobre el producto. En las técnicas usuales de análisis conjunto, se analizan las decisiones del consumidor frente a elecciones diseñadas por el investigador para deducir sus preferencias y gustos en los distintos atributos de un producto e inferir sus elecciones futuras. Esta memoria busca predecir no sólo la elección sino también la regla de decisión, utilizando los movimientos de ojos del consumidor durante el proceso de elección. En particular, se estudia la regla conjuntiva, no-compensatoria, en la cual se definen niveles mínimos aceptables para cada atributo. Las alternativas cuyos niveles sobrepasan estos niveles mínimos para todos los atributos son satisfactorias. El estudio se desarrolla con datos de un experimento de análisis conjunto en el cuál se pidió a los participantes seguir distintas reglas conjuntivas, que varían por sus distintos niveles mínimos aceptables. Luego de un análisis descriptivo del comportamiento visual de los participantes, se elaboran distintos modelos a partir de los datos de eye tracking. Estos modelos logran predecir la regla conjuntiva usada con una tasa de acierto de 88% y elecciones futuras con una hit rate de 75%, con 10 preguntas de entrenamiento. Se compara el desempeño de este enfoque con modelos que usan elecciones pasadas, que arrojan una tasa de 100% en la predicción de la regla usada con el mismo conjunto de entrenamiento. Finalmente, se aplican los modelos a un segundo experimento en el cual los participantes eligieron de manera libre, sin regla impuesta. Se logra predecir elecciones futuras con elecciones pasadas con una hit rate de 57% y con el movimiento ocular con una hit rate de 36%. Resulta que el hecho de agregar información de movimientos de ojos a los modelos que usan elecciones pasadas no mejora su desempeño. Se concluye que el comportamiento visual, si bien es consistente con las elecciones de un consumidor, no aporta más información acerca de su regla de decisión conjuntiva. Se propone, para futuras investigaciones, integrar el modelo con otros que suponen otras reglas de decisión, para abarcar la diversidad de reglas usadas en la realidad