El valor estratégico del análisis de regresión en la investigación de mercados

El análisis de regresión es un componente importante de la toma de decisiones basada en datos. Esta técnica estadística se utiliza ampliamente en diversos campos, incluidos la economía, las finanzas, el marketing, la atención sanitaria y las ciencias sociales, para comprender las relaciones entre variables y hacer predicciones informadas.

El análisis de regresión ofrece un valor significativo en los contextos de investigación y negocios modernos. Este artículo explora la importancia estratégica del análisis de regresión para arrojar luz sobre sus diversas aplicaciones y beneficios. Se incluyen varios estudios de casos diferentes para ayudar a darle vida al concepto.

Comprender el análisis de regresión en marketing

El análisis de regresión en marketing se utiliza para examinar cómo las variables independientes (como el gasto en publicidad, la demografía, los precios y las características del producto) influyen en una variable dependiente, generalmente una medida del comportamiento del consumidor o del desempeño empresarial. El objetivo es crear modelos que capturen estas relaciones con precisión, permitiendo a los especialistas en marketing tomar decisiones informadas.

Beneficios del análisis de regresión en marketing

• Decisiones basadas en datos: El análisis de regresión permite a los especialistas en marketing tomar decisiones basadas en datos, reduciendo la dependencia de la intuición y las conjeturas. Este enfoque conduce a esfuerzos de marketing más precisos y estratégicos.
• Eficiencia y ahorro de costes: Al optimizar las campañas de marketing y la asignación de recursos, el análisis de regresión puede mejorar significativamente la eficiencia y la rentabilidad. Las empresas pueden lograr mejores resultados con los mismos o menos recursos.
• Personalización: Comprender el comportamiento del consumidor a través del análisis de regresión permite realizar esfuerzos de marketing personalizados. Los mensajes y ofertas personalizados pueden generar mayores tasas de participación y conversión.
• Ventaja competitiva: Los especialistas en marketing que emplean el análisis de regresión están mejor equipados para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado, superar a los competidores y mantenerse a la vanguardia de las tendencias de la industria.
• Mejora continua: El análisis de regresión es un proceso iterativo. A medida que haya nuevos datos disponibles, los modelos se pueden actualizar y perfeccionar, asegurando que las estrategias de marketing sigan siendo efectivas a lo largo del tiempo.

Aplicaciones estratégicas

• Predicción del comportamiento del consumidor: El análisis de regresión ayuda a los especialistas en marketing a predecir el comportamiento del consumidor. Al analizar datos históricos y considerar diversos factores, como compras pasadas, comportamiento en línea e información demográfica, las empresas pueden crear modelos para anticipar las preferencias de los clientes, los patrones de compra y las tasas de abandono.
• Optimización de campañas de marketing.: Las empresas invierten mucho en campañas de marketing. El análisis de regresión ayuda a optimizar estos esfuerzos al identificar qué canales, mensajes o estrategias de marketing tienen el mayor impacto en los indicadores clave de rendimiento (KPI), como las ventas, las tasas de clics o las tasas de conversión.
• Estrategia para colocar precios: El precio es un aspecto crítico del marketing. El análisis de regresión puede revelar la relación entre las estrategias de precios y el volumen de ventas, ayudando a las empresas a determinar los precios óptimos para sus productos o servicios.
• Desarrollo de productos: En el desarrollo de productos, el análisis de regresión se puede utilizar para comprender la relación entre las características del producto y la satisfacción del consumidor. Luego, las empresas pueden priorizar las mejoras de productos según las preferencias de los clientes.

Estudio de caso: análisis de regresión para clasificar atributos clave

Exploremos un ejemplo específico en una categoría conocida como Restaurantes de comidas informales (CDR). En una encuesta, se pide a los encuestados que califiquen varios restaurantes de comida informal según una variedad de atributos. A los efectos de este artículo, mantendremos el número de atributos demostrados entre los ocho primeros. Los datos de cada restaurante se agrupan en una regresión. Buscamos clasificar los atributos basándose en un análisis de regresión frente a una medición general estándar de la industria: Net Promoter Score.

La Tabla 1 muestra las principales cadenas de restaurantes informales en los Estados Unidos que se utilizan para “clasificar” las razones clave por las que los clientes visitan esta categoría de restaurantes, no específicamente para una cadena de restaurantes.

Tabla 1: Lista de las principales cadenas de restaurantes de comida informal en los Estados Unidos

En la Figura 1 vemos un ejemplo gráfico de los factores clave en la categoría CDR.

Figura 1

Los factores que impulsan las visitas a los CDR en toda la categoría no son particularmente sorprendentes. Buena comida. Buen valor. Limpieza. Energía del personal. Sin embargo, hay un atributo que intuitivamente puede no parecer tan importante como podrían pensar los ejecutivos de restaurantes. Asegúrese de que sus servidores agradecer a los clientes que se van. Los comensales no sólo buscan una cocina deliciosa a un precio razonable, sino que también desean una sensación de aprecio.

Estudio de caso: regresión y respuesta de la marca a la crisis

Una importante empresa de automóviles sufre un desastre de relaciones públicas. Para recuperar la confianza en el valor de su marca, la empresa encarga una serie de análisis de regresión para medir cómo ven los compradores su imagen de marca. Sin embargo, lo que realmente quieren saber es cómo ven los compradores de automóviles estadounidenses la confianza, la percepción de marca más valiosa del producto automotriz de esta empresa.

El desastre es reciente: un retiro a nivel nacional de miles de automóviles por problemas de seguridad relacionados con las bolsas de aire, por lo que a nuestra empresa le gustaría obtener una combinación de los valores que se incluyen en “¿Es esta una empresa en la que confío?”. Para ello, encuestó a tomadores de decisiones, partes interesadas, propietarios y prospectos. Luego apilamos los datos en un conjunto de datos y ejecutamos una regresión estratégica. Una vez realizado, los valores beta de la regresión se suman y luego se informan como porcentajes de influencia sobre la variable dependiente. Lo que vemos son los componentes principales de la “confianza”.

Figura 2 – Influencia porcentual de “Una empresa en la que confío”

No sorprende que la seguridad familiar sea el principal impulsor de la confianza. Sin embargo, ahora tenemos los valores de Shapley de los componentes principales. Estos hallazgos normalmente se entregarían al equipo de relaciones públicas para comenzar a controlar los daños. A los pocos días, la empresa comenzó a publicar anuncios en los principales mercados para revertir la narrativa negativa del retiro.

Estudio de caso: análisis de regresión/maximización de líneas de productos

SparkleSquad Studios es una startup ficticia que espera encontrar un nicho entre las preadolescentes y adolescentes para ayudar a revertir la marea de adicción a las redes sociales. Aunque se financian mediante inversiones de capital de riesgo, descubrieron que de sus 40 áreas de productos potenciales, solo tienen capacidad para producir ocho. Para determinar los 8 productos de hobby con mayor demanda, realizaron un estudio.

Tabla 2 – Lista de desarrollo potencial de áreas de productos

Luego, SparkleSquad Studios llevó a cabo un gran estudio que recopiló datos de miles de encuestas basadas en la web realizadas entre niñas de 10 a 16 años en todo Estados Unidos. La estructura clave del estudio es simple (no más de cinco minutos) y concisa para atender a los períodos de atención más cortos de los encuestados. A continuación se presentan las preguntas clave.

• ¿Cuánto dinero destina normalmente a pasatiempos no relacionados con las redes sociales en un mes determinado?
• Marque los pasatiempos que le interesen de la lista de 40 opciones potenciales a continuación.

La pregunta 1 sirve como variable dependiente en la regresión. Las respuestas a la pregunta 2 están codificadas en variables categóricas, 1=marcado, 0=no marcado. Estas son las variables independientes.

Los resultados se muestran a continuación en la Tabla 3.

Tabla 3: Los 10 principales productos de hobby para producción determinados mediante análisis de regresión

Según el análisis de regresión resultante, SparkleSquad comenzará la producción de diez productos estadísticamente significativos. El enfoque basado en datos garantiza que estas ofertas satisfagan la demanda maximizada del mercado determinada.

Conclusión

El análisis de regresión brinda a las empresas la capacidad de predecir el comportamiento del consumidor, optimizar los esfuerzos de marketing e impulsar resultados mediante la toma de decisiones basada en datos. Al aprovechar el análisis de regresión, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva y aumentar su eficiencia y eficacia. En una era en la que las preferencias de los consumidores y las condiciones del mercado cambian constantemente, el análisis de regresión sigue siendo una herramienta esencial para los especialistas en marketing que buscan mantenerse a la vanguardia.

Michael Lieberman es el fundador y presidente de Multivariate Solutions, una firma consultora de investigación estadística y de mercado que trabaja con importantes firmas de publicidad, relaciones públicas y estrategia política. Puede comunicarse con él al +1 646 257 3794, o michael@mvsolution.com.