FCE
Econografos
Nº 22 Mayo 2012
METÓDO DE VALORACIÓN DE PREFERENCIAS “ANÁLISIS CONJUNTO”. UNA REVISIÓN DE LITERATURA. METHOD OF PREFERENCE VALUATION: "CONJOINT ANALYSIS". A REVIEW OF THE LITERATURE.
Oscar Andrés Espinosa ¡Escribe y publica la FCE te apoya!
Econografos Escuela de Economía N° 22 Mayo 2012
MÉTODO DE VALORACIÓN DE PREFERENCIAS “ANÁLISIS CONJUNTO”. UNA REVISIÓN DE LITERATURA. 1 Oscar Andrés Espinosa Acuña 2
Resumen En este estudio se realiza una revisión bibliográfica acerca del método de valoración de preferencias llamado Análisis Conjunto (también conocido como modelo composicional multiatributo), donde se utilizan técnicas de estadística multivariada para estimar los gustos potenciales de los individuos frente a productos, servicios, etc., siendo una de las metodologías empíricamente más robustas a la hora de investigar la teoría del consumidor
Palabras clave:
medición de preferencias, Análisis Conjunto, Técnicas de Estadística Multivariada, revisión de literatura.
Clasificación JEL: C10-D11- D12.
METHOD OF PREFERENCE VALUATION: "CONJOINT ANALYSIS" A REVIEW OF THE LITERATURE Abstract:
In this study we review the literature about preference
valuation known as Conjoint Analysis (also called multiattribute compositional model), which use multivariate statistical techniques to estimate the potential tastes of the individual for products, services, etc. This is considered one of the most robust empirical methodologies for investigating consumer theory.
Keywords:
Measuring preferences, Conjoint Analysis, Multivariate Statistical Techniques, literature review.
JEL Classification: C10-D11- D12.
1
Página
2
Agradezco los comentarios de los profesores Manuel Muñoz Ph.D. y Mario García Ph.D. a versiones anteriores del presente documento. 2 Estudiante de Economía. Director del Grupo de Investigación en Modelos Económicos y Métodos Cuantitativos (IMEMC). Facultad de Ciencias Económicas. Universidad Nacional de Colombia. E-mail: oaespinosaa@unal.edu.co
Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ciencias Económicas
FCE Econografos La Colección Econografos considera para publicación manuscritos originales de estudiantes de pregrado de la Facultad de Ciencias Económicas de la Universidad Nacional de Colombia, que hayan sido propuestos, programados, producidos y evaluados en una asignatura, en un grupo de estudio o en otra instancia académica.
Documentos FCE Escuela de Economía ISSN 2011-6292 La serie Documentos FCE puede ser consultada en el portal virtual: http://www.fce.unal.edu.co/publicaciones/ Diretor Centro Editorial-FCE (E) Jorge Armando Rodríguez Equipo Centro Editorial-FCE Sergio Pérez Juan Carlos García Sáenz Diego Felipe Gutiérrez Bedoya Maria del Pilar Ducuara López Contacto: Centro Editorial –FCE Correo electrónico: publicac_fcebog@unal.edu.co
Rector Ignacio Mantilla Prada Vicerector General Jorge Iván Bula Escobar Vicerrector Sede Bogotá Clemencia Vargas
Facultad de Ciencias Económicas Decano Juan Abel Lara Dorado (E)
Centro de Investigaciones para El Desarrollo CID Director Jorge Armando Rodríguez Subdirector Vilma Narváez
Este documento puede ser reproducido citando la fuente. El contenido y la forma del presente material es responsabilidad exclusiva de sus autores y no compromete de ninguna manera a la Escuela de Economía, ni a la Facultad de Ciencias Económicas, ni a la Universidad Nacional de Colombia.
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS
·1952 - 2012· CENTRO DE INVESTIGACIONES PARA EL DESARROLLO - CID
Escuela de Economía
Oscar Andrés Espinosa Acuña
METÓDO DE VALORACIÓN DE PREFERENCIAS “ANÁLISIS CONJUNTO”. UNA REVISIÓN DE LITERATURA.
Esta revisión está enmarcada en la teoría de los métodos específicos de valoración de preferencias que permiten cuantificar los cambios en el bienestar de los individuos, provocados por un cambio en la cantidad o en la calidad de un bien o servicio. Estos métodos tienen sus fundamentos en la teoría neoclásica del bienestar, según la cual las preferencias individuales son el fundamento del valor que se asigna a un producto (Schmidt-Gallas & Huber, 2006). El análisis conjunto se basa en la premisa de que los bienes están formados por varios atributos que no pueden disociarse fácilmente, de manera que cuando se elige determinado bien, en realidad se está eligiendo todo el conjunto de características asociadas al mismo. En la terminología propia del análisis conjunto, las características que definen determinado bien se denominan “atributos” y los distintos valores asociados a cada atributo se llaman “niveles”. Por tanto el principio básico del análisis consiste en descomponer utilidad por bien o servicio en utilidades por atributo (de allí que el análisis conjunto pertenezca al enfoque de análisis descomposicional). Se desarrolla en los siguientes pasos: - Identificación y Selección de los atributos relevantes. - Definición de niveles u opciones para cada atributo. - Definición de atributos y niveles para el potencial bien o servicio: Se debe definir las combinaciones a ser evaluadas, con el objetivo final de determinar cuál es la preferida por los consumidores (Louviere et al., 2005). - Recolección de datos: Se debe diseñar el procedimiento de recolección de las opiniones de los consumidores 3. - Selección del método para obtener los valores de utilidad: Es necesario elegir un método para cuantificar los valores de utilidad de cada combinación de atributos (Seggiaro, 2006).
Página
3 Generalmente, la evaluación de los bienes o servicios se realiza de dos formas alternativas: 1) Pidiendo al consumidor que elija entre dos opciones (método conocido como elección de pares), o asigne una puntuación entre ellos; 2) Ordenando las opciones en un ranking, pidiendo al consumidor que los clasifique por orden de preferencia o calificando todas las opciones en una escala de 0 a 10, donde el número más grande significa mayor nivel de preferencia (Seggiaro, 2006).
3
- Y por último, el análisis de datos de utilidad resultantes de todo el proceso realizado y las conclusiones del estudio.
Econografos Escuela de Economía N° 22 Mayo 2012
Respecto a las aplicaciones de este método de valoración de preferencias, en la literatura existen múltiples estudios de análisis conjunto en diversas áreas, esto se debe a que su metodología permite emplearse de manera versátil y eficiente a nuevas situaciones del mundo académico, algunas de las áreas en que se usa comúnmente son: Marketing, Economía de la Salud, Economía Ambiental, Finanzas, entre otras. La presente bibliografía anotada tiene por objetivo revisar algunos artículos que investigan sobre la teoría del análisis conjunto (de ahora en adelante: AC), a continuación se presentan los escritos elegidos después de haber realizado la revisión bibliográfica exhaustiva: El documento de Louviere et al. (2005), es un excelente escrito que propone realizar un repaso conceptual y metodológico del AC, para ello hace un recuento de los diferentes autores que han aportado a esta metodología de valoración de preferencias, luego se explica la fundamentación teórica en el diseño de atributos y niveles, los diferentes diseños del procedimiento de recolección de opinión por parte de los encuestados, los tipos de funciones de utilidad que se utilizan, los tipos de modelos de elección, la estimación del modelo y su respectiva validación, así como un análisis crítico de la metodología de AC, ofreciendo algunas sugerencias rigurosas, basadas en la evidencia práctica. Los autores concluyen que en los últimos lustros las investigaciones en economía aplicada han aportada grandes conocimientos al área de AC; a la vez que proponen una agenda de investigación teórica y aplicada sobre los métodos de obtención de preferencias, fundamentándose en la importancia de la verificación de resultados mediante comprobaciones empíricas con modelos de predicción confiables. Otro artículo Teichert & Shehu (2010), realiza un análisis bibliométrico 4 , donde se propone hacer una revisión de los estudios relacionados con AC con el objetivo de obtener una visión global de todo el campo de investigación realizado hasta el año 2006, observando sus áreas de estudio y el impacto de las contribuciones de diversos investigadores; para efectuar este propósito se identificaron las publicaciones de AC en el SSCI (Social Sciences Citation Index) entre 1960 - 2006, y se identificaron los avances recientes, luego se hizo un análisis descriptivo de las citas, y se utilizo el método de co-citación 5 y análisis factorial para identificar las corrientes de investigación. Se concluye que existen 7 corrientes de investigación 6 y que los autores más influyentes en AC son Paul Green y Jordan Louviere. 4
Página
4
Disciplina que aplica métodos matemáticos y estadísticos a la literatura de carácter científico, con el objetivo de estudiar y analizar la actividad académica respecto a un tema específico. 5 Revela el grado de relación o asociación entre documentos según la percepción de la comunidad científica que cita ciertos autores. Esto se hace partiendo de la hipótesis de que las referencias bibliográficas citadas en los documentos investigativos son una medida fiable de su influencia, por tanto el análisis de co-citación puede identificar los documentos más influyentes y analizar los vínculos de relación entre ellos. 6 1) Obtención de preferencias empíricas con AC, 2) Aplicaciones tradicionales de AC al marketing y al diseño, 3) Teoría axiomática de la utilidad en la medición conjunta de preferencias, 4) Cuestiones relativas a la elección conjunta basada en las preferencias reveladas, 5) Aspectos de modelación de AC con heterogeneidad en las preferencias, 6) Nuevos discursos sobre el AC en el desarrollo de nuevos productos y su posicionamiento, 7) Aplicaciones de AC en temas de salud.
Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ciencias Económicas
Oscar Andrés Espinosa Acuña Como lo afirman Teichert & Shehu (2010), Green es uno de los teóricos que más ha aportado a este método de valoración de preferencias, estando entre sus principales contribuciones la investigación que ha realizado en los tres artículos que se presentan a continuación: En Green & Srinivasan (1978), tienen por objetivo analizar diversas cuestiones planteadas en la aplicación de AC y observar avances en técnicas metodológicas que se han presentado, discutiendo las ventajas y desventajas propuestas para la ejecución de las diferentes etapas del AC. Posteriormente, estudian la validez de las pruebas metodológicas, y se discuten las diferentes aplicaciones de AC para la evaluación de productos y servicios en los sectores público y privado. Los autores concluyen que AC es una metodología útil y fiable para la representación de la estructura de preferencia, teniendo buena capacidad de predicción en lo que respecta al comportamiento de los consumidores hacia nuevos estímulos. Por último afirman que aunque su aplicación ha sido mayor en el sector privado, la importancia del AC en el sector público es sumamente interesante. Doce años después de la publicación del anterior artículo, los mismos Green & Srinivasan (1990), decidieron actualizar y ampliar su revisión de 1978 sobre AC. De manera que discuten los nuevos desarrollos en temas como los modelos de preferencia, métodos de recogida de datos, construcciones de diseños experimentales, escala de medición para la variable dependiente, y métodos de estimación observando su grado de fiabilidad y validez. Concluyen que existen dos tendencias principales de desarrollo en la frontera del conocimiento en AC: 1) la creación de software estandarizados para microcomputadoras, y 2) la modificación de enfoques de AC para la obtención de estimaciones fiables que corrijan los problemas que conlleva tener un gran número de atributos. Finalmente, comentan que en comparación a Green & Srinivasan (1978), la nueva revisión refleja un creciente interés en los aspectos pragmáticos de AC, así como en un desarrollo estadístico avanzado. En las últimas tres décadas las investigaciones de AC han desarrollo una clase de modelos híbridos 7 con el fin de reducir el esfuerzo y tiempo de recopilación de datos en su análisis posterior. Green (1984), introduce adecuadamente al tema y da nuevos aportes a la teoría del consumidor. Se propone realizar una conceptualización de lo que se entiende por modelos híbridos en AC, seguido de una clasificación de ellos 8, y una evaluación de su rendimiento comparativo en las pruebas de validación de resultados. El autor concluye que se necesita una serie de rigurosos estudios comparativos destinados a evaluar las condiciones en las que cada tipo de modelo híbrido es adecuado. También se demuestra que estos modelos estiman mejor las preferencias cuando el número de encuestados es muy grande y el número de atributos es mayor a 8 ó 10.
Página
Su nombre se debe a que se conjugan diferentes métodos de análisis composicional. Para realizar esta clasificación se basa en diferentes características: 1) Cambios de escala para los datos de respuesta. 2) Nivel de agregación de respuesta. 3) Argumentación de escalas en la función de utilidad. 4) Formas de estimación de parámetros. 5) El tratamiento de las interacciones cuando se realiza el cuestionario. 6) Montaje de procedimiento. Y 7) Variación perfil.
8
5
7
Econografos Escuela de Economía N° 22 Mayo 2012
Como se puede observar, aunque los modelos híbridos son una solución al mayor problema del AC (tener gran número de atributos que no permiten una validación de los resultados por problemas de sobrecarga de información 9 ), no es la única manera de resolver este inconveniente, en Ramírez (2010) se propone una manera sencilla y eficiente para darle solución. Para ello el autor realiza un balance del AC con sus respectivas limitaciones, seguido de un análisis sobre la importancia de los experimentos conjuntos y la posterior aplicación del método llamado “Integración de Información Jerárquica” 10 a la elección de teléfonos móviles para demostrar que este procedimiento soluciona el problema de sobreinformación cuando se tiene bastantes atributos. Concluye que al utilizar la “Integración de Información Jerárquica” en la estimación de preferencias, se evitan los problemas generados por la validez del modelo de AC cuando se tienen gran número de atributos, obteniendo unos resultados confiables y sin problemas de estimación. Por otra parte, respecto a la comercialización del AC para el estudio aplicativo, Cattin & Wittink (1982) se preguntan en su documento sobre la importancia e impacto que ha tenido el uso comercial del AC. Para responder su inquietud realizan un cuestionario electrónico 11 en 1980 (a 17 empresas de investigación en EEUU que han efectuado consultorías utilizando la metodología de AC para valorar las preferencias de los consumidores). Las conclusiones más importantes del estudio hacen referencia a que la mayoría de asesorías (72%) son hechas para la introducción de un nuevo producto al mercado, que el procedimiento de estimación más frecuente es el MONOVA (24%) y finalmente que los problemas más comunes al aplicar AC son: cómo manejar una gran cantidad de atributos, la forma de detectar e incorporar las interacciones no lineales en los modelos de preferencia, y la falta de un software completo y de fácil manejo. Por la misma línea de investigación de Cattin & Wittink (1982), acerca de la validez práctica del AC, Moskowitz & Silcher (2006), tienen por objetivo realizar una breve historia del AC, los fundamentos de esta metodología, y los posibles avances prácticos del AC que puedan aportar a la sensometría 12. Para desarrollar el objetivo se hace una introducción teórica del AC y de la sensometría, explicando el porqué de su uso y de su utilidad en la teoría del consumidor, luego se muestran 10 aplicaciones 13 que los autores creen convenientes como aportación del AC a la 9
Página
6
Debido a que el número de combinaciones aumenta muy rápidamente cuantos más atributos (características) se agregan y esta sobrecarga de información afecta a la validez de los experimentos. 10 El procedimiento consiste en la clasificación de una gran cantidad de atributos en un pequeño grupo de construcciones, creando diseños experimentales para cada construcción, y así, estimar las utilidades parciales de cada grupo. La principal limitación de esta metodología es la necesidad de definir previamente y arbitrariamente una estructura jerárquica. 11 Las preguntas hacen referencia a : el propósito específico del estudio de investigación; el número de atributos; el método de recolección de datos, el modo de presentar los objetos (estímulos) a los encuestados, etc. 12 Área científica de la matemática que aplica métodos estadísticos a los problemas de las ciencias sensoriales y del consumidor. (Moskowitz & Silcher, 2006) 13 Entre ellas: facilidad de realización de cuestionarios a través de Internet, identificación de atributos para representar mejor un producto, gráficos y diseño visual, métodos de segmentación para los encuestados, etc.
Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ciencias Económicas
Oscar Andrés Espinosa Acuña sensometría. Se concluye que la importancia del avance investigativo en el AC dependerá principalmente de las numerosas aplicaciones que se realizan para comprobar los nuevos fundamentos formales (matemáticos y estadísticos) a través de la validez empírica de los modelos, proporcionando un terreno fértil para las investigaciones futuras. Debido a los diferentes problemas planteados en la aplicación y teoría del AC, Bradlow (2005), se propone plantear nueve preguntas que considera de suma importancia para que las futuras investigaciones teóricas sobre AC las puedan resolver y así proveerle de mayor solidez a esta metodología para valorar las preferencias; dentro de algunos de los interrogantes, se encuentra la falta de formulación de metodologías que tengan en cuenta que las personas cambian sus preferencias a medida que están experimentando nuevos ambientes, la no confiabilidad del AC cuando existen más de 8 atributos, el diseño de experimentos que maximicen el uso de la información obtenida, etc. Bradlow termina afirmando que existe un gran campo de investigación que traería grandes beneficios potenciales en la aplicación de AC a las diferentes áreas (principalmente marketing e Industria), de manera que el avance en el desarrollo investigativo que se proponga deberá tratar de equilibrar la comprensión teórica (robustez y confiabilidad en las pruebas estadísticas a aplicar) y la parsimonia del modelo AC en sus diferentes aplicaciones empíricas.
Página
7
Ya para finalizar, una de la revisiones más actualizadas sobre AC, donde se presentan los avances que ha tenido la investigación de AC para mejorar algunos de los inconvenientes presentados por Bradlow (2005), se encuentra en Eggers & Henrik (2011), donde los autores pretenden responder la pregunta de si el AC sigue siendo el método más utilizado para el estudio de las preferencias de los consumidores y sus implicaciones de validez teórica-práctica, para resolver esto, explican la importancia de medir preferencias, discutiendo la naturaleza y aplicabilidad de los últimos enfoques propuestos para AC. Se concluye que para aumentar la validez de este método, es prometedor combinar los datos de las preferencias obtenidas en los cuestionarios con un enfoque de minería de datos. A su vez determinan que el AC sigue siendo el método más usado para el estudio de preferencias, aunque todavía tenga problemas que son propuestos a resolver para futuras investigaciones en la modelación de preferencias.
Econografos Escuela de Economía N° 22 Mayo 2012
Referencias bibliográficas [1] Bradlow, E. (2005). “Current issues and a ‘wish list’ for conjoint analysis”. Applied Stochastic Models in Business & Industry. Vol. 21, Issue 4/5. p 319-323. [2] Cattin, P. & Wittink, D. (1982). “Commercial Use of Conjoint Analysis: A Survey”. Journal of Marketing, Vol. 46, Issue 3. p 44-53. [3] Eggers, F. & Henrik, S. (2011). “Preference Measurement With Conjoint Analysis: Overview Of State Of The Art Approaches And Recent Developments”. New Methods. Vol. 3, N°. 1. p 36-47. [4] Green, P. (1984). “Hybrid Models for Conjoint Analysis: An Expository Review”. Journal of Marketing Research (JMR). Vol. 21, Issue 2. p 155-169. [5] Green, P. & Srinivasan, V. (1978). “Conjoint Analysis in Consumer Research: Issues and Outlook”. Journal of Consumer Research. Vol. 5, Issue 2. p 103-123. [6] Green, P. & Srinivasan, V. (1990): “Conjoint Analysis in Marketing New: Development with Implications for Research and Practice”. Journal of Marketing. Vol. 54, Issue 4. p 3-19. [7] Louviere, J.; Eagle T. & Cohen, S. (2005). “Conjoint Analysis: Methods, Myths and Much More”. Working Paper. University of Technology. 65 p. [8] Moskowitz, H. & Silcher, M. (2006). “The applications of conjoint analysis and their possible uses in Sensometrics”. Food Quality and Preference. Vol. 17, Issues 3-4. p 145165. [9] Ramírez, J. (2010). “Measuring Preferences: from Conjoint Analysis to Integrated Conjoint Experiments”. Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration. Vol. 9. p 28-43. [10] Seggiaro, M. (2006). “Análisis conjunto: descubriendo los atributos del producto más valorado por el consumidor”. Página Web MateriaBiz. Artículo Publicado el 30 de Mayo de 2008.
Página
8
[11] Teichert, T. & Shehu, E. (2010). “Investigating Research Streams of Conjoint Analysis: A Bibliometric Study”. Business Research, Vol. 3, Issue 1. p 48-68.
Universidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá - Facultad de Ciencias Económicas