Segmentacion de mercado basada en las preferencias: aplicacion de las Escalas de Maximas Diferencias y las Clases Latentes como estrategia para predecir el comportamiento del mercado. Una aplicacion al Marketing de bebidas no alcoholicas(Preference-based market segmentation: application of Maximum Difference Scales and Latent Classes as a strategy for predicting market behavior. An application to soft drink marketing)

Hernan Talledo () and Joaquin Sanchez Herrera ()
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Hernan Talledo: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Joaquin Sanchez Herrera: Universidad Complutense de Madrid

Revista Internacional de Gestión del Conocimiento y la Tecnología (GECONTEC), 2021, vol. 9, issue 1, 1-17

Abstract: El estudio de las preferencias del consumidor y su proceso de decision ha sido una de las areas de estudio mas activas en la ultima decada. La elevada tasa de fracasos en los productos de consumo frecuente, asi como el aumento de la heterogeneidad de la demanda, han hecho que tanto academicos como profesionales busquen modelos y tecnicas que sean capaces de entender la complejidad de los mercados, y desvelar las intenciones de los consumidores. En este trabajo se propone la combinacion de las escalas de maximas diferencias o "best-worst scaling" con el analisis de Clases Latentes. La primera de ellas permite extraer el valor o "utilidad" que tiene una determinada alternativa de compra para el consumidor, mientras que la segunda usa esa informacion para detectar grupos de consumidores de forma eficiente. Para ilustrar el procedimiento se ha aplicado a una muestra de 575 individuos en el mercado de las bebidas no alcoholicas, en el que se revela la utilidad y eficiencia de este tipo de modelos de analisis de segmentacion.

Keywords: Best Worst Scaling; Segmentacion; Clases Latentes; Analisis Cluster; Modelos de eleccion; Escalas de maximas diferencias (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: D8 D81 M1 M15 O3 O31 O32 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
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https://doi.org/10.5281/zenodo.7083794 full text (application/pdf)

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