Caso de uso: conjoint y MaxDiff
MaxDiff y conjoint, analizados en el motor R
DataLion estima el MaxDiff de tres formas, hasta llegar a utilidades individuales. El conjoint basado en elección funciona de forma totalmente nativa: diseño equilibrado, recogida a través de la encuesta, estimación en R y simulador de cuotas de preferencia con disposición a pagar. Alojamiento en centros de datos certificados ISO 27001, conforme al RGPD, hecho en Múnich.
DataLion estima el MaxDiff directamente en el motor R con tres métodos: recuento (best−worst), logit agregado y logit de parámetros aleatorios para utilidades individuales. El conjoint basado en elección funciona de forma totalmente nativa: diseño equilibrado, recogida a través de la encuesta, estimación de las utilidades parciales (logit/MNL) y simulador de cuotas de preferencia con disposición a pagar. A ello se suman la importancia relativa, la sensibilidad al precio y los análisis por segmento con contrastes de significación.
Institutos de investigación, marcas y equipos de insights confían en DataLion
- 3 métodos de estimación MaxDiff
- best − worst puntuaciones por recuento
- individuales utilidades (logit de parámetros aleatorios)
- 80–99 % niveles de significación
Por qué los estudios de elección acaban sin consecuencias
- Las utilidades se quedan en una salida estadística que nadie lee fuera del departamento de estudios.
- Todo se detiene en las puntuaciones globales: quién quiere qué, y en qué segmento, no se contrasta nunca.
- Los gráficos se rehacen a mano para cada presentación.
Tres formas de estimar un MaxDiff
DataLion estima el MaxDiff en el motor R con tres métodos. El recuento resta las menciones «lo menos importante» de las menciones «lo más importante». El logit agregado ofrece puntuaciones globales robustas y el logit de parámetros aleatorios devuelve utilidades individuales para cada entrevistado.
Así, funcionalidades, mensajes o promesas quedan ordenados en una jerarquía forzada, lo que evita el efecto «todo es importante» de las escalas de valoración.
- Recuento: puntuaciones best−worst por sustracción
- Logit agregado: importancias globales robustas
- Logit de parámetros aleatorios: utilidades individuales
- Compensaciones forzadas en lugar de «todo es prioritario»
Conjoint nativo: diseñar, recoger, estimar, simular
El conjoint basado en elección se ejecuta de forma totalmente nativa en DataLion. Usted define los atributos y sus niveles. DataLion genera un diseño de elección equilibrado, lanza las tareas de elección a través de la encuesta nativa y estima las utilidades parciales en el motor R (logit/MNL).
En el simulador de preferencias enfrenta después sus productos y lee las cuotas de preferencia; si hay un atributo de precio, DataLion calcula la disposición a pagar. Los resultados se comparan segmento a segmento.
- Diseño de elección equilibrado a partir de atributos y niveles
- Recogida de las tareas de elección con la encuesta nativa
- Estimación de utilidades parciales en R (logit/MNL, sin bayesiano jerárquico)
- Simulador de cuotas de preferencia y disposición a pagar
Utilidades por segmento, y contrastadas
Desglose importancias y utilidades por público con subcolumnas y tablas anidadas. Las diferencias entre segmentos se contrastan en la propia tabla (del 80 al 99 %, con pruebas z, chi² y t).
De ese modo no solo ve el ranking global, sino también qué atributo pesa de verdad en cada segmento.
- Importancias por segmento mediante subcolumnas
- Significación al 80/90/95/99 %
- Pruebas z, chi² y t, por pares o contra el complemento
- Tablas anidadas para vistas multidimensionales
Resultados que sus interlocutores exploran por su cuenta
En lugar de una tabla de resultados estática, sus interlocutores reciben un dashboard interactivo: filtran por segmento en vivo y comparan ellos mismos importancias y utilidades.
Para la presentación, la exportación nativa a PowerPoint, Excel o PDF conserva el mismo análisis; solo cambia el formato.
- Un dashboard interactivo en lugar de una tabla estática
- Filtrado por segmento en vivo
- Exportación nativa a PowerPoint, Excel y PDF
- Compartir por enlace o integrar en un portal
Esto es lo que construye con DataLion
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Análisis MaxDiff
Recuento, logit agregado y utilidades individuales en R.
Más información → -
Dashboard de importancias
La importancia relativa en interactivo, comparable por segmento.
Más información → -
Sensibilidad al precio
Disposición a pagar y rangos de precio aceptados, como tipo de gráfico.
Más información →
Vea DataLion con sus propios datos
Empiece gratis con sus datos en bruto. O reserve una demo personalizada y recorra el camino hasta el dashboard terminado.
Lo que dicen los usuarios de DataLion
- via G2
Empresa muy profesional, atenta a las necesidades del cliente, con un software y un servicio excelentes.
Generoso M. · Analista de CRM, Automoción - via G2
Los interlocutores de DataLion están muy comprometidos. Ante cualquier problema se puede contar con su ayuda. DataLion responde rápido a las peticiones de nuevas funciones.
Robert Q. · Director general - via G2
La facilidad de uso, especialmente para temas de investigación de mercados. Un backend estructurado con muchas opciones de personalización.
Usuario verificado · Investigación de mercados - via G2
Con la función de integración generamos insights de nuestros datos para nuestra audiencia y nuestros clientes en menos de la mitad del tiempo que necesitábamos antes.
Usuario verificado · Ocio, viajes y turismo
Ahora trabajamos mucho más eficientemente, lo que nos deja más tiempo para extraer conclusiones e insights de los datos para nuestros clientes.
La plataforma en detalle
Profundizar
Preguntas frecuentes sobre MaxDiff y conjoint
¿Qué métodos de MaxDiff calcula DataLion?
¿DataLion calcula también modelos conjoint?
¿Obtengo utilidades individuales?
¿Puedo contrastar las importancias por segmento?
¿Cómo muestro la sensibilidad al precio?
¿Listo para explotar sus datos de elección?
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