Analisis discriminante SUPUESTOS Y ESTRATEGIAS DE IDENTIFICACION

PROBLEMA Y OBJETIVO DE ESTUDIO

Debido a las diferentes exigencias que hoy en día el consumidor realiza de acuerdo a ciertos productos y servicios que se ofertan en el mercado, las empresas están buscando una metodología con el fin de conocer de una manera más profunda los mercados en los cuales se operan, por el cual como objetivo se pretende obtener las ventajas y potencialidades que tiene el uso del Escalamiento Multidimensional (MDS) en el estudio de las preferencias en el sector turístico, actualmente preponderante en la economía de varios países , a su vez conocer más a nuestros consumidores para implementar nuevas políticas de marketing como incentivar al turismo ya que este es uno de los indicadores que ayudan al crecimiento económico de un país obteniendo  en el mediano plazo una optimización costo-beneficio.

SUPUESTOS Y ESTRATEGIAS DE IDENTIFICACION

En esta investigación se han usado 2 tipos de estrategias, la primera es la estrategia clásica y en segundo la estrategias alternativas la cual es una de las que más ventajas da en una investigación de este tipo ya que utiliza técnicas multivariadas como es el MDS y el análisis conjunto  que permiten obtener cuantificaciones simultáneamente para los sujetos y los atributos en un espacio común, de tal modo que dichas cuantificaciones pueden ser utilizadas en nuevos análisis.

El MDS (escalamiento multidimensional) recoge datos utilizando el orden de preferencias de los diferentes atributos considerados y el análisis conjunto se parte de las preferencias mostradas frente a los estímulos, generados a partir de la combinación de atributos y niveles, ambos seleccionados por el investigador

METODOLOGIA APLICADA

La muestra fue de 300 jóvenes; 96 hombres y 204 mujeres edad de 18 a 35 años (Media=23.53; Desvío Patrón=4.59) de la universidad de la región de porto de los cuales un porcentaje superior al 50% eran estudiantes y el restante trabajadores. Para la elección de los atributos los autores tuvieron que considerar la bibliografía y la realización de un estudio piloto como muestra 100 personas como resultado se seleccionaron 6 atributos Clima, Tipo de Destino, Tamaño de la Oferta Cultural, Tamaño de la Oferta de Ocio, Precio y Tiempo de Permanencia en el destino turístico.

El autor eligió el modelo de unfolding en el cual los participantes tendrían que ordenar dichos atributos según la importancia de los mismos de menor a mayor construyendo así una matriz (sujeto y atributos) de 300 x 16; por último se elaboró un análisis clúster y por último el método k medias.

PRINCIPALES RESULTADOS

Mediante una solución bidimensional pudimos observar las preferencias de los participantes y para obtener resultados más profundos se utiliza la técnica multivariada clúster  y dio como resultado la formación de 4 grupos diferenciados de sujetos en lo que concierne a la importancia que otorgan a cada uno de los atributos considerados al momento de elegir un destino turístico.

[pic 1]

En esta tabla se puede observar los clúster más distantes y más próximos

[pic 2]

Se puede observar como los clúster se han formado de acuerdo a las preferencias existentes en los destinos turísticos. Por ejemplo tanto el clúster 4 como el 2, dan como relevante la cultura. Y estos resultados se llevaron a cabo gracias a la aplicación algorítmica conjoint .

CONCLUSIONES

El escalamiento multidimensional  y el análisis conjuntos son herramientas multivariadas efectivas en lo que es dividir el mercado en base a las preferencias y necesidades de los consumidores en este caso en el turismo. Y a saber ciertas ventajas del escalamiento multidimensional el cual  permite: 1) identificar las principales dimensiones o criterios que estructuran las preferencias de los consumidores; 2) obtener un mapa de posicionamiento en el cual se pueden identificar grupos/clúster de consumidores/turistas con distintas preferencias, que en última instancia, permite segmentar el mercado a posteriori (segmentación post hoc) a través de la aplicación del Análisis Clúster sobre las coordenadas obtenidas con el Escalamiento Multidimensional; 3) identificar segmentos de turistas con perfiles y demandas particulares.

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