Análisis para determinar asociaciones de atributos de marcas en un mercado competitivo

Para el análisis de los datos de esta investigación se utilizaron técnicas de análisis multivariables porque, según los tratadistas (Rivera, Arellano, y Molero, 2013), son los métodos que mejor reflejan el funcionamiento de los mercados. Como primer análisis se realizó el de correspondencias simple.

Según autores consultados (De la Garza, Morales, y Gonzáles, 2013), un análisis de correspondencias simple establece relaciones entre variables cualitativas y describe proximidades para identificar categorías como grados de asociación. Otros autores (Castejón, Lafuente, y Faura, 2015) añaden que es una técnica estadística que permite analizar, desde el punto de vista gráfico, las relaciones de dependencia entre variables a partir de tablas de contingencia.

En la presente investigación se buscaron asociaciones entre los atributos y las marcas, por lo que fue factible realizar un análisis de correspondencias simple.

Tabla de contingencia para realizar el análisis de correspondencias simple

La Tabla de contingencia que se puede ver en Tabla 1, relaciona marcas con atributos. Esta tabla se confeccionó con los resultados de un formulario (ver anexo 2) aplicado a 96 unidades de análisis, con un nivel de confianza del 95% y un margen de error del 6%. En el contenido del formulario se consideró a las ocho principales marcas de contornos de ojos antiedad de los centros de estética en el Distrito Metropolitano de Quito, relacionando estos datos con un condensado de los 12 macro atributos obtenidos luego de una investigación de mercados preliminar.

Tabla 1. Tabla de contingencia entre atributos y marcas de contornos antiedad

Nota. Fuente: Investigación cuantitativa concluyente propia del autor.

Prueba de hipótesis para la tabla de contingencia

La Prueba de hipótesis con Chi-cuadrado fue realizada a partir de los datos de la tabla 1, la cual señala la existencia de dependencia entre filas y columnas. Los resultados de la prueba se expresan en la tabla 2.

Tabla 2. Prueba de hipótesis con Chi-cuadrado, de base de datos de tabla de contingencia de marcas de contorno de ojos antiedad vs atributos.

Nota. Fuente: Investigación cuantitativa concluyente propia del autor. Tabla realizada con el software estadístico XLSTAT 2015

Valores propios y porcentajes de inercia del análisis de correspondencias simple y Gráfico de sedimentación

En la Tabla 3 se encuentran los valores propios y porcentajes de inercia del análisis de correspondencias simple, donde se evidencia que los dos primeros factores explican el 98,19% de la información, (valor subrayado en amarillo en la tabla 3). Este valor indica que, en un grafico de análisis de correspondencias simple, si se hace con dos factores existe una pérdida de información del 1,8%. Esto implica que las figuras 2, 3, 4, 5. Explican los datos de la tabla de contingencia que se encuentran en la Tabla 1 en un 98,19%. Se recalca que, prácticamente, no existe pérdida de información.

El gráfico de sedimentación sirve para determinar el número óptimo de factores a emplearse en un modelo factorial (Crea, 2004). En la figura 4 se puede ver una línea roja, la cual se aplana en F3 (factor 3), lo que significa que para este modelo factorial de análisis de correspondencias simple, se deben utilizar dos factores, que pasarán a ser las dos dimensiones de las Figuras 5, 6 y 7. Una dimensión, que es F1, será la dimensión horizontal, y F2 será la dimensión vertical. Si se hubiese utilizado F3, los gráficos serían de tres dimensiones, caso que no sería funcional, ya que si se mira la Tabla 6, se notará que el gráfico tridimensional aportaría solo un 0,89% (valor subrayado en verde en la Tabla 3) de información adicional respecto del grafico de dos dimensiones, a costa de aumentar la complejidad de la interpretación.

Tabla 3. Valores propios y porcentajes de inercia del análisis de correspondencias simple

Nota. Fuente: Investigación cuantitativa concluyente propia del autor.

Figura 1. Gráfico de sedimentación para realizar el análisis de correspondencias simple de atributos y marcas de contornos antiedad, realizado con el software estadístico XLSTAT 2015 Fuente: Investigación cuantitativa.

Gráficos de análisis de correspondencias simple

Los especialistas (Rodríguez, 2005) definen el análisis de correspondencias como una forma de representación gráfica de las tablas de contingencia. La Tabla de contingencia expresada en la Tabla 4 será explicada de una forma gráfica, mediante las Figuras 2, 3, 4, 5.

Gráfico de puntos de fila

En la Tabla 4 existe un apartado que dice "Puntuaciones de Dimensión", que es una forma técnica de expresar el número de dimensiones de un análisis de correspondencias. En el presente caso, se trabajó con dos dimensiones. Cada dimensión presenta valores, que son coordenadas utilizadas para representar puntos en un gráfico (figura 2), donde la dimensión uno es la dimensión horizontal y la dimensión dos es la dimensión vertical. El gráfico titulado como "Puntos de fila" representa a las relaciones entre marcas de "contornos de ojos antiedad".

El factor masa de la Tabla 4 denota que la marca más mencionada es Capuccini Germaine, con una puntuación de masa de 0,420 sobre 1, y en segundo lugar Bruno Vassari, con 0,389. Phyto contorno es la tercera marca más mencionada, aunque algo lejos de los líderes, con una puntuación de masa de 0,058. La menos mencionada es Siegfried, con una puntuación de 0,14. Estos valores indican que las marcas más reconocidas tienden a ser las más mencionadas. Estos datos se correlacionan con el "brand awareness" de marca.

Tabla 4. Tabla de puntos de fila generales (marcas)

Nota. Fuente: Investigación cuantitativa propia del autor.

Tabla realizada con el software estadístico SPSS 22

El gráfico de puntos de fila en la Figura 2, asocia marcas y sus relaciones entre sí, y forma cinco grupos:

• Bruno Vassari y Capuccini Germaine

• Phyto contorno

• Siegfried y Bioderma

• Isis y Eucerin

• NCS

Es de notar que Phyto contorno no se asocia fuertemente con ninguna otra marca en especial.

Figura 2. Gráfico de correspondencias simples de marcas de contornos antiedad, realizado con el software estadístico SPSS 22. Fuente: Investigación cuantitativa con un nivel del confianza del 95% y un margen de error del 6%, para un total de 96 unidades encuestadas.

Gráfico de puntos de columna

En la Tabla 5 existe un apartado que dice "Puntuaciones de Dimensión", que es una forma técnica de expresar el número de dimensiones de un análisis de correspondencias, que para el presente caso es de dos dimensiones. Cada dimensión presenta valores, que son coordenadas que se utilizarán para representar puntos en un gráfico. En este caso, la Figura 6, donde la dimensión uno es la dimensión horizontal, y la dimensión dos es la dimensión vertical. El gráfico de "puntos de columna" representa a las relaciones entre atributos de "contornos de ojos antiedad".

El factor masa de la Tabla 5 indica que todos los atributos tienden a tener valores similares, implicando que todos son reconocidos por el público objetivo.

Tabla 5. Tabla de puntos de columna generales (atributos)

Nota. Fuente: Investigación cuantitativa propia del autor.

Tabla realizada con el software estadístico SPSS 22.

El gráfico de puntos de columna de la Figura 3 indica que el atributo "precio bajo" está muy alejado a la izquierda de los atributos importantes para el cliente corporativo. Estos atributos se agrupan a la derecha del gráfico, encerrados en la elipse roja, para su fácil visualización. El atributo "precio alto" se relaciona fuertemente con los atributos "presentación de lujo" y "fácil de aplicar", encerrados en la elipse azul. Es importante decir que "precio alto" está cerca del atributo funcional "erradica arrugas", implicando que para el cliente corporativo, un producto que elimina arrugas tiende a tener un precio alto.

Figura 3. Gráfico de correspondencias simples de
atributos de contornos antiedad, realizado con el software estadístico
SPSS 22. Fuente: Investigación cuantitativa con un nivel de confianza
del 95% y un margen de error del 6%, para un total de 96 unidades encuestadas.

Gráfico de puntos de fila y columna

Cuando se habla de gráficos de puntos de fila y columna, implica que se comparan marcas y atributos en un mismo gráfico, el cual expresa visualmente la proximidad o lejanía entre las variables a ser analizadas (Grande y Abascal, 2014).

La Figura 4 describe que los atributos críticos de éxito que apalancan la deseabilidad, tienden a agruparse junto a las marcas líderes de este nicho de mercados (Bruno Vassari y Capuccini Germaine), encerrados en una elipse con sombreado rojo, mientras que "precio bajo" está relacionado las marcas Isis Pharma y Eucerin, encerrados en elipse con sombreado azul. El resto de las marcas no posee una asociación especialmente fuerte con ningún atributo en especial.

Figura 4. Gráfico de correspondencias simples de atributos y marcas de contornos antiedad, realizado con el software estadístico SPSS 22. Fuente: Investigación cuantitativa con un nivel del confianza del 95% y un margen de error del 6%, para un total de 96 unidades encuestadas.

Gráficos de punto de fila y columna, Principal por columna -1

Pérez C. (2006) afirma que cuando en el procedimiento de análisis de correspondencias en SPSS se especifica un valor de -1 en el modelo de normalización, ello significa que se utiliza un método de normalización por columnas, lo que implica que se examinan las diferencias o semejanzas entre las categorías de las variables de filas, es decir, de marcas para el presente caso.

En la Figura 5 se ve que Capuccini Germaine y Bruno Vassari se agrupan entre sí junto a todos los atributos clave que promueven decisión de compra, como se puede ver en la elipse sombreada de rojo. Isis Pharma y Eucerin están relacionas con precio bajo. El resto de marcas no está asociado a ningún atributo, en especial porque no están diferenciadas en la mente de los miembros de nicho de mercado, de los centros de estética del Distrito Metropolitano de Quito.

La Tabla 1 explica numéricamente la relación de marcas con atributos; así por ejemplo podemos ver que Capuccini Germaine se relaciona en cero con el atributo "precio bajo" mientras que esta misma marca se relaciona con cuarenta y cinco unidades con el atributo "presentación de lujo". Esta tabla es importante para comprender de forma numérica las relaciones entre marcas y atributos, observadas visualmente en la Figura 5.

Figura 5. Gráfico de correspondencias simple principal por fila de atributos y marcas de contornos antiedad, realizado con el software estadístico SPSS 22. Fuente: Investigación cuantitativa con un nivel del confianza del 95% y un margen de error del 6%, para un total de 96 unidades encuestadas.

Autor:

Iván Pazmiño Reinoso