Para entender los atributos que influyen en un proceso de decisión, tendemos a pedir al ama de casa “rankear” un listado extenso de opciones, lo cual puede generar sesgos en los resultados, por lo que Kantar, a través de la metodología de LinkQ Classify, permite construir un ranking de importancia de una manera más espontánea, con lo cual contaremos con información más robusta y sin sesgo.
¿Por qué LinkQ Classify?*
*LinkQ Classify es el modelo estadístico Max Diff
¿Cómo funciona?
La cantidad de tarjetas (combinatorias de atributos) a presentar depende de la cantidad de atributos que se desea ordenar.
El diseño de las combinaciones es aleatorio pero controlando que los atributos aparezcan al el mismo número de veces en cada versión.
Es conveniente realizar varias versiones de listas de combinatorias. Distintos sujetos evalúan versiones distintas pero igual de balanceadas, que se analizan juntas.
El número de tarjetas va depender del cantidad de atributos a evaluar
Iniciamos con la información de cada AdC hasta completar la cantidad de AdC de la muestra. En total, se hicieron 20, 000 iteraciones para tener estabilidad de la predicción (orden e importancia de los atributos).
Ficha técnica
Muestra: Escenario 1 > 800 casos / Escenario 2 > 400 casos
Edad: 18 a 34 años, 35 a 44 años, 45 a 55 años y 55 a más
NSE: AB (Alto), C (Medio) y DE (Bajo)
Cobertura: Nacional (Lima - provincias)
Fecha de campo: Por definir
*Los NSE, Edad y Alcance se ajustará a los requerimientos del cliente
