DETERMINACIÓN DE LA PREFERENCIA EN MILLENNIALS DE PRODUCTOS, PRESENTACIONES Y ENVASES DE BEBIDAS PERSONALES PARA EL DESAYUNO A TRAVÉS DE ANÁLISIS CONJUNTO
Resumen
El propósito de este estudio es contribuir a un mejor entendimiento de los atributos que determinan la preferencia del consumidor frente a los productos ofertados por el sector industrial de lácteos y bebidas en Cuenca. Este artículo analiza las preferencias de consumidores de la Generación Y en cuanto a productos, presentaciones y tipos de envases de bebidas personales para el desayuno a través de Análisis Conjunto. Los datos fueron obtenidos mediante un cuestionario aplicado a una muestra seleccionada por conveniencia entre octubre y noviembre del 2016; en ella que se incluyeron a 200 estudiantes del Instituto de Idiomas de la Universidad de Cuenca (Ecuador). Para esta investigación se emplearon perfiles completos además de un procedimiento metodológico detallado. Se utilizó Regresión Múltiple por Mínimos Cuadrados Ordinarios para construir tres tipos de modelos de preferencias: un modelo individual para cada participante, un modelo para cada estrato socioeconómico según niveles de ingresos y un modelo agregado general para la muestra analizada. Los resultados muestran, de manera general, que el tipo de envase (41,07%) y el tamaño de la presentación (31,16%) son atributos más importantes que el tipo de producto (27,77%) al determinar la preferencia del consumidor por una bebida personal para el desayunoDescargas
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Citas
Malhotra, N. K. Investigación De Mercados. Quinta edición. Pearson Educación, México, 2008.
Agbenyegah, D. Tell Me What You Want: Conjoint Analysis Made Simple Using SAS ®. Alliance Data Systems, 2014.
Kotler, F., Armstrong G. Marketing. Decimocuarta edición. Pearson Educación, México, 2012.
Institute of Medicine (U.S.), McGinnis, J. M., Gootman, J. A., & Kraak, V. I. (Eds.). Food marketing to children and youth: threat or opportunity? Washington, D.C: National Academies Press, 2006.
Erraach, Y., Sayadi, S., Gómez, A. C., & Parra-López, C. Consumer-stated preferences towards Protected Designation of Origin (PDO) labels in a traditional olive-oil-producing country: the case of Spain. New Medit, 13(4), pp.11–19, 2014.
Lilien, G., Rangaswamy, A. and De Bruyn, Arnauld. Conjoint Analysis: Marketing Engineering technical note. Principles of Marketing Engineering, pp. 1–14, 2007.
Mesías, F. J., Gaspar, P., Pulido, Á. F., Escribano, M., & Pulido, F. Consumers’ preferences for Iberian dry-cured ham and the influence of mast feeding: An application of conjoint analysis in Spain. Meat Science, 83(4), pp. 684–690, 2009. http://doi.org/10.1016/j.meatsci.2009.08.004
Orme, B. Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research. Research Publishers, LLC, 2010.
Ramírez-Hurtado, J. M. Measuring Preferences: from Conjoint Analysis to Integrated Conjoint Experiments. Revista De Métodos Cuantitativos Para La Economía y la Empresa, 9(9), pp. 28–43, 2010. Retrieved from http://www.upo.es/RevMetCuant/art36.pdf
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. Análisis multivariante. Prentice Hall, Madrid, 1999.
INEN. NTE INEN 2395:2011, 2395. Leches Fermentadas, Requisitos. 2011.
INEN. NTE INEN 2337:2008, 2337. Jugos, Pulpas, Concentrados, Néctares, Bebidas de Frutas y Vegetales. Requisitos. 2008.
INEN. NTE INEN 708:2009, 0708. Bebida de Leche con Ingredientes. Requisitos. 2009.
INEN. NTE INEN 1334-1. Rotulado de Productos Alimenticios para el Consumo Humano, 2014.
Martín Dávila, M. Cómo diagnosticar lo que los consumidores desean realmente: el Análisis Conjunto. Investigación y Marketing, 23, marzo, pp. 21-33, 1987.
Steckel, J. H., DeSarbo, W. S., & Mahajan, V. On the Creation of Acceptable Conjoint Analysis Experimental Designs. Decision Sciences, 22(2), 435–442, 1991. http://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1991.tb00357.x
Good, I. J. The interaction algorithm and practical Fourier analysis. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 361-372, 1958.
Madia de Souza, F.A. La Sexta Generación del Marketing. McGraw-Hill, Bogotá, 1995.
Hopkins, K. D., Hopkins, B. R., & Glass, G. V. Estadística básica para las ciencias sociales y del comportamiento, 1997.
Chapman, C. 9 things clients get wrong about conjoint analysis. In B. Orme, ed. (2013). Proceeedings of the 2013 Sawtooth Software Conference, Dana Point, CA, October 2013.
Howe, Neil, and William Strauss. Millennials rising: The next great generation. Vintage, 2009.
Agbenyegah, D. Tell Me What You Want: Conjoint Analysis Made Simple Using SAS ®. Alliance Data Systems, 2014.
Kotler, F., Armstrong G. Marketing. Decimocuarta edición. Pearson Educación, México, 2012.
Institute of Medicine (U.S.), McGinnis, J. M., Gootman, J. A., & Kraak, V. I. (Eds.). Food marketing to children and youth: threat or opportunity? Washington, D.C: National Academies Press, 2006.
Erraach, Y., Sayadi, S., Gómez, A. C., & Parra-López, C. Consumer-stated preferences towards Protected Designation of Origin (PDO) labels in a traditional olive-oil-producing country: the case of Spain. New Medit, 13(4), pp.11–19, 2014.
Lilien, G., Rangaswamy, A. and De Bruyn, Arnauld. Conjoint Analysis: Marketing Engineering technical note. Principles of Marketing Engineering, pp. 1–14, 2007.
Mesías, F. J., Gaspar, P., Pulido, Á. F., Escribano, M., & Pulido, F. Consumers’ preferences for Iberian dry-cured ham and the influence of mast feeding: An application of conjoint analysis in Spain. Meat Science, 83(4), pp. 684–690, 2009. http://doi.org/10.1016/j.meatsci.2009.08.004
Orme, B. Getting Started with Conjoint Analysis: Strategies for Product Design and Pricing Research. Research Publishers, LLC, 2010.
Ramírez-Hurtado, J. M. Measuring Preferences: from Conjoint Analysis to Integrated Conjoint Experiments. Revista De Métodos Cuantitativos Para La Economía y la Empresa, 9(9), pp. 28–43, 2010. Retrieved from http://www.upo.es/RevMetCuant/art36.pdf
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. Análisis multivariante. Prentice Hall, Madrid, 1999.
INEN. NTE INEN 2395:2011, 2395. Leches Fermentadas, Requisitos. 2011.
INEN. NTE INEN 2337:2008, 2337. Jugos, Pulpas, Concentrados, Néctares, Bebidas de Frutas y Vegetales. Requisitos. 2008.
INEN. NTE INEN 708:2009, 0708. Bebida de Leche con Ingredientes. Requisitos. 2009.
INEN. NTE INEN 1334-1. Rotulado de Productos Alimenticios para el Consumo Humano, 2014.
Martín Dávila, M. Cómo diagnosticar lo que los consumidores desean realmente: el Análisis Conjunto. Investigación y Marketing, 23, marzo, pp. 21-33, 1987.
Steckel, J. H., DeSarbo, W. S., & Mahajan, V. On the Creation of Acceptable Conjoint Analysis Experimental Designs. Decision Sciences, 22(2), 435–442, 1991. http://doi.org/10.1111/j.1540-5915.1991.tb00357.x
Good, I. J. The interaction algorithm and practical Fourier analysis. Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), 361-372, 1958.
Madia de Souza, F.A. La Sexta Generación del Marketing. McGraw-Hill, Bogotá, 1995.
Hopkins, K. D., Hopkins, B. R., & Glass, G. V. Estadística básica para las ciencias sociales y del comportamiento, 1997.
Chapman, C. 9 things clients get wrong about conjoint analysis. In B. Orme, ed. (2013). Proceeedings of the 2013 Sawtooth Software Conference, Dana Point, CA, October 2013.
Howe, Neil, and William Strauss. Millennials rising: The next great generation. Vintage, 2009.
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Publicado
2018-02-15
Número
Sección
Artículos
