Análisis de regresión lineal

La regresión lineal es una herramienta estadística utilizada en la investigación de mercados para examinar la relación entre dos o más variables, y así poder predecir valores futuros de una de ellas en función de la otra. En términos simples, la regresión lineal nos ayuda a entender cómo una variable afecta a otra.

En la investigación de mercados, la regresión lineal se aplica generalmente para predecir el comportamiento de una variable de interés, como las ventas o el comportamiento del consumidor, en función de otras variables que pueden influir en ella, como la publicidad, el precio, la promoción, la marca, entre otras.

El proceso de aplicación de la regresión lineal en la investigación de mercados implica los siguientes pasos:

Definir las variables: Se deben seleccionar las variables que se sospecha que influyen en la variable de interés, y medirlas en términos cuantitativos. Por ejemplo, si se quiere predecir las ventas de un producto, se pueden medir variables como el precio, la publicidad, la distribución, entre otras.
Recopilar los datos: Se deben recopilar datos sobre las variables seleccionadas para cada observación. En la investigación de mercados, los datos suelen ser recopilados a través de encuestas, experimentos, análisis de ventas, entre otras técnicas.
Crear un modelo de regresión lineal: Se debe construir un modelo de regresión lineal que explica la relación entre las variables de interés y las variables explicativas. El modelo establece una ecuación matemática que describe cómo la variable de interés depende de las variables explicativas. La ecuación puede ser utilizada para predecir el valor de la variable de interés en función de los valores de las variables explicativas.
Estimar los parámetros del modelo: Se deben estimar los parámetros del modelo utilizando técnicas estadísticas como el método de mínimos cuadrados. Los parámetros son los coeficientes de la ecuación de regresión lineal, que indican cuánto cambia la variable de interés cuando las variables explicativas cambian en una unidad.
Evaluar la calidad del modelo: Se deben evaluar la calidad del modelo utilizando técnicas estadísticas como el coeficiente de determinación (R²) y el análisis de residuos. El coeficiente de determinación mide la proporción de la variación de la variable de interés que es explicada por las variables explicativas. El análisis de residuos evalúa si los residuos (diferencia entre los valores reales y los valores predichos) siguen una distribución normal y no presentan patrones sistemáticos.
Utilizar el modelo para hacer predicciones: Una vez que el modelo ha sido validado, se puede utilizar para hacer predicciones sobre el comportamiento de la variable de interés en función de las variables explicativas.

En resumen, la regresión lineal es una herramienta valiosa en la investigación de mercados para predecir el comportamiento de las variables de interés en función de otras variables que pueden influir en ella. La aplicación de la regresión lineal permite a los investigadores de mercado tomar decisiones informadas sobre la fijación de precios, la publicidad, la promoción, entre otras decisiones importantes de marketing.

Caso enfocado a la participación de mercado:

En el contexto de una empresa B2B, la participación de mercado es una variable de interés común, que se puede analizar en función de una variedad de variables explicativas, como el gasto en publicidad, el precio, la calidad del producto, el nivel de satisfacción del cliente, entre otras.

Por ejemplo, una empresa B2B puede querer entender cómo el gasto en publicidad afecta su participación de mercado. Para realizar este análisis de regresión lineal, se seguirían los siguientes pasos:

Definir las variables: En este caso, la variable dependiente o de interés es la participación de mercado, mientras que la variable independiente o explicativa es el gasto en publicidad. Estas variables se medirían en términos cuantitativos, por ejemplo, como porcentaje de mercado y en dólares respectivamente.
Recopilar los datos: Se recopilarían datos sobre la participación de mercado de la empresa en diferentes momentos en el tiempo, y el gasto en publicidad durante el mismo período. Es importante tener en cuenta que se deben recopilar datos en momentos similares, para que las mediciones sean comparables.

¿Necesitas un ejemplo o caso de éxito con esta metodología?

Si quieres conocer un ejemplo más a detalle, descarga algún caso de éxito aquí.

Descargar caso de éxito