Autor: José Ignacio Domínguez
Sabemos que los consumidores evalúan productos y servicios sobre una combinación de atributos que estos poseen y/o beneficios que ofrecen. Una inquietud frecuente entre los responsables del posicionamiento de una marca tiene que ver con conocer la importancia relativa de esos atributos al momento de tomar su decisión de compra y elegir una de entre varias marcas.
Max Diff y Conjoint Analysis son dos procedimientos estadísticos utilizados en forma recurrente en los estudios de mercado para conocer la importancia relativa de múltiples atributos; ambos procedimientos requieren de un diseño especializado de preguntas en el cuestionario, de software y análisis apropiados y representan una carga significativa para el entrevistado; y ambos ofrecen insights valiosos.
¿Pero, qué hacer cuando un producto es sumamente complejo y deben evaluarse decenas de atributos?
En el caso de los Seguros de Gastos Médicos Mayores las diferentes coberturas que se incluyen en un contrato en particular representan una gran variedad de opciones que deben ser evaluadas por el asegurado. ¿Cómo disminuir la carga para el entrevistado y aún así obtener información útil para que la compañía pueda diseñar productos atractivos en cuanto a cobertura y valor de la póliza?
En un estudio para evaluar 79 coberturas posibles de un Seguro de Gastos Médicos Mayores optamos por hacer únicamente 3 preguntas a los entrevistados: importancia, originalidad y disposición a pagar por cada cobertura. Utilizamos una muestra pequeña para que cada entrevistado resolviera estos 3 ejercicios de evaluación de las 70 coberturas, cara a cara y en forma por demás entretenida.
Encontramos que las coberturas más importantes (clúster A) son las que comúnmente aparecen en un seguro de gastos médicos y las que el 87% de los entrevistados está dispuesto a pagar en su paquete básico, como las redes de hospitales y médicos en convenio, los honorarios del anestesista y hasta la cobertura de padecimientos mentales.
Las coberturas evaluadas como las más originales fueron al mismo tiempo las menos importantes (clúster F) y por las que solo un 62% de los entrevistados estaría dispuesto a pagar en su paquete básico, como la circuncisión, los deportes peligrosos o los gastos de un chofer para el regreso del asegurado tras una hospitalización.
El clúster E incluye coberturas que son muy originales y muy importantes, por las que los entrevistados estarían dispuestos a pagar una prima adicional al agregarlas a su contrato, como un check up, una segunda opinión quirúrgica o una suma asegurada por enfermedades graves al doble de la normal.
Una simple comparación sobre dos características, Importancia y Originalidad, combinadas después con la disposición a pagar y su agrupación mediante un procedimiento K Means permitió obtener una idea muy clara sobre el conjunto de opciones de cobertura para los asegurados. Coberturas que implican diversos grados de riesgo y por ende, de rentabilidad para una compañía de seguros.
Si bien el requerimiento inicial de investigación especificaba obtener una ponderación de la importancia de las coberturas mediante Conjoint o Max Diff, lo que nuestro cliente realmente quería resolver – diseñar paquetes de coberturas – se solucionaba con información diferente.
El elemento más importante en la ciencia de Datos es la comprensión del contexto de decisión, más allá del procedimiento estadístico o la plataforma de análisis. Entendemos que cada empresa es única y requiere enfoques de investigación personalizados para alcanzar sus objetivos comerciales. Nos aseguramos de utilizar el enfoque adecuado para cada proyecto, garantizando resultados precisos y relevantes que impulsen el crecimiento de tu empresa.