¿Te puedes enamorar de dos al mismo tiempo?
Midiendo la incertidumbre en la toma de decisiones del ser humano
Jheovany MejíaSeptiembre 2017
Fuzzy Logic Model by
Si podemos estar “enamorados” de dos o más
marcas, candidatos, personas o promesas al
mismo tiempo.
Lo que realmente marca la diferencia es la
intensidad de ese “enamoramiento”, y esta
intensidad definirá la decisión final.
El Fuzzy Logic Model pronostica “qué tan
dura o blanda puede ser una decisión”.
Al trabajar con el Fuzzy Logic Model alcanzamos
un 99,4% de precisión de nuestro pronóstico vs
los resultados oficiales en las elecciones
presidenciales de Ecuador 2017.
¿Qué encontramos en nuestro trabajo?
¿Qué es la Fuzzy Logic?
La certeza de una proposición es una cuestión de grado…
¡no hay blanco ni negro absolutos!
Esta es una persona “alta”.
Frio Calor
Hace calor
Nosotros nos preguntamos
¿Qué tan dispuestos están a comprar un producto?
Nada interesados
Completamente interesados
¿Qué tanto aman a una marca?
Nada Muchísimo
¿Cómo funciona la Fuzzy Logic?
Esta es una persona “alta”.
*Ejemplo usado por Lotfi Asker Zadeh creador de la teoría de los conjuntos difusos.
Usa funciones matemáticas para obtener el “grado o la posibilidad” de que un elemento “x” pertenezca a un conjunto “A”
El origen del modelo
Función de pertenencia
Conjunto difuso
Función de pertenencia
determina el grado de pertenencia de al conjunto
toma cualquier valor des 0 a 1.
Los resultados
Con este modelo podemos saber“qué tan enamorado está el consumidor de la marca”
Marca A
Marca F
Marca B
Marca C
¿Qué tanto aman a la marca “X” ?
Los resultados
Cada individuo ama con diferenteintensidad
Id Marca A Marca B Marca C Marca D Marca E
1 0,009 0,004 0,003 0,481 0,503
2 0,140 0,009 0,280 0,296 0,275
3 0,337 0,173 0,194 0,208 0,088
4 0,051 0,001 0,012 0,911 0,025
5 0,020 0,004 0,695 0,131 0,150
¿Qué tanto aman a la marca “X” ?
Los resultados
Aplicación a la medición del Equity de la marca
Share of Equity
Marca A 23,8%
Marca B 15,9%
Marca C 14,1%
Marca D 14,0%
Marca E 11,6%
Marca F 11,1%
Marca G 9,4%
7,0%
4,2%
8,3%
3,3%
5,7%
4,7%
5,2%
6,0%
2,4%
4,5%
7,7%
2,5%
2,8%
2,2%
10,8%
9,3%
1,3%
3,0%
3,5%
3,6%
2,0%
BE Bajo BE Medio BE Alto
< 0,5 ≥ 0,5 y < 0,75 ≥ 0,75
Los resultados
Aplicación al pronóstico de compra de productos
Market Share
estimado
Producto NUEVO* 20,8%
Producto A 32,7%
Producto B 27,3%
Producto C 11,7%
Producto E 7,6%
9,0%
22,4%
8,0%
8,7%
4,1%
11,8%
10,3%
19,3%
3,0%
3,5%
Compradores Blandos Compradores Duros
IC < 0,75 IC ≥ 0,75
*La estimación del MS para el producto nuevo depende del awareness, distribución, promoción e inversión publicitaría que se realice.
El desafío
Pusimos a prueba el modelo para medir la Intención de Voto en las
elecciones de Ecuador 2017.
Según esta escala ¿Qué tan convencido está de votar por …? ROTAR CANDIDATOS
Definitivamente NO voy a votar por este candidato
Definitivamente SI voy a votar por este candidato
Lenin Moreno
Guillermo Lasso
Nulo
Blanco
Definitivamente NO voy a votar por este candidato
Definitivamente SI voy a votar por este candidato
Definitivamente NO voy a votar por este candidato
Definitivamente SI voy a votar por este candidato
Definitivamente NO voy a votar por este candidato
Definitivamente SI voy a votar por este candidato
Resultados del pronóstico electoral
39,2% 34,7%
14,6%11,5%
53,8%46,2%
LM GL
Soft Vote
Hard Vote
Total Votes
Pronóstico de voto(votos válidos)
41,2%25,7%
13,6%
19,5%
54,8%45,2%
LM GL
More or Less
Lovers
Total Equity
1er pronóstico4 semanas antes
del sufragio
Nivel de Imagen Positiva(votos válidos)
45,4% 41,2%
6,3%7,1%
51,7%48,3%
LM GL
Soft Vote
Hard Vote
Total Votes
41,8%28,8%
12,1%
17,3%
53,9%46,1%
LM GL
More or Less
Lovers
Total Equity
2do pronóstico2 semanas antes
del sufragio
Base: 1.400 casos, Quito, Guayaquil, Cuenca y MantaMargen de error. +/-2,6% con 95% de confianza
Base: 1.100 casos, Quito, Guayaquil, Cuenca y MantaMargen de error. +/-3,0% con 95% de confianza
Intención de voto segunda vuelta pronosticado por Eureknow el 18 de marzo vs datos oficiales del CNE
Elecciones presidenciales 2017 - (Votos Válidos)
99,4% de precisión by Fuzzy Logic Model
Concluyendo
El Fuzzy Logic Model logra pronosticar, con alta precisión, la intención de voto o de
compra de los individuos pues incorpora la incertidumbre implícita en la toma de
decisiones.
Y…. Sí …. se puede estar enamorado de dos al mismo tiempo, solo que con diferente
intensidad.