Estudio del uso de reglas de decisión lexicográficas utilizando herramientas de eye tracking

Abstract

Bajo un contexto de compras y ventas, los procesos de decisión comienzan desde el momento en que una persona adquiere información sobre algún producto o servicio que se tenga interés en adquirir. De esta manera, la forma en la que se recopila la información, los juicios y las razones de cada consumidor que influyen en la toma de decisión, son interesantes de estudiar porque permiten comprender parte del comportamiento individual de los consumidores. Cuando un consumidor se ve enfrentado a una decisión, tiene múltiples caminos a seguir para dar con alguna elección. Estos caminos suelen estar condicionados por las preferencias y los gustos de los tomadores de decisión, y son denominados como reglas de decisión. Por lo tanto, las reglas de decisión son un conjunto de condiciones bajo las cuales se puede elegir o rechazar una determinada alternativa. Conocer las reglas de decisión que utilizan los individuos puede ser de gran interés para los investigadores porque, de esta forma, se podría predecir las futuras elecciones de los consumidores. Hasta el momento, los estudios relacionados a comprender los procesos de decisión han combinado diversas técnicas del tipo cualitativas y cuantitativas. En particular, esta investigación utiliza técnicas cuantitativas para poder comprender, diferenciar y predecir el comportamiento de individuos que participaron en dos experimentos de simulación de compras. Los experimentos mencionados, simulan la oferta de un producto (o servicio), en donde los participantes deben escoger una alternativa. Durante estos procesos de elección, los individuos utilizan herramientas de Eye tracking, las que permiten registrar todo el comportamiento visual. Esta información adicional es la base de este trabajo de investigación y su importancia radica en que permite comprender qué es lo que buscan los participantes y el camino recorrido para dar con su elección a través de la información visual. A partir de los datos visuales recopilados del primer experimento, se construyen modelos matemáticos que permiten predecir el tipo de regla de decisión usada por los encuestados, acertando en el 95\% de los casos. Las restricciones impuestas en los modelos utilizados para esta predicción, configuran un escenario ideal que no representa correctamente una situación real. Por este motivo se realiza un análisis sobre los datos del segundo experimento, en cuyo caso se busca predecir la alternativa elegida por los encuestados, lográndolo correctamente en un 61\% de los casos. En función de estos análisis, se demuestra que la información visual puede ser muy útil para entender el comportamiento de los consumidores. Finalmente, se propone para futuras investigaciones, adaptar los modelos aquí propuestos, incluyendo nuevas variables que permitan acercar el estudio a un escenario cada ves más real.