Modelos Logit: Predicción de Probabilidades y Aplicación en Marketing

Modelos Logit

El Modelo Logit es una técnica predictiva cuyo objetivo es encontrar la probabilidad con que algo ocurra, es decir, de que un individuo realizará un comportamiento (comprará una casa, comprará una marca determinada, votará a un partido, etc.).

• La variable dependiente (Y) es, por tanto, cualitativa y dicotómica.
• La diferencia fundamental con la regresión es que la variable dependiente (Y) no es cuantitativa sino cualitativa.
• Las variables independientes pueden ser cualitativas o cuantitativas (o una mezcla de ambas).
• Si la variable dependiente (Y) es cualitativa y la variable independiente es también cualitativa, los modelos Logit predecirán -> Probabilidad de que se dé una categoría de Y cuando existe una categoría de X.
• Si la variable dependiente (Y) es cualitativa y la variable independiente es cuantitativa, los modelos Logit predecirán -> Probabilidad de que se dé una categoría de Y cuando existe un cierto valor de X.

Variantes de los Modelos Logit

Las variantes de los modelos Logit dependen de cómo es la variable dependiente (Y) cualitativa:

• Logit Binario: Variable dependiente (Y) cualitativa y dicotómica.
  Ejemplo: 1 soy feliz / 0 no soy feliz
• Logit Ordenado: Variable dependiente (Y) ordinal.
  Ejemplo: sitúo mi nivel de felicidad en una escala de 0 a 10.
• Logit Multinomial: Variable dependiente (Y) cualitativa con varias posibilidades pero sin orden.
  Ejemplo:
  • 1 compro leche A
  • 2 compro leche B
  • 3 compro leche C

Aplicación de Modelos Logit en Marketing

Los modelos Logit son muy empleados en marketing porque:

• Los consumidores no muestran comportamientos homogéneos sino que, a menudo, estos se encuentran asociados a variables como el género, la edad, la renta, o a características de tipo sociográfico (relacionadas con los distintos estilos de vida) o psicográfico.
• Las empresas crean bienes y servicios teniendo en cuenta esta diversidad de variables y, por tanto, de comportamientos.
• Para aislar grupos de consumidores, existen diversas técnicas; por ejemplo, el contraste Chi cuadrado o los modelos de jerarquización (análisis clúster). Creamos segmentos de público y se hacen previsiones de “lo que parece más probable”, pero no llegan a estimarse cuantitativamente las probabilidades de comportamiento.

En los cuestionarios aparecen muy frecuentemente preguntas de carácter cualitativo y dicotómico: si ha comprado un producto o marca o no, si tiene coche o no, etc. Estas variables se asocian con determinadas características de los consumidores y de esta forma se pueden identificar segmentos.