Ñerada. Análisis de libros sobre cuantitativos métodos utilizados para la comercialización

STE ES UN PEQUEÑO GRAN LIBRO sobre métodos cuantitativos aplicados al marketing. No puede decirse que se trate de un texto muy reciente, ya que se editó originalmente en 2001. Sin embargo, dado su interés, encontramos en su reciente lanzamiento en formato electrónico la excusa necesaria para comentarlo.

Muchas virtudes de esta obra se deben a la singularidad de los autores, que poseen una amplia experiencia como investigadores académicos y consultores en marketing cuantitativo. Gracias a este doble perfil, su libro puede resultar útil tanto para usos académicos como profesionales.

El libro consta de ocho capítulos, tres anexos y tres índices. Los dos primeros son introductorios. El capítulo 1 define a qué audiencia se dirigen los autores –estudiantes de grado y postgrado en marketing y Econometría– y describe la estructura del resto del libro. El segundo capítulo presenta las distribuciones peculiares de las variables de marketing. Para ello distingue entre: 1) valores continuos, 2) variables binomiales, 3) multinomiales no ordenadas, 4) multinomiales ordenadas, 5) datos continuos de variación limitada y 6) de duración. Cada tipo de variable se ilustra mediante un ejemplo con datos reales1. Estos mismos datos se utilizarán en los casos prácticos que ilustran los capítulos posteriores. El último apartado discute qué temas sustanciales no se tratan en el libro. Los autores citan, en este sentido, los modelos de preferencia revelada, de datos de panel y de variables de cuenta. Creemos que el texto tampoco aborda propiamente los modelos para series temporales, si bien este tema es suficientemente amplio como para justificar un texto monográfico.

Los capítulos que van desde el tercero hasta el octavo se dedican a describir qué variantes del modelo de regresión permiten modelizar cada uno de los tipos de datos previamente presentados. Todos estos capítulos comparten una estructura común, que constituye uno de los aspectos más singulares y acertados de la obra. Cada uno de ellos se divide en secciones que tratan de: 1) representación del modelo e interpretación de sus coeficientes, 2) estimación de los parámetros desconocidos, 3) diagnosis, inferencia y previsión, 4) un caso práctico y 5) temas avanzados. De esta forma, los lectores exclusivamente interesados en aplicar estas técnicas pueden limitarse a leer las secciones primera, tercera y cuarta de cada capítulo. Quienes deseen detalles matemáticos y estadísticos, encontrarán que las secciones segunda y quinta suelen ser claras e interesantes.

El tercer capítulo presenta el modelo de regresión lineal, en el caso clásico en que la variable dependiente es continua y se distribuye como una normal. Es difícil escribir diecinueve páginas brillantes sobre un tema tan manido. Los autores no lo han conseguido y, seguramente, tampoco lo intentaron. Lo que hacen, y lo hacen muy bien, es presentar en este caso simple las ideas básicas de formulación, estimación, diagnosis y previsión que posteriormente aplicarán a variables dependientes más complejas. En el caso práctico se modeliza una serie histórica de ventas de salsa de tomate embotellada como función de su precio y de distintas variables de promoción comercial. En la especificación se introducen variables retardadas que permiten presentar intuitivamente conceptos importantes como las elasticidades de respuesta instantánea y a largo plazo. Profesionalmente, hay que decir que este modelo es bastante limitado, pero cumple su función pedagógica. El apartado de temas avanzados presenta brevemente los modelos de ecuaciones simultáneas.

El capítulo cuatro trata de la modelización de variables binarias. En marketing, el ejemplo más típico de este análisis surge del estudio de una base de datos de individuos que compran o no compran un producto determinado, con el fin último de determinar cuáles

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