Palabras clave
investigación de mercados
prototipos de innovación
comportamiento del consumidor
sensación
percepción.
Cómo citar
Resumen
El mapeo de preferencias es una técnica inspirada en la psicología matemática con el objetivo de optimizar procesos productivos y de innovación centrada en el consumidor. El presente estudio socializa los hallazgos de la aplicación de esta técnica sobre el mercado de pasabocas a base de papa con sabor natural en Colombia. 462 participantes de las ciudades de Bogotá, Medellín, Cali y Barranquilla participaron en el experimento probando 8 productos, 4 actualmente distribuidos en Colombia, 4 prototipos, una importación de México y una importación Argentina. Luego de obtener óptimos indicadores de bondad de ajuste en el modelo estadístico, los resultados indican que las preferencias de los participantes en esta categoría están migrando de las frituras a los pasabocas horneados, con más cascaras en el borde, más gruesas en comparación al promedio y más crocantes. Los hallazgos invitan a la industria a explotar este cultivo de producción agrícola interna en procesos productivos que permitan superar la barrera de adopción clásica en la categoría: la grasa.
Abdi, H., & Williams, L. (2010). Principal component analysis. WIREs Computational Statistics, 2, 433-459. http://dx.doi.org/10.1002/wics.101
Aristizábal, N. (2015). Desarrollo de productos alimenticios (Barras Funcionales) apoyado en herramientas de gestión de la innovación (Tesis de grado inédita). Manizales, Universidad Nacional de Colombia.
Bandyopadhyay, U., & Chatterjee, D. (2015). Nonparametric homogeneity test based on ridit reliability functional. Journal of the Korean Statistical Society, 44(4), 577-591. http://dx.doi.org/10.1016/jkss.2015.03.004
Commandeur, J., & Heiser, W. (1993). Mathematical derivations in the proximity scaling (PROXSCAL) of symmetric data matrices. Leiden. Leiden: University of Leiden.
Cronbach, L. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334.
Gacula, J., Mohan, P., Faller, J., Pollack, L., & Moskowitz, H. (2008). Questionnaire practice: What happens when the JAR Scale is placed between two "overall" acceptance scales? Journal of Sensory Studies, 23(1), 136-147. http://dx.doi.org/10.1111/j.1745-459X.2007.00147.x
Greenhof, K., & MacFie, H. (1994). Preference mapping in practice. En H. MacFee & D. Thomson (Eds.), Measurement of food preferences (pp. 137-203). Londres: Blackie Academic and Professional.
Groenen, P., Heiser, W., & Meulman, J. (1999). Global optimization in least squares multidimensional scaling by distance smoothing. Journal of Classification, 16, 225-254. http://dx.doi.org/10.1007/s003579900055
Groenen, P., van Os, B., & Meulman, J. (2000). Optimal scaling by alternating length-constained nonnegative least squares, with application to distance-based analysis. Psychometrika, 65, 511-524. http://dx.doi.org/10.1007/BF02296341
Heiser, W., & Busing, F. (2004). Multidimensional scaling and unfolding of symmetric and asymmetric proximity relations. En D. Kaplan (Ed.), Handbook of quantitative methodology for the social sciences (pp. 254-394). Los Angeles, CA: Sage.
Hyldig, G. (2010). Proficiency testing of sensory panels. En D. Kilcast (Ed.), Sensory analysis for food and beverages quality control: A practical guide (pp. 37-48). Great Abington: Woodhead Publishing Limited.
ICONTEC Internacional. (2014). GTC 165 Análisis sensorial. Guia general. Bogotá: ICONTEC.
Jaeger, S., Rossiter, K., Wismer, W., & Harker, F. (2003). Consumer-driven product development in the kiwifruit industry. Food Quality and Preference, 14, 187-285.
Keeley, R., & McDonald, R. (2015). Part III: Principal component analysis: Bridging the gap between strain, sex and drug effects. Behavioural Brain Research, 288, 153-161. http://dx.doi.org/10.1016/j.bbr.2015.03.027
Luciano, G., & Naes, T. (2009). Interpreting sensory data by combining principal component analysis and analysis of variance. Food Quality and Preference, 30(3), 167-175. http://dx.doi.org/10.1016/j.foodqual.2008.08.003
Meilgaard, M., Civille, G., & Carr, B. (2007). Sensory evaluation techniques. Nueva York: CRC Press, Taylor & Francis Group.
Montero, I., & León, O. (2007). A guide for naming research studies in Psychology. International Journal of Clinical and Health Psychology, 7(3), 847-862.
Moskowitz, H. (1996). Experts versus consumers: A comparison. Journal of Sensorial Studies, 11, 19-37.
Moskowitz, H., & Krieger, B. (1995). Contribution of sensory liking to overall liking: An analysis of sex food categories. Food Quality and Preference, 6, 83-90.
Padrón, C., & Barreto, I. (2011). Representaciones sociales asociadas al consumo hedónico de alimentos en restaurantes. Revista Latinoamericana de Psicología, 43(3), 487-496.
Peltier, C., Visalli, M., & Schlich, P. (2015). Comparison of canonical variate analysis and principal component analysis on 422 descriptive sensory studies. Food Quality and Preference, 40(B), 326-333. http://dx.doi.org/10.1016/j.foodqual.2014.05.005
Reddy, C., & Vinzamuri, B. (2014). A survey of practitional and hierarchical clustering algorithms. En C. Aggarwal & C. Reddy (Eds.), Data clustering. algorithms and applications (pp. 87-106). Boca Raton: Taylor & Francis Group.
Rust, J., & Golombok, S. (1999). Modern psychometrics: The science of psychological assessment (2nd. Ed.). NuevaYork: Routledge.
SAS Institute Inc. (2015a). The PRINCOMP Procedure. SAS/STAT®14.1. Cary, NC: Autor.
SAS Institute Inc. (2015b). The PROC Cluster. SAS/STAT®14.1 [User's Guide]. Cary, NC: Autor.
SAS Institute Inc. (2015c). The PROC MDS. SAS/STAT®14.1 [User's Guide]. Cary, NC: Autor.
Schiffman, S. (1998). Nutritional effects of umami in the human diet: Sensory enhancement of foods for the elderly with monosodium glutamate and flavors. Food Reviews International, 14(2-3), 321-333.
Schlich, P., & McEwan, J. (1992). Cartographie des Préférences. Un outil statistique pour l'industrie agro-alimentaire. Sciences des Aliments, 12, 339-355.
SINNETIC. (2015). Análisis del comportamiento de la categoría de frituras a base de papa en volumen y valor desde el canal tradicional. Un análisis del panel de tenderos de Carvajal Tecnologia y Servicios. Bogotá: Autor.
Esta revista científica se encuentra registrada bajo la licencia Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional. Por lo tanto, esta obra se puede reproducir, distribuir y comunicar públicamente en formato digital, siempre que se reconozca el nombre de los autores y a la Pontificia Universidad Javeriana. Se permite citar, adaptar, transformar, autoarchivar, republicar y crear a partir del material, para cualquier finalidad (incluso comercial), siempre que se reconozca adecuadamente la autoría, se proporcione un enlace a la obra original y se indique si se han realizado cambios. La Pontificia Universidad Javeriana no retiene los derechos sobre las obras publicadas y los contenidos son responsabilidad exclusiva de los autores, quienes conservan sus derechos morales, intelectuales, de privacidad y publicidad. El aval sobre la intervención de la obra (revisión, corrección de estilo, traducción, diagramación) y su posterior divulgación se otorga mediante una licencia de uso y no a través de una cesión de derechos, lo que representa que la revista y la Pontificia Universidad Javeriana se eximen de cualquier responsabilidad que se pueda derivar de una mala práctica ética por parte de los autores. En consecuencia de la protección brindada por la licencia de uso, la revista no se encuentra en la obligación de publicar retractaciones o modificar la información ya publicada, a no ser que la errata surja del proceso de gestión editorial. La publicación de contenidos en esta revista no representa regalías para los contribuyentes.