Discrete Choice Modeling

También conocido como: Discrete Choice, Choice Modeling, Logit Model

Modelos estadísticos que predicen la elección entre opciones discretas simulando el comportamiento de decisión del consumidor.

El Discrete Choice Modeling (Modelado de Elección Discreta) es un conjunto de técnicas estadísticas —principalmente Logit y Probit multinomial— que modela y predice cómo los consumidores eligen entre alternativas discretas (A, B, C) en función de las características de las opciones y de las personas.

Es la base estadística del Conjoint Analysis Choice-Based. Sus aplicaciones en research incluyen: simulación de cuotas de mercado bajo diferentes escenarios de precio y producto, predicción del impacto de entradas de competidores, y optimización de portafolios de producto.

Modelos avanzados incluyen Mixed Logit, Latent Class Logit (que permite identificar segmentos de preferencia dentro de los datos), y modelos de utilidad aleatoria. Con IA, es posible integrar variables contextuales y emocionales que los modelos clásicos no capturaban.