Dos marcas pueden competir en la misma categoría y, aun así, ser percibidas de forma muy diferente por los clientes. También puede ocurrir lo contrario: empresas que creen tener una propuesta claramente diferenciada terminan ocupando prácticamente el mismo espacio en la mente del consumidor.
Un mapa perceptual ayuda a visualizar esas relaciones. Una de las técnicas utilizadas para construirlo es el escalamiento multidimensional o MDS (Multidimensional Scaling), que transforma medidas de similitud o disimilitud entre marcas, productos u otras alternativas en posiciones dentro de un espacio gráfico.
En esta guía aprenderás qué información necesitas, cómo preparar las comparaciones, qué ocurre durante el análisis y, sobre todo, cómo interpretar el resultado sin sacar conclusiones que los datos no permiten. Además, podrás descargar una plantilla Excel gratuita para preparar los datos de un mapa perceptual con MDS.
Qué es un mapa perceptual y cómo se relaciona con MDS
Un mapa perceptual es una representación gráfica de cómo un grupo de personas percibe la relación entre diferentes marcas, productos, servicios u otras alternativas.
Su utilidad está en convertir muchas comparaciones individuales en una representación más fácil de analizar. Dos marcas que aparecen próximas en el mapa tienen una percepción relativamente similar según los datos utilizados; dos marcas más alejadas presentan una mayor diferencia perceptual.
Esto puede ayudar a responder preguntas como:
- ¿Qué marcas perciben los consumidores como más similares?
- ¿Qué alternativas parecen formar grupos?
- ¿Nuestra marca realmente ocupa una posición distinta?
- ¿Quiénes son nuestros competidores perceptuales más próximos?
- ¿Qué diferencias conviene investigar con mayor profundidad?
El escalamiento multidimensional (MDS) es una familia de técnicas estadísticas que puede utilizarse para construir este tipo de representación. Su objetivo es colocar cada objeto como un punto dentro de un espacio de pocas dimensiones procurando que las distancias entre los puntos reproduzcan, de la mejor manera posible, las similitudes o disimilitudes contenidas en los datos originales.
| Concepto | Qué significa |
|---|---|
| Mapa perceptual | Representación visual de la posición relativa de varias alternativas según determinadas percepciones. |
| MDS | Técnica que puede transformar datos de proximidad, similitud o disimilitud en coordenadas dentro de un espacio. |
| Distancia en el mapa | Representa qué tan próximas o diferentes aparecen las alternativas según el análisis. |
Por tanto, mapa perceptual y MDS no son exactamente lo mismo. El mapa es la representación que analizamos; MDS es una de las técnicas que pueden utilizarse para obtenerla.
Tampoco todos los MDS funcionan de la misma forma. De manera simplificada, el MDS métrico intenta conservar información cuantitativa de las disimilitudes, mientras que el MDS no métrico se concentra principalmente en preservar su orden relativo. Para una aplicación empresarial básica es más importante comprender la lógica, la preparación de los datos y la interpretación que desarrollar el algoritmo matemático.
Si el objetivo es convertir estas percepciones en una oferta más clara frente a otras alternativas, este análisis puede conectarse posteriormente con la propuesta de valor y diferenciación.
Qué datos necesitas para aplicar MDS
Antes de construir un mapa necesitas definir qué alternativas vas a comparar y cómo medirás la relación entre ellas. El resultado será tan útil como los datos que utilices para construirlo.
Supongamos que una empresa quiere analizar cinco marcas ficticias de café:
- Sierra;
- Origen;
- Nativa;
- Urbana;
- Reserva.
Las personas participantes podrían evaluar qué tan similares perciben cada pareja de marcas mediante una escala consistente. Lo importante es que todas respondan bajo la misma lógica y que quede claro qué significan los extremos de la escala.
Ejemplo de pregunta: ¿Qué tan similares percibes las marcas Sierra y Origen?
Con cinco marcas no necesitas comparar cada pareja dos veces. Sierra–Origen representa la misma pareja que Origen–Sierra. El número de comparaciones únicas puede calcularse así:
Comparaciones = n × (n − 1) ÷ 2
Para cinco marcas:
5 × 4 ÷ 2 = 10 comparaciones
A medida que agregas alternativas, las comparaciones aumentan rápidamente. Diez marcas, por ejemplo, producirían 45 pares. Por eso conviene seleccionar alternativas realmente relevantes y evitar encuestas innecesariamente largas.
Después de recoger varias respuestas, se pueden consolidar las valoraciones de cada pareja y construir una matriz de proximidades.
| Marca | Sierra | Origen | Nativa | Urbana | Reserva |
|---|---|---|---|---|---|
| Sierra | 0 | 1,5 | 3,0 | 4,0 | 5,0 |
| Origen | 1,5 | 0 | 2,5 | 4,2 | 4,8 |
| Nativa | 3,0 | 2,5 | 0 | 2,0 | 3,5 |
| Urbana | 4,0 | 4,2 | 2,0 | 0 | 2,8 |
| Reserva | 5,0 | 4,8 | 3,5 | 2,8 | 0 |
En este ejemplo utilizamos una matriz de disimilitudes: valores menores representan mayor proximidad y valores mayores representan mayor diferencia. La diagonal es cero porque una marca comparada consigo misma no tiene distancia.
Si todavía no cuentas con información suficiente sobre clientes, competencia y alternativas relevantes, es preferible realizar primero una investigación de mercado práctica antes de aplicar una técnica más específica.
Cómo construir un mapa perceptual con MDS paso a paso
El proceso completo puede organizarse en siete pasos.
- Define las alternativas. Selecciona las marcas, productos o servicios que realmente quieras comparar.
- Diseña las comparaciones. Presenta las parejas de forma consistente y define claramente la escala utilizada.
- Recoge las respuestas. Obtén valoraciones de personas que pertenezcan al público relevante para el análisis.
- Consolida los datos. Resume las respuestas de cada pareja mediante el criterio estadístico definido para el estudio.
- Construye la matriz. Organiza las similitudes o disimilitudes entre todas las alternativas.
- Ejecuta el análisis MDS. Utiliza software estadístico capaz de estimar las coordenadas y revisar la calidad del ajuste.
- Representa e interpreta el mapa. Grafica las coordenadas y analiza las relaciones sin atribuir significados que los datos no demuestran.
La parte más importante no es obtener un gráfico atractivo. Es asegurar que las comparaciones tengan sentido, que la muestra sea adecuada para la pregunta y que la representación obtenida conserve razonablemente las relaciones de los datos originales.
El software utilizado para MDS suele proporcionar medidas de ajuste o información que ayuda a comprobar qué tan bien representa la solución las proximidades originales. No conviene adoptar un único umbral universal sin considerar el método, los datos y el propósito del estudio.
Ejemplo de mapa perceptual con cinco marcas
Continuemos con las cinco marcas de café. Supongamos que, después de consolidar las comparaciones y ejecutar una solución MDS de dos dimensiones, obtenemos las siguientes coordenadas:
| Marca | Dimensión 1 | Dimensión 2 |
|---|---|---|
| Sierra | -2,16 | -0,20 |
| Origen | -2,08 | -0,55 |
| Nativa | 0,03 | 0,87 |
| Urbana | 1,57 | 1,22 |
| Reserva | 2,63 | -1,34 |
Estas coordenadas permiten colocar cada marca en un plano. Lo primero que debería llamar nuestra atención es que Sierra y Origen aparecen muy próximas. Esto es coherente con la matriz: su disimilitud era una de las menores.
Nativa ocupa una posición intermedia, mientras que Urbana y Reserva aparecen hacia otra zona del espacio. Esto sugiere que las relaciones perceptuales entre estas marcas no son idénticas.
Sin embargo, todavía no podemos afirmar cosas como:
- “Sierra y Origen compiten exactamente por el mismo cliente”;
- “Reserva es una marca premium”;
- “Urbana es percibida como moderna”;
- “el espacio entre Nativa y Reserva es una oportunidad de negocio”.
El MDS muestra una estructura de proximidades. Para explicar por qué existe esa estructura necesitamos información adicional sobre atributos, perfiles de consumidores, preferencias y contexto competitivo.
Cómo interpretar el mapa y convertirlo en decisiones
Un mapa perceptual es útil cuando permite formular mejores preguntas y convertirlas en decisiones que posteriormente puedan validarse.
Marcas cercanas y alejadas
Cuando dos marcas aparecen cerca, significa que el análisis las representa como relativamente similares según las percepciones utilizadas. Cuanto mayor sea su separación, mayor es la diferencia representada por el modelo.
La proximidad puede ayudarte a identificar competidores perceptuales que inicialmente no considerabas. También puede revelar que una diferenciación interna que parece evidente para la empresa no es igual de clara para los consumidores.
Pero similitud no significa preferencia. Una persona puede considerar dos marcas muy parecidas y preferir claramente una de ellas.
Ejes, grupos y espacios vacíos
Uno de los errores más frecuentes es mirar el gráfico y asignar inmediatamente nombres a sus ejes:
“La dimensión 1 debe ser precio y la dimensión 2 debe ser calidad”.
Eso no debería hacerse únicamente por intuición. En un MDS basado en similitudes o disimilitudes, las dimensiones se obtienen de la estructura de las proximidades. Para interpretarlas correctamente conviene contrastarlas con atributos externos, información adicional o investigación complementaria.
También pueden aparecer varias marcas próximas formando grupos visuales. Esto puede sugerir conjuntos de alternativas que son percibidas de manera parecida, pero no significa que esos grupos sean segmentos de consumidores.
Lo mismo ocurre con los espacios vacíos. Una zona sin marcas puede resultar interesante para investigar, pero no demuestra automáticamente que exista una oportunidad rentable. El mercado podría no valorar esa combinación, la demanda podría ser insuficiente o los costos necesarios para ocupar esa posición podrían hacerla inviable.
El mapa puede apoyar decisiones como:
- revisar posicionamiento: comprobar si la marca aparece cerca de las alternativas esperadas;
- investigar diferenciación: entender por qué ofertas que la empresa considera distintas terminan percibiéndose de manera similar;
- revisar competencia: detectar qué alternativas están perceptualmente más próximas;
- formular nuevos estudios: investigar qué atributos explican determinadas posiciones;
- explorar oportunidades: estudiar espacios potenciales antes de invertir en una nueva propuesta.
Si las percepciones cambian de forma importante entre grupos de consumidores, conviene analizar los resultados por separado. Antes de mezclar públicos muy diferentes, revisa cómo definir un segmento de clientes prioritario.
Limitaciones y errores que pueden llevar a conclusiones equivocadas
MDS puede reducir una gran cantidad de comparaciones a una representación visual manejable, pero esa simplificación también exige cuidado.
| Error | Por qué es un problema |
|---|---|
| Confundir similitud con preferencia | Dos marcas pueden percibirse como similares aunque una sea mucho más elegida que la otra. |
| Nombrar los ejes por intuición | Las dimensiones deben interpretarse con evidencia adicional, no únicamente porque el gráfico “parezca” representar un atributo. |
| Asumir que un espacio vacío es una oportunidad | La ausencia de marcas no demuestra demanda, rentabilidad ni viabilidad. |
| Mezclar públicos muy diferentes | Las percepciones agregadas pueden ocultar estructuras distintas entre segmentos. |
| Usar demasiadas alternativas | El número de comparaciones puede volver la encuesta extensa y deteriorar la calidad de las respuestas. |
| Ignorar el ajuste del modelo | Un gráfico visualmente convincente puede representar mal las proximidades originales. |
| Tratar el mapa como una verdad objetiva | El resultado depende de la muestra, las alternativas, la medición y el método utilizado. |
También es importante recordar que MDS responde una pregunta concreta. Si quieres estimar cuánto valor asignan los clientes a diferentes atributos, priorizar características o modelar probabilidades de elección, existen otras técnicas de investigación que responden mejor a esos objetivos.
Descarga la plantilla Excel para preparar los datos del MDS
Utiliza esta plantilla gratuita para definir las marcas o productos que analizarás, organizar las comparaciones por pares, consolidar las respuestas y construir la matriz de similitud o disimilitud que utilizarás posteriormente en el análisis MDS.
Importante: la plantilla ayuda a preparar y organizar correctamente los datos; no sustituye el algoritmo estadístico utilizado para estimar las coordenadas del escalamiento multidimensional.
Preguntas frecuentes sobre mapas perceptuales y MDS
¿Cuántas marcas conviene comparar?
No existe una cantidad universal adecuada para todos los estudios. Debes considerar cuáles alternativas son relevantes y cuántas comparaciones podrá responder razonablemente cada participante. Con cinco marcas existen 10 pares; con 10 marcas ya son 45.
¿MDS permite saber qué marca prefieren los clientes?
No necesariamente. Un MDS construido a partir de similitudes o disimilitudes muestra relaciones perceptuales entre alternativas. Una marca puede ser percibida como muy similar a otra y, aun así, tener una preferencia o intención de compra diferente.
¿Un mapa perceptual siempre necesita MDS?
No. Los mapas perceptuales pueden construirse con diferentes enfoques. MDS es especialmente útil cuando se parte de medidas de proximidad, similitud o disimilitud y se quiere representar esa estructura en pocas dimensiones.
¿Puedo hacer MDS directamente en Excel?
Excel es útil para organizar comparaciones, consolidar respuestas, construir matrices y preparar los datos. El cálculo estadístico del MDS es más apropiado realizarlo con software que implemente específicamente el método y permita revisar el ajuste de la solución.
¿Cómo sé qué significan los ejes del mapa?
No debes asignarles significado únicamente observando el gráfico. Su interpretación puede apoyarse en atributos externos, información adicional de los consumidores, correlaciones u otras técnicas que permitan explicar qué características están asociadas con las posiciones obtenidas.
Conclusión
El escalamiento multidimensional permite transformar muchas relaciones de similitud o disimilitud en una representación visual más fácil de analizar. Su valor no está simplemente en producir un gráfico, sino en ayudar a descubrir qué alternativas aparecen próximas, cuáles se diferencian y qué preguntas deberían investigarse después.
Un mapa perceptual puede aportar evidencia para revisar competencia, diferenciación y posicionamiento, pero no determina automáticamente qué posición debería ocupar una marca ni demuestra que un espacio vacío represente una oportunidad rentable.
La mejor utilización del mapa es convertir cada patrón relevante en una hipótesis que pueda contrastarse con clientes, atributos, demanda y viabilidad comercial antes de tomar una decisión.
Fuentes consultadas
- Borg, Ingwer y Groenen, Patrick J. F. Modern Multidimensional Scaling: Theory and Applications. Springer, 2005.
- Kruskal, J. B. Multidimensional Scaling by Optimizing Goodness of Fit to a Nonmetric Hypothesis. Psychometrika, 1964.
- Shepard, Roger N. The Analysis of Proximities: Multidimensional Scaling with an Unknown Distance Function I. Psychometrika, 1962.
- Carroll, J. Douglas y Green, Paul E. Psychometric Methods in Marketing Research: Part II, Multidimensional Scaling. Journal of Marketing Research, 1997.
- Bijmolt, Tammo H. A. y Wedel, Michel. A Comparison of Multidimensional Scaling Methods for Perceptual Mapping. Journal of Marketing Research, 1999.
- Hooley, G. J. Modelling product positions through the use of multidimensional scaling techniques: An empirical investigation. European Journal of Operational Research, 1984.
- Schmalensee, Richard y Thisse, Jacques-François. Perceptual maps and the optimal location of new products: An integrative essay. International Journal of Research in Marketing, 1988.
- Salas-Vargas, Alejandro Alonso. El escalamiento multidimensional: Una técnica para la visualización y el análisis de la percepción. Repertorio Científico, 2024.
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