Análisis Conjoint para el diseño de servicios educativos
- Aarón Rosette
- 6 jul
- 6 Min. de lectura
Actualizado: 23 oct
Esto es lo que aprenderás
Qué es el análisis Conjoint y por qué es una herramienta indispensable para entender las verdaderas prioridades de estudiantes y familias.
En qué se diferencia el análisis Conjoint basado en la elección (CBC) del análisis Conjoint adaptativo (ACA), y cuál conviene utilizar.
Cómo utilizar los resultados para segmentar el mercado, simular escenarios, establecer precios y mejorar la comunicación institucional.
Cómo aplicar estas metodologías en el diseño, rediseño y evaluación de programas educativos, tanto en colegios como en universidades.
Las instituciones educativas privadas enfrentan una competencia cada vez mayor, lo que exige conocer con precisión las preferencias de estudiantes y familias al momento de elegir un colegio o carrera universitaria.
Una de las herramientas más efectivas para esto es el análisis Conjoint.
¿Qué es el análisis Conjoint y por qué debería interesar a las instituciones educativas?
Es una técnica estadística que permite determinar qué combinación específica de características es más valorada al tomar decisiones sobre servicios educativos.
A diferencia de las encuestas tradicionales, que suelen preguntar directamente por la importancia de ciertas características de forma aislada, el análisis Conjoint presenta combinaciones de atributos y pide al encuestado que elija entre ellas.
Esto revela preferencias genuinas y el valor relativo asignado a cada atributo, mostrando no solo qué es importante, sino también cuánto están dispuestos los estudiantes y familias a ceder en un aspecto para obtener beneficios en otro.
Según Rodríguez-Entrena y Rodríguez-Entrena (2012), el análisis Conjoint «permite identificar el valor que los usuarios asignan a distintos atributos de un servicio educativo, cuantificando cómo afectan las decisiones de elección».
En otras palabras, ofrece un entendimiento profundo de la lógica real detrás de la elección educativa, algo indispensable para diseñar ofertas alineadas con las expectativas y necesidades del mercado.
Aplicaciones del análisis Conjoint en colegios y universidades privadas
Diseño y rediseño de servicios educativos
El análisis Conjoint es especialmente útil para determinar qué programas académicos tienen mayor potencial de aceptación en el mercado.
Permite identificar qué modalidades (presencial, híbrida o virtual) son realmente preferidas por estudiantes y familias, contribuyendo así a definir estrategias educativas ajustadas a las expectativas reales del público objetivo.
Además, el análisis Conjoint es crucial para establecer políticas efectivas de fijación de precios y evaluar cómo perciben el valor los potenciales clientes.
Según Orme (2020), esta metodología permite «modelar la disposición a pagar por características concretas del servicio”, facilitando así la toma de decisiones estratégicas en la estructura de cuotas o colegiaturas.
Segmentación del mercado educativo
Una ventaja clave del análisis Conjoint es que posibilita segmentar claramente el mercado educativo según las prioridades identificadas en diferentes grupos: aquellos que valoran más el precio, quienes priorizan el prestigio institucional, la conveniencia logística o la experiencia educativa integral.
Esta segmentación permite diseñar mensajes más específicos y efectivos para captar y retener diferentes tipos de públicos.
Beneficios estratégicos del análisis Conjoint en la gestión educativa
Priorización de inversiones
El análisis Conjoint proporciona información estratégica que ayuda a los directivos a priorizar correctamente sus inversiones, asegurando que los recursos se destinen a mejorar aquellas características del servicio educativo más valoradas por su público objetivo.
Mejora de la comunicación institucional
Al entender claramente qué aspectos son prioritarios para estudiantes y familias, las instituciones educativas pueden afinar sus estrategias de comunicación y destacar efectivamente aquellos elementos que generan más valor percibido.
Evaluación previa de propuestas antes de invertir
Utilizando análisis Conjoint, es posible simular diferentes escenarios y propuestas antes de comprometer inversiones significativas.
Esta capacidad predictiva reduce riesgos financieros y aumenta las probabilidades de éxito al lanzar nuevos programas o servicios educativos.
Tipos de análisis Conjoint para el sector educativo
Existen dos tipos principales de análisis Conjoint que pueden utilizarse en contextos educativos según el objetivo del estudio: el análisis basado en la elección (CBC) y el análisis adaptativo (ACA).
Análisis Conjoint Basado en la Elección (Choice-Based Conjoint, CBC)
El CBC presenta varias opciones completas del servicio, cada una con diferentes atributos, y pide al encuestado que elija una opción, simulando una decisión real (QuestionPro, 2024).
De esta forma, se identifican indirectamente las prioridades del usuario.
Ejemplo de análisis Conjoint CBC
El encuestado elige una de las tres opciones. Con suficientes respuestas, el software estima el valor asignado a cada atributo.
Cuándo usar CBC
Cuando interesa conocer qué factores influyen en la decisión de elección de colegios, carreras o posgrados.
Cuando el precio es una variable crítica.
Cuando se quiere simular una decisión realista de compra.
Análisis Conjoint Adaptativo (Adaptive Conjoint Analysis, ACA)
ACA ajusta sus preguntas según las respuestas previas del encuestado. En lugar de mostrar combinaciones completas, presenta comparaciones entre niveles de un mismo atributo o entre distintos atributos (QuestionPro, 2024).
Esto puede tomar la forma de:
Comparaciones entre niveles dentro de un mismo atributo (por ejemplo, modalidad presencial vs. modalidad en línea).
Comparaciones entre atributos diferentes (por ejemplo, prácticas profesionales vs. asesoría personalizada).
Preguntas sobre la importancia de cada atributo en escalas tipo Likert (por ejemplo, de 1 a 7).
Este enfoque permite construir un perfil de preferencias detallado sin abrumar al encuestado, especialmente cuando se evalúan muchos atributos.
Ejemplo de análisis Conjoint ACA
Al diseñar una nueva maestría con múltiples atributos potenciales (modalidad, prácticas, idiomas, profesores, duración, etc.), el ACA podría formular preguntas como:
“¿Qué tan importante es para ti que la maestría tenga modalidad en línea?”.
“¿Prefieres un programa con prácticas o con más materias teóricas?”.
“¿Qué valorarías más: asesoría personalizada o clases grabadas disponibles 24/7?”.
Cuándo usar ACA
En la fase de diseño de programas educativos nuevos.
Cuando se evalúan muchos atributos (más de 6 o 7).
Para explorar en profundidad preferencias individuales y segmentar el mercado.
¿Cómo implementar un estudio Conjoint en educación?
Paso 1: Definir los atributos clave
El primer paso esencial en la implementación de un estudio Conjoint es seleccionar cuidadosamente los atributos clave que serán evaluados. Estos deben ser relevantes para el público objetivo y diferenciadores entre distintas ofertas educativas.
Ejemplos comunes incluyen calidad docente, instalaciones, programas de becas, oportunidades de experiencia internacional y empleabilidad de egresados.
Paso 2: Establecer niveles realistas para cada atributo
Cada atributo debe tener niveles claramente definidos y realistas. Es fundamental redactarlos de manera comprensible para que los encuestados puedan tomar decisiones informadas durante el estudio.
Por ejemplo, el atributo “modalidad educativa” podría incluir niveles como presencial, híbrido y virtual.
Paso 3: Diseñar escenarios y cuestionario
En esta fase se decide entre utilizar análisis Conjoint basado en la elección (CBC) o análisis adaptativo (ACA).
Según Sawtooth Software (2023), “CBC simula mejor el comportamiento del mercado cuando hay que elegir entre opciones educativas completas”. En cambio, ACA es preferible cuando hay muchos atributos a considerar.
Paso 4: Recolectar datos con una muestra representativa
La calidad de los resultados depende en gran medida de la muestra seleccionada. Debe ser representativa del mercado educativo objetivo, segmentada apropiadamente por nivel socioeconómico, ciclo académico, intereses o cualquier otro criterio significativo para la institución.
Paso 5: Analizar los resultados y simular escenarios
Una vez recolectados los datos, se procede a analizarlos para obtener las utilidades parciales y las importancias relativas asignadas a cada atributo. Con esta información, se pueden simular escenarios y evaluar cómo ciertos cambios afectarían la cuota de mercado o la demanda potencial.
Buenas prácticas y errores comunes al aplicar análisis Conjoint
Evita usar demasiados atributos
Es aconsejable limitar el número de atributos a evaluar para no saturar a los participantes y asegurar respuestas confiables.
Redacta niveles claros y sin sesgos
Cada nivel debe ser objetivo, claro y sin insinuar juicios de valor para evitar sesgos en las respuestas.
Asegura realismo en las combinaciones presentadas
Las combinaciones de atributos deben reflejar opciones realistas que los encuestados podrían encontrar en el mercado educativo.
¿Por dónde empezar a utilizar el análisis Conjoint?
La decisión de implementar un estudio Conjoint implica cierta inversión en tiempo y recursos, pero los beneficios estratégicos justifican plenamente el esfuerzo.
Se recomienda iniciar con un estudio piloto enfocado en una oferta educativa específica que sea crítica para la institución.
Contar con el acompañamiento de profesionales en análisis estadístico y mercadotecnia educativa puede facilitar significativamente este proceso, garantizando resultados confiables y útiles para la toma de decisiones.
Referencias
Orme, B. K. (2020). Getting started with conjoint analysis: Strategies for product design and pricing research (4th ed.). Madison, WI: Research Publishers LLC.
QuestionPro. (2024). Análisis Conjoint: Qué es y cómo implementarlo. Retrieved from https://www.questionpro.com/blog/es/analisis-conjoint/
Rodríguez-Entrena, M., & Rodríguez-Entrena, M. J. (2012). Preferencias educativas de los estudiantes postgraduados ante los cambios del EEES. Estudios sobre Educación, 23, 183–203.
Sawtooth Software. (2023). CBC vs ACA: Which conjoint method should you use? Retrieved from https://www.sawtoothsoftware.com/resources
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