En México el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) publica mensualmente un indicador de confianza empresarial (ICE) en varios sectores económicos utilizando la Encuesta Mensual de Opinión Empresarial (EMOE). En este trabajo se hace referencia sólo al sector de la construcción por ser de los más sensibles para el crecimiento de la economía en México. La información oficial que emite el INEGI sobre el ICE para dicho sector es el resultado de la media aritmética simple de cinco indicadores de carácter cualitativo ya proyectados y ponderados. Al aplicar la media aritmética al final del proceso para obtener un indicador de tal importancia, da lugar al debate clásico de aplicar dicha estadística descriptiva en variables cualitativas medidas en preguntas tipo Likert. Para superar dicho problema, se propone llevar las etiquetas utilizadas en las opciones de respuesta de las preguntas utilizadas en el cuestionario EMOE, a variables lingüísticas donde, a través de la metodología de los sistemas de inferencia difuso, se obtiene como resultado un Indicador de Confianza Empresarial Difuso (ICED). Para validar el sistema propuesto, se calcularon desde enero del 2012 hasta febrero del 2021 los nuevos índices de confianza difusos y se compararon con las cifras oficiales emitidas por el INEGI, obteniendo resultados similares, con la ventaja de que los indicadores derivados por el sistema resultaron ser más altos o más bajos en general. Lo que permite este camino es ser más sensible ante cambios de opinión entre empresarios, evitando centralizar las opiniones al utilizar la media aritmética simple.
This study contributes to the field of political marketing through the use of instruments based on the Theory of Forgotten Effects. According to this theory, when individuals attribute value to the incidences or connections between two sets of entities, with one set acting as the cause and the other as effect, intervening elements sometimes remain hidden, thus resulting in forgotten effects. To demonstrate the above, a group of citizens from the western Mexico City Metropolitan Area including the townships of Huixquilucan de Degollado and Naucalpan de Juárez in the State of Mexico were asked to determine the incidences between two sets of entities: on the one hand, issues from Mexico’s public agenda, and, on the other, the political attitudes of citizens. The interviews were collected shortly before the 2018 campaign for the presidency and other popularly elected offices began. The results show that the citizens did not identify several elements that are interpolated as forgotten effects between the two entities mentioned above, such as corruption, the economy, and trust in government leaders, among others.
En el ámbito del marketing, el tiempo o permanencia del cliente en una empresa ha sido estudiada desde diferentes ángulos. La mayoría de las investigaciones se basan en un marco probabilístico o aleatorio tales cómo el modelo Pareto/NBD desarrollado por Schmittlein, Morrison y Colombo o el modelo BG/NBD que es una versión simplificada al modelo anterior propuesto por Fader.
Para calcular el valor económico del cliente (CLV), se involucran magnitudes que hacen referencia al futuro, tales como: monto de compra, tasas de descuento, tiempo o permanencia del cliente y muchas más. En publicaciones anteriores se han desarrollado modelos para calcular el CLV con magnitudes bajo incertidumbre utilizando subconjuntos borrosos. En esos modelos el tiempo o permanencia del cliente se ha considerado como un dato en la certeza propio de las relaciones contractuales. Pero cuando el cliente puede dejar a la empresa en cualquier momento, característica de las relaciones no contractuales, el tiempo es un dato más en la incertidumbre.
En la investigación que nos ocupa, proponemos una aplicación al método Fuzzy-Delphi desarrollado por los profesores europeos Kaufmann y Gil Aluja para calcular el tiempo o permanencia del cliente en una empresa solicitando la información a través de números borrosos triangulares y sometiendo esta información subjetiva a otro grupo de expertos a través de una técnica llamada “contraexpertizaje”.
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