Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa (Jan 2007)
Teoría de la incertidumbre aplicada al valor del cliente en situaciones contractuales con intervalos de confianza = The Uncertainty Theory assignment in the Customer Lifetime Valuation (CLV) for contractual settings with security intervals
Abstract
El valor del consumidor ha sido un concepto muy estudiado desde hace tiempo por investigadores en las áreas de marketing. La mayoría de estas investigaciones están basadas en supuestos deterministas o aleatorios, al medir magnitudes o eventos que intervienen en el cálculo del valor del cliente. En muchas ocasiones, los modelos del valor del consumidor en los que se involucran magnitudes que hacen referencia al futuro, por el entorno regido por su mutabilidad y por la incertidumbre, resultan excesivamente precisos para poder reflejar la realidad. Kaufmann y Gil Aluja (1986), que son dos de los precursores e investigadores más notables en Europa en las técnicas operativas de gestión, sostenían que “lo impreciso, lo borroso, no tiene por qué ser inexacto”. Podemos trabajar con modelos en los que tradicionalmente se utilizan cifras precisas pero no son necesariamente exactos. En la investigación que nos ocupa, proponemos las aportaciones necesarias para utilizar cifras inciertas, borrosas, pero más adecuadas a la realidad. Vamos a presentar, para ello, dos modelos del valor del cliente (CLV) con la herramienta menos estructurada de la teoría de la incertidumbre: los intervalos de confianza, con la finalidad de ayudar a trabajar magnitudes inciertas involucradas en el cálculo del CLV. = The Customer Lifetime Value (CLV) concept has been highly purposed in many researches in the marketing area since long time ago. Almost all of them tend to be based on determinist or stochastic assumptions when measuring magnitudes or events which have to do with CLV estimates. Often, the Customer Lifetime Valuation (CLV) involves magnitudes that link to the future by the running environment, its mutability and uncertainty, and this turn out the results to be too accurate. Kaufman and Gil Aluja (1986), who are the two most well known European investigators, have carried out researches into several operative management techniques, stood by the following statement “Most of our traditional tools for formal modelling, reasoning, and computing are crisp, deterministic and precise in character”. Then traditional modelling with precise data can not necessarily mean to be accurate. In this study the authors will deal with some useful directions for uncertainty data, fuzzy data to stand out more accurate according to the reality. Two different Customer Lifetime Value (CLV) models with a least structured uncertainty theory tool will be introduced as well as security intervals that are connected to uncertain magnitudes in the CLV estimation.
