Obtener la importancia de atributos en un producto o servicio así como la valoración de distintos niveles de estos atributos. Los encuestados sólo evalúan un pequeño set de combinaciones y el análisis permite reconstruir la totalidad de combinaciones posibles.
Analizar interrelaciones entre un gran número de variables o atributos y explicarlos en términos de sus “factores” subyacentes comunes, permitiendo reducir las variables originales a un conjunto más reducido sin perder información.
Modelar procesos de decisión desde secuencias lógicas jerárquicas basadas en reglas deducidas desde el comportamiento o declaración de los consumidores, permitiendo representar una sucesión de condiciones en elecciones de compra o consumo.
Identificar grupos mutuamente excluyentes entre una muestra de entidades (personas u objetos). Los grupos se definen por sus similitudes respecto de variables previamente seleccionadas.
Medir el nivel de interrelación o interdependencia entre un grupo de variables.
Medir el nivel de relación de una variable dependiente con una o más variables independientes, permitiendo formular ecuaciones para predecir cambios en la variable dependiente en respuesta a cambios en las variables independientes que la explican.
Dimensionar el “peso” del precio en comparación al peso de la marca u otras característica de productos y servicios en la elección de los consumidores, permitiendo generar las curvas de elasticidad precio para distintos escenarios de competencia.
Simplificar la representación multivariante de la interdependencia de datos no métricos, reduciendo las dimensiones de la clasificación de entidades (personas u objetos) sobre un conjunto de atributos en mapas perceptuales de la posición relativa de las entidades a estos atributos
