A. Narayanan, profesor asistente adjunto, Universidad de Cincinnati, OH, EE. UU.
Zhiwu Liang, Procter & Gamble, Bruselas, Bélgica
En esta presentación, utilizamos la capacidad de análisis longitudinal de la plataforma de modelado de ecuaciones estructurales (SEM) en JMP para medir el impacto de la temperatura y la cantidad de uso en el rendimiento del detergente desde la perspectiva del consumidor utilizando una medida de la calificación general del producto.
En este estudio diario medido a lo largo del tiempo, se recopilaron datos de consumidores que usaron uno de dos productos en tres fases de intervalos de tiempo de cuatro semanas. Utilizando los datos recopilados de la Semana 5 a la Semana 9, modelamos las trayectorias del desempeño del detergente en relación con la temperatura y el uso (número de cápsulas).Utilizando medidas de ajuste SEM estándar, encontramos que el modelo de curva de crecimiento lineal se ajusta bien a los datos de las estructuras latentes subyacentes.Los resultados mostraron que uno de los productos de prueba funcionó significativamente mejor en temperaturas de lavado en frío y usó menos cápsulas que el otro producto.Este resultado fue una victoria significativa para la empresa en términos de plataforma de sostenibilidad y rendimiento en condiciones de lavado más frío.
