Resumen
En la investigación de mercados moderna, los directivos necesitan claridad, no un muro de números que dice que todo es “importante”. Ahí es donde entra en juego el análisis MaxDiff. También conocido como best-worst scaling, MaxDiff obliga a los encuestados a elegir qué opción es la más y la menos importante dentro de un conjunto, una ventaja clave frente a otros tipos de investigación de mercados.
Esta técnica ofrece datos más nítidos y fiables que las escalas de valoración tradicionales, lo que la hace muy valiosa para la priorización de características, el posicionamiento de marca y el testeo de mensajes. En esta guía explicaremos qué es el análisis MaxDiff, cómo funciona, cuándo utilizarlo y cómo consultoras de investigación líderes como MainBrain Research lo emplean para ayudar a marcas globales a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos.
Al final, sabrás exactamente cómo diseñar, ejecutar e interpretar un estudio MaxDiff y cómo convertir sus resultados en impacto real para el negocio.
Qué es el análisis MaxDiff
El análisis MaxDiff (abreviatura de Maximum Difference Scaling) es una técnica de investigación cuantitativa que se utiliza para medir la importancia relativa o la fuerza de preferencia de múltiples ítems.
A los encuestados se les muestran repetidamente pequeños conjuntos de ítems (por ejemplo, características, claims o beneficios) en encuestas de investigación de mercados estructuradas y se les pide que elijan cuál es el que valoran más y cuál el que valoran menos. Estos trade-offs repetidos generan puntuaciones estadísticas sólidas de utilidad, que revelan un ranking de prioridades claro.
En comparación con las escalas de valoración (donde todo termina siendo un “4” o “5”), MaxDiff extrae una diferenciación real y muestra qué atributos impulsan la elección y cuáles apenas tienen impacto.
| Método | Rasgo clave | Resultado principal | Uso típico |
| Escala tradicional | Se valora cada ítem de forma individual | Puntuaciones infladas, poca diferenciación | Satisfacción básica o notoriedad |
| Ranking | Ordena la lista completa | Alta carga cognitiva, resultados inconsistentes | Priorizaciones sencillas |
| MaxDiff | Se elige “Más” y “Menos” importante | Importancia relativa clara y diferencias de puntuación | Priorización de atributos, marcas o claims |
Por qué los marketers e investigadores confían en MaxDiff
Para los decision-makers que se ahogan en datos, MaxDiff corta el ruido y entrega lo que los ejecutivos realmente necesitan: una visión jerarquizada y basada en datos de aquello que impulsa las decisiones de los clientes. Esta claridad pone de relieve los verdaderos beneficios de la investigación de mercados: insights accionables que se traducen directamente en decisiones de negocio.
Por eso se prefiere:
| Pregunta de negocio | Cómo ayuda MaxDiff | Ejemplo |
| «¿Qué funcionalidades debemos priorizar en el desarrollo?» | Clasifica las características por importancia real | Una empresa tech descubre que la duración de batería supera al diseño en un 40 % |
| «¿Qué atributos de marca importan de verdad a los clientes?» | Cuantifica los impulsores emocionales | Una marca retail ve que la “confianza” supera a la “innovación” en una proporción 3:1 |
| «¿Qué mensajes resonarán más?» | Revela los claims más potentes | Una compañía de bebidas descubre que “bajo en azúcar” duplica la preferencia |
A diferencia del análisis conjunto —que modela trade-offs entre combinaciones como precio y características— MaxDiff aísla la importancia de los atributos individuales. Ambos son potentes métodos de investigación de mercados para descifrar la toma de decisiones del consumidor, pero responden a preguntas de negocio distintas.
MaxDiff vs. análisis conjunto
Ambos métodos forman parte de la investigación de mercados primaria y de las técnicas de choice modeling, pero sirven para objetivos diferentes.
| Dimensión | Análisis MaxDiff | Análisis conjunto |
| Enfoque principal | Ordenar la importancia de atributos | Estimar la utilidad de combinaciones de atributos |
| Formato de pregunta | Elegir “Más” y “Menos” importante | Elegir el perfil de producto preferido |
| Ideal para | Testeo de mensajes, priorización de características, ranking de atributos de marca | Pricing, bundles, diseño de producto |
| Output | Lista jerarquizada con puntuaciones de importancia | Simulador de cuota de mercado o elección |
| Duración de la encuesta | Más corta (5–10 min) | Más larga (15–25 min) |
| Mejor práctica | Usar MaxDiff primero para filtrar atributos antes del conjunto | Utilizar conjoint cuando el precio o los trade-offs son clave |
Idea clave: utiliza MaxDiff al inicio para identificar los atributos más importantes y, después, introdúcelos en un análisis conjunto para simular precios o configuraciones de producto.
Cómo diseñar un estudio MaxDiff: paso a paso
Un buen estudio MaxDiff parte de una lista ajustada de atributos, un diseño experimental equilibrado y un plan de campo alineado con la decisión que quieres tomar. A continuación se presenta un recorrido completo con límites prácticos, rangos de parámetros realistas y tablas de decisión que puedes copiar en tu brief.
Paso 1: Definir la decisión y elaborar la lista de atributos
Empieza definiendo la única decisión que este estudio debe informar: lista de cortes de funcionalidades, jerarquía de claims, mensajes en packaging o una decisión de prioridad en el roadmap. Escríbela en una frase. A partir de esa decisión, compila un universo de atributos a partir de entrevistas con clientes, encuestas previas, tickets de soporte, reseñas y aportaciones de stakeholders.
Elimina duplicados y fusiona sinónimos cercanos de manera que cada ítem exprese una sola idea clara. Mantén una redacción breve, concreta y testeable. Si un atributo combina dos ideas (por ejemplo, “rápido y seguro”), divídelo o descártalo.
La mayoría de los estudios funcionan mejor con entre 12 y 25 ítems; el punto óptimo suele situarse entre 15 y 20. Haz una revisión rápida de legibilidad para asegurarte de que un nuevo encuestado pueda entender cada ítem en menos de dos segundos.
Paso 2: Elegir los parámetros de diseño y construir bloques equilibrados
Una tarea MaxDiff muestra un pequeño conjunto de ítems en pantalla y pide elegir el más y el menos importante, de forma similar a otros tipos de encuestas de investigación de mercado utilizados para medir trade-offs de preferencia. Tú controlas tres palancas: ítems por set, número de tareas por persona y cuántas veces aparece cada ítem.
Utiliza un diseño de bloques incompletos equilibrados para que cada ítem aparezca un número similar de veces y con vecinos variados. Rota los órdenes para neutralizar efectos de posición. Si esperas una gran heterogeneidad entre segmentos, añade algunas tareas extra por persona para estabilizar las estimaciones.
| Palanca de decisión | Opciones típicas | Regla práctica |
| Ítems por set | 3–5 | Usa 4 cuando los textos sean breves; usa 3 si son densos o técnicos |
| Tareas por encuestado | 8–15 | Empieza en 10; añade 2–3 si vas a hacer muchos cortes de segmento |
| Exposiciones por ítem | 3–5 veces | Apunta a 4 exposiciones para obtener utilidades estables sin fatiga |
| Total de atributos | 12–25 | Recorta a 15–20 para datos más limpios y encuestas más rápidas |
Paso 3: Programar la encuesta y reforzar la calidad
Programa una pantalla de instrucciones con un ejemplo breve y, después, pasa a las tareas con aleatorización completa del orden de los sets y del orden de los ítems dentro de cada set. Añade un pequeño temporizador para detectar respuestas excesivamente rápidas e incluye al menos un control de atención que no parezca una trampa (por ejemplo, una pregunta directa sobre el contenido relacionada con el producto).
Recoge los datos demográficos esenciales al principio o al final, no en medio de las tareas. Cuida la experiencia en dispositivos: una pantalla por tarea, zonas táctiles amplias y mínimo scroll. Si esperas mucho tráfico móvil, limita el número de palabras por ítem para que todo el set quepa “above the fold” en un smartphone estándar.
| Control de calidad | Qué configurar | Por qué importa |
| Tiempo mínimo por tarea | 2–3 segundos | Filtra clics aleatorios sin penalizar a lectores rápidos |
| Filtro de patrón repetido | Eliminar elecciones idénticas en todas las tareas | Detecta bots y encuestados desatentos |
| Comprobación IP / dispositivo duplicado | Una respuesta por dispositivo | Reduce el fraude de panel |
| Filtro de idioma | Breve prueba de comprensión | Protege frente a malentendidos de los atributos |
Paso 4: Planificar la muestra y las cuotas
Ajusta el tamaño muestral al nivel de precisión que necesitas y al número de segmentos que vas a analizar. Unas buenas preguntas de investigación de mercados bien formuladas ayudan a definir cuotas y lógica de muestreo que sostienen insights sólidos. Para una sola lectura de mercado sin segmentación profunda, 200–300 completes suelen ofrecer rankings estables. Si vas a comparar dos o tres personas tipo o mercados, planifica 300–500 por grupo.
Utiliza cuotas suaves para cubrir edad, género, estatus de comprador o nivel de uso de la categoría, de forma que el resultado pueda guiar decisiones reales de asignación.
| Uso | n mínimo (por grupo) | n recomendable (por grupo) | Notas |
| Un mercado, sin segmentos | 200 | 300 | Adecuado para un ranking claro y gaps evidentes |
| Dos o tres segmentos | 300 | 400–500 | Permite estimaciones HB estables por segmento |
| Muchos segmentos (4+) | 400 | 600+ | Valora usar menos ítems o dividir el estudio |
Paso 5: Elegir el modelo de estimación y la escala
Existen dos caminos habituales. Un modelo logit multinomial simple a nivel agregado produce un ranking global sólido y puntuaciones relativas cuando la audiencia es bastante uniforme. El enfoque bayesiano jerárquico (HB) estima utilidades para cada persona y luego las agrega, lo que permite cortes por segmento y dashboards más matizados.
Tras la estimación, reescala las utilidades a un rango 0–100 o conviértelas en shares de preferencia para que los stakeholders no técnicos puedan leer el output fácilmente. Conserva siempre las utilidades en bruto para el equipo de analistas.
| Camino de estimación | Mejor para | Output para stakeholders | Trade-offs |
| Logit agregado | Una única audiencia amplia, entregas rápidas | Lista única con escala 0–100 | Visión limitada de la heterogeneidad |
| Bayes jerárquico | Múltiples segmentos, análisis profundo | Puntuaciones globales, cortes de segmento y bandas de confianza | Mayor tiempo de ejecución y preparación |
Paso 6: Validar, segmentar y hacer pruebas de estrés
Antes de cerrar el estudio, comprueba tres cosas. Primero, la validez aparente: ¿tiene sentido que los ítems top coincidan con el conocimiento cualitativo previo y con el comportamiento del mercado? Si no, revisa la redacción o el diseño. Segundo, la robustez: realiza un test split-half o calcula intervalos de confianza mediante bootstrap para demostrar que el orden de los ítems no cambiaría con pequeñas variaciones muestrales.
Tercero, la lógica de segmentación: corta los resultados por estatus de comprador, frecuencia de uso, proxy de sensibilidad al precio o ecosistema de dispositivo para ver dónde cambian las prioridades. Si un segmento es demasiado pequeño para una lectura estable, señala la limitación en lugar de sobreinterpretar ruido.
Paso 7: Traducir las puntuaciones en acción y artefactos
Las utilidades no son la meta final; son una guía para decidir. Define un umbral que separe los ítems “imprescindibles” de los “agradables de tener”. Lleva el tier superior a un roadmap, una jerarquía de mensajes o un layout de packaging. Expresa el tamaño de la brecha entre posiciones del ranking para que los equipos comprendan los trade-offs.
Elabora una página por audiencia con un gráfico de barras, un recuadro con el top 5 y dos frases sobre qué hacer a continuación. En tests de claims, reescribe los anuncios con el claim nº 1 como mensaje principal y el nº 2 como soporte. En roadmaps de producto, vincula cada funcionalidad top con esfuerzo y coste para que el equipo pueda atacar primero las victorias de alto impacto y bajo esfuerzo.
Paso 8: Ampliar con TURF, conjoint o añadidos de neurociencia
Si el objetivo es cobertura, ejecuta un análisis TURF o añade sesiones de focus group para validación cualitativa más profunda. Si el objetivo es cuota de mercado o respuesta al precio, introduce los ítems top en un estudio de conjoint o discrete choice con niveles de precio y ejecuta una simulación.
Si buscas una capa adicional de respuesta no consciente, añade eye-tracking para saliencia visual o EEG para marcadores tempranos de atención sobre tus claims o packs principales. Cada extensión debe seguir conectada con la decisión única que definiste al inicio.
Casos prácticos reales
Caso práctico 1: Innovación en FMCG
Contexto: Una marca multinacional de snacks quería perfeccionar su nueva línea de “indulgencia saludable”. Las encuestas tradicionales arrojaban resultados planos: todo parecía igual de “importante”, lo que subrayaba la importancia del diseño de la investigación de mercados para captar una diferenciación real.
Enfoque: MainBrain Research implementó un estudio MaxDiff con 600 encuestados en dos países. Se testearon catorce atributos (como “bajo en azúcar”, “alto en proteína”, “origen sostenible” y “sabores únicos”) en tareas equilibradas con 4 ítems. El modelado bayesiano jerárquico capturó diferencias a nivel de segmentos entre audiencias health-conscious y taste-driven.
Resultado:
| Atributo | Puntuación de utilidad | Ranking |
| Bajo en azúcar | 100 | 1 |
| Alto en proteína | 87 | 2 |
| Sabores únicos | 80 | 3 |
| Origen sostenible | 77 | 4 |
| Formato familiar | 20 | 10 |
Insight clave: el mensaje de sabor y salud convivía; la sostenibilidad ocupó el cuarto lugar, pero fue un factor decisivo para la recompra. El cliente reestructuró su go-to-market alrededor de “protein-first, sustainably crafted”, lo que impulsó un 28 % más de ventas de prueba y un aumento del 22 % en recuerdo de marca.
Caso práctico 2: Mensajería en tecnología y electrónica
Contexto: Un fabricante global de electrónica quería identificar los claims publicitarios más potentes para el lanzamiento de un nuevo smartphone. Los equipos internos no se ponían de acuerdo sobre si liderar con rendimiento, diseño o integración de ecosistema.
Enfoque: Se realizó un estudio MaxDiff con 500 encuestados en tres mercados, testeando siete claims: “mayor duración de batería”, “procesador más rápido”, “mejor cámara”, “ecosistema sin fisuras”, “alta seguridad”, “durabilidad” y “diseño ultraligero”.
Resultado:
| Claim | Puntuación de utilidad | Share de preferencia |
| Mayor duración de batería | 100 | 28 % |
| Mejor cámara | 91 | 23 % |
| Alta seguridad | 85 | 19 % |
| Ecosistema sin fisuras | 70 | 15 % |
| Diseño ultraligero | 58 | 9 % |
Los resultados mostraron que los claims de rendimiento dominaban, pero “alta seguridad” se situó inesperadamente en tercer lugar entre profesionales Gen Z, influyendo en el enfoque creativo y el targeting de audiencia. Tras el lanzamiento de la campaña, el recuerdo de anuncio mejoró un 13 % y la intención de compra aumentó un 9 %.
Caso práctico 3: Posicionamiento de una marca retail
Contexto: Un gran retailer europeo estaba reposicionando su programa de fidelización y necesitaba determinar qué beneficios resonaban más: puntos, cashback, ofertas exclusivas o entrega rápida.
Enfoque: MainBrain llevó a cabo una encuesta MaxDiff con 700 compradores y la combinó con datos de comportamiento.
Resultado: “Ofertas exclusivas” y “cashback” ocuparon los primeros puestos, mientras que “puntos” quedó muy atrás, demostrando que los clientes valoraban más la gratificación inmediata que la acumulación a largo plazo. Este insight llevó a rediseñar el programa, logrando un 41 % más de altas y 2,3 veces más frecuencia de compra en los primeros seis meses.
Convertir los insights de MaxDiff en estrategia
| Área de negocio | Aplicación | Resultado estratégico |
| Desarrollo de producto | Centrar el I+D en las 3 funcionalidades principales | Reducción del coste de desarrollo en un 20 % |
| Mensajería de marketing | Priorizar los claims de mayor utilidad | Mayor recuerdo de anuncio y conversión |
| Posicionamiento de marca | Identificar los valores que más resuenan | Jerarquía de comunicación más clara |
| Estrategia de precios | Combinar con conjoint | Comprender la sensibilidad al precio impulsada por atributos |
En la práctica, MaxDiff se convierte en un acelerador de decisiones que garantiza que la inversión se alinee con lo que los clientes realmente valoran.
Integrar MaxDiff con neurociencia e IA
En MainBrain Research combinamos el análisis MaxDiff con clustering asistido por IA y herramientas de neurociencia (como EEG o eye-tracking) para descodificar tanto las preferencias conscientes como las no conscientes.
Por ejemplo, en un estudio retail se utilizó MaxDiff para jerarquizar valores de marca y eye-tracking para validar la saliencia visual en el packaging. El resultado mostró que, aunque “eco-friendly” ocupaba el tercer lugar de forma consciente, generaba la atención subconsciente más fuerte, lo que llevó a rediseños de packaging que aumentaron la intención de compra en un 22 %.
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Conclusiones clave
| Insight | Por qué importa |
| MaxDiff fuerza trade-offs y revela prioridades reales | Elimina las valoraciones infladas |
| Es especialmente útil para ranking de atributos, mensajes o beneficios | Configura rápido y ofrece insights potentes |
| Combínalo con conjoint para trabajos de pricing o configuración | Aumenta el poder predictivo |
| La combinación de IA y neurociencia de MainBrain fortalece la interpretación | Añade profundidad emocional y conductual |
| Los insights guían directamente la estrategia de producto, precios y marketing | Decisiones más rápidas y ROI superior |
Reflexión final
El análisis MaxDiff ofrece a los marketers un regalo poco frecuente: claridad. En un entorno empresarial saturado de datos, destila las complejas preferencias del consumidor en una lista ordenada y precisa sobre la que los ejecutivos pueden actuar de inmediato.
Cuando se ejecuta con rigor y se potencia con la IA y el modelado conductual en los que MainBrain Research está especializado, MaxDiff deja de ser solo una herramienta de encuesta para convertirse en una brújula estratégica. Ayuda a las marcas a centrarse en lo que realmente importa, eliminar ruido en las decisiones y traducir la psicología del consumidor en crecimiento medible.
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