Consumer Happiness in the Purchase of Electric Vehicles: a Fuzzy Logic Model
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Fernando Lámbarry-Vilchis [1] ; Aboud Barsekh Onji [2] ; Leticia Refugio Chavarría López [3] ; Paola Judith Maldonado Colín [1]
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[1] Instituto Politécnico Nacional
Instituto Politécnico Nacional
México
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[2] Qatar Embassy
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[3] Consejo Superior del Cooperativismo de la República Mexicana
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- Localización: Mercados y Negocios: Revista de Investigación y y Análisis, ISSN 1665-7039, ISSN-e 2594-0163, Nº. 54, 2025, págs. 57-86
- Idioma: inglés
- Enlaces
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Resumen
- español
Esta investigación analiza la felicidad del consumidor en la compra de un vehículo eléctrico, desde la perspectiva de la felicidad como una variable lingüística ambigua que los modelos tradicionales no han integrado eficazmente. Para ello, se aplicó el método Delphi difuso a un grupo específico de consumidores y se desarrollaron dos modelos difusos: uno de múltiples entradas y una salida y otro de árbol jerárquico optimizados con algoritmos de aprendizaje automático. Se concluye que el modelo de árboles más efectivo para pronosticar la felicidad del consumidor con un error promedio del 0.65%. Este modelo ayudaría a los especialistas y gerentes de marketing para realizar predicciones confiables y analizar el proceso de toma de decisiones de compra de vehículos eléctricos.
- English
This study analyzes customer happiness in acquiring an electric vehicle, considering pleasure as an ambiguous language term that conventional models have inadequately incorporated. This research was conducted using a fuzzy Delphi method survey targeting a specific consumer group and two fuzzy inference systems: a multi-input single-output FIS model and an FIS Tree employing a hierarchical fuzzy inference structure, which leverages the survey's training data to optimize the models using different machine learning algorithms. The FIS tree model demonstrated superior efficacy in predicting the consumer satisfaction index, achieving an average forecast error of 0.65%. This approach could assist automobile agency marketers in creating accurate predictions to evaluate the purchasing decision-making process.
- español
