Cuando hablamos de interacciones entre variables en un modelo estadístico como, una regresión múltiple, nos referimos a que el efecto de una variable «el precio» puede variar en función de los valores de otra «la puntuación de reseñas».
Con este análisis lo que se pretende detectar si un aumento de precio, influye de forma importante en la conversión, dependiendo de si el producto tiene muy buenas reseñas o reseñas deficientes.
◼️ Ejemplo de interacción (Price × Reviews)
En un modelo de regresión, se incluiría tanto la variable “Precio” como la variable “Reseñas” (puntuación media, número de reseñas positivas, etc.), además de un término de interacción que multiplique ambas variables (Price × Reviews).
Si el coeficiente de esa interacción es significativo, nos mostrará que el efecto del precio en la tasa de conversión varía según las reseñas.
▪️ Por ejemplo, un producto con reseñas excelentes podría tolerar mayor precio sin que baje tanto la conversión, mientras que uno con reseñas flojas vería caer la conversión de forma mucho más abrupta al subir el precio.
Este enfoque nos enriquece el análisis, pues nos revela relaciones combinadas que un estudio individual de cada variable por separado no detectaría.
Conclusiones como “si tu producto tiene reseñas excelentes, puedes subir un poco el precio sin perder demasiadas ventas” o “cuando las reseñas son malas, incluso un precio bajo no soluciona la caída de la conversión” pueden ser decisivas en la toma de decisiones de pricing y de gestión de reputación online.