Fundamentos de la Investigación Comercial: Conceptos y Metodología

La investigación comercial es la función que vincula al cliente con el vendedor a través de la información.

Características

• Fiable
• Sistemática
• Oportuna
• Objetiva
• Reduce la incertidumbre

Etapas

1. Definir el problema
2. Formular el diseño de investigación
3. Recogida de datos
4. Preparación y análisis de datos
5. Elaborar y presentar informe

La Definición del Problema

Consiste en enunciar el problema general de la investigación comercial e identificar sus componentes específicos:

• Estudio del entorno del problema/oportunidad
• Traducción del problema de decisión administrativa en un problema de investigación comercial
• Operativización del problema a investigar

El problema de decisión administrativa está orientado a la acción, y parte de la perspectiva de lo que se debería hacer. El problema de investigación comercial está orientado a la información.

Los objetivos son enunciados precisos de lo que se pretende conseguir con un proyecto de investigación.

Hipótesis: Proposición especulativa sobre la relación entre dos o más variables.

Información clave: aspectos directamente relacionados con los objetivos finales de la investigación.

Información complementaria: aspectos que no están directamente relacionados con los objetivos.

Investigación Exploratoria

La información necesaria se define vagamente, flexible y no estructurada, inductiva, análisis de datos cuantitativos, resultados no extrapolables, estudia hechos no observables. Es importante la compresión del marco de referencia que condiciona la manera personal de ver, percibir y reaccionar frente al mundo.

• Reuniones de grupo
• Entrevista en profundidad
• Técnicas proyectivas de asociación de palabras, de conclusión (frases e historias incompletas) de construcción (Test de viñetas y apercepción temática), de expresión (tercera persona y role playing)
• La observación

Investigación Concluyente

Estudia hechos observables, estadísticamente representativa del universo, estructurada, deductiva, resultado cuantificable y extrapolable.

La asignación aleatoria, que consiste en asignar al azar las unidades de prueba a los grupos experimental y de control, es una de las técnicas más utilizadas para controlar los efectos de las variables extrañas sobre la variable dependiente.

En los experimentos de laboratorio las unidades experimentales son introducidas en un entorno artificial. En los experimentos de campo las unidades experimentales son evaluadas en su entorno natural.

Validez Interna y Externa

La validez interna examina si los efectos observados en las unidades de prueba fueron causados o no por variables distintas al tratamiento. Las principales amenazas a la validez interna son las variables exógenas. Si estas variables influyen en los efectos observados resultará difícil hacer inferencias válidas.

La validez externa se refiere a la posibilidad de generalizar la relación causal encontrada en el experimento. Un investigador que realiza un experimento de laboratorio para controlar las variables exógenas, mejoraría la validez interna de dicho experimento, pero también podría limitar la posibilidad de generalizar los resultados, debido a las reacciones atípicas de los participantes a la situación experimental, reduciendo así la validez externa.

Tipos de Diseños Experimentales

1. Los diseños preexperimentales: no emplean ningún procedimiento aleatorio para controlar los efectos causados por las variables exógenas.
2. Los diseños experimentales verdaderos o formales: asignan aleatoriamente las unidades de prueba y los tratamientos a los grupos experimentales.
3. Los diseños cuasi-experimentales: incluyen varias mediciones de la variable dependiente, tanto antes como después de un tratamiento y no asignan aleatoriamente las unidades de prueba.
4. Los diseños estadísticos: son los diseños más utilizados en investigación comercial. Permiten el control de las variables exógenas y es posible medir los efectos de más de una variable independiente.

Escalas de Medición

ESCALAS:

• Asignación: identifica o clasifica cada respuesta dentro de un determinado grupo.
• Orden: secuencia numérica ordenada.
• Distancia: diferencia entre valores de la escala, sin que se preste atención al origen.
• Origen: la escala tiene un único origen determinado por el cero.

Tipos de Escalas

• NOMINALES: Frecuencias y porcentajes. Moda.
• ORDINALES: Frecuencias. Moda/Mediana. Cuartiles.
• INTERVALO: Además de las anteriores, se puede calcular: Media aritmética.
• RATIO: Desviación típica /Varianza/Rango.

Error de Medición

El error de medición es la variación que existe entre la información que busca el investigador y la información generada por el proceso de medición utilizado.

• El error sistemático es un sesgo que afecta de una manera constante a la medición; siempre que se procede a medir se incurre en el mismo error.
• El error aleatorio está relacionado con circunstancias transitorias o aleatorias, no siempre en cada medida se produce el mismo error.

Una medida es fiable si está libre de error aleatorio. Si una medida es fiable puede ser o no válida, porque el error sistemático tal vez siga presente, aun cuando el error aleatorio sea igual a cero.

Muestra vs. Censo

Muestra

• Presupuesto pequeño
• Tiempo escaso
• Tamaño de la población grande
• Variación en la característica poca
• Error muestral bajo
• Errores ajenos al muestreo alto

Censo

• Presupuesto alto
• Tiempo prolongado
• Tamaño de la población pequeña
• Variación en la característica alta
• Error muestral alto
• Errores ajenos al muestreo bajo

Tipos de Muestreo

Muestreo No Probabilístico

Características:

• No todos los elementos de la población tienen alguna probabilidad de ser seleccionados.
• Para la selección se suele utilizar algún criterio subjetivo que está sujeto a sesgo.
• No es posible calcular el error cometido ni la confianza de las estimaciones.
• Los resultados no se pueden generalizar.
• En general supone un coste menor, es menos complicado y más rápido que el muestreo probabilístico.

Tipos:

• De conveniencia
• Por juicio
• Bola de nieve
• Por cuota

Muestreo Probabilístico

Características:

• Las muestras se seleccionan al azar.
• Cada elemento de la población tiene la misma probabilidad de ser elegido.
• Se puede conocer el error y el nivel de confianza de las estimaciones.
• Los resultados se pueden generalizar.
• Se puede evaluar la representatividad de la muestra.
• Es, en general, más caro, lento y complicado que el muestreo no probabilístico.

Muestreo Aleatorio Simple

Cada elemento de la población tiene una probabilidad de selección igual y conocida, y cada elemento se selecciona de manera independiente a los otros elementos.

Muestreo Aleatorio Sistemático

Ejemplo:

• Tamaño de población: 10.000 individuos
• Tamaño de muestra: 2.000 unidades
• Intervalo de muestreo = 10.000/2.000 = 5
• Número elegido al azar < 5 = 2
• 1ª unidad muestral= número 2 del censo
• 2ª unidad muestral = 2+5 = número 7 del censo
• 3ª unidad muestral = 7+5 = número 12 del censo

Muestreo Aleatorio Estratificado

La población se divide en estratos mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivos y se seleccionan los elementos de cada estrato, por lo general, mediante muestreo aleatorio simple.

• Homogeneidad
• Heterogeneidad
• Relación
• Coste

Tipos de Afijación en el Muestreo Aleatorio Estratificado

1. Afijación simple: Se reparte la muestra total en partes iguales para cada estrato: nh= n1=….= nL= n/nº de estratos (L)
2. Afijación proporcional: La muestra se reparte proporcionalmente a la población de cada estrato.
3. Afijación óptima o no proporcional: Se considera la mayor o menor heterogeneidad dentro de cada estrato, lo que se mide por la desviación típica.