Harvard Business School
9-592-034 Octubre 8, 1991
Investigación de mercado
I. Introducción
Marketing Research es una parte integral de la gestión de la comercialización. Su función es la de proporcionar a los gestores la información que ayude en la toma de decisiones. El administrador debe ser consciente de los costos y beneficios de los métodos alternativos a fin de seleccionar el mejor programa de investigación y analizar los resultados de la manera más útil. Esta nota se presenta un resumen de los métodos más ampliamente utilizado, que son muy diversas. Por ejemplo, considérese el brand manager de Quaker Oats" vida Cereal.1 buscando maneras de aumentar la participación de la vida de los listos para comer (RTE) mercado de cereales, su examen de la situación reveló:
El impulso para el desarrollo de la vida había sido una motivación estudio demostrando que un crujiente, muy nutritivo, tan-color oro cereal podría apelar a todos los miembros de la familia.
Después del desarrollo del producto, test de Quaker comercializados en tres diferentes texturas. La galleta desmenuzada forma ganó una mayor tasa de repetición de compra y la participación general. Publicidad Publici dad pruebas de peso frente a 4,1 millones de dólares del presupuesto nacional equivalente a un presupuesto de 5,7 millones de dólares. Las cuotas de mercado de prueba fueron 2,5% y 2,6%, respectivamente. En los mercados de prueba , Quaker también probó la copia de publicidad alternativa: una proteína "muy útiles" y la campaña "Diversión" campaña de vida. Ambos generan menos de lo esperado para la sensibilización y la marca del juicio. "Proteína" genera más útil repetir mejor compra. Poco después de la introducción, una encuesta nacional se clasificó la vida familiar de compra como tener más hijos e ingresos más altos que el promedio. En el primer año de implantación nacional, una encuesta telefónica a 2.515 hogares que utilizan cereales RTE recopilaron datos sobre la conciencia, el juicio, y repetir la intención de compra de la vida y de sus principales competidores. En el año 1, el 40% de los hogares estaban
1Esta descripción es una adaptación de la "Quaker Oats Company: Vida de cereales", HBS Nº 513-157. El profesor Robert J. Dolan preparó esta nota como base para la discusión en clase. Está parcialmente basado en dos notas anteriores, "Marketing Research", HBS Nº 585-039 y "Métodos de Investigación en Marketing: Estudio de investigación", HBS Nº 582-055.
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Este documento est á autorizado para uso s ólo en el método de investigación empresarial por la Dra. En IILM Itilekha Dash-GSM Instituto de Aprendizaje Integrado en la gesti ón a partir de enero de 2014 a marzo
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Consciente de la vida. El 13% de quienes conocen la vida comprada. En los años 3 y 5 después de la introducción, 1.692 hogares fueron encuestados. La conciencia había aumentado a 61% por año 5, y el 33% de quienes conocen la vida había adquirido. En comparación, el 97% eran conscientes de Kellogg copos de maíz y el 96% de quienes conocen había comprado copos de maíz. El estudio también determinó que la nutrición era la principal razón para comprar por sólo el 13% de los compradores de la vida. En el año 3, una nueva campaña publicitaria basada en un "creciente" El tema fue probado a través de un sobre la prueba de aire. Un servicio de pruebas de publicidad entrevistas telefónicas realizadas el día después del anuncio apareció. Sólo el 5% de los consumidores recuerdan ver el anuncio, en comparación con un 25% de la norma para la categoría de producto.
Una alternativa posterior campaña fue probado. La tasa de redención de un cupón en el anuncio sirvió como una medida de la eficacia de los medios impresos. Para juzgar la eficacia del anuncio de televisión, un grupo de enfoque se celebró en una zona metropolitana. Reacción desfavorable fue encontrado a través de ambas pruebas.
En el año 5 después de la introducción, una nueva agencia de publicidad había tomado más de la vida cuenta y realizó su propia investigación para ayudar en su posicionamiento de la vida. Heavy-user familias fueron identificados como objetivo.
Un estudio del panel de consumo adquiridos en el mercado Research Corporation de los Estados Unidos mostraron los consumidores de cereales RTE no tenía características claramente distinguibles.
Un estudio de las actitudes de la empresa contrastó caliente y RTE cereales. Cotec eran vistos como más sabrosos pero menos nutritivo que los cereales calientes.
Fuentes de la industria indicaron que Special K había gastado 4,1 millones de dólares
en los medios de comunicación en el último año. Agencia de publicidad de la vida estaba proponiendo un gasto de 3,1 millones de dólares para el próximo año. Los ocho principales métodos de investigación utilizados por la vida se muestran en la tabla A. Difieren en los siguientes aspectos: 1.
Los datos primarios vs. datos secundarios-en primaria (1, 2, 3, 4, 5, 7) se
recolectaron los datos únicamente para apoyar la vida de marketing de cereales, mientras que en el secundario (6, 8) Los datos fueron recogid os no específicamente para la vida. La MRCA Panel #6 es un ejemplo de un servicio sindicado que recoge y formatos para la venta a un número de clientes.
2.
Vs. Non-Experimental experimental-en los mercados de prueba (#2) Quaker
manipuló el entorno, por ejemplo, utilizando diferentes niveles de gasto en publicidad de las regiones del país, mientras que la mayoría de los demás métodos de datos generados en el curso normal de los negocios. 3.
Cuantitativo vs. cualitativo-las encuestas (#3) utilizan grandes tamaños de
muestra y un resumen de los resultados de manera cuantitativa en comparación con el grupo de enfoque (#7) que utilizaron únicamente 10 personas y no hicieron ningún intento para cuantificar el sentimiento popular expresada en sus propias palabras. 4.
Decisión apoyada-gestores de vida usaron los datos para: Identificar problemas de comercialización, por ejemplo, bajos niveles de participación.
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b.
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Diagnosticar problemas de comercialización, por ejemplo, demostrando que la baja
participación es debido a los bajos niveles de conocimiento y la prueba de prueba, pero en lugar de alta baja tasas de repetición. c.
Evaluar otras estrategias de marketing, por ejemplo, en la nutrición o la diversión de
posicionamiento. d.
Monitor de rendimiento posterior y muestran la necesidad de cambios en la estrategia,
por ejemplo, cuando sólo el 13% de los compradores dicen que la razón para comprar es la nutrición.
Una tabla
Datos de investigación de mercado para el cereal de la vida
Esta nota se presenta una reseña de los principales procedimientos de investigación. También proporciona referencias para cada tema importante que uno puede consultar para desarrollar un entendimiento más profundo de cada una de las áreas. Tabla B presenta una taxonomía de las actividades de recopilación de datos. Los números romanos en la tabla B corresponden a la sección de la presente nota en la que se discute el método en particular, es decir, comenzar por examinar los datos secundarios en la sección II. La sección III se refiere a los experimentos de laboratorio y campo. En las secciones IV y V se tratan con situaciones no experimentales para separar los métodos basados en la insistencia en vs. datos cuantitativos. 3
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Tabla B
Los métodos de recogida de datos la taxonomía
II. Datos Secundarios
Para los datos secundarios, el problema actual no es la principal fuerza impulsora de la labor de recogida de datos. Por ejemplo, el Censo de los Estados Unidos se utiliza ampliamente como un origen secundario. Como se muestra en la tabla B, hay dos tipos principales de datos secundarios: que celebrará internas de la empresa (por ejemplo, registros de ventas de la empresa) y que reunió a externos a la empresa, por ejemplo, la Oficina del Censo o un proveedor de investigación sindicada como Nielsen o Recursos de Información. Los datos secundarios ofrecen un potencial ventaja sobre datos primarios en su oportuna disponibilidad y, especialmente en el caso de datos internos, su costo. Cuando surge un problema, la primera pregunta debe ser: ¿puede ser resuelto con los datos que ya han sido recogidos y están en posesión de la compañía? Registro contables son los más usados de origen interno, datos secundarios, por ejemplo, el costo de los bienes vendidos, unidad de ventas desglosadas por producto, región o cliente y diversos gastos por período de tiempo. Una segunda fuente importante es llamada vendedor informes que abarcan temas como la cuenta potencial, la penetración en el mercado, llamadas por cuenta, y la actividad de la competencia. Por último, hay varios estudios de mercado, bases de datos y análisis adquiridos por otras partes de la organización. La falta de un mecanismo eficaz para localizar un informe pertinente fuera del propio departamento puede ser muy costoso en términos de tiempo y honorarios.2. Datos externos relevantes para la toma de decisiones de mercado son recogidos por una amplia variedad de instituciones. La principal distinción entre estas organizaciones es si son empresas cuyo negocio principal es la elaboración y venta de bases de datos de marketing o no. Las cuatro mayores empresas de investigación de mercados en los Estados Unidos (A.C. Nielsen, IMS, Recursos de Información, y Arbitron) generan una porción significativa de sus ingresos a partir de la compilación y la venta de estadísticas tales como las ventas de productos, medios de comunicación, la competencia y las características de la actividad de marketing de compradores. (Consulte la sección "Información de Marketing de la industria", núm. 588-027 para los detalles de los productos de estas empresas.) datos externos pertinentes pueden también obtenerse de diversas asociaciones comerciales, el gobierno de los Estados Unidos, y organizaciones internacionales. (Una lista de fuentes de información es proporcionada en la "Nota sobre las fuentes externas de datos de marketing", nº 580-107). Véase "Los comercializadores conectado en General Foods", Marketing Communications, marzo de 1984, págs. C9C13, para obtener una descripción de un sistema de uso de la información de toda la compañía. 4
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Si bien los datos secundarios potencialmente ofrecen alguna ventaja, deben ser cuidadosamente controlados para evaluar su exactitud y pertinencia. El gerente debe comprender los métodos de recopilación de datos con precisión. Si bien las empresas como las mencionadas anteriormente tienen muy buena reputación, algunos "informes de investigación" disponible para la venta no son fiables. Si uno no entiende cómo se recopilan los datos, es fácil depender más de los datos de sus posibles órdenes de precisión. Segundo, se debe comprobar la pertinencia, especialmente cómo "fresca" es la información. Por ejemplo, es una encuesta de hábitos de medios de los compradores de café descafeinado en 1989 Hecho relevante para compra de medios en 1992?
III. Los experimentos
La principal característica distintiva de los experimentos es que el investigador manipula el entorno a fin de medir el impacto. Los experimentos se han utilizado para evaluar el efecto de las distintas variables de marketing, por ejemplo, no: 1.
La capacitación en el uso de computadoras para planificación de llamadas de ventas aumente la eficacia vendedor?
2.
Un anuncio a página completa de dibujo tienen más "poder" que un anuncio de media página?
3.
Un gran impacto en el presupuesto de publicidad los consumidores repetición de compra del producto o sólo la conciencia y el juicio?
4.
Tener un arco iris package design aumentar las ventas a través de la obtenida a partir de un diseño de color rojo sólido?
5.
La distribución a través de propiedad de factory outlet stores, perjudican la imagen de la marca?
6.
"Mejorar" el producto a través de un cambio de fórmula para aumentar las ventas si no está respaldada por la publicidad? Si es apoyada por la publicidad?
7.
Un incremento en el precio de la unidad de disminución de las ventas? Los ingresos por ventas?
En resumen, los experimentos se han utilizado para probar los cambios en cada elemento de la mezcla de marketing. En el lenguaje de diseño experimental, el investigador manipula la variable se llama "tratamiento." El otro concepto clave es la "medición", la observación y registro del nivel de ventas, la concienciación del consumidor, o sea la variable de interés. Normalmente, uno se convierte en un "antes" y "después de tratamiento tratamiento de medición". Por ejemplo, al evaluar el efecto de la fuerza de ventas la adopción de un nuevo sistema de Productividad de Ventas Marketing, podríamos proceder como sigue: 1.
2.
3.
Medir la unidad de ventas para cada vendedor generados durante el mes de julio de 1990-junio de 1991 (llamada en este MB, la designación M edición ntesdel tratamiento). Capacitar a los vendedores de sistemas de productividad Marketing-Sales en junio de 28, 29, 2 de julio 3, 1991 (este es el "tratamiento"). Medir la unidad de ventas generadas para julio de 1991-junio de 1992 (llamada ESTA MA, la designación M edición d espués del tratamiento).
A continuación, podríamos decir que el efecto del tratamiento es MA - MB. Hay peligros en hacerlo
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El tratamiento es MA - MB, estamos diciendo que las ventas en julio de 1991-junio de 1992 habría sido el mismo que en julio de 1990-junio de 1991, si el sistema no se ejecutaron. Para tener una referencia pertinente para comparar los resultados observados, usualmente es una buena idea tener un "grupo de control" para comparar a un grupo "de prueba". En nuestro ejemplo, podríamos asignar aleatoriamente los vendedores a un grupo de prueba (para recibir el sistema) o grupo control (ningún sistema). El sistema puede ser representado de la siguiente manera:
MBT = Promedio de ventas del grupo de prueba antes de que el sistema, de julio de 1990-junio de 1991. MBc = Promedio de ventas del grupo control de junio de 1990 a junio de 1991. Tenga en cuenta que MB y MB TC debe ser aproximadamente igual debido a la asignación aleatoria a los grupos de control de prueba. MAT = medición después del tratamiento para el grupo de prueba, de julio de 1991-junio de 1992. Mac = medición del per íodo comparable para el grupo control.
Ahora el efecto del tratamiento pueden ser más estimado correctamente: (MAT - MBT) - (MAc - MBc) En cambio Cambio en el grupo de prueba Rendimiento del grupo de control Rendimiento Los cambios en la economía, la línea de productos de la compañía, acciones competitivas, etc., todos influyen en el grupo de control, así como el grupo de prueba. El cambio en el grupo de control es, por lo tanto, ser "compensada" de la prueba de cambio de grupo para llegar a una evaluación del efecto del tratamiento. Esta breve nota no puede discutir todas las cuestiones de diseño experimental, diseño avanzado de posibilidades y procedimientos de análisis de datos. Estas cuestiones se abordan en la mayoría de investigaciones de marketing textbooks.3. Mercados de Prueba de laboratorio y de campo
Las pruebas de mercado son de dos tipos: pruebas de laboratorio y pruebas de campo. Las pruebas de laboratorio son mucho menos costoso en tiempo y dinero, ya que simula la experiencia de compra del campo. La mayoría de estos son conocidos evaluador (originalmente desarrollado por la Administración decisión y ahora los sistemas comercializados por M/A/R/C) y LTM (Yankelovich, Skelley, y blanco). El procedimiento típico para que las personas puedan ser interceptados en un shopping mall y filtrada para la membresía en el grupo de destino. Después de la medición de la preferencia de marca, los consumidores están expuestos a la publicidad, y dada la oportunidad de adquirir la marca bajo estudio. Después de uso doméstico, una entrevista telefónica para medir la reacción y repetición de compra. Sobre la base de estas mediciones, el model o hace un cuota de mercado o proyección de ventas de la unidad4.
3Un excelente debate elemental es dada en el D.S. Tull y D.I. Hawkins, Marketing Research: Medición y método , 2ª
edición (Nueva York: Macmillan Publishing, 1980). D.T. Campbell y J.C. Stanley, experimental y Quasi-Experimental diseños para la Investigación (Chicago: Rand McNally, 1969), es la pieza fundamental en el campo.
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Mercados de prueba de campo se utilizan para ver cómo el consumidor y el comercio efectivamente responder cuando el producto (programa de marketing y para ti) son colocados en el mercado. El programa prevé para el lanzamiento nacional (o quizás varios programas de candidatos) se trató en una porción del mercado, como una forma de reducir el riesgo de una introducción marketwide inicialmente. El valor de la prueba de mercado es una cuestión controvertida. Es ampliamente utilizado, y algunos sostienen que es la prueba más realista que un producto puede ser dada. Otros, sin embargo, argumentan que el entorno de prueba es frecuentemente no representativa del ambiente de un nacional introducción porque: (1) tanto los vendedores y el comercio prestando atención a las marcas probadas que no recibirá en todo el país, y (2) los competidores observar las pruebas y distorsionar los resultados realizando algún comportamiento atípico, por ejemplo, el exceso de facturación. Esto, junto con los problemas de monitorizar con precisión los resultados de la prueba, ha llevado a algunas empresas a buscar otros métodos. Hay dos formas principales para hacer un campo de prueba de mercado. Uno es el tradicional "conciliado" método par la ciudad donde dos o más ciudades serían utilizados y diferentes programas de marketing aplicado. Las ventas de las diferentes áreas de mercado sería atribuida al diferente programas de marketing. La segunda es una "ciudad" dentro de la prueba. Este método ha sido posible gracias a los avances en tecnología informática y de telecomunicaciones. El más conocido de estos sistemas es BehaviorScan ofrecidos por Information Resources, Inc. En este sistema, los hogares individuales dentro de una zona de mercado puede ser dirigida a través de la división de sistemas de televisión por cable y la compra puede supervisarse en cada hogar a través de lectores en todas las tiendas de comestibles en el mercado. Este sistema tiene la ventaja de producir el mejor "todo igual", situación que supuestamente en la comparación de dos programas diferentes.5.
IV. Non-Experimental/Cualitativas
Datos no experimentales son generados en el curso normal de los negocios. Por ejemplo, cuando se introduce un nuevo producto apoyado por el plan de marketing Gestión cree mejor, los consumidores de diversos tipos demográficos son conscientes del producto o no, desarrollar las actitudes hacia el producto, comprarlo o no y, en última instancia, están o no satisfechos. Algunas de estas acciones son capturados en los datos secundarios de la empresa, por ejemplo, la compra de eventos. Sin embargo, la "razón" es típicamente no capturados en los sistemas secundarios y debe realizarse un esfuerzo especial para obtener esos dato s. La principal característica diferenciadora de los esfuerzos en este sentido es la medida en que dependen de mediciones precisas numéricamente. En esta sección se analizan los métodos cualitativos y los siguiente métodos cuantitativos. Los datos cualitativos se caracterizan por su falta de medición numérica y el análisis estadístico. Estos estudios suelen implicar un profundo, si algo subjetivo, el entendimiento del consumidor. Los dos métodos principales son:
Entrevistas individuales. Los grupos de enfoque.
En el individuo, la entrevista a profundidad el entrevistador no tiene un conjunto fijo de preguntas para el demandado. Más bien, el objetivo es que el demandado para hablar libremente y en detalle sobre un producto o sentimientos sobre diversos temas. Las entrevistas pueden durar más de una hora. El papel del entrevistador es difícil. Él o ella tiene que mantener la discusión sobre el área de interés, pero también permiten que el demandado para tomar el control de la discusión para permitir una importante sentimientos a la superficie. Esta discusión no estructurados también requiere una considerable habilidad en la interpretación. Incluso teniendo en cuenta el alto costo y la habilidad necesaria, uno puede ver la necesidad de dicha técnica en algunas situaciones. Por ejemplo, supongamos que se está interesado en encontrar 5Véase "Los nuevos magos de la investigación de mercado", Fortune, julio 25, 1983 Para una descripción del
sistema BehaviorScan. 7
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Por qué la gente compra automóviles costosos, tales como un Lexus. Podemos imaginar las respuestas que obtendríamos utilizando un cuestionario estructurado con: ¿Por qué comprar un Lexus? (Marque uno). ¨
una buena inversión a largo plazo.
manejo en carretera. cómodo. Imagen ¨ crea para mí entre amigos.
¨El ¨
El formulario estructurado probablemente encontrará pocas personas revisando el cuadro de imagen porque los encuestados se sienten avergonzados de admitir tal motivación. En entrevistas estructuradas, el cuestionario es el factor dominante en la entrevista y es el mismo en todos los encuestados. Para entrevistas, el entrevistador es un factor dominante. Las limitaciones de tiempo, a veces, hacen imposible utilizar el mismo entrevistador para todos los encuestados. A causa de esto, el alto costo por entrevista y la dificultad de interpretación, entrevistas en profundidad se limitan generalmente a exploratoria, problema/oportunidad etapas de definición. El segundo procedimiento, entrevistas de grupos de enfoque, reúne a un número de personas, normalmente de 8 a 10 personas, para un debate abierto con un moderador. La composición del grupo es controlado por el investigador. Por ejemplo, los grupos de enfoque en los nuevos equipos de telecomunicaciones podría implicar un número de distintos grupos como mujeres/hombres/alta educación, ocupación de cuello azul, parejas ambos trabajando, parejas y mujeres en el hogar, etc. El moderador de la discusión los intentos para conseguir que los participantes puedan participar en un intercambio libre de ideas sobre el tema de interés. Como la entrevista a profundidad, su ventaja sobre cuestionarios estructurados reside principalmente en la discusión de las zonas sensibles. Por ejemplo, el gerente de producto para un adhesivo para dentaduras comentó que "es difícil sacar al consumidor la posibilidad de malestar social. Puede ver que sólo salen en grupos."6 La ventaja de reunir a un grupo más que sólo un individuo con un entrevistador es que el entorno de un grupo puede ser menos threatening y más naturales para los participantes. Esto puede estimular el debate espontáneo y conducir a zonas que no pueden ser descubiertos en una serie de entrevistas individuales. Los grupos focales tienen muchos de los problemas de entrevistas en profundidad, a saber, el efecto moderador y la interpretabilidad de los resultados. En consecuencia, el método es más adecuado para la generación de ideas en lugar de análisis sistemático de alternativas bien estructurada. Un enfoque típico grupo de diez personas cuesta aproximadamente $2,500 para ejecutar y han interpretado. El costo aumenta considerablemente con el apriete de la especificación sobre los participantes, por ejemplo, es mucho más costoso hacer una sesión con "ingenieros de planta responsable de productos químicos orgánicos" que uno con "las personas que juegan al tenis."7
6Véase la "División de Productos de aseo de Vicks: Fixodent" caso a B.P. Shapiro, R.S. Dolan y J.A. Quelch, Marketing: Principios de gestión, análisis y aplicaciones (Homewood, Illinois: R.D. Irwin, 1985). 7Véase P. H. Berent, "La entrevista a profundidad", Oficial de Investigación sobre la publicidad (junio de 1966): 32-9, para más detalles sobre entrevistas en profundidad, y H.I. Abelson, "grupos focales en Foco", Marketing Communications (Febrero 1989): 58-61 para discusiones de grupos focales. 8
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V. Principal/cuantitativo
Probablemente la herramienta más comúnmente usada en la investigación de mercado es el cuestionario. El diseño de una encuesta tiene cuatro etapas. 1.
Planteamiento del problema:
¿Qué decisión se hizo? ¿Qué información ayudará a tomar la decisión?
2.
Diseño del cuestionario:
¿Qué información queremos recoger en las entrevistas? ¿Qué preguntas de entrevista puede llevarnos esa información por parte de los encuestados? ¿Cómo debe plantearse estas preguntas? ¿Cómo vamos a contactar con los encuestados?
3.
Muestreo:
Quienes deberían ser nuestros encuestados? ¿Cuántos debemos llegar?
4.
Análisis de datos:
¿Cómo podemos tabular, resumir y sacar conclusiones de nuestra Los datos?
Etapa 1: Declaración del problema
Debe conocer las alternativas de acción para decidir si la investigación puede ser útil y, en caso afirmativo, cómo hacerlo. Considere la posibilidad de una firma farmacéutica con el aumento de ventas de la unidad pero disminuyendo los beneficios. Ese es el problem management desea abordar, pero antes de proceder con cualquier investigación la pregunta debe ser roto. La cuestión podría ser "Debemos aumentar el precio de la marca un 10%?" Esta afirmación clara nos permite ver que la respuesta radica en la evaluación de la competencia y del consumidor reacción a un cambio específico. Etapa 2: diseño de cuestionarios8
Diseño del cuestionario trata principalmente con el control de errores de medición. La mayoría de sus puntos importantes puede ser impartida por una ley fundamental: Las leyes fundamentales
Use el sentido común: Un corolario:
No haga una pregunta menos respuestas veraces a proporcionará información útil en la toma de decisiones en la mano.
Corolario B:
Si hay más de una forma para obtener un determinado fragmento de información (y normalmente hay), elegir las preguntas para que los encuestados son probablementea. b.
Conozco la respuesta. Estar dispuesto a decirle la respuesta.
Esta ley y sus corolarios son bastante simples. Sin embargo, mucha investigación de mercado recopila hechos que ayudar al Administrador a hacer una decisión correcta sólo accidentalmente. Antes de incluir cualquier pregunta sobre una encuesta, pregúntese: "¿Cómo voy a utilizar los datos de esta cuestión?" si no puedo ser más preciso, "Voy a analizarlo", es improbable que los datos serán vale nada a usted. (Hay unas pocas excepciones a
8
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Un corolario; por ejemplo, usted puede preguntar algunas preguntas para obtener participación demandado o para disimular el propósito o el patrocinador del estudio). cada pregunta pasando la "prueba" de información debería se r examinada por la carga que supone para el demandado: ¿él o ella tienen la información que buscas; dando una respuesta veraz avergonzar al demandado? ¿Cómo podemos tratar con "poco" las diferencias en la forma de pregunta haciendo "grandes" diferencias en la respuesta? Formato de pregunta y respuesta a
mentalmente ponerse en la posición del demandado ayuda a detectar problemas, pero un cuestionario pretest del cuestionario usual es justificada. En el pretest, el cuestionario es administrado a un pequeño grupo de personas como el grupo al ser la muestra de la encuesta . Al rellenar el cuestionario, y después de que se complete, se pide a los entrevistados que explican las respuestas, discutir cualquier ambigüedad, y así sucesivamente. Esto puede revelar poco claras o cuestiones sensibles. Pretest
y, por último, hay un número de maneras para comunicarse con los encuestados. Estos son generalmente entrevista personal, por teléfono o por correo. Muchos son los criterios utilizados en la selección del modo adecuado. Cada modo ofrece obvias ventajas relativas. Por ejemplo, en entrevistas personales podemos mostrar cosas a los encuestados, preguntar y explicar cuestiones complicadas y, en general, mantener la atención, permitiendo más cuestionarios. Los resultados de la encuesta telefónica se obtienen rápidamente. Las encuestas de correo electrónico son baratos. La mayoría de los investigadores, sin embargo, sienten que bien construido y bien administrados los cuestionarios arrojaron resultados similares, independientemente de la forma de entrevista. En el modo de comunicaci ón
Etapa 3: Muestreo
Después de que el cuestionario está diseñada, probada y de impresos, la pregunta es: ¿a quién queremos como demandados? Esta cuestión se divide en varias partes, la primera es la designación de la población objetivo. La población objetivo es el grupo de personas que se estima que será proyectado. Una vez que la población objetivo está especificada, la cuestión que se plantea es la de seleccionar el marco de muestreo, un medio de representar a los miembros de la población objetivo. Un marco perfecto es uno en el que cada miembro de la población está representada una vez y sólo una vez. Es algo de una tautología, pero la inclusión de las empresas de la lista Fortune 500 de la revista Fortune es un marco perfecto para la población, empresas de la lista Fortune 500. Las empresas incluidas en la lista Fortune 500 sería un marco imperfecto para empresas estadounidenses en general, sin embargo. Otros ejemplos de marcos imperfectas son una libreta de teléfonos como marco para los hogares en una comunidad (porque no aparecen en la lista de números de teléfono y sin hogares) o una lista de registro de votantes para las personas de más de 18 años de edad. Si usamos un marco imperfecto, nos equivoquemos en proyectar los resultados a la población objetivo (a menos que debemos redefinir nuestra población objetivo). Este error está reconocido infrecuentemente frame error . En muchos casos, aceptamos algunas frame error porque el dinero gastado desarrollando un marco perfecto podría ser mejor gastado en otras formas, como en el caso de obtener más respuestas. después de la población y selección de marco, debemos especificar el mecanismo para seleccionar a los miembros de la población a ser incluidos. Las muchas maneras de seleccionar una muestra pueden agruparse en dos categorías. La selección de la muestra
1. 2.
Muestreo de probabilidad. Muestreo Nonprobability.
En el muestreo probabilístico, cada unidad de la población tiene una determinada probabilidad de ser incluido. Por ejemplo, si al evaluar el porcentaje de estudiantes de primer año de MBA en la Escuela de Negocios de Harvard poseer una impresora gráfica, compramos un directorio de estudiantes, cortado en sus partes pertinentes en igual tamaño 800- se desliza, cada uno conteniendo el nombre de uno de los alumnos, ponerlos en un sombrero, y seleccionó al azar 200 patina, cada estudiante tendrá un 0,25 oportunidad de ser seleccionados. El resultado es una muestra de
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En cambio, si nos paramos en frente de la biblioteca y las personas interceptadas en su camino hasta que cogimos 200 estudiantes, queremos finalmente han sondeado el mismo porcentaje de la población. Sin embargo, antes de que nos salió, no podríamos indicar la probabilidad de que una persona determinada estaría incluido en la muestra. ¿Por qué? Porque no sabemos la probabilidad de que cada uno de los paseos por la biblioteca, y clarame nte estaríamos equivocados si dijimos que todos tuvieran la misma oportunidad de ser seleccionados. Los estudiantes casados podrán salir por la puerta de atrás del edificio de aulas para el aparcamiento a casa en coche, algunos estudiantes solo diríjase a la derecha por la biblioteca en su camino hacia el gimnasio, y así sucesivamente. Esto es nonprobability muestreo. Un procedimiento de muestreo nonprobability común es el muestreo por conveniencia , donde se seleccionan las unidades de muestreo no para una población representativa, sino para facilitar la obtención de su respuesta. La distinción entre probabilidad y nonprobability métodos es importante. La diferencia clave es ésta: sólo los métodos de muestreo probabilístico ceder los datos sin procesar de la cual ambos podemos (1) derivar estimaciones que acercarse al verdadero valor en la población a medida que aumentamos el tamaño de la muestra (que llamamos estas estimaciones coherentes), y (2) determinar objetivamente la veracidad de nuestras estimaciones. Con nonprobability métodos, no podemos medir objetivamente nuestra precisión. Este es un argumento bastante fuerte para el muestreo probabilístico. Con muestreo nonprobability obtenemos posiblemente estimaciones sesgadas, pero para empeorar las cosas, ni siquiera podemos averiguar a partir de los datos cómo el gran sesgo es probable que sea, o en qué dirección. El argumento para nonprobability métodos es si proporcionan un control superior del error de medición. Métodos Nonprobability son probablemente más útiles en las etapas preliminares de la investigación; la objetividad de los métodos de probabilidad suele ser necesario en las etapas posteriores del proceso de investigación. haber decidido quién tiene como entrevistados y cómo seleccionar la muestra, podemos determinar cuántos encuestados deberíamos tener, o lo que estamos facultados para predecir un número especificado de los encuestados. En la práctica, la segunda forma de la pregunta puede ser más pertinente porque en muchos casos la determinación del tamaño de la muestra es bastante ad hoc. Concretamente, el tamaño de la muestra se determina dividiendo el presupuesto negociado por el coste de obtención de un demandado. Determinación del tamaño de la muestra es, sin embargo, una cuestión económica que deben ser analizadas. Tamaño de la muestra de
Los procedimientos de distribución de muestreo para la determinación del tamaño de la muestra utilizan el concepto de distribución de muestreo. Por ejemplo, vamos a definir la población como 800 estudiantes de primer año de MBA en la Escuela de Negocios de Harvard. Supongamos que existe un marco perfecto para esta población objetivo, no hay error de medición y la verdad subyacente es que la mitad de estas personas tienen impresoras gráficas y la mitad no lo hacen. Ahora, si tomamos una muestra aleatoria de 2 de los 800 individuos, se podría observar una de estas tres cosas, como se muestra en la siguiente tabla: Persona muestreada 2 Persona muestreada 1
Impresora No hay ninguna impresora
Impresora
No hay ninguna impresora
2 Ps
1 P, 1 NP
1 P, 1 NP
2 NPs
En términos de propietarios de impresora, deberíamos observar dos (superior izquierda), uno (cuadro superior derecho e inferior izquierdo), o ninguno (parte inferior derecha). Con unos simples cálculos, podemos calcular la probabilidad de que cada uno de los anteriores iba a ocurrir. Por ejemplo, si la población en realidad tiene 400 "Impresoras" y 400 "no", es claro que si nos muestra aleatoriamente las probabilidades de que la primera persona que seleccionamos es "impresora" es la mitad. Ahora, dejando la primera persona, tenemos 799 personas, y la probabilidad de que la segunda persona que
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Ahora, en el tradicional método de muestreo que suponemos que la información de la muestra es toda la historia; en otras palabras, no tenemos ningún a priori nociones sobre el alcance de las impresoras. Por lo tanto, si se hiciera en la casilla superior izquierda, nuestra mejor conjetura en la impresora posee el porcentaje de estudiantes de MBA de primer año sería de 100%. Si estábamos en la parte superior derecha o inferior izquierda, nos diría que el 50%. Por último, en la parte inferior derecha nos diría que el 0%. Esto es un tanto laborioso camino para llegar a lo que puede ser un punto obvio: muestras diferentes conducen a diferentes estimaciones del valor de la población. A menos que consigamos todos los miembros de nuestra población objetivo como demandados, inevitablemente nos tienen algún riesgo de que la porción en nuestra muestra no e s totalmente representativo. Dependiendo de la muestra podemos sacar, podemos adivinar diferentes valores para el conjunto de la población. Con ninguna otra información disponible para nosotros, suponemos que el valor de la población objetivo es el valor observado en nuestra muestra. medida que aumentamos el tamaño de nuestra muestra, tendemos a hacer mejores estimaciones del valor de la población. Hemos visto lo que sucedió cuando sacamos muestras de dos de la población objetivo de 800-400 y 400 impresoras gráficas de propietario. Veamos ahora qué sucede si queremos aumentar nuestras muestras a 5 y luego a 10. Aumenta el tamaño de la muestra a
Para las muestras de 5, nuestro porcentaje de muestras observadas impresora gráficos propietarios será del 0%, 20%, 40%, 60%, 80% o 100%. Con ayuda de la computadora, podemos hacer el equivalente de poner los 800 nombres en un sombrero, dibujo 5, comprobando el número de estos habiendo programmables, arrojando sus nombres, y otra muestra de dibujo 5. Simulación de un total de 50 muestras de 5 arrojaron las proporciones observada de la muestra se muestra en la página siguiente. Las proporciones de la muestra observada o tienden a agruparse alrededor del valor verdadero. Tenga en cuenta que debido a que todas nuestras muestras son de tamaño 5, es imposible para nosotros para observar la verdadera proporción de la población de destino del 50% en alguna de las muestras. Tenemos dentro de ±10% del valor real en 30 de los 50 casos (21 veces hemos observado impresoras gráficas 2 y 9 veces hemos observado 3). Que parece razonable para el muestreo sólo 5 personas, pero en ocasiones realmente molesto que hay un 6% de probabilidad nos diría que todo el mundo tiene impresoras gráficas (observamos 5 en la muestra de 5 vez) o nadie tiene impresoras gráficas (hemos observado ninguno en la muestra de 5 dos veces). Por Ciento de impresoras en muestra de 5
Número de veces observada
0%
2
20 40 60 80
10 21 9 7
100%
1
Total
50
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Parece intuitivo que nos "haría mejor" los estudiantes más que probamos y, de hecho, que el derecho. La simulación de la misma manera, pero con un tamaño de muestra de 10 dado: Por Ciento de impresoras en una muestra de 10
Número de veces observada
0%
0
10 20 30 40 50 60 70 80 90
1 0 7
12 16 6 5 3 0
100%
0
Total
50
Estábamos en un 10% en 34 (12 + 16 + 6) de 50 ensayos para el 68% (frente al 60% anterior). Ahora nunca decimos que todo el mundo tiene uno o nadie tiene uno. Las proporciones observadas de la muestra más grande están amontonados más estrechamente alrededor de la verdadera proporción. Si los tamaños de muestra son "suficientemente grande", la distribución de las medias muestrales sigue la distribución normal. ("Suficientemente grande" significa unos 100 en casos con sí/no/no, o datos binarios, pero tan poco como 30 con datos continuos.) Sabemos que la probabilidad de que una observación determinada caerá dentro de un determinado rango de valores de la distribución normal. Estos rangos normalmente se cuentan en unidades denominadas desviaciones estándar, denotada por (sigma). Por ejemplo, sabemos que el 68,3% de las observaciones están dentro de la media ; 95,5% están dentro de 2 's; y el 99,7% están dentro de 3 's. Gráficamente, nos muestran como:
68.3%
ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ
-3
-2
-
Significa
+
+2
+ 3
Porque las medias de las muestras son aproximadamente normalmente distribuidos alrededor de la media de la población, podemos hacer declaraciones como la siguiente: "aproximadamente el 95% de la muestra de proporciones caen dentro de dos errores estándar de la proporción de la población." (No queremos inmiscuirnos en la terminología aquí, pero cuando la desviación estándar de la que estamos hablando es de la desviación estándar de las medias de las muestras, lo llamamos el error estándar.) Por lo tanto, si calculamos la proporción de la población, podemos expresar nuestra confianza en que la estimación por construir intervalos alrededor de ella. Por ejemplo, el 95% de intervalo de confianza [IC] U L, donde L = nuestra estimación menos 2 's y U = nuestra estimación plus 2 's. Todos necesitamos
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Saber ahora es cómo averiguar , nuestra unidad de escrutinio o error estándar. Para las muestras de tamaños n de grandes poblaciones y datos sobre cuestiones binario:9
Error estándar: Teóricamente, donde p es la verdadera proporción en la población. Por supuesto, la idea es averiguar qué p es, por lo que una fórmula que se supone que ya sabemos que no es demasiado útil. Hemos utilizado la frecuencia observada en nuestra muestra una estimación de la proporción de la población, por lo que tenemos que hacer lo mismo aquí y estimar p por: ^p
=
(Observó probabilidad)(1 - observó probabilidad)n
Recuerde que n, el tamaño de la muestra, se encuentra en el denominador. Esto significa que n se agranda esperamos nuestro error estándar para obtener menor; en otras palabras, esperamos que nuestra muestra estimaciones si sacamos muestras repetidas para obtener más alrededor de la media real. Esto es lo que vimos en nuestro ejemplo anterior; ahora, la razón es matemáticamente claro. La precisión de la predicción de estos resultados se utilizan principalmente para evaluar la veracidad
de una estimación sobre la base de un determinado tamaño de muestra o, a la inversa, para determinar cuán grande es una muestra es necesario para obtener un determinado nivel de precisión. Veamos un ejemplo. Un vendedor de automóviles quiere saber qué proporción de los clientes consultanlos Informes del Consumidor antes de comprar un coche. Saca una muestra aleatoria de 100 y 43 dicen que consultar los Informes del Consumidor , 57 dicen que no lo hacen. Implicaciones: 1.
El distribuidor automático de la mejor estimación del porcentaje de todos los clientes consultoría CR es de 43%.
2.
Qué bueno es este mejor adivinar? Respondemos por la construcción de la CEI. Sabemos que aproximadamente el 95% de las observaciones en la distribución normal dentro de 2 's de la media. Basándose en la información de la muestra, nuestra estimación de p es: P =
(0.43) y (0.57)100
=
0.04 95
Con esto, somos "el 95% de confianza" que el porcentaje real de la población se encuentra dentro de 0.0495 x 2 = 0,099 del porcentaje de muestra de 0,43. Somos el 95% de confianza el porcentaje real de la población está en el rango de 0.331 a 0.529. (Esto supone que no hemos cometido ningún error de medición). Si queremos ser "99% seguros" que nuestra gama contiene el verdadero promedio, tenemos que ampliar el rango de ±2 's a ±3 's. Concretamente, el 99% de intervalo es 0.2815 a 0.5785.
9Una lógica similar se aplica a datos de tipo continuo con algún cambio en los detalles de los cálculos.
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Mejor conjetura puede ser obtenida al aumentar el tamaño de la muestra. Si el distribuidor de automóviles muestreados 400 personas en lugar de 100 y encontraron 172 y 228 nonconsulters CR consultores, la mejor estimación sería de nuevo el 43%, pero el error estándar reduce a: (0. 43)(0.57 ) 400
275 = 0 .
Así que nuestro IC 95% contratos a 0.3805 a 0.4795. Podemos recoger estos resultados en un gráfico que muestra los intervalos de confianza para distintos grados de confianza y el tamaño de la muestra. Tenga en cuenta que todos los CI para n = 400 son exactamente la mitad de ancha que sus homólogos para n = 100. Matemáticamente, esto ocurre porque el error estándar está relacionado con el tamaño de la muestra por una regla de raíz cuadrada. Por lo tanto no alcanzamos un 50% de reducción en el error estándar duplicando el tamaño de la muestra; tenemos a cuádruples. N = 100 99% CI 95% CI 68% CI ÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄÄÅÄ
0.23
0.33
0.43
0.53
0.63
68% CI 95% CI 99% CI N = 400 la otra manera, podemos utilizar nuestro conocimiento de las propiedades de la distribución normal es determinar el tamaño de la muestra requerido para determinados niveles de precisión y confianza. Por ejemplo, si queremos ser precisos dentro de x puntos porcentuales con un nivel de confianza del 95%, que resolver para n en: Tamaño de la muestra y la confianza de
X =
1
- 2 p ( p) N
De nuevo, tenemos p, la verdadera proporción, en nuestra fórmula, así que tenemos que calcular. Esta vez estamos sin la ayuda de observaciones de la muestra. Una gracia salvadora, sin embargo, es el hecho de que p(1-p) nunca puede ser mayor que 0.25. Por lo tanto, si utilizamos ese valor, la n determinado proporciona al menos el nivel de precisión deseado, más si p es radicalmente diferente de 0,5. Los tamaños de la muestra requerida para el 95% de los niveles de confianza son: 15
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CI (en Puntos porcentuales) ±2,0 ±3,0 ±4,0 ±5.0 ±7,5 ±10.0
Tamaño de la muestra Requerido 2.500 1.111 625 400 178 100
no hay una regla general sobre cuán grande es un error permisible. Por tradición, muchas encuestas nacionales tienen tamaños de muestra de 2.000 o más para obtener el 2% a 3% de precisión. Sin embargo, el grado de fiabilidad requerido depende mucho de los intereses económicos de la decisión. Error permisible
Etapa 4: Análisis de datos
Aunque este paso se muestra el último, uno debe determinar cómo se van a analizar los datos antes de que sean recogidas. En función de la pregunta de investigación, el análisis de datos apropiado puede ser: 1.
Recuentos simples, por ejemplo, el número de personas en la encuesta que nunca se oye de un producto.
2.
Pantallas gráficas.
3.
Evaluación de la asociación entre dos variables.
4.
Evaluación del impacto de un conjunto de variables independientes sobre una variable dependiente.
El punto importante es que el análisis se lleva a cabo en una manera de revelar las relaciones verdaderas en lugar de polarizado a apoyar alguna idea preconcebida.
VI. Conclusión
Hay una amplia variedad de técnicas de investigación de mercado disponibles. Cada uno es capaz de contribuir a un determinado conjunto de problemas. Cada uno es también capaz de liderar el gerente extraviado si no se ejecuta correctamente y se interpreta a la luz de su limitación. Si la investigación de mercado es para ser útil, el gerente debe asumir un rol activo en: 1.
Iniciar el esfuerzo de investigación, es decir, una decisión administrativa que debe conducir la recopilación y análisis de datos.
2.
Trabajando con los especialistas de la investigación para definir el problema y determinar cómo se utilizará la información.
3.
Revisar el proyecto de diseño de investigación como para beneficio potencial frente al costo.
4.
Asegurar que los datos se analizan en la forma más útil y cualquier incertidumbre acerca de la validez de los datos es claro.
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5.
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Seleccionar el formato para la presentación de los resultados de la investigación a otros miembros del equipo directivo.
Aunque existe un gran debate sobre el mejor procedimiento a seguir para la investigación de un problema determinado, hay un acuerdo general entre los directivos de que la calidad de la información de investigación tiene una importante repercusión en la calidad de las decisiones de marketing. Por lo tanto, es una parte del proceso de comercialización que el gerente de marketing eficaz debe comprender y directa.
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