EXAMEN Inteligencia del Marketing

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Inteligencia del Marketing María Izquierdo
Unidad 1: Propuesta de Investigación
Marketing: Actividad, set de instituciones y procesos para crear, comunicar, entregar, e intercambiar bienes y servicios que tienen valor para los consumidores, clientes, partners y la sociedad en general.
Objetivo Principal: Satisfacer las necesidades del consumidor.
La investigación de mercado se debe hacer para anticiparse a posibles eventos. Solo se hace si hay posibilidad de generar un cambio con la información obtenida.
Inteligencia de Marketing
Proceso mediante el cual se obtienen y analizan, en forma combinada, múltiples fuentes de información relevantes para la toma de decisiones de marketing, con el fin de agregar valor a los clientes y a la compañía.
Componentes de la inteligencia del marketing
· Investigación de mercados
· Inteligencia competitiva
· Inteligencia de Negocios.
La inteligencia de marketing estudia clientes, que no son necesariamente consumidores. (Ej proveedores o clientes que son distribuidores, como en el caso de CCU)
Propósito: “Dar apoyo a la toma de decisiones”, no solo de marketing, sino que también empresariales.
· Disminuir incertidumbre.
· Maximizar ingresos o minimizar costos.
· Decisiones: definen el alcance del análisis o investigación.
· Cada decisión tiene necesidades de información únicas.
· Durante todo el Proceso de Marketing.
Meta de la Inteligencia de Marketing: Promover información para la toma de decisiones que sea:
· Relevante
· Precisa
· Válida y confiable
· Oportuna
· Eficiente (costo/beneficio)
Factores que determinan la decisión de investigación y análisis
1. Relevancia: No solo para satisfacer la curiosidad
2. Naturaleza y tipo de información que se busca: Información que no se posea.
3. Timing: Los eventos y el tiempo restringen las decisiones de investigación, realizadas a tiempo para influir en la toma de decisiones
4. Disponibilidad de recursos.
5. Análisis Costo-Beneficio: Estimar el valor de la información que se obtendrá y hacer solo si B>C
6. Objetividad: Las técnicas utilizadas en una investigación, en las cuales lo que sucede es único e irrepetible, son poco objetivas.
¿Dónde se encuentra la información?
1. Segmento objetivo del estudio: Se debe definir en lo demográfico, psicográfico y conductual en el caso de personas. Firmo gráfico en el caso de empresas.
2. Fuentes de datos secundarios
3. Mix
Inteligencia del MarketingMaría Izquierdo
¿Internamente o subcontratar?
· Habilidades y/o experiencia
· Urgencia
· Puede ser más barato
· Costo compartido en estudios multicliente.
· Competencias o instalaciones
· Consideraciones políticas
· Credibilidad en casos complejos (legales)
Puntos a incluir en una propuesta de valor
· Resumen Ejecutivo.
· Antecedentes.
· Propósito (problema, alt. decis, usuarios).
· Objetivos (obj., hipótesis).
· Segmento objetivo del estudio.
· Tipo de estudio y método de recolección de datos.
· Plan de Muestreo (Método, tamaño muestra y modo de selección (teórico y operativo))
· Perfil Entrevistador/ Encuestador
· Control de Calidad.
· Análisis de Datos.
· Costo y tiempo.
· Apéndices /Anexos
Capítulo 3: Etapas en el proceso de investigación de mercados
1. Propósito de la Investigación
· Problemas y oportunidades
· Alternativas de decisión
· Usuarios de la investigación
2. Establecer los Objetivos de la Investigación
· Preguntas de investigación
· Desarrollo de hipótesis
· Límites del estudio
3. Estimar el valor de la información🡪 ¿Costo > Beneficio?
4. Diseño de la investigación
· Definir el tipo de investigación: Exploratorio, Descriptivo o causal
· Especificar el plan de muestreo
· Diseño del cuestionario/experimento
· Método de recolección de información: Fuentes primarias o secundarias
5. Implementación: Recopilar la data: Desarrollar medidas, construir cuestionarios, diseñar experimentos, desarrollar plan de muestreo y tener análisis de anticipación de eventos.
6. Preparar y analizar la data
7. Reportar los resultados de la investigación y dar recomendaciones.
Los pasos son secuenciales, no funcionan solos, funcionan con el desarrollo de estrategias programas y conductas, esto esta respaldado por sistemas de información que anticipa el tipo de información requerida y organiza los datos para garantizar su disponibilidad
¿Cómo pensar el proceso de IM?
Otra forma de pensar el proceso de IM puede ser haciendo distintas preguntas:
1. ¿Para qué hacer esta IM? ¿Cuál es el problema de marketing? ¿Qué decisiones quiere tomar la empresa con los resultados de la IM? ¿Qué alternativas de decisión se tiene? 🡪 ¿Cuál es el propósito?
2. ¿Qué se va a investigar (y que no)? (¿Qué preguntas de la empresa debe poder contestar el investigador cuando concluya esta IM?) 🡪 ¿Cuáles son los objetivos?
3. ¿Vale la pena gastar tiempo y dinero en esta IM? ¿Son los beneficios > costos? 🡪 Valor de la información.
4. ¿Cuál debería ser el diseño de la IM (para lograr cumplir los objetivos)? Elegir las fuentes de datos, tipo de estudio, método de recolección de datos 🡪Diseñar el estudio
5. ¿Qué tipo de análisis de datos se quiere hacer? ¿Cómo se van a presentar los resultados? ¿Qué estilo de recomendaciones se quiere poder hacer?
1. Problema, Propósito 
Problema de Marketing: 
Lo que quisiera hacer el área de marketing. El problema de marketing no es el problema de la empresa en sí, sino que solo lo que el área considera problema u oportunidad 🡪 “Para decidir …”
Ej: Desarrollar un nuevo envase para un producto/ Aumentar la penetración con apertura de nuevos puntos de venta/ Incrementar la conducta de compra de helado en invierno/ Baja en la participación de mercado en productos cosméticos por tendencias de los consumidores a elegir marcas propias
EL problema de marketing de una empresa siempre empieza con should, porque es la pregunta de si deberíamos hacer….
Propósito 🡪 ¿Porqué se lleva a cabo la investigación?
La gran pregunta para responder para tener información relevante y decidir qué hacer.
Es lo que se quiere averiguar a través de la investigación de mercado. 
Hay que establecerlo como general, con una idea grande y incluir ahí los límites de ese propósito.
El propósito siempre empieza con la palabra determinar, porque le propósito de todo estudio es determinar algo.
Ej: Evaluar la eficiencia de distintas propuestas de envase/ evaluar posibles sectores de apertura/ evaluar motivos del comportamiento de repetición de compra en helados de invierno/ evaluar las causas por las que los consumidores prefieren marcas propias.
Ej: El problema de la empresa es que tiene ventas muy oscilantes 🡪 Problema de mkg es como tener clientes más leles
El propósito seria identificar los factores que influyen en la lealtad de las personas a una bomba de bencina. Como esto es demasiado amplio, se deben establecer objetivos. 
2. Objetivos de investigación: 
De las preguntas de investigación ¿Conductores se fijan en el precio al entrar? se escriben los objetivos.
Es la concreción del propósito. Se establecen para determinar la información específica que se requiere para lograr responder al propósito de la investigación. Se puede basar en preguntas de investigación y/o hipótesis.
Si el objetivo está bien formulado, la información obtenida permitirá cumplir el propósito de investigación.
Para formular objetivos específicos, se considera: Preguntas de investigación, Hipótesis y alcance.
a. Preguntas de investigación: Se realizan para determinar qué información específica se requiere para lograr responder al propósito de la investigación. Se pueden tener varias para satisfacer a un mismo propósito.
Ejemplo 🡪Propósito: Determinar si una determinada campaña publicitaria debe ejecutarse o no.
Preguntas de investigación: ¿Se notará la publicidad? ¿Se interpretará de manera correcta? ¿Tendrá un efecto en las actitudes de forma de aumentar las ventas?
b. Desarrollo de la Hipótesis: Ayuda hacer la pregunta específica y precisa, dandouna posible respuesta a la pregunta.
Hay tres principales fuentes de información para generar hipótesis: Investigaciones previas (ie. Exploratoria), Teoría académica (Psicología, sociología, marketing y economía) y Experiencia de los directivos.
Ejemplos: La motivación de los empleados influye + en la calidad de atención entregada a los clientes y la lealtad.
c. Límites de la investigación: Segmentos, exactitud de resultados, valor de la información. 
3. Estimar el valor de la información
Formas de obtener datos
· Fuerza de ventas
· Libros de sugerencias
· Tarjetas de fidelización
· Preguntar directamente a los consumidores
· Concursos
· RRSS
· E-mail marketing
· Transacciones diarias
Las FUENTES PRIMARIAS son las que uno recoge la información directamente de los clientes. 
1. Observación
2. Estudios Cualitativos: Exploratorios
3. Estudios Cuantitativo: Descriptivo y causal
Las FUENTES SECUNDARIAS son las que usan información que ya existe, otra entidad (INE, Banco mundial) la busco. 
Las Secundarias estandarizadas son aquellas en las que hay empresas que trabajan en recoger información de consumo (Nilsen), y por las que uno tiene que pagar para obtener la información. 
Las internas (secundarias), que son frecuencia de compra, contabilidad y otras cosas en las que tienen registradas internamente la empresa por metodologías que implementan para hacer análisis. 
4. Diseño de la Investigación / Tipos de Información
· Investigación EXPLORATORIA: Busca la primera comprensión de un problema, alternativas de decisión y variables a considerar. Se tiene poco conocimiento previo en el cuál basarse, las hipótesis son vagas o inexistentes y pueden no saber las alternativas de decisión que hay, por lo que la investigación es vaga.
Usa de técnicas cualitativas, flexibles y poco estructurados y es útil para establecer prioridades entre las preguntas de investigación.
· Investigación DESCRIPTIVA: Saca una foto en un minuto. Se pueden hacer correlaciones con otras variables.
Las hipótesis no especifican relaciones causales, y son en general tentativas o especulativas.
· Investigación CAUSAL: Única que da relaciones de casualidad entre variables. Se debe usar cuando el investigador debe demostrar que una variable determina el valor de otra variable. Para demostrar causalidad se debe tener evidencia suficiente de que:
1. Las variables están relacionadas
2. Una variable precedió a la otra 
3. Que otros factores causales no hayan afectado también esta relación.
Capítulo 6: Fuentes de Datos Secundarios
Cada vez que se tenga una investigación de mercado, siempre hay que ir primero a los datos secundarios. Una vez agotados los datos secundarios hay que ir a los datos primarios.
· Fuentes secundarias: Datos disponibles externamente. La especificación, recolección y registro de los datos son realizadas por alguien diferente al usuario, con un propósito diferente al de la solución del problema presente (INE, Banco Central, Banco Mundial) 🡪 Una de las formas más baratas y fáciles para acceder a la información.
· Datos estandarizados: Se recolectan especialmente para un conjunto de usuarios de información con una necesidad común 🡪 Estos datos son específicos para un propósito y también costosos.
· Datos primarios: se utilizan para las necesidades inmediatas y especiales de quien toma las decisiones.
Usos De Los Datos Secundarios
Entender mejor el problema en el que me estoy metiendo. 
Tener la información que me permita preparar la propuesta de investigación que estoy haciendo.
Referencia en términos de validar datos que estoy recopilando.
Uso de los datos secundarios
1. Resolver problemas por cuenta propia: A veces necesitamos datos puntales y el estudio lo podemos comprar.
2. Ayudar a definir el problema más claramente
3. Ayudar en la definición de la población / muestra
4. Llegar a nuevas ideas y otras fuentes
5. Ayudar en el diseño del proceso de recolección de datos primarios y en la generación de hipótesis, métodos, etc.
6. Sirven como una base de referencia para validar los datos primarios
Beneficios De Los Datos Secundarios
· Bajo costo 
· Menos tiempo requerido
· Menos esfuerzo invertido
· Pueden ser más exactos que los datos primarios
· Cierta información puede obtenerse a partir de datos secundarios: IPC
· Los datos históricos siempre son datos secundarios
Limitaciones De Los Datos Secundarios
· Recolectado para algún otro propósito
· No hay control sobre la recolección de datos 
· Tal vez no sean muy exactos
· Tal vez no estén presentados en la forma requerida
· Pueden estar desactualizados u obsoletos.
· Tal vez no satisfagan los requerimientos
· Es necesario hacer varias suposiciones
Evaluación de las fuentes secundarias
· ¿Quién recolectó los Datos (tuvieron adecuadas fuentes)?:Para ver la calidad de la investigación, que fuentes uso, para que las recolectaron, etc.. 
· ¿Por qué fueron los datos recolectados?
· ¿Cómo fueron recolectados los datos? Pudieron rastrear con muestreo probabilístico y yo necesito otro.
· ¿Qué datos fueron recolectados (limitaciones geográficas y demográficas, difíciles de usar, inadecuados)?
· ¿Cuándo fueron recolectados los datos?: Para ver si son obsoletos
Recomendable: Validar consistencia con otra fuente. Cuando se busca por internet, es recomendable buscar en hasta 5 páginas para atrás, y normalmente todas apuntan a una fuente en particular, esa puede ser el camino para seguir 🡪 Evito sesgos.
Fuentes estandarizadas
Fuentes de datos secundarias específicas para temas de marketing o de ventas.
Existen cuando varios usuarios de información tienen necesidades comunes y cuando los costos de satisfacerlas por separado son muy caro. Entonces, se puede optar por dos alternativas
· Diseñar un estudio especial: Podría salir muy caros
· Aprovechar fuentes de datos estandarizados: Empresas vieron esta necesidad especial, y aprovecharon para empezar a recolectar ellos la información y venderse a las otras empresas que lo necesitarán.
Esto aporta en el conocimiento del panorama total de mercado de una categoría y producto, para lo cual se utilizan una combinación de fuentes de información
Motivación para usarlas:
· Efecto Tubería en los canales de distribución: A mayor el largo del canal (más intermediarios) el productor perdía visión de lo que pasaba al final.
· Desconocimiento de las conductas en las tiendas (promociones)
· Demanda por información que individualmente tiene costo prohibitivo.
· Desconocimiento de las acciones del competidor.
· Uso de scanner
Ejemplo de fuentes estandarizadas: Auditorias de tiendas, Paneles de consumidores, Sistemas de Scanner y Sistemas de fuentes únicas de datos
1. Auditoria de tiendas detallistas
Responden al intento de llegar al punto de ventas y responder cuanto stock a salido, que pasa en cuanto a ventas. En el canal más tradicional, donde la gente no tiene scanner.Inventario inicial + entregas – inventario final = ventas del periodo
2. Datos de Scanner (códigos de barra)
En comparación con la investigación anterior, esta revela la conducta actual del consumidor. Generan un enorme volumen de datos. Beneficios:
· Alto grado de exactitud
· Ahorros de tiempo
· Capacidad para estudiar periodos de tiempo cortos
Estos datos se usan para estudiar el comportamiento del consumidor cuando distintos elementos del mix de marketing sufren cambios, y para estudiar y pronosticar las ventas de un producto nuevo.
3. RFID:
Tecnología de identificación de radio frecuencia. Utiliza un pequeño chip de silicio para almacenar información.
Un transmisor pequeño envía info a scanner. Ventajas sobre códigos de barras: 
· Almacenan más información y más detallada
· Se puede cambiar la información almacenada. Se puede cruzar información del producto con información del cliente.
· No se necesita una línea directa de lectura
Desventaja: costo actual es un poco caro, pero altamente probable que este costo vaya bajando.
4. Paneles de compra de consumidores
Llenan el vacío que dejan las auditorias y el scanner, ya que estos dos no cubren:
· Quién compra (demografíadel consumidor) como un todo.
· Frecuencia de compra
· Cambios en la conducta, entre marcas y tiendas
· Nivel de sensibilidad en la transacción: A quien afecta más o menos una promoción, podemos hacer experimentos.
Cruzan la infromación interna de la empresa con lo que dice Nielsen.
¿Qué es un panel? Muestra representativa de hogares en que se registran todas las compras hechas a través del tiempo (cross-section/time-series). Se registran todos los cupones usados y se le da a los miembros incentivos por cooperar.
La idea es que los miembros del panel y la información del panel sea privada, para que los proveedores no hagan cosas que puedan nublan la información recolectada del mismo panel.
Pueden ser usados los siguientes métodos:
· Enfoque de auditoria en casa: Va a cada casa y revisa las despensas.
· Método postal con un diario
· Método de registro electrónico: Personas tienen un scanner con el que se almacena en una memoria cada cosa que se compra en el panel.
Ventajas de los Paneles 🡪 Puede proveer información sobre:
· Participaciones de mercado de las marcas en segmentos particulares. Con la auditoria se la participación de mercado de todos los consumidores, pero este los divide.
· Cambios en las características de los compradores.
· Cambios en los mercados detallistas: Como van cambiando las participaciones de mercados, quien lidera, etc.
· Medir los cambios en la conducta de los consumidores
· Heavy users, cambio de marca, market share, repetición de compra de nuevos productos.
· Posibilidad de llevar a cabo cuasi experimentos: Dar incentivo a una mitad del panel y no a otro, y ver cambios.
Limitaciones de los Paneles de consumidores
· Sesgos de Selección: Gente que quiere participar en el panel es distinta a la que participa 🡪 Poco representativo.
· Efecto Mortalidad: Gente deja el panel y el reemplazo no es igual al original, perdiendo representatividad.
· Efectos de Prueba: Los primeros meses de prueba son descartados porque los primeros meses la gente cambia su comportamiento porque los están midiendo, pero luego vuelven a su normalidad.
· Productos que son usados por más de un miembro de la familia provocan problemas en la medición: Se cambia la marca según quién compra (cigarrillos, pasta de dientes)
· Sesgo por deseabilidad social.
Auditorias, Scanner y Paneles
· Auditorias de Tiendas y Almacenes, Scanner: Muestran lo que ha sucedido en el canal de distribución, son complementarios.
· Panel de Consumidores: Muestran lo que sucede con el consumidor y sus patrones de conducta ante estímulos dados.
5. Rating 🡪 Kantar Ibope Media (en chile)
Panel de consumidores en los que se recolecta información sistemática de los hábitos de TV de clientes.
· Es un panel de consumidores
· Miden audiencia de los principales canales de TV abierta (alcance y frecuencia dice cuanta gente vio anuncio)
· Usado por las compañías y agencias para establecer planes 
6. Mediciones de medios impresos: 🡪 IPSOS es el encargado en Chile
Medición de exposición a los medios de comunicación impresos y lectura. Métricas de Niveles de lectura:
· Notado (recordación del anuncio en alguna parte de la revista)
· Asociado (notó, vio o leyó el anuncio e indica la marca o el anunciante)
· Leído (leyó en 50% o más del material escrito) y cuanto leyó 🡪 El más importante.
7. Sistemas de Fuentes Únicas
Un panel de testeo de familias de la comunidad es reclutado y monitoreado, identificándose al momento de la compra en la tienda (card que deben mostrar al momento de la compra) 🡪 Deben ser de acuerdo al segmento objetivo que tengo.
Usualmente establecidos en comunidades con sus propios periódicos y TV Cable, que son una representación general de la demografía del país (Nueva York, el barrio chino, judío). Hace una prueba de un producto en esa ciudad.
Combina datos de scanner, paneles, mediciones de TV y lectura de medios impresos.
Ventajas
· Disponibilidad de registros exclusivos de pre-testeo.
· Disponibilidad inmediata de los resultados del testeo
· Habilidad para comparar los hogares antes y después de la exposición al mensaje
· Habilidad para controlar escenarios: Dividir la muestra en dos, ver si promociones sirven mas.
Desventajas
· Sólo se mide en tiendas que tienen scanner
· No se controla la real exposición a los medios (TV commercial)
· Sesgo por saber que se está participando en el panel: Efecto prueba, porque quiero pertenecer al panel.
· ¿Pequeñas poblaciones representan a la nación? Pero igual sirve porque son como mercados de prueba, como chile con los mercados de autos en Sudamérica.
Fuentes primarias de datos - Estudios Cualitativos
¿Cómo decidir qué tipo de IM es mejor? 🡪 Depende del propósito y objetivos de la IM.
· Comprender al consumidor en profundidad (experiencias, anhelos, etc.) => métodos que generan datos cualitativos.
Se recogen datos cualitativos con la intención de descubrir el cómo y el porqué de algo, no el cuánto, ni el qué.
· Medir, cuantificar, ver distribuciones, etc., => métodos cuantitativos, basados normalmente en encuestas
Limitaciones de métodos cualitativos
· No se distinguen diferencias
· Falta de confianza y validez
· Resultados no son necesariamente representativos
· Dificultad para encontrar a moderadores capacitados (rol de moderador es crítico9
Criterios para definir que estudios realizar y cuáles no
· Definir el beneficio estimado de cada estudio vs el costo de realizarlo.
· La relevancia de cada estudio considerando las metas/propósitos/problemas organizacionales.
· El tiempo disponible para realizar estos estudios vs el momento en que se debe efectuar la toma de decisiones.
· Que existan fondos disponibles no sólo para efectuar dichos estudios, sino que para implementar sus resultados.
· Deben realizarse si y solo si no existe forma alternativa de obtener esta información dentro de la organización 🡪 Naturaleza y tipo de información.
· Objetividad en las técnicas.
Métodos de recolección de datos: 
· Frases abiertas: Quiero respuestas extensas, nunca si _ no🡪 ¿Qué compras hace usted para el 18 de septiembre?
· Mucho diálogo
· Interacción grupal (en focos group)
· Observación
· Filmación
· Técnicas proyectivas
Hay 3 grandes categorías de usos aceptables de métodos de búsqueda cualitativos:
1. Exploratorio: conducido primordialmente a definir explícitamente el problema y formular hipótesis.
2. Orientación: para aprender más de los consumidores objetivos.
3. Clínico: para tener una visión más profunda de temas que de otra forma seria imposible de conseguir con métodos de investigación estructurados.
Tipos de estudios cualitativos:
Entrevistas en Profundidad
Solo cuando se cumplen estos 3 requisitos (osino es muy caro o en los FG tengo interacción)
1. Si son temas sensibles, para que se dé un espacio de confianza (alcoholismo o cosas así), para que no haya influencia de los pares.
2. Cuando se va a entrevistas a gente muy importante que no tiene mucho tiempo.
3. Cuando necesito que la gente se explaye o necesito un alto grado de profundización psicológica, indagando en el mundo del informante, su identidad, motivaciones y deseos.
Buscan llegar al detalle. Duran entre 30 y 60 minutos, entre 5 y 50 entrevistas (porque son caras, asique no se necesitan demasiadas entrevistas), y en el entorno del informante.
Pueden ser formales o informales.
· Formales: administrada de forma idéntica a todos los entrevistados.
· Informales: Sin estructura fija, no dirigida a algo específico, abiertas a la conversación amplia y por las ramas; pero tienen que lograr un descubrimiento.
Tipos de preguntas
· Abierta: Da oportunidad al informante para contar su historia, su visión.
· Silenciosa: Permite al informante pensar, mostrando interés sin interrumpir 🡪 Sonreír, asentir con la cabeza
· Flotante: Intenta sonsacar más info sobre un tema que ha mencionado; para invitar a clarificar 🡪 Para profundizar más, para mostrar interés 🡪 Cuénteme más, ¡que interesante!
· Planeada: Invita a elaborar y considerar aspectos que demoran en llegar a la cabeza.
· Contrastante: Explora la relación entreA y B. Invita al entrevistado a comparar entre dos cosas
· Categorizarte: Permite familiarizarse con un concepto, el lenguaje, creencias, habilidades.
· Causa-efecto: Para estos se tienen que hacer experimentos, pero igual se le puede preguntar a la persona cosas para ver que tanto sabe (o como sabe) de un concepto.
· Racionales, de propósito y uso: Igual que anterior
· Ubicación: Igual que anterior
· Incidentes críticos: Revela información de alta relevancia. Lleva a una persona a un caso limite 🡪 Descríbeme el mejor paseo en rafting que has hecho /Peor servicio que has recibido
Tipos de respuestas
a) Comportamiento idealizado: Hay gente que quieren reflejar que su vida es perfecta.
b) Comportamiento típico: Quieren mostrar que son personas iguales a las demás.
c) Comportamiento único.
El analista, cuando interpreta las entrevistas, debe tener en mente estas tendencias naturales en los informantes. 
Combinar con actividades en que el informante baja la guardia de cómo quiere ser visto.
Focus Groups
· Objetivo es descubrir visiones, sentimientos, actitudes y valores respecto a una situación, experiencia, oportunidad, servicio o producto 🡪 No puedo ni siquiera hacer un cuestionario ahora.
· Permiten captar cómo la dinámica de grupo, la influencia de pares afecta las percepciones de los participantes, y sus valoraciones y actitudes respecto a cierto producto, servicio, publicidad, etc
· También cómo influye el grupo sobre el procesamiento de información por parte de los participantes.
· Características en común 🡪Interacción, lenguaje y códigos comunes.
· 1-2 horas, Grupo de 8-10 personas, Max. 8 FG ya que el costo es alto. 
· Moderador hace preguntas muy abiertas
Peligros de los FG
· Si se hace como sesiones grupales de preguntas y respuestas, la información recogida equivale a malas entrevistas.
· Si hay dominancia de opinión de unos pocos y los demás se suman, los datos serán engañosamente de consenso.
· Errores en la selección de los integrantes de un FG, fijándose sólo en variables demográficas básicas, o usando participantes “profesionales”, distorsionan los resultados.
· Si se excluyen actividades distintas a “hablar”, puede haber errores por declaraciones “correctas”, “aceptadas”, “ideales”.
Rol del moderador
· Preguntas muy abiertas
· Evitar juicio
· Ambiente relajado
· Ruta de preguntas
· Se desdobla: Atención y retomar ruta haciendo preguntas o comentarios .
Factores clave para el éxito de un FG:
1. Planeación de agenda: Comienza por traducir el propósito de la investigación en un set de preguntas gerencialmente relevantes. Importante es el orden en el que el moderador introduce los temas (Ir de temas generales a específicos).
2. Reclutamiento: Necesario que haya similitudes y diferencias dentro del grupo y grupos chicos más productivos
3. El moderador: un moderador efectivo alienta a todos los participantes a discutir sus sentimientos y ansiedades.
Fuentes Primarias- Métodos de Observación
Limitados a entregar información sobre comportamiento actual. Pueden ser, en algunos casos, el método más económico y exacto de recolectar datos de comportamiento. Con eyetracking puede ser extrapolable a la población (cuantitativo)
Tipos de Observación
· Observación Casual
· Observación Sistemática 
· Observación Directa e Indirecta (archivos y pistas físicas)
· Observación Diseñada 
· Análisis de Contenido
· Medidas de Rastreo Físico
· Investigación Humanística – Etnografía: Diario Metodológico y Teórico
· Dispositivos para el Registro del Comportamiento
· Mystery shopper
Análisis de contenido
1. Cualitativo- Análisis del discurso: Entender que hay detrás de las respuestas o comunicaciones.
2. Cuantitativo: Descripción objetiva, sistemática y cuantitativa del contenido de una comunicación
· Unidad de análisis: palabras, caracteres, temas, personajes, tópicos, medidas de tiempo y espacio
· Cuantificar unidades de análisis codificadas
Medidas de Rastreo Físico
Análisis de evidencia dejada por el uso del bien o servicio. Ejemplo: Basura, cookies, Dial sintonizado en radios, etc.
Etnografías
Conjunto de técnicas para entrevistar, acompañar y analizar a los consumidores. Permiten adentrarse en su mundo, conocerlos en su ambiente, comunidades o tribus. Busca entender el consumo desde lo simbólico más que desde lo funcional, uniendo lo que se dice con lo que se hace
· Constituye una observación directa y real 🡪Se convive en todos los contextos del usuario.
· Puede reducir sesgos
· Subjetivo y costoso
· Mix de técnicas: Observación directa, observación participante, entrevistas en profundidad, registro vía audio y video y diarios de vida: Actividades diarias y uso de productos
“El etnógrafo o etnógrafa participan abiertamente de la vida cotidiana de personas durante un tiempo relativamente extenso, viendo lo que pasa, escuchando lo que se dice, preguntando cosas” 
Consideraciones al implementar, implementación método de observación
· Grado de estructuración de la observación: Estructurado o desestructurado
· Aproximación al observado: Abierto o camuflado
· El momento: Coincidente o diferido
· El escenario: Natural o artificial
· El medio de observación: Personal o mecánico
Dispositivos para registrar el comportamiento: Cámaras, People-meter, PC-meter, Audíometro, Psicogalvanometro (transpiración), Pupilómetro y Eye-tracking
Netnografia
Son etnografías (estudios del humano) hechas a través de internet, basándose en la observación de interacción vía texto.
· Poco invasivo: Gente ni se da cuenta de que se esta investigando sobre ellos.
· Comunidades online: sitios viables para el trabajo de campo de una IM cuali 🡪 Grupos de Facebook de trekking
· Grupos nicho, por lo que no es representativo de toda la población. Para generalizar a otros contextos, habría que tener evidencia de otros contextos 
· Estas son para ver cómo funcionan las redes. Se fijan en: Motivaciones, Códigos, Convenciones lingüísticas, Símbolos, Influenciadores, Prácticas de consumo.
· La unidad apropiada de observación no es la persona, sino los comportamientos y actos comunicacionales.
Alcances éticos
· Hay que señalar claramente su presencia al grupo, su afiliación y sus intenciones y asegurarles a los miembros de la comunidad on-line confidencialidad y anonimato 🡪 Transparentar 🡪 Si el grupo es público no se necesita.
· Pedir feed-back a los miembros de la comunidad on-line para chequear las interpretaciones hechas.
· Pedir permiso para poner en su informe determinadas citas, historias, fotos, aunque sea anónimamente. Tiene que ser muy real, tiene que ser que como que el que encargo el estudio lo puede vivir-
Beneficios Y Limitaciones De Las Técnicas De Observación
Beneficios
· Precisión de la conducta realizable 
· Disminución de factores confusos o sesgos
· Detalle de los datos conductuales
· Ciertos tipos de datos sólo pueden ser observados
Limitaciones
· Pueden no ser extrapolables
· Incapacidad de explicar conductas o hechos
· Incapacidad de observar actitudes, motivos o afectos
· Complejidad del entorno y registro de conducta
· Percepción selectiva
· Problema ético
MUESTREO EN ESTUDIOS CUALITATIVOS
Descubrir algo que está nebuloso (comportamiento, preferencias, experiencia). No cuantificar, ni predecir, ni estimar la distribución
Criterios Muestra
· Identificar informantes que puedan revelar mucho y distinto: Buscar personas que tengan harta información variada y sea mi público objetivo
· Muestra heterogénea: En cuanto a su riqueza de percepción, dentro de mujeres, que estas sean distintas.
· La muestra puede evolucionar durante el estudio (a otro perfil)
Tamaño de muestra
· “n” no a priori, salvo por tiempo y presupuesto: Puede variar según la investigación
· Calidad del estudio => continuar recolectando hasta alcanzar un punto de saturación
· Lograr una muestra final en que se haya logrado observar la mayoría de los comportamientos o registrar la mayoría de las diferentes percepciones que existen entre los consumidores target.
· A mayor n, menos probable es haber dejado sin descubrir cierto comportamiento o percepciónexistente.
Análisis e Interpretación
· Se organizan los datos, se extrae el significado, se generan hipótesis
· El investigador debe proceder de manera sistemática, registrar qué hace y por qué; y los análisis que hace.
Categorizar o codificar (etiquetar “pedazos” de info con un código; así se clasifican como pertenecientes a determinado fenómeno más amplio), Comparar (ver similitudes y diferencias entre categorías), Abstraer (colapsar las categorías formadas, en una cantidad menor de constructos), Dimensionar (ubicar los constructos en un plano de dimensiones), y Después, construir hipótesis aplicable por la gerencia. Para esto: integrar, iterar, refutar.
· Describir hallazgos
· Extracción de citas, imágenes, partes de filmación
· Comunicar de manera inteligible, habiendo interpretado
Resultados: De una IM cualitativa, bien hecha, puede surgir:
· Un segmento de consumidores que podría ser target para cierto producto o publicidad.
· Un producto que podría ser la solución a un problema inarticulado de los consumidores.
· Una metáfora o mito que podría posicionar poderosamente a un producto.
Alcances éticos y profesionales
En los estudios cualitativos, hay mucho de interpretación subjetiva del investigador. Es importante que éste explique al cliente el camino que recorrió entre lo recogido y la interpretación. Es decir, que señale en qué teoría se basa o qué intuición lógica lo lleva a desprender tal conclusión a partir de lo observado.
Investigación Cuantitativa (Capítulo 9-10)
Se utilizan para estudiar las características de una variable o la relación entre dos o más variables
Tipos de Estudio:
· Estudios de corte transversal: En un momento del tiempo cortas y ves cómo está la percepción en ese instante.
· Estudios Longitudinales: Son a lo largo del tiempo 🡪Panel (muestra fija) y Muestras independientes
Estudios Descriptivos
· Perfil de consumidores
· Segmentación
· Satisfacción de clientes
· Posicionamiento de marca
· Intención de compra y Disposición a pagar
· Valor de Marca
· Análisis de mercado: Marcas principales de una categoría de productos, segmentos de consumidores, precios de mercado, distribución de segmentos por establecimiento, participaciones de mercado, Penetración (cantidad de personas u hogares que compran ese producto), Frecuencia (número de ocasiones por hogar o consumidor) y Tasa de compra (volumen por comprador)
Estudios Descriptivos Típicos
1. Análisis del consumidor: Quiénes son los consumidores (perfil demográfico), cómo son (perfil psicográfico) y perfil de cada subgrupo y su importancia en las ventas totales.
2. Análisis de lealtad/combinación de compra: Lealtad a una marca o a un retailer, Preferencias de tamaño/sabor/forma y Satisfacción
3. Análisis de evolución de marca: Fuentes de crecimiento en ventas de una marca son los cambios globales en categoría, migración a o desde otras marcas y entrada o salida de marcas en la categoría.
4. Análisis de Prueba y Compra Repetida.
Ventajas (Usos) generales de las investigaciones cuantitativa / Características
· Muestras grandes: Pasado cierto número (cerca de 400) no sirve agrandar la muestra, solo agrandas los costos.
· Facilidad de toma y de registro
· Generalizable (extrapolable): Solo si la muestra es representativa
· Análisis estadísticos avanzados (permite distinguir diferencias más sutiles): Depende de las escalas de medición.
Desventajas generales de las investigaciones cuantitativas /Dificultades o desafíos
· Diseño de cuestionario
· Tasas bajas de respuesta
· Interpretaciones erróneas
· Dificultad de controlar
Criterios para elegir métodos de recolección de datos
· Flexibilidad para hacer preguntas con distintas escalas o tipos de respuesta y para aclarar dudas durante la entrevista: Requiere interacción con el entrevistador y ver las preguntas y respuestas posibles. 
· Necesidad de lograr trato amistoso y/o de mantener el interés por cierto tiempo.
· Uso de estímulos físicos, soportes visuales, de olfato o de tacto.
· Accesibilidad a la muestra (control de muestra)
· Controlar el entorno: A veces puede ser necesario asegurarse que estará solo y tranquilo, no contaminado por apuros
· Control de la fuerza de campo (entrevistadores y supervisores). ¿Qué método es mejor?
· Cantidad de datos: Posibilidad de colectar grandes cantidades de información.
· Tasa de respuesta: Requiere no sólo lograr contactarlos, sino que los entrevistados sean capaces y quieran responder todas las preguntas. Si van a requerir ayuda del entrevistador para terminar de responder.
· Percepción de anonimato
· Necesidad de controlar la identidad del encuestado (por internet se pierde esto).
· Sensibilidad de las preguntas, delicadez a o confidencialidad del tema estudiadoPotencial sesgo del entrevistador: Depende de cuán activo es su rol.
· Tiempo
· Costo
Factores que determina la elección de un método de encuesta u otro: Propósito de la investigación, muestra que se quiere alcanzar, costo estimado, duración de la recolección de datos vs. Tiempo disponible para el estudio, etc.
	Método de encuesta
	Ventajas
	Desventajas
	Encuesta 
personal
	· Mayor cooperación
· Mejor seguimiento de preguntas y sondeo para obtener respuestas complejas
· Recolección de datos múltiple
· Mayor flexibilidad, entrevistas más largas.
· Despertar y mantener el interés
· Preguntas complejas con la ayuda de soportes ayuda a clarificar dudas
	· Más costosa
· Se necesita personal capacitado
· El periodo de recolección de datos es largo
· Algunas muestras no son tan accesibles
	Encuesta 
por teléfono
	· Menor costo
· Marcación aleatoria de números
· Mejor acceso a la población
· Periodos cortos de recolección
· Administración del entrevistador
· Mejor tasa de respuesta
	· Límite de muestras (los sin teléfono)
· Non response
· Restricciones en los cuestionarios (imágenes)
· No apropiado para preguntas sensibles
	Encuesta 
administrada
	· Fácil de representar la pregunta
· Preguntas con respuestas largas
· Baterías de preguntas similares
No se sabe: si entendieron la pregunta, si saben del tema, si son el segmento objetivo que interesa que responda, o quién lo puede ayudar a responder o entender.
	· No sirven preguntas abiertas
· Necesitan habilidades de escritura y lectura de los encuestados
· El entrevistador no está presente para responder dudas o explicar las preguntas
· No se sabe quién contesto la encuesta
· Diseño del cuestionario es especialmente importante
· Dependiendo del grupo de estudio, poco efectivas para incitar la cooperación.
· Se requiere un listado/base de datos de emails y direcciones.
	Encuesta 
Correo
	· Costo relativamente bajo
· Staff mínimo
· Acceso a muestras variadas y difíciles de alcanzar
· Encuestados pueden pensar la respuesta
	· Ineficaz como forma de reclutar cooperación
· No tener al entrevistador
· Necesidad de buena dirección postal
	Encuestas Online
	· Extremadamente eficientes en costos
· Alta rapidez
· Sin límites geográficos
· Posibilidad de pre-pantalla para los encuestados
· Estímulos Multimedia
· Chequeo automático de los datos de entrada
· Sofisticados saltos y modelos ramificados
· Acceso instantáneo de datos
· Fácil de actualizar
	· Sólo la demografía de Internet (Fuerte sesgo de muestra)
· Fuerte sesgo de selección para encuestados que no están previamente en la pantalla
· La identidad de los usuarios no está asegurada
· Los usuarios tienen que encontrar el sitio
· No pueden ser muy largas
Encuestas personales:
· PIT: Intersección de compra
· Puerta a puerta
· Encuesta ómnibus: Método de investigación en donde varias personas comparten el costo de un proyecto de investigación y cada una recibe la parte de información que se recopila para ellos. Este tipo de encuesta tiene como característica principal abordar varios temas, pues lo resultados son para diferentes clientes 🡪 Cortas
· Encuesta ejecutiva
· En el mall
Clase 10: Cuestionario
Dependen del tipo de experimento que quiera hacer.
· Exploratorio: Pauta de investigación: Lista de preguntas abiertas que haríamos en un FG o en una entrevista.
· Descriptivo:Cuestionario, y en su mayoría con preguntas cerradas.
· Causal: Cuestionario u otros métodos (medir las ventas), pero no pautas de investigación.
¿Qué miden los cuestionarios?
· Características de encuestados
· Comportamientos
· Conocimientos
· Afectos: Una emoción es una respuesta del ser humano a un estímulo externo (llorar). Los afectos son sentimiento, las tengo a largo plazo y están relacionados a través del tiempo en una relación que se da entre objeto y persona.
· Actitudes: Estados mentales de las personas. Son anteriores al comportamiento, pero el comportamiento valida o modifica actitudes (modificar es más difícil porque estas están arraigadas muy fuerte en personas)
Esta compuesto por 3 factores, componente afectivo (compra impulsiva), cognitivo (pensamientos e ideas que tenemos con respecto a un objeto actitudinal, como una marca) y componente conductual (los 2 primeros afectan el comportamiento, y el comportamiento valida la actitud o hace que la modifiquemos en el largo plazo)
Razones para medir actitudes
· Las actitudes son precursoras del comportamiento
· Es mas conveniente formular preguntas sobre actitudes que observar e interpretar el comportamiento (Sesgo)
· Mayor capacidad para diagnosticar y explicar.
Secuencia de construcción de un Cuestionario
(1)Planear que medir, (2) Tipo de cuestionario y método de recolección de datos, (3) Formato de preguntas, (4) Redacción de preguntas, (5) Layout cuestionario, (6) Pre-testeo con muestra piloto: Cuestionario, preguntas y orden, (7) Corregir problemas / pre-testear de nuevo si es necesario, (8) Aplicar en terreno. 
1. Planear que medir: Propósito, objetivos y habilidades.
¿En base a que se confeccionan las preguntas del cuestionario?
El propósito de la investigación determina los objetivos. Detrás de los objetivos, en una etapa mas cuantitativa esta la hipótesis. Esta hipótesis va a asociar de que yo estoy interesado en ciertas variables a medir (ciertos datos psicográficos, conductuales). Para saber cada cosa hay distintos requerimientos de información
Cada una de estas etapas retroalimenta a la demás
2. Tipo de cuestionario y método de recolección: Tipo de dato buscado, análisis de datos requerido y escalas de medición a utilizar. Todo análisis de datos tiene ciertas restricciones según los datos que necesito.
3. Formato de preguntas: Cuali (abierta) vs cuanti (cerrada). Mas detalle abajo en escalas
PREGUNTAS ABIERTAS:
¿Cuándo se utilizan?
· Introducción de una encuesta o tópico
· Cuando es importante medir la relevancia de un tema para un encuestado 
· Cuando hay demasiadas respuestas para ser listadas o no se pueden predecir 🡪 No se que me van a responder.
· Cuando las respuestas verbales son deseables para tener el “feeling” de las respuestas de los encuestados o citar ejemplos 🡪 Necesito que las personas se expresen
· Cuando la conducta a ser medida es sensible o desaprobada (ej: Beber – frecuencia)
Ventajas
· Rango amplio de respuestas: No hay alternativas ni categoría.
· Respuestas obtenidas sin influencia dado categorías pre- especificadas.
· Libre elección (libertad de respuesta)
Desventajas
· Variabilidad en la claridad y profundidad de las respuestas
· Mayor consumo de tiempo y costo (tabulación, más personas para analizar) 
· Involucra juicios subjetivos durante la abreviación de las respuestas y están propensas a error.
· Las respuestas a este tipo de preguntas se expanden o contraen de acuerdo con el espacio o tiempo que se posee.
· Los encuestados no usan el mismo marco de referencia cuando las categorías no están disponibles.
PREGUNTAS CERRADAS
Dos formatos básicos: Elección de una lista de respuestas (Excluyentes o no) y Escalas (Excluyentes e (idealmente) agotar posibilidades, Dicotómicas y Existencia de posiciones intermedias: Incierto, indiferente, etc.)
Ventajas
· Fácil de responder
· Requiere menos esfuerzo por parte del encuestador
· La tabulación y el análisis son más fáciles
· Menos potencial de error en la forma en que la pregunta es hecha y cómo es registrada
· Las respuestas son directamente comparables entre encuestados
· Toman menos tiempo
Desventajas:
· Desacuerdo sobre el tipo de categorías de respuestas que deben ser listadas
· Respuesta a la pregunta cerrada será recibida sin importar cuán relevante o irrelevante es la pregunta en contexto.
· Podría no producir resultados significativos si existen muchas categorías
· Preguntas dicotómicas son propensas a un gran error de medición, dado que las alternativas son polarizadas
· Buenas preguntas son difíciles de desarrollar
· Proveen pocas oportunidades de auto expresión
· La lista de respuestas provee alternativas que podrían no haber sido consideradas por el encuestado
· Al no admitir ignorancia, se selecciona una respuesta “razonable”
¿Qué consideran las preguntas cerradas?
· Número de alternativas (categorías): Generalmente 5 o 7 alternativas o categorías, no más.
· Manejo de la incertidumbre ¿Doy la Opción NS/NR? Salida rápida o realidad, siempre introduce error y sesgo
· Prevenir el sesgo de orden: Colocar la respuesta promedio o esperada en varias posiciones.
· Las categorías pueden ser consideradas como pistas para aquellos que no saben la respuesta
4. Redacción de preguntas: Evitar errores comunes
1) ¿Es el vocabulario simple, directo, y familiar?: Usar lenguaje de usuario o consumidor y Palabras con el mismo significado para todos (cena vs comida)
2) ¿Las palabras tienen significados vagos o ambiguos? Carencia de referencia apropiada de tiempo (Ocasionalmente vs algunas veces) o que tienen muchos significados (comida vs cena)
Los adverbios que terminan en mente son fáciles de evitar, y como son ambiguas es mejor no usarlas para las respuestas nunca. Tenemos que tratar de evitar que en el enunciado de la pregunta haya adverbios, pero puede usarse.
3) ¿Preguntas de doble efecto? Se está de acuerdo con una parte de la pregunta, pero no con la otra. Se necesita tomar supuestos, por lo que las respuestas no pueden ser interpretadas
4) ¿Preguntas dirigidas o manipuladas?
Dirigida: indican claramente la respuesta o revelan la opinión del investigador.
Manipulación: Sesgo más sutil, No se proporcionan todas las alternativas o se da una razón para una de las alternativas
**Preguntas emocionalmente cargadas (justo, leal): La gente tiende a ubicarse en los extremos o en la media por ser una pregunta nominal
5) ¿Son las instrucciones potencialmente confusas?: Evitar enunciados largos y explicativos porque confunden y sesgan
6) ¿Es la pregunta aplicable a todos los encuestados?: Algunos pueden no calificar o no tner conocimiento / opinión. 
7) Preguntas deben tener sólo una interpretación: Debe estar centrada en un aspecto.
8) ¿Son las preguntas del largo adecuado?: No existe una regla clara. Pero mientras más corta mejor.
9) Marco de referencia ¿objetivo o subjetivo? Hay que dejar claro si le preguntamos a él, o en general. Referencias de tiempo, lugar, etc..
10) ¿Preguntas sensibles?: Son mejor hacerla en encuetas autoadministradas, porque no hay un 3 inhibidor. Técnicas: 
· Casual: ¿Ha comido ... Dentro de la última semana?
· Tarjeta numerada: se entrega una tarjeta con las respuestas numeradas y se pide se indique el número.
· Introducción al tema: Como usted sabe, en el congreso se está revisando la ley de divorcio…
· Otra persona o 3° persona: ¿Conoce alguien que ...? ¿y usted?
· Pregunta Proyectiva: ¿sus amigos que harían si…?
· Todos: Cómo usted sabe, mucha gente…
· Balón Sellado: Encuestado la responde de forma autoadministrada y después la mete en una urna sellada.
· Técnica de respuesta al azar
Otros Sesgos y Errores al Preguntar
· Ejemplo Incluido: ¿Qué electrodomésticos pequeños, tales como tostadoras, ha comprado en los últimos 6 meses? Aquí la persona se va a sesgar a tostadora. Podrían darle más ejemplos, o una lista y que la gente marque.
· ¿Quién se acuerda? Cosas que son difíciles de recordar: ¿Cuántas veces salió con su esposa antes de casarse?
· Ojo con preguntas Dicotómicas🡪 El recomendarías este pregutno, agregar un porque5. Layout cuestionario: Que fluya fácil y lógicamente. El objetivo es obtener respuestas y cooperación, por lo que hay que hacerlo fácil y amigable
Aparte de las preguntas en sí, hay que tener ojo en cómo están distribuidas las preguntas. Consideraciones Generales:
· El cuestionario debe fluir sutil y lógicamente de un tema al siguiente.
· Preguntas generales a específicas: Que de a poco se esté interesando en el tema.
· Preguntas sensibles o difíciles no deben colocarse al inicio del cuestionario
· Distribución: afecta lo interesante y fácil de aplicar del cuestionario.
· Mostrar que el cuestionario es fácil y corto, luego al avanzar, el encuestado se compromete.
	Ubicación
	Tipo
	Función
	Ejemplo
	Inicio
	Preguntas Filtro: Ver si el tipo me debe responder o no.
	Determinar si el encuestado pertenece al segmento objetivo
	¿Usted tiene un PC?
	Primera Parte
	Preguntas generales, simples y directas
Pregunta fácil y no agresiva
	Romper el hielo y Demostrar al encuestado que la encuesta es simple y fácil.
	¿Qué marcas de P.C. conoce?
¿Cuáles considera al comprar?
	Segunda Parte
	Preguntas focalizadas y transición
	Acercar a los objetivos de la investigación y relacionar al encuestado con el estudio
	¿Qué atributos usted considera cuando compra un P.C.?
	Tercera Parte
	Preguntas focalizadas, más difíciles y complicadas “Body” del cuestionario
	Obtener toda la información requerida en la investigación
	Ordene los siguientes atributos de un PC según importancia
	Final
	Preguntas personales que pueden ser percibidas como “sensibles”
	Clasificar al encuestado y obtener información demográfica
	¿Cuál es su nivel educacional? ¿Cuál es su ingreso?
Sesgo de orden: ¿La pregunta crea la respuesta? 🡪 El orden de las preguntas determina la respuesta.
Hay que tener ojo con el orden de las alternativas. La forma en la que las ordeno determina la respuesta.
¿Y el layout?
· En general: Numerar preguntas, largo, color, cantidad de hojas, instrucciones (breve, destacado y mayúsculas)
· Online 🡪 ¿Se despliega total o por partes? Si la hago en partes debo dar pistas sobre tiempo que queda.
· En lo posible mezclar formatos de preguntas para no aburrir.
· Teléfono: Largo, avisar tiempo y Tipo escalas y preguntas
6. Pretesteo
· Sirve para determinar: Confusión, resistencia, fluidez, incomodidad, etc.
· ¿Quiénes participan? Variabilidad de la muestra 🡪 Promedio versus gente de los extremos 🡪 Representativa del segmento, pero con variabilidad
Pretesteo de las preguntas
· Variación: abarcar todas las posibilidades de respuestas: Puede ayudar a determinar existencia de subgrupos
· Significado
· Dificultad de tarea
· Interés y atención: repetir estilos de pregunta afecta la atención
Pretesteando el cuestionario
· Fluidez del cuestionario: que se vea lógico y claro: Colocar preguntas en “orden cronológico” cuando se recopila información (orden que no sesgue respuestas y ayuden a la fluidez)
· Patrones de saltos entre preguntas (ramificaciones, verificarlos)
· Largo - Duración
· Interés y atención
7. Corregir problemas
8. Aplicar en terreno
Paso 3: Definir formato de preguntas y ESCALAS DE MEDICIÓN
El dato depende del tipo de análisis que queremos obtener. A partir de esto se obtiene una escala.
Tipos de datos/ Nivel de medición
	Tipo
	Descripción
	Comparaciones Básicas
	Ejemplos
	Medida
	Nominal
Cuali
	Números se asignan a objetos o clases de objetos con fin de identificación.
Pueden ser binarios o no
	Identificar
	Hombre/ Mujer Ocupaciones
Uso / No Uso
	Moda, no puedo saber más
	Ordinal
Cuali
	Números se asignan a los datos con base a un orden (Mayor que) 🡪 Orden implícito
	Ordenar. Tiene las propiedades de la nominal también
	Preferencia/ GSE
Comparaciones
	Mediana
	Intervalo
Cuanti
	Números asignados permiten comparar la magnitud de las diferencias🡪 Hay unidad de medida
	Distanciar/Comparaciones de Intervalo
*Hay escala de medición
	Escala /temperatura/ Notas/ Actitudes
	Media y desviación estandaaaar
	Razón
Cuanti
	Medición que tiene 0 absoluto, permite comparar magnitudes absolutas de los números (datos con distintas escalas de medición)
	Comparaciones	de magnitudes absolutas.
Escala Proporciones
	Venta/ Margen/
Peso
	Media geométrica y armónica
En intervalo, como no hay cero absolutos, es distinto comparar temperaturas en celsius que en grados farehait (transformación de tipo sumativa). En una escala de razón, como los dos objetos están medidos en razones proporcionales (hay una transformación de tipo multiplicativa)
Tipos de datos y análisis (¿Qué podemos hacer?)
· CATEGORÍAS O CUALITATIVAS
Nominales
· Distribuciones, tablas cruzadas (test Chi2)
· Binarios (dos categorías): test de proporciones y No binarias: GSE, profesión, marca preferida, TOM de marca.
· Árboles de clasificación
Ordinales 
Ranking explícito (escala jerárquica): Posición en el mercado, rankings musicales, etc 🡪 No puedo calcular promedio, puedo saber orden. Podemos hacer lo nominal +:
· Distribuciones, tablas cruzadas (test Chi2), tratándolos como nominales
· Regresión logística ordinal
· Árboles de clasificación
· CONTÍNUAS, MÉTRICAS, CUANTITATIVAS
Intervalo: Diferencial semántico, Likert, etc 🡪 No puedo sacar promedios porque son rangos.
Razón: Evaluación (nota), edad exacta, nº personas por hogar, escala suma constante, etc.
Con las dos puedo:
· Promedios y SD, distribuciones, tablas cruzadas (test Chi2).
· Test de diferencia de medias, Anova, distintos tipos de regresión y SEM
· En ingresos en intervalos, no es intervalo porque no puedo sacar un promedio, porque en el rango superior no sé dónde termina (data superada). Además, no sé cómo está la distribución dentro de cada intervalo, solo se la frecuencia (tomo muchos supuestos, por lo que el promedio carece de sentido) Por eso es ordinal
Escalas De Actitud
· Escalas de actitud existen por cada tipo de medida
· Existen escalas discretas (1 solo ítem) y escalas múltiples (+ de 1 ítem, mínimo tres)
· ¿Qué es un ítem? Cada una de las preguntas que se hacen en una escala
Variable Latente: Son variables o constructos que, por su grado de abstracción y/o complejidad y amplitud, deben medirse a través de indicadores múltiples, de manera de lograr validez y confiabilidad (además así son observables)
Elección de una escala de actitudes
1. Información específica que se requiere.
2. Adaptabilidad de la escala al método de recolección de datos y restricciones de presupuesto
3. Compatibilidad de la escala con la estructura de la actitud del entrevistado 🡪 Pruebas de validez y confiabilidad.
4. Presupuesto disponible
Escalas DISCRETAS de actitud: Un ítem que medir
· Escala de clasificación por categoría (alternativa)
Escala de un ítem (discreta) en la cual el entrevistado selecciona desde un número limitado de categorías, de tipo nominal. Se usa esta escala porque es fácil de responder por teléfono.
EJ: ¿Cuál es su grado de satisfacción con las hamburguesas del McDonald? Muy de acuerdo _ Satisfecho _ Algo satisfecho
· Escala de comparación
Solicita a los encuestados comparar entre dos objetos de un conjunto, respecto a una actitud, atributo, etc. Toma dos marcas y pide compararlas. El numero de comparaciones es n*(n-1)/2.
· Escala de Jerarquía
Escala en la cual el entrevistado compara un ítem con otro o un grupo de ítems contra otros y los rankea de acuerdo con un criterio común 🡪 Jerarquizo en base a algún atributo. 
· Escala de Suma constante
Requiere que los entrevistados asignen un número fijo de puntos de clasificación (100) entre varios objetos para registrar la preferencia relativa de cada objeto.
· Escala Pictórica
Varias categorías de la escala son descritas con dibujos. 
El formato tiene que ser comprensible de responder y permitir responder en forma certera. Son escalas que normalmente se usan con niños o segmentos muy variados, porque son más fáciles de entender y más rápidas. 
Decisiones de diseño de escalas discretas
· Número de las categorías de la escala: 2 a 15, normalmente hasta 7
· Clasificar todas las alternativas o sólo los polos
· Balance de una escala: Balanceadavs. No balanceada: todo solo satisfacción, o toco desde satisfacción a insatisfacción
· Selección forzosa, con punto neutral, ignorancia
· Requiere comparación o no
Escala de ítems MÚLTIPLES: Más de un ítem 🡪 Conceptos abstractos
Desarrollado para medir una muestra de creencias hacia los objetos de las actitudes y combinar el set de respuestas en alguna forma de resultado promedio.
Si fueran unidimensional, solo se sabrá una nota, pero no se sabrá que mejorar respecto a cada punto (¡Satisfacción? ¡Calidad?)
· Escala de Likert
Requiere que un entrevistado indique el grado de acuerdo o desacuerdo con respecto a una variedad de afirmaciones relacionadas con el objeto de las actitudes. Cada ítem mide algún aspecto de un sólo factor común, unidimensional,
	Encuesta de satisfacción para un banco
	
	MD
	D
	I
	A
	MA
	El banco ofrece un buen servicio
	
	
	
	
	
	El banco tiene ubicación conveniente
	
	
	
	
	
Los resultados de las afirmaciones individuales se suman (MD=1 y MA=5) para presentar un puntaje total para el entrevistado. Luego calcular el promedio por persona.
A veces en esta escala hay frases que son negativas, por lo que tengo que dar vuelta los valores (MD=5 y MA=1).
Ej: Esta escala tiene 2 items (🡪).
En principio alcanza un nivel de medición nominal, pero si se asigna valores pasa a ser intervalo.
· Escala Semántica diferencial
Clarifica, ordena y cuantifica la diferencia de calidad. Mide para una marca u objeto que tan cerca está de dos polos (bipolares) o de un solo polo (monopolares) de atributos, para un set de atributos 🡪Dulce_ _ Amargo, dulce _ _ no dulce
Recomendaciones
· Evitar el efecto "halo" rotando el lugar del polo negativo
· Se trata a los aumentos de categoría como escalas de intervalo para que se puedan calcular valores medios de grupo para cada objeto sobre cada escala
Uso 🡪 Análisis de Perfil y mapas perceptuales
· Escala Stapel (Simplificación de la semántica diferencial)
Se utiliza un atributo y se evalúa si tiene mas o menos de este. Usa un polo en lugar de dos opuestos. Se usa normalmente en encuestas telefónicas, en donde le pregunto a una empresa “que tan (algún atributo) encuentra el auto volvo” y el entrevistado responde un número del -3 al 3.
Altos puntajes positivos reflejan una buena correspondencia entre adjetivo y objeto.
Fácil de administrar y construir 🡪 Se hizo para aplicar en encuesta telefónica 🡪 dan marca, adjetivo e intervalo.
“Por favor evalúe los servicios de (…) de acuerdo con las siguientes características.”
· Escalas de asociación
A lo mas alcanza a una escala de tipo nominal (lo único que hace es asociar a algunas marcas algunos adjetivos). También puedo hacer mapas perceptuales. 
Muy efectivas en mercados dónde el entrevistado conoce solo algunas alternativas o para elegir situaciones que implican un proceso secuencial de decisión porque dan a entender como deciden en el proceso de compra.
Bajo costo y fáciles de administrar (ej: telefónicamente)
Son más convenientes para hacer seguimiento en los mercados, buscando entender cambios en la posición relativa de la competencia. Pero es difícil conocer como consumidores toman sus decisiones cuando ninguna alternativa se sobrepone.
Escala para mapas perceptuales
No todas llevan al mismo tipo de mapa perceptual
· Comparación
· Jerárquica
· Likert
· Semántica
· Stapel
· Asociación
Diseño de escalas múltiples
Etapa Cualitativa
· Determinar claramente qué es lo que se quiere medir: FG, entrevistas, literatura académica
· Generar tantos ítems como sea posible
· Consultar a expertos respecto al pool inicial de ítems: Medir grado de acuerdo
· Determinar el tipo de escala actitudinal a usar
· Incluir ítems validadores en la escala
Etapa cuantitativa
· Probar con una muestra inicial
· Evaluar (correlación, varianza, media) y redefinir los ítems en la escala
· Optimizar el largo de la escala (trade-off entre confiabilidad y brevedad)
· Probar validez
Exactitud de las mediciones de actitudes
· VALIDEZ: 
Esa medida mide lo que se propone medir
· Validez de Contenido: Al argumentar que la medición refleja o representa los diversos aspectos del fenómeno a medir
Para ver la validez de contenido se va a un set de expertos y medición de grado de acuerdo entre ellos 
· Validez de Criterio: Que se pueda distinguir entre dos conceptos relacionados.
Validez de Convergencia: Una medición de actitudes puede representar en forma adecuada una característica o variable si se correlaciona positivamente y alto con otras medidas supuestas de esa variable🡪 Satisfacción en dos escalas distintas tienen que poder correlacionarse.
Validez Discriminante: Bajas correlaciones entre la medida de interés y otras medidas que no están midiendo lo mismo.
· Validez de Constructo: Un argumento lógico puede ser presentado para defender una medida particular. El argumento demuestra que la medición o definición operacional, conectan lógicamente el fenómeno al concepto. 
Debe tener validez de predicción y se preocupa de la consistencia de la medición a través del tiempo de una persona.
Se considera sólo después de que la validez de convergencia y discriminante ha sido establecida.
No hay validez sin confiabilidad, pero la sola confiabilidad no establece validez
· CONFIABILIDAD
Es la consistencia con al que la medición produce los mismos resultados con la misma población o una comparable.
Para calcular la confiabilidad se usan 2 métodos, que es el Alpha de Cronbach (debe ser mayor a 0,7 para ser confiable) y el índice de confiabilidad compuesta (CR), el más típico es el Alpha de Cronbach.
· SENSIBILIDAD
Tiene relación con la habilidad o sensibilidad para discriminar entre diferencias significativas en las actitudes 🡪 Muy asociado a la varianza que genera la medición
· CAPACIDAD DE GENERALIZACIÓN: 
Facilidad de la aplicación interpretación de la escala en distintos escenarios y situaciones de investigación (es en grados)
· PERTINENCIA: 
Que tan significativo es aplicar la escala para medir una variable 🡪 Pertinencia = Confiabilidad * validez.
Investigación Cuantitativa Causal: Experimentación
· ¿Qué es un experimento? Manipulo variables independientes para confirmar una hipótesis que es la Y.
· ¿Qué constituye causalidad? 🡪 Formas de identificar causalidad:
· Tiene que haber una fuerte asociación entre las variables que pondré en el experimento.
· Tiene que haber secuencia de tiempo, una será causa de la otra.
· No hay otra explicación posible para la variable resultante o dependiente. La relación de x implica Y.
· Nomenclatura de Diseños Experimentales
Gi: grupo i, siendo i: 1,2,3…. 
X: tratamiento experimental (Experimento)
Oj: medición j, siendo j: 1,2,3 (tiempo en el que observo)
EG: grupo experimental que se ve expuesto al experimento X
CG: Grupo de control 
R: Aleatorio
M: Coordinado 🡪 Quien organiza el experimento trata de buscar datos de los participantes para hacer los grupos parecidos. Esto es tratar de mejorar un poco el diseño, pero la muestra no es totalmente representativa y no soluciona tantos problemas, porque nunca voy a tener la certeza de que los grupos son comparables.
Limitaciones de un experimento: 
· Costo: Caro puede ser más bueno, ya que al controlar más variables tiene una alta validez interna y externa.
· Tiempo: Experimento implica pensarlo bien, diseñarlo bien, ver como controlo las variables para ver la validez, por ende, implica tiempo y costo para hacerlo lo mejor posible.
· Seguridad: Al hacer experimento existe el riesgo de que si alguien de la competencia ve que se está testeando algo y lo adopten 🡪 Estamos mostrando la acción de marketing de la empresa 
· Implementación: En canales tradicionales tengo que ponerme de acuerdo con los locales, haciendo que sea lento, costoso y corriendo el riesgo de que se filtre. En canales digitales, es igual a menos que sea mi página.
· Certeza de la persistencia de los resultados: No hacer un experimento inútil.
Amenazas a la validez interna y externa
· Experimento de campo (en la realidad): Mucha validez externa y poca interna.
· En laboratorio: Mucha validezinterna y menos externa, porque a medida que las condiciones son mas controladas en el experimento, son menos extrapolables a la realidad (menos representativo)
Para tener validez externa debo tener validez interna
Amenazas a la validez interna
Mido lo que quiero medir, el experimento salió bien 🡪 Habilidad del experimento para mostrar relaciones no ambiguas
· Efecto Historia: Efectos o variables externa afecta al resultado del experimento, y el cambio no depende del estímulo.
· Efecto madurez: Cambios en los sujetos experimentales🡪 Cansancio, aburrimiento.
· Efecto prueba: La gente se da cuenta de que esta en un experimento y cambian su comportamiento, por lo que no estoy midiendo lo que tengo que medir 🡪 Pasa mucho en paneles y laboratorios
· Efecto medición previa: Sí la persona tiene conciencia de que le hice un pretest (un cuestionario), luego hago el experimento, y luego hago de nuevo el cuestionario, la gente se da cuenta de que la miden, y cambia su comportamiento 🡪 Intento de ser coherente y trato de responder igual que antes.
· Efecto instrumento: Respuestas cambian por el cambio en el instrumento, forma de medio, escala o por cambio en el encuestador y no por el estímulo en sí. 
· Efecto regresión estadística: Comportamientos extremos en segunda medición (o en el largo plazo) tienden a la media. Esto sucede con muestras no aleatorias, por lo que puede tener gente solo de un tipo. SI el experimento no es aleatorio, pueden haber comportamientos atipicos
· Sesgo de selección: No hubo selección al azar.
· Efecto mortalidad: Entre las mediciones hay gente que se retira del panel y el reemplazo no es necesariamente igual.
· Efecto de interacción entre selección y madurez: Cuando tengo un EG y GC y estos dos grupos pueden madurar distinto. La selección no fue aleatoria por lo que los grupos no son comparables, por lo que los grupos maduran distintos.
Amenazas para la validez externa
Validez externa: Es extrapolable al resto de la población. Los resultados del experimento se pueden aplicar en la realidad.
· Reacción por los arreglos previos al experimento: Cuando empiezo a preparar el campo, los sujetos que van al supermercado pueden notar el cambio, por lo que van a cambiar su comportamiento 🡪 No me deja proyectar la data
· Competencia puede tomar medidas
· Interferencia de múltiples tratamientos en un encuestado: El tiempo de experimento es crucial para saber validez del test (Si mido con meses de entre medio, no se acuerdan de lo que respondieron antes y no intentan ser coherente)
· Efectos reactivos o interactivos del testeo: Un pretest sensibiliza a la exposición de la variable experimental, por tanto, estos resultados no son extrapolables a los sujetos que no tienen un pretest (en la realidad) 🡪 Quita validez interna porque encuestado se da cuenta y resultado es ambiguo y los resultados, como están sensibilizados por la medición previa, no son extrapolables 🡪 Aquí se ve que la validez interna afecta la validez externa
· Interacción selección-variable experimental: El hecho de que no haya selección aleatoria hace que cuando yo separe en grupos, no tenga certeza de que esos grupos sean comparables, justamente por el sesgo de selección.
¿Cuáles son los tipos de diseños experimentales? 
Clásico: Considera sólo un nivel de tratamiento de una variable independiente a la vez en el grupo experimental (un nivel y una variable por tratamiento experimental) Ejemplo: Pruebo un solo cambio de precio 🡪 Un cambio en un nivel.
Estadístico: Permite examinar el impacto de diferentes niveles de tratamientos de una variable experimental, y también el efecto de 2 o más variables independientes como tratamiento experimental. Ejemplo: Pruebo 3 niveles de precios distintos y la reacción de la gente a esos 3 niveles y los comparo. También puedo estar moviendo más de una variable de marketing (precio y publicidad al mismo tiempo) y veo el efecto en las ventas.
Diseños Clásicos
DISEÑOS PREEXPERIMENTALES
Son preexperimentales porque no hay una asignación aleatoria de los individuos a ningún grupo.
· Diseño de prueba
Este diseño dice que hay solo un grupo experimental al que se la aplica el experimento y luego mido lo que quiero medir.
Tiene todas las amenazas a la validez interna ya que no tengo control de nada
· Diseño antes-Después sin grupo de control
Es un enfoque para mejorar el control, donde se agrega una medida “antes”, y esta actúa como un control.
Aquí puedo ver si es que hay un cambio en el comportamiento, pero tengo problemas como efecto historia. 
El interés está en el cambio de a , corrigiendo los patrones estacionales. 
La medida antes puede producir las amenazas a la validez: Efecto Prueba, Mortalidad y de Instrumentación
· Diseño de prueba con grupo de control
Los resultados de interés serian - . El problema que no es resuelto es el sesgo de selección.
Sesgos / amenazas a la validez interna:
· Historia
· Madurez: Cambios en entrevistados producto del tiempo ya que los grupos no son seleccionados al azar.
· Regresión Estadística: Puede suceder que haya personas que cambien su comportamiento típico al ver la promoción.
· Sesgo de Selección: Ya que no hubo selección al azar
· Mortalidad: No hay control sobre este efecto, por lo cual no se puede evaluar.
· Diseño antes- Después con grupo de control
DISEÑOS EXPERIMENTALES
Diseños adoptan:
· Asignación aleatoria de unidades de prueba: Ahora son comparables los grupos.
Todo miembro del universo tiene la misma probabilidad de ser elegido y asignado a un grupo en particular (tratamiento).
Asignación aleatoria proporciona un mecanismo que cuando el tamaño de la muestra es suficiente, sirve para lograr la correspondencia de los grupos de prueba y control en todas las dimensiones de manera simultánea. 
· Usan 1 o más grupos de control
1. Diseño aleatorio sólo después con grupo de control
El R hace que estos grupos sean comparables, que el efecto madurez en ambos grupos es igual [01-02= efecto experimento + historia1 – historia 2] y a los dos grupos la historia les afecto igual.
2. Diseño aleatorio antes – después con grupo control
Ayuda a controlar los efectos historia y maduración, y controla el efecto reactivo de 01 sobre 02. El resultado de interés es la diferencia obtenida al restar 02-01 y 04-03
3. Diseño Solomon con 4 grupos
Considera selección aleatoria de los participantes del experimento y se evalúa el efecto de sólo una variable experimental. 
Considera en un par de grupos medición antes y en el otro par no. De esta forma, aísla el efecto de la medida previa. 
Por tratarse de un diseño experimental con y sin medición previa, controla casi todas las amenazas a la validez interna, sin embargo, no hay certeza del efecto prueba e instrumento hasta no conocer la implementación del mismo. 
Es prohibitivamente caro. Lo que mas quiero es que no se den cuenta de que están siendo medidos. 
4. Diseño aleatorio antes-después con muestras separadas
Puede no haber nadie que no haya sido afectado por el tratamiento: No siempre es factible tener un grupo de control.
Lo que hago es restar 04-01 para tener resultados un poco más aislados.
DISEÑOS CUASIEXPERIMENTALES
Ofrecen algún grado de control, pero NO ASIGNACIÓN ALEATORIA. Dan más mediciones e información que diseños pre-e.
· Diseño de Series de Tiempo: 
Como nos interesa evaluar la tendencia de consumo, lo más apropiado sería usar un experimento de series de tiempo. 
Así logramos medir continuamente antes y después del tratamiento, para evaluar posibles tendencias
Ver si poner R, siempre y cuando sea aleatorio
EG O1 O2 O3 O4 X O5 O6 O7 O8
· Estudios de Tendencias (varias mediciones en el tiempo)
Mediciones en el tiempo provienen de una sucesión de muestras aleatorias separadas de la población🡪 efecto historia ya que hago mediciones a través de encuestas, sin entrevistar siempre a la misma gente 🡪 Muestras comparables, no =.
Efecto instrumento porque a través del tiempo no tengo los mismos encuestadores, o por algún cambio en la encuesta.
· Estudios Continuos de Paneles
Recolectaruna serie de mediciones de la misma muestra sobre un periodo de tiempo largo
Amenaza a la validez interna: Efecto prueba, historia, instrumentación y sesgo selección, mortalidad 
Es importante en los estudios ver si es que había tendencias antes y después del experimento, ya que el experimento puede seguir al alza solo por continuar la tendencia; o puede tener estacionalidad, o efectivamente cambiar. 
Lo otro importante es el periodo que yo tengo que considerar para poder ver si es un efecto del experimento o otra cosa.
**Siempre poner: “Tipo completamente aleatorio en que cada grupo funciona como grupo control de los demás”
**Todos los grupos deben tener la misma cantidad de observaciones (3 obs x 3 obs) en cada uno de los grupos.
Diseños Estadísticos
Nos permiten examinar el efecto de dos o más variables independientes (X) sobre una variable dependiente. No tienen necesidad de un grupo control, ya que todos los grupos actúan como grupos controles del otro.
Muevo una variable en varios niveles o más de una variable. Todos estos diseños se pueden combinar unos con otros.
· Diseño completamente aleatorio
Un número de tratamientos son asignados en forma aleatoria a las unidades de medición, y se mide solo después, comparando el impacto en cada grupo (O3-O2-O1). Cada grupo, actúa como grupo de control del otro. Así, las diferencias en las observaciones serán comparables ante la misma base, ya que R mide aleatoriedad
Es la misma variable, pero a 3 niveles distintos 🡪3 promociones y comparo sus efectos en las ventas de los consumidores. 
· Diseño de bloque aleatorio
Cuando el tamaño de la muestra es demasiado grande y hay subgrupos, tengo que aislar el efecto grupal, por lo que el primer experimento puede ser para clientes grandes, y el segundo para clientes pequeños, o cualquier otra variable que segmente en grupos. Se puede agregar medición antes y puede haber SIN CG
· Diseño del Cuadrado Latino
Reduce el número de grupos incluidos cuando no hay interacción entre los niveles de tratamiento y las variables de control. Este diseño nos permite controlar dos variables sin la necesidad de una muestra amplia.
Requiere el mismo número de filas, columnas y tratamientos y son diseños 2X2, 4X4, etc.
	
	1
	2
	3
	4
	Private Brand A 🡪 21 cents
	III
	IV
	I
	II
	Private Brand B 🡪 22 cents
	II
	III
	IV
	I
	Major Brand A 🡪 25 cents
	I
	II
	III
	IV
	Major Brand B 🡪 26 cents
	IV
	I
	II
	III
Si es que creo que hubiera interacción, el cuadrante debería ser de 16x4 (para cada marca debería probar cada tratamiento asociado a cada marca y precio porque dada la interacción, los dos van a responder distinto a cada tratamiento). Por esto me ahorro la cantidad de experimentos que debería hacer.
.
· Diseño Factorial
2 o más variables experimentales son consideradas simultáneamente. Cada combinación del tratamiento experimental se aplica sobre los grupos seleccionados aleatoriamente y no hay diferencias entre grupos.
Provee la habilidad para determinar efectos interactivos de pares de variables experimentales (el x es una combinación de variables). Pero cada variable tiene niveles distintos (3 niveles de publicidad y dos niveles de precios, por lo que necesitaría 6 grupos experimentales), pero asumo que hay interacción
(🡪)Cuando veo que las pendientes cambian se que hay un efecto interacción. 
¿Cómo diseño el experimento?
1. Reconocer y establecer el problema: ¿Qué queremos medir? 
2. Elección de factores y niveles: Qué factores se medirán, cuáles se variarán, el rango y los niveles.
3. Selección de una variable de respuesta: Cuál es la variable Y, que voy a medir: Ventas, percepción de marca, etc.
4. Elección de un diseño experimental: Veo que diseño implemento y cómo lo voy a implementar.
5. Hacer el experimento: Monitorear el proceso
6. Análisis de los Datos: Definir técnicas estadísticas
7. Conclusiones y recomendaciones de acuerdo con lo que observe.
MUESTREO
Definiciones
· Población: Segmento Objetivo, target.
· Muestra: Subconjunto de la población
· Marco Muestral: De donde yo selecciono a la gente que va a formar la muestra. Puede ser una base de datos (puede ser limitación porque excluye a ciertos individuos). 
· Unidad de Muestreo: Conjunto de elementos muestrales 🡪 Por conglomerado o Clausters.
· Elemento Muestral: Es la persona a la que pretendo llegar a medir de alguna manera.
ERRORES
Error muestral: Cuando la diferencia entre el valor del parámetro de la población y la estadística de la muestra solo se debe al muestreo
Error no muestral: Cuando la población es encuestada y se observa error (Tasa de no respuesta, halo, error de selección, error en especificar la población, error de marco muestral, error de información sustituta, de medición, experimental)
Error de Respuesta: Se da una respuesta errónea por distintas razones
· Sesgo de cortesía: No quieren ser negativos con la empresa
· Efecto Halo: Quieren terminar rápido la encuesta. Se potencia cuando hay incentivos a responder encuesta.
· Error de información sustituta: Quiero saber A y pregunto B.
· Sesgo por deseabilidad social: Personas no quieren mostrar su ignorancia sobre un tema.
Error de No respuesta: No se termina de contestar la encuesta o no respondió.
Censo vs Muestra
¿Cuándo es apropiado un censo?
· El tamaño de la población es pequeño
· Se necesita información de todas las personas de la población
· Costo de una decisión incorrecta es muy alto 
· Errores de muestreo son altos
· Razones políticas: Que no haya duda de la validez por parte de otra área u otra persona, ya que los encueste a todos.
¿Cuándo es apropiada una muestra? 
· Tamaño de la población es grande
· Costo y tiempo asociado a obtener información desde la población es muy alto
· Se necesita una decisión rápida
· Más tiempo puede ser gastado en cada entrevista
· Se administra y controla mejor
· Población es homogénea
· Cuando el censo es imposible por caro.
La primera y única meta en el muestreo es seleccionar una muestra que sea lo más representativa posible, se busca proyectar los resultados a la población.
Proceso de muestreo
1. Identificar target
2. Determinar el marco muestral
3. Seleccionar el procedimiento de muestreo
4. Determinar el tamaño de la muestra
1. Identificar el target
· Considerar los objetivos de la Investigación: Propósito
· Considerar todas las Alternativas: Verbalizar la población de varias formas hasta que descubra la que es la adecuada.
· Conocer su Mercado
· Especificar claramente qué se está excluyendo
· Tiene que ser reproducible
· Conveniencia: No puede ser una población tan especial que no me permita hacer una muestra
· Incluir elemento, unidad de muestreo, alcance, tiempo
Ejemplo: Ingenieros civiles, constructores civiles y jefes de adquisición que trabajen en empresas constructoras o relacionadas al rubro, localizadas en la región metropolitana
2. Determinar el marco muestral
Debo ver primero si existen listas o bases de datos de las personas a las que yo quiero acceder. De lo contrario tengo que 
pensar mediante que procedimiento voy a llegar a esa gente para encuestarla (el procedimiento es el marco muestral)
Problemas de las bases de datos: Están incompletas, desactualizadas o elementos repetidos.
Considerar problema de No respuesta al momento de estimar el tamaño del marco muestral 🡪 Si necesito un n=400, y se que en teléfono, 1 de cada 4 me responden, mi marco muestral tiene que ser como mínimo de 1.600 personas.
3. Seleccionar el procedimiento de muestreo
En el no probabilístico hay algunos sujetos que no tienen probabilidad de ser elegidos porque el criterio de selección es del que elije.
Probabilístico
· Selección aleatoria de elementos de la población.
· No influye sesgo de investigador.
· Permite calcular el error muestral.
· Tamaño Muestral se rige por criterios estadísticos.
· Diseño Cuantitativos y Experimentales.
· Requiere marco muestral
No probabilístico
· Selección no aleatoria de elementos de la población.
· Selección muestral influye juicio entrevistador.
· No se puede calcular error muestral.
· Tamaño muestral