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Apuntes Prueba 1 - Dekloz

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Introducción
lunes, 7 de agosto de 2017 10:10
 Prueba 1 página 1 
 Prueba 1 página 2 
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 Prueba 1 página 9 
Es muy importante ir al punto de venta, ya que 
las decisiones cambian en ese minuto. La gente 
cree saber por qué compra algún producto, pero 
no siempre sabe. Por ejemplo puede decir que 
compra un cepillo de dientes por su mango, etc, 
pero en realidad compra el que está en 2x1.
 Prueba 1 página 10 
Lo más importante de un estudio es que resuelva el problema de marketing (que sirva para algo). Es importante que 
antes de planificar el estudio, saber el problema y la decisión que se va a tomar con el estudio. Luego los datos se 
analizan en torno a ese problema. Un estudio debe ser también oportuno, es decir, debe aprovechar las oportunidades 
que se presentan en ese minuto para evaluar. Debe ser confiable, es decir, que el error sea chico. La comunicación
luego de los estudios también es importante. Hay muchos estudios que se hacen y quedan ahí, y nadie los usa. Muchas 
veces se quiere hacer un estudio y ya hay información al respecto que no se está usando.
Es difícil que un estudio cueste menos de $1.000.000. Va a depender del largo de la entrevista, si tiene o no preguntas 
abiertas (es decir de desarrollo, no alternativas) y de la dificultad de encontrar a las personas que se entrevistarán. Las 
encuestas pueden ser en hogar, telefónicas o web. Las más caras son las más largas y en hogares, que pueden llegar a 
costar hasta $80.000.000
 Prueba 1 página 11 
La empresa bajo ningún motivo puede usar información de un estudio 
hecho para otro cliente. Cuando uno hace un estudio, paga por el derecho 
de los resultados.
Hasta hace 10 años, muchas veces se decidía no trabajar con la 
competencia, ya que es muy difícil olvidar los datos obtenidos para un 
cliente y no sesgar la recomendación para otro. Lo que se hace hoy es 
hacer dos equipos diferentes, que no se enteren de los datos obtenidos 
entre uno y otro.
Si una empresa publica los datos de la encuesta pagada por ella no hay 
problema. Sin embargo si le pide a la organización que realizó la encuesta 
que la publique, es más complicado, y se debe especificar "quién paga", es 
decir, para quién se realizó la encuesta.
 Prueba 1 página 12 
 Prueba 1 página 13 
El problema de marketing es un problema que tiene el Gerente de 
Marketing (y no lo deja dormir). Por ejemplo, por qué están bajando las 
ventas, cómo hago para que las ventas vuelvan a subir, etc. Es una 
decisión.
El problema de investigación es aquello que debo estudiar para poder 
resolver el problema de marketing, para saber qué pasa. Por ejemplo, por 
qué los consumidores que antes compraban, ya no lo están haciendo. Las 
preguntas de investigación no son el cuestionario, sino que es la pregunta 
que me hago yo.
Por ejemplo la pregunta de investigación podría ser "¿ha cambiado el 
consumo de pizza?". La pregunta del cuestionario podría ser "¿con qué 
frecuencia consume pizza en la semana?"
El problema de investigación plantea una respuesta y datos que ayudan a 
solucionar el problema de marketing.
El problema de marketing no puede responderlo el usuario (no se puede 
hacer un cuestionario basado en esa interrogante). Por eso para ayudar a 
responderla se plantea un problema de investigación.
 Prueba 1 página 14 
El problema de marketing acá podría ser "cómo aumentar las ventas".
¿Cómo no perder los clientes cuando abra el nuevo mall?
¿Qué hace que las personas prefieran un mall por sobre el otro?
Preguntas de investigación: qué servicios valora la gente, cuáles son las tiendas que prefiere, etc.
 Prueba 1 página 15 
Problema de Marketing
¿Cómo hacer un noticiario que no dependa de la teleserie (que sea líder)
Problema de Investigación
¿Qué hace que a los televidentes les guste un noticiero?
Qué les gusta de nuestro canal y de la competencia-
Qué tipo de información quieren dentro del noticiero-
Qué les molesta del noticiero-
Qué tipo de periodista les gusta-
Duración-
Línea Editorial-
Orden / jerarquía de las noticias-
Preguntas de Investigación
 Prueba 1 página 16 
Estudios Cualitativos
miércoles, 16 de agosto de 2017 10:02
 Prueba 1 página 17 
(a veces conocido como cualitativo)(2)
(3)
(1)
En el estudio descriptivo mido cuantitativamente algo porque es mi 
objetivo (1), o porque me ayuda a diseñar mis acciones de marketing (3).
El descriptivo mide correlación, el causal mide causalidad.
Desarrollo de nuevo producto: Lo primero que hago es conversar con los 
clientes para ver lo que opinan (estudio exploratorio, metodología 
cualitativa). Luego voy a ver cuánto del mercado estaría dispuesto a comprar 
este nuevo producto (estudio descriptivo, metodología cuantitativa). 
Finalmente voy a salir al mercado a probar el producto (no lanzarlo, sino que 
en cierta medida no más), para ver cómo reacciona (estudio causal).
 Prueba 1 página 18 
¿Por qué prefiere este producto sobre otro?-
¿Qué es lo que le gusta y disgusta del producto?-
Cualitativa:
¿Cuánto es mi mercado?-
¿Cuánto prefiere una marca sobre otra?-
¿Cuánto está dispuesto a pagar?-
Cuantitativa:
Para medir variables cualitativas se necesita una muestra pequeña, ya que 
solo necesito los atributos. Por otro lado, para las variables cuantitativas se 
necesita una muestra mucho mayor para obtener los resultados, ya que se 
necesitan cantidades.
Es un grupo de personas que se junta con un moderador que dirige la 
conversación para hablar de algún tema interesante. Sirve para explorar, 
investigar, encontrar nuevas ideas.
Es parecido al focus group, pero se realiza de manera individual. Puede 
servir para personas de difícil acceso, como por ejemplo Gerentes 
Generales que cuesta juntar a todos en una misma reunión.
En estos estudios la persona es capaz de racionalizar lo que le pasa.-
La persona es capaz y está dispuesta a declarar y decir lo que le pasa.-
Estos estudios constan de dos supuestos:
Siente → Racionaliza → Declara
Ambos supuestos son cuestionables.
 Prueba 1 página 19 
Observar a los consumidores en su ambiente natural. Por ejemplo 
acompañar a una señora en sus compra para ver su comportamiento. 
Puede ser participante o no participante.
Estudio Etnográfico Participante: Acompaño a comprar como un amigo.
Estudio Etnográfico No participante: Observo desde atrás. Una marca de 
ropa entregó una cámara para que fueran a comprar con amigos, y se 
grabara todo. Después el que realiza el estudio mira el video (no estuvo ahí).
Un problema de estos estudios sería que al acompañar y observar a la 
persona, puede cambiar su conducta por ser observada. Otro problema es 
que el estudio necesita que observe todo el recorrido, lo que requiere 
mucho más tiempo que preguntar y que la persona declare. El tiempo es 
clave ya que necesito entregar los resultados del estudio pronto.
Son estudios cualitativos menos usados. Catalogo a los consumidores. Por 
ejemplo en clientes activos y pasivos y quiero saber qué características 
hacen que estén en esos grupos. 
Segmentar la población objetiva: No mezclo personas con distintas 
características socio-culturales, ni con distinta experiencia (personas que 
han ido y no han ido a cierto lugar, por ejemplo). Debo hacer focus group 
separados para personas heterogéneas en nivel socio-cultural (socio-
económico), o género, o edad, y según su experiencia con el producto.
Técnicas Proyectivas: Le pregunto algo a una persona que dada su 
condición actual, sé que me va a responder otra cosa. Por ejemplo, Bilz y 
Pap proyecto la marca en un segmento de personaje a pesar de que no 
existen (niños, etc.)
Otro ejemplo se presentan fotos de personas distintas y se le pregunta 
"cuál de estas personas maneja un Audi, o un Toyota, etc." y se genera una 
proyección.
 Prueba 1 página 20Prueba 1 página 21 
El problema de este modelo es el supuesto que hace sobre el "contagio de 
información", es decir, la probabilidad no mide el que una declaración de 
una persona influya en la declaración de otra. Este modelo sirve 
perfectamente para entrevistas en profundidad (individuales), pero no es 
tan efectivo para entrevistas en grupo.
Si n=20, voy a captar los atributos que estén presente en el π=13,9% de la 
población, con una probabilidad de 95%.
 Prueba 1 página 22 
Se puede llegar a más gente-
Gente de distintos lugares-
Más barato-
Más rápido (ahorro de tiempo)-
No puedo observar bien las 
expresiones no verbales 
(gestos si no le gustó el 
producto)
-
Menos interactivo 
(recursos más limitados)
-
Asumimos que nuestro 
cliente si o si tiene internet
-
 Prueba 1 página 23 
Focus Group A-sincrónicos: No están todos conectados simultáneamente. 
Por ejemplo, hace una pregunta y tienen dos días para responder. Eso le da 
más tiempo para pensar al entrevistado, lo que se traduce en respuestas 
más elaboradas. El moderador también puede elaborar mejor la segunda 
pregunta en base a las respuestas de la primera.
Selecciono una unidad de medida y luego hago una medición con respecto a 
ella.
 Prueba 1 página 24 
Luego de recibir las palabras, se deben agrupar según sus características en 
común. Ejemplos de categorías pueden ser: mediterráneo, cocina, salud, 
verano, otros.
Este análisis es subjetivo, ya que las agrupaciones pueden variar entre las 
personas.
 Prueba 1 página 25 
Quiero ver si el comentario que me están haciendo es positivo, neutro o 
negativo.
Por ejemplo, estudio de sentiment analysis de los comentarios de 
evaluación docente de fin de año
Text Analytics
viernes, 18 de agosto de 2017 4:31
 Prueba 1 página 26 
(en twitter)
 Prueba 1 página 27 
También es con los comentarios (twits). Cuando las personas hacen un 
comentario hablan de temas, y muchas veces de más de uno. El modelo 
toma el comentario y excluye todas las conjunciones o palabras 
irrelevantes, para luego agrupar las palabras que quedan en distintos 
temas.
 Prueba 1 página 28 
 Prueba 1 página 29 
 Prueba 1 página 30 
 Prueba 1 página 31 
 Prueba 1 página 32 
Métodos de Muestreo
lunes, 21 de agosto de 2017 10:06
 Prueba 1 página 33 
P
Porque es más barato que analizar a todos.-
Con una parte del total puedo obtener resultados muy parecidos a la 
realidad.
-
Una muestra me permite información más rápida y oportuna, ya que 
me toma menos tiempo procesar esa información.
-
Población objetivo que yo quiero analizar
Listado (digital) que da cuenta de todos los elementos de la población.
 Prueba 1 página 34 
Lo que yo quiero es la población, lo que tengo disponible es el marco 
muestral.
El problema de A es que existe gente que quiero llegar y no estoy llegando.
El problema de B es que es costoso eliminarlos de la muestra.
Ejemplo Radio:
Llama por teléfono y responda esta pregunta (no probabilístico)
Preguntan a las 3 de la tarde ¿ustedes creen que debiese legalizarse el 
consumo de alcohol para los menores de edad? El problema es que casi 
todos lo que llamaron eran menores de edad y por lo tanto estaban a favor.
Esto es un ejemplo de una muestra grande, pero con errores y sesgo.
 Prueba 1 página 35 
A la salida de un mall, visitantes de alguna página web, etc. Es el peor de 
todos los muestreos
No es malo cuando existe un experto con un buen juicio, conoce bien la 
muestra y esta no es muy grande. Si falla alguna, la muestra es mala.
Es mejor y no es tan sesgado porque yo garantizo una representatividad y 
que todos los grupos van a estar dentro de la muestra.
n=2000
H, 15-29, C2
 
 
 
 Prueba 1 página 36 
 Prueba 1 página 37 
En la cualitativa nos importa una proporción de la muestra (por ejemplo, 
universidades acreditadas).
El error estadístico es el máximo error que puedo cometer, eliminando un 
5% de la población.
Si la muestra fuese mayor, el error estadístico es menor. Es por eso que 
puedo invertir la fórmula y ver cuánto es el tamaño de muestra que necesito 
para lograr un error deseado (problema ex-ante).
 Prueba 1 página 38 
 Prueba 1 página 39 
 Prueba 1 página 40 
Si divido la muestra, me permite un balance muestral y error estadístico 
menor.
Deff1 Deff2
 Prueba 1 página 41 
Vemos si es proporcional la muestra
 
 
 
 
Por lo tanto es proporcional
Calculamos el E:
 
 
 
 
 
El muestreo estratificado me entrega una ganancia de 12,1%
Si fuese uniforme, se toman 435.75
 
 
 
 
 
Me entrega una ganancia de 7,8%
La diferencia es de 4,3%
No, porque a pesar de que hay comunas más grandes que otras, estas 
tienen el mismo tamaño de muestra. Por ejemplo, en Las Condes el 
tamaño de muestra debería ser 0.334x429=143.286
a)
El error estadístico es 
 
 
 
 
 
 
 
 
 b)
Usar la fórmula de muestreo aleatorio simple está bien, a pesar de que 
hice muestreo estratificado, porque dentro de Las Condes fue aleatorio 
simple.
Total con muestreo estratificado: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 c)
Si hubiese sido aleatorio simple en vez de estratificado, el efecto en el 
error podría subir o bajar, dado que depende de dos elementos (al 
multiplicarlo por el Deff):
d)
Si es muestreo proporcional o no (Deff1): 1.176 (aumenta el error)-
La correlación entre comuna e ingreso (Deff2): 1-0.881=0.119 -
El efecto total sería 
 , es decir, en este caso 
disminuye un 63%.
Si yo hubiese usado un muestreo proporcional, mi ganancia sería mayor. 
Si hubiese sido proporcional en la situación original, tendría mayor 
ganancia aún. Si el muestreo es proporcional y las medias por comuna 
son iguales, sería lo mismo. 
 Prueba 1 página 42 
Tome una muestra de viviendas, y luego dentro de esa muestra seleccionada, 
tome una muestra de personas.
Por ejemplo quiero seleccionar golfistas. Primero selecciono clubes de golf, y 
luego dentro de esos clubes selecciono a los golfistas.
La ventaja de este muestreo es que disminuye costos. El problema es que 
agranda el error estadístico, dado que las unidades de cada conglomerado 
están muy correlacionadas, entonces es como si tuviese menos información.
Por ejemplo si voy a un club de golf y entrevisto a 20 personas ahí, 
probablemente uno compró una marca y los otros le copiaron, por lo que la 
muestra tiene sesgos.
 Prueba 1 página 43 
 Prueba 1 página 44 
Población: 300 x 400 = 120,000
a = 20
b = 10
n = 200
120000 / 200 = 600a)
77 / 200 = 0.385b)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 c)
 
 
→ r d)
Deff = 1.36
 
 
e) Como disminuye b a 5, disminuye el Deff. Esto hace 
que disminuya el error y por lo tanto es mejor.
 Prueba 1 página 45 
Hasta antes de 1930 la información se medía en base a cartas al director, cantidad de gente que 
asistió a un evento, revistas, número de publicaciones, etc. Luego de eso se comenzó a implementar 
el uso de encuestas, con lo que obtenían datos mucho más acertados con el estudio que se quería 
realizar
Sin embargo, hoy también se utilizan otros medios para realizar estudios, como redes sociales, bases 
de datos, etc. Estas metodologías tienen ventajas como menores costos o mayor velocidad. 
Problemas de cobertura.-
No representatividad en la muestra.-
Concentración de datos en poca cantidad de gente (4% publica el 40%).-
Problemas de privacidad, lo que produce problemas de obtención de información.-
Las RRSS van cambiando con el tiempo, lo que produce problemas en las técnicas de estudios.-
Problemasde comparabilidad, por lo que es difícil comparar entre distintas RRSS, distintos 
períodos de tiempo, etc.
-
Sin embargo también tiene desventajas, como por ejemplo:
Difícil accesibilidad.-
Muchas veces los datos fueron realizados con otro fin, por lo que los resultados no 
necesariamente aplican al mismo estudio.
-
Varían en calidad entre bases de datos.-
Con respecto a las bases de datos, se pueden fusionar entre ellas para crear una más adecuada con 
el estudio, los principales problemas de estas son:
Para solucionar esto, se pueden realizar fusiones entre las distintas formas de obtener información. 
Por ejemplo, Obama mezcló resultados de encuestas, redes sociales y bases de datos para realizar 
sus estudios durante su campaña presidencial.
* Survey-Research Paradigms Old and New
viernes, 25 de agosto de 2017 3:38
 Prueba 1 página 46 
Estudios Causales
lunes, 28 de agosto de 2017 10:08
 Prueba 1 página 47 
El Test de Mercado es más costoso, pero entrega resultados más 
realistas. Tiene validez externa, y menos validez interna, ya que tengo 
menos control sobre las cosas (competencia, etc.). Si falla, puede crear 
una mala imagen para la empresa. 
El Pre-Test de Mercado tiene validez interna, ya que puedo controlar 
todas las variables porque yo las defino. Es interna, ya que los 
resultados son válidos dentro del escenario propuesto en el 
experimento. Es más barato y toma mucho menos tiempo.
Esto no necesariamente implica discriminación, sino que pueden 
existir otras variables que expliquen estos resultados.
 Prueba 1 página 48 
M vs. H
Negocios vs. Ingeniería
Admisión
(X)
(-)(+)
Causalidad (M y Admin) = (X)
= (-)
Correlación (M y Admin) = (X) + (+)(-)
En un estudio, lo que quiero medir es el X.
 Prueba 1 página 49 
 Prueba 1 página 50 
 Prueba 1 página 51 
Impacto = 0.156% - 0.144% = 0.012%
90% (T) Beneficio (1 persona): 0.012% x 1200 - (75/45) x 0.02 = 0.1107
10% (C) : 0 - (75/45) x 0.02 = -0.0333
Total por persona: 90% x 0.1107 + 10% x -0.0333 = 0.0963
Total: 0.0963 x 45000000 = 4.3335E6
ATE (Average Treatment Effect): Efecto Tratamiento Promedio, el impacto.
0.156% - 0.144% = 0.012%
X x 50% + 0 x 50% = 0.012
X = 0.024%
TOT (Treatment on Treated): Efecto tratamiento en los que efectivamente 
tuvieron tratamiento.
0.088
0.2
0.088
0.012% 0.024%
Ese 0.2 es la 
diferencia entre 
0.224 y 0.024
 Prueba 1 página 52 
 Prueba 1 página 53 
ATE Bruto: 37.1% - 26.1% = 11.0% 
El problema de este resultado es que la muestra no fue tan aleatoria. Si veo la 
publicidad, hay más probabilidades que sea hombre, y si soy hombre tengo 
más probabilidades de recordar la marca. Esto crea un sesgo.
H/M Recordar
Ve publicidad
(+)
(a)
(+)(b)
(?)
(x)
11 = X + (a)(b)
ATEH: 2.6
ATEM: -4.6
Ponderamos por 50%
ATE Total: -1
 Prueba 1 página 54 
 Prueba 1 página 55 
 Prueba 1 página 56 
Caso Bebida Show
Posibles razones de por qué falló:a)
No hubo una buena comunicación entre el cliente y el investigador. Incluso el investigador se 
puede haber dado cuenta de que el estudio no era tan bueno, pero lo hizo igual porque era su 
trabajo.
-
A veces el cliente no quiere contarle al investigador para qué quiere el estudio, para no 
predisponerlo a una determinada solución (no quiere sesgarlo, y quiere que saque 
conclusiones propias).
-
Ambas partes pueden tener responsabilidades importantes en la decisión tomada.b)
Caso Pauta Focus Group
Este estudio (FG) está bien, pero no es suficiente, debo además cuantificar. Para conocer 
demanda se debe realizar un estudio cuantitativo. El FG me permite darme cuenta si el 
producto está bien o no, etc.
b)
La población objetivo de este producto son personas que quieren comprar una casa. La pauta 
de conversación está dirigida a quién ya compró casa, persona que no va a comprar una casa 
en un futuro cercano. Esta persona conoce todo el proceso de compra, los problemas, e 
información que me sirva para mejorar mi producto. Es por ello que dirijo el estudio a ellos, a 
pesar de que no sea mi público objetivo.
c)
¿Qué variables de segmentación puedo usar?d)
Edad-
Zona geográfica-
Ingresos-
Tipo de vivienda (casa, departamento, primera o segunda vivienda, etc.)-
Ciclo de vida (tamaño familiar, etc.)-
Experiencia-
Si contamos 2 divisiones por segmentación, serían 64 FG en total (para tener todas las 
combinaciones), lo que es inviable (cada FG cuesta aprox. 750.000). Es por esto que debemos 
elegir solo los más importantes. En este caso serían nivel socioeconómico (ingresos), ciclo de 
vida y experiencia. En ese caso serían solo 8 FG.
* Bebida Show / Pauta FG.
viernes, 1 de septiembre de 2017 3:51
 Prueba 1 página 57

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