Capitulo 4

Vista previa del material en texto

Capítulo 4 – Datos secundarios y base de datos
Naturaleza de los datos secundarios
Los datos secundarios consisten en información que ya se ha recabado y que podría ser pertinente para el problema. Los datos primarios, en contraste, son datos de encuestas, observación y experimentos recabados para resolver el problema particular que se está investigando. Es poco probable que cualquier problema de investigación de mercados sea por completo único o que nunca antes haya ocurrido. Además, es probable que alguien más haya investigado el problema o uno similar en el pasado. Por consiguiente, los datos secundarios pueden ser un medio efectivo en relación con el costo, y eficientes para obtener información para la investigación de mercados. Hay dos fuentes básicas de datos secundarios: la empresa misma (base de datos internas) y otras organizaciones o personas (base de datos externos).
La información de datos secundarios que se origina dentro de la empresa incluye informes anuales, informes a los accionistas, datos de ventas, perfiles de clientes, patrones de compra, etc. A menudo, toda esta información se incorpora a la base de datos interna de una empresa.
Las fuentes externas de información secundaria incluyen innumerables departamentos y agencias del gobierno, departamentos y agencias que compilan y publican resúmenes de negocios, así como asociaciones comerciales y de la industria, publicaciones periódicas de negocios y otros.
Ventajas de los datos secundarios
Los investigadores de mercados utilizan la información secundaria debido a que se puede obtener a una fracción del costo, el tiempo y los inconvenientes asociados cuando se recaban datos primaros.
	-Pueden ayudar a aclarar o redefinir el problema durante el proceso de investigación exploratoria.
	-Los datos secundarios realmente pueden proporcionar una solución para el problema. Es muy poco probable que el problema sea único; siempre existe la posibilidad de que alguien más haya abordado un problema idéntico, o uno muy similar. Por consiguiente, tal vez ya se ha recabado la información precisa deseada, pero no para el mismo propósito.
	-Los datos secundarios pueden proporcionar métodos alternos de investigación de datos primarios. Cada esfuerzo de investigación de datos primarios está diseñado según las necesidades del cliente para la situación que tiene entre manos; en consecuencia, el investigador de mercados siempre debe estar abierto a las fuentes que sugieran alternativas de investigación.
	-Los datos secundarios pueden alertar al investigador de mercados acerca de los problemas y/o dificultades potenciales.
	-Los datos secundarios pueden proporcionar la estructura de la muestra.
Limitaciones de los datos secundarios
-Falta de disponibilidad: En el caso de algunas preguntas de investigación, simplemente no hay datos disponibles. Por ejemplo, quiere evaluar el sabor, la textura y el color de tres nuevas mezclas de galletas gourmet de chocolate y nuez. No existen datos secundarios que puedan responder a esas preguntas; los consumidores deben probar cada mezcla y después evaluarla.
-Falta de pertinencia: No es extraño que los datos secundarios se expresen en unidades o medidas que no puede utilizar el investigador.
-Inexactitud: Los usuarios de datos secundarios siempre deben evaluar la exactitud de éstos. Hay varias fuentes potenciales de errores cuando un investigador recaba, codifica, analiza y presenta los datos.
	-Pautas para determinar la exactitud de los datos secundarios:
		1) ¿Quién recabó los datos? La fuente de los datos secundarios es una clave para cerciorarse de su exactitud.
		2) ¿Cuál era el propósito del estudio? Los datos siempre se recaban por alguna razón. La comprensión de la motivación que hay detrás de la investigación puede proporcionar indicios acerca de la calidad de los datos.
		3) ¿Qué información se recabó? Un investigador siempre debe identificar con exactitud qué clase de información se recabó y de quién.
		4) ¿Cuándo se recabó la información? Un estudio realizado en un centro comercial que entrevistara a los compradores sólo los fines de semana no reflejaría las opciones de los clientes “típicos” del centro comercial.
		5) ¿Cómo se recabó la información? ¿Los datos se recabaron por teléfono, por correo, en internet o durante entrevistas personales? Cada una de estas técnicas tiene ventas y desventajas.
		6) ¿La Información es congruente en otra información? Una falta de congruencia entre las series de datos secundarios debe ser una señal para tener cautela. El investigador debe ahondar en las posibles causas de discrepancia. Las diferencias en la muestra, el marco de tiempo, la metodología del muestreo, la estructura del cuestionario y otros factores pueden provocar variaciones en los estudios.
-Insuficiencia: Un investigador puede determinar que los datos disponibles son pertinentes y exactos, pero que a pesar de eso no son suficientes para tomar una decisión o para resolver un problema. Por ejemplo, un gerente de Wal-mart puede tener suficientes datos secundarios sobre los ingresos, el tamaño de las familias, el número de competidores y el potencial de crecimiento para determinar en cuál de cinco ciudades de Iowa desea ubicar Walt-Mart su próxima tienda. Pero si no existe un conteo del tráfico para la ciudad seleccionada, será necesario recabar datos primarios para seleccionar una ubicación específica para la tienda.
Big Data
El Big Data es la acumulación y análisis de enormes cantidades de información. Los macrodatos se pueden describir por las siguientes características:
· Volumen: la cantidad de datos generados y guardado. El tamaño de los datos determina el valor y entendimiento potencial, y si los puede considerar como auténticos macrodatos.
· Variedad: el tipo y naturaleza de los datos para ayudar a las personas a analizar los datos y usar los resultados de forma eficaz. Los macrodatos usan textos imágenes, audio y vídeo. También completan pedazos pedidos a través de la fusión de datos.
· Velocidad: en este contexto, la velocidad a la cual se generan y procesan los datos para cumplir las exigencias y desafíos de su análisis.
· Veracidad: la calidad de los datos capturados puede variar mucho y así afectar a los resultados del análisis.
La idea es procesar esta gran cantidad de datos para poder transformarla en información mas resumida (small information) para así ayudar a la toma de decisión por parte de la gerencia.
Procesar esta información ayuda a la toma de decisiones automatizadas generadas por el Big Data, esto significa que un comprador en línea podría recibir recomendaciones de productos en tiempo real, mientras el consumidor en el proceso de compra. La automatización del big data requiere que se cree una experiencia para el consumidor individual justo a la medida de sus necesidades para que genere una respuesta incremental.
El Rastreo Pasivo genera un vasto conjunto de datos continuos. Los datos resultantes rebasan lo que las encuestas pueden proporcionar sin abrumar a los encuestados
Base de datos internas
Una base de datos interna es simplemente una colección de información relacionada, desarrollada a partir de los datos existentes dentro de la organización
-La creación de una base de datos interna: Las actividades de ventas de una empresa pueden ser una excelente fuente de información para la creación de una base de datos interna. Por lo general, un sistema así se basa en los “informes de visitas” de los vendedores. Dicho informe proporciona un programa de acción de las actividades cotidianas de un vendedor. Detalla el número de visitas realizadas, las características de cada empresa visitada, la actividad de ventas resultantes de la visita y cualquier información proporcionada por los clientes, concerniente a los competidores, como cambios en el precio, nuevos productos o servicios, modificaciones en los términos de crédito y características del nuevo producto o servicio.
Una base de datos de marketing interna basada en los resultados de las ventas y las preferencias del cliente puede seruna herramienta poderosa.
-Marketing de base de datos: Marketing que se basa en la creación de un extenso archivo computarizado de perfiles y patrones de compra de los clientes actuales y los potenciales, con el fin de crear una mezcla de marketing orientada al mercado.
-Minería de datos: Es el uso de software estadístico y de otros tipos avanzados de software para descubrir los patrones no obvios ocultos en una base de datos. El objetivo es identificar patrones que las empresas puedan utilizar en la creación de nuevas estrategias y tácticas para incrementar la rentabilidad de una empresa.
	-Usos potenciales en marketing:
		-Adquisición de cliente: Las empresas de marketing directo aplican los métodos de minería de datos para describir los atributos de los clientes que predicen sus respuestas a las ofertas y comunicaciones especiales. Los atributos que el modelo indica que hacen que los clientes tengas más probabilidades de responder se comparan con los atributos que se anexan en las listas rentadas de quienes no son clientes, con el fin de seleccionar a los hogares que no son clientes que tienen más probabilidad de responder a una nueva oferta o comunicación.
		-Retención del cliente: La minería de datos identifica a los clientes que contribuyen al rubro de las utilidades de la empresa, pero que es probable que deserten y se vayan a un competidor
		-Abandono del cliente: Algunos clientes más de lo que es su contribución y es necesario alentarlos para que se lleven su negocio a otra parte.
		-Análisis de la canasta del mercado: Al identificar las asociaciones entre las compras de productos en operaciones en el punto de venta, los minoristas y las empresas que venden directamente pueden detectar las afinidades del producto y desarrollar estrategias de promoción enfocadas que funcionen de forma más efectiva que los enfoques tradicionales que se adaptan a todos.
-Selección Conductual de objetos: La selección conductual de objetivos es el uso de datos en y fuera de línea para conocer los hábitos, demografía y redes sociales de un consumidor a fin de incrementar la efectividad de la publicidad en línea.
Empresas de investigación que recolectan y venden datos de internet:
http://www.exelate.com/
http://33across.com/
https://www.lotame.com/
Obtención de un pago por renunciar a la privacidad
Ciertas firmas de investigación de mercados pagan a las personas para que participen en encuestas en línea, para hacer un seguimiento de sus flujos de clics o para evaluar sitios web. Esto, por supuesto, es una investigación legitima. Por lo general, los consumidores están dispuestos a renunciar a sus derechos a la privacidad en la forma bastante económica.
Agregadores de investigación de mercados
Empresas que adquieren, cataloga, reforma, segmenta y revende informes ya publicados por las firmas de investigación de mercados grandes y pequeñas.
El rol de las empresas coleccionadoras se está incrementando debido a que sus bases de datos están creciendo cada vez más y son más completas, y útiles, ya que las firmas de investigación de mercados se sienten más cómodas utilizando a los revendedores como un canal de ventas.
Administración de la información
Las bases de datos computarizadas, los datos secundarios publicados o insertados en internet y las bases de datos internas son partes importantes del sistema de información de una organización. Hoy, el problema es cómo administrar toda la información disponible. La preocupación en empresas ha cambiado de la generación de información al modelado y la evaluación de la información, con el fin de lograr que sea útil para quienes toman las decisiones.
-Sistema de información geográfica (geomarketing): Consiste en una base de datos demográficos, mapas digitalizados y software, permiten que los usuarios le añadan los datos primarios de un estudio actual (o datos corporativos secundarios) a la mezcla. El resultado son mapas generados por computadora que les puede revelar una variedad de hallazgos estratégicos a los gerentes de marketing.
-Sistema de apoyo a las decisiones: Sistema interactivo de administración de la información personalizada, diseñado y controlado por las personas que toman las decisiones. Las características de un verdadero DSS son las siguientes:
	-Interactivo. El gerente proporciona instrucciones sencillas y de inmediato ve los resultados generados.
	-Flexible. Puede seleccionar, reagrupar, totalizar, promediar y manipular los datos en una variedad de formas.
	-Orientado a los hallazgos. Ayuda a los gerentes a sondear en busca de tendencias, aislar los problemas y formular nuevas preguntas.
	-Fácil de prender y utilizar. Los gerentes no necesitan un conocimiento profundo de las computadoras.
Los gerentes utilizan un DSS para hacer análisis de ventas, pronosticar las ventas, evaluar la publicidad, analizar las líneas de productos y para estar al tanto de las tendencias del mercado y de las acciones de los competidores.
3