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CAPÍTULO 18
ANÁLISIS DE DATOS: TÉCNICAS DE VARIABLES MÚLTIPLES
PARA EL PROCESO DE INVESTIGACIÓN
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE
1. Definir el análisis de variables múltiples.
2. Entender por qué debe usarse el análisis de variables múltiples en
la investigación de mercados.
3. Distinguir entre los métodos de dependencia e independencia.
4. Entender cuándo y cómo usar el análisis de variables múltiples en
la investigación de mercados.
5. Aplicar los análisis de factores, de grupos y conjunto para
examinar problemas de investigación de mercados.
6. Utilizar el mapeo de percepciones para simplificar la presentación
de los resultados de las investigaciones.
PANORAMA
El lanzamiento del Rocket eBook, descrito en el ejemplo que abre el
capítulo 18, incluye una interrogante fundamental; es decir, “¿Cómo se
pueden descubrir las cosas que mejor distinguen a las personas más
interesadas en nuestro producto de quienes no lo están?”. Ésta es una
pregunta con la que en algún momento tropezará todo mercadólogo sagaz.
También encuentra cierto “eco” en el comentario de Harold Austin,
presidente de Beta Dynamics, Inc., que se encuentra la primera página del
capítulo. Y sin lugar a dudas, ha surgido en la discusiones entre los
integrantes de su clase, a medida que dan los últimos toques a sus
principales proyectos, comienzan a reflexionar sobre su “experiencia”
general en la investigación de mercados y (quizá lo más importante)
distinguen entre lo que “podría” o “no podría” incluirse en su examen final
del curso.
Las técnicas de variables múltiples son útiles porque se realizan en una
realidad en la que una gran cantidad de cosas importantes ocurre al mismo
tiempo. En este momento del semestre, usted y los integrantes de su clase
serán capaces de relacionar su poder, para cerciorarse. Esas técnicas
incluyen el análisis de relaciones simultáneas entre dos o más fenómenos.
Con el capítulo 18 se cierra el estudio de las técnicas estadísticas, en él se
resaltan varias de las técnicas de variables múltiples que pueden
emplearse, por ejemplo, por Eberhard y su equipo NuvoMedia, al lanzar
su Rocket eBook. Entonces, las técnicas de variables múltiples se utilizan
mejor cuando “la realidad” requiere dos o más medidas, y las variables
necesitan analizarse de manera simultánea.
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Para decidir si una técnica de variables múltiples es “apropiada”, son
importantes varios criterios relativos a la naturaleza y uso de los datos. Lo
primero que hay que plantear es: “¿algunas variables son dependientes de
otras?” Luego, el equipo de investigación puede continuar tomando en
cuenta a cuántas variables se les trata como “dependientes” de otras. En el
capítulo 18 se consideran cinco técnicas distintas: 1) análisis de factores;
2) análisis de grupos; 3) análisis discriminante; 4) análisis conjunto, y 5)
mapeo de percepciones. Cada una de estas técnicas se aborda en forma
detallada y se evalúa sin perder de vista su contribución al proceso de
medición. Los profesionales de la industria consideran a las técnicas de
variables múltiples como lo “máximo” en términos de sofisticación. Se
debe aconsejar a los alumnos que se preparan bien para la clase, antes de
que usted presente y muestre este material (más que cualquier otro
capítulo del libro), ya que aquí los integrantes de su clase están
verdaderamente “ladrando con los perros más grandes”.
A medida que se avanza con el análisis, se exponen las fórmulas
necesarias y apropiadas, a fin de mostrar las relaciones estadísticas. Por
último, cada una de las técnicas de variables múltiples se articula con una
emocionante aplicación en SPSS. Para representar esas cinco técnicas de
variables múltiples, es conveniente recurrir a cualquier aplicación
“práctica” que usted tenga a mano, a fin de hacer la más “amigable con el
usuario". En este sentido, la base de datos de Deli Depot es especialmente
importante. Una vez que concluya su estudio del capítulo 18, los
integrantes de su clase quedarán sorprendidos. ¡Serán capaces de realizar
algunos análisis estadísticos muy sofisticados! ¡Felicitaciones por llevarlos
hasta ese punto! Está siendo una interesante jornada que (como todas las
cosas buenas) se acercará al final cuando usted aborde el capítulo 19, esto
es, la preparación del informe de investigación de mercados y su
presentación.
DESCRIPCIÓN DEL CAPÍTULO
UTILICE AQUÍ LAS DIAPOSITIVAS 1 Y 2 DE
POWERPOINT
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 3 DE
POWERPOINT
1. Valor de las técnicas de variables múltiples en el análisis de datos.
a. La mayor parte de los problemas que los investigadores de mercado
están interesados en comprender abarcan más de dos
variables.
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1) Las técnicas de variables múltiples surgen en parte por la
necesidad
que las empresas tienen de hacer frente a esa complejidad.
2) La capacidad para determinar la influencia relativa de variables
independientes
distintas, así como evaluar de manera simultánea el
comportamiento de grupos de mediciones
dependientes, se ha vuelto en el arsenal de los investigadores
.de mercados.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE
REPASO # 1
b. ¿Qué es el análisis de variables múltiples? Las técnicas de variables
múltiples son procedimientos estadísticos con los que
se analizan varias mediciones de cada individuo u objeto
investigados en forma simultánea.
1) Muchas autoridades consideran que todo análisis estadístico
simultáneo de más de
dos variables es uno de “variables múltiples”.
2) A medida que la investigación de mercados está cada vez más
consciente del poder del
análisis de variables múltiples, los profesionales utilizan más y
más las técnicas de éste para resolver
problemas complejos de negocios.
c. Muchas técnicas estadísticas pueden considerarse como
procedimientos de análisis de datos de variables múltiples.
En este capítulo, se transmitirán cinco de las fundamentales, en el
siguiente orden:
1) Análisis de factores.
2) Análisis de grupos.
3) Análisis discriminante.
4) Análisis conjunto.
5) Mapeo de percepciones.
2. Clasificación de los métodos de variables múltiples
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 4 DE
POWER POINT
a. Una de las clasificaciones de los procedimientos de variables
múltiples se basa en tres criterios relacionados
con la naturaleza y uso de los datos:
1) ¿Algunas de las variables son dependientes de otras?
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2) ¿Cuántas variables se tratan como dependientes de otras?
3) ¿Cuáles son las variables medidas? ¿Las variables se han medido
con base en una
escala no métrica (categórica) o métrica (continua)?
Criterio 1: ¿Métodos de dependencia o interdependencia?
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE
REPASO # 2
b. Cuando se considera la clasificación y aplicación de técnicas
estadísticas
de variables múltiples, la primera pregunta a plantear es: ¿Es posible
dividir los datos en
clasificaciones independiente y dependiente?
1) La respuesta a esta pregunta señala si debe utilizarse una técnica
de dependencia o
de interdependencia.
a) Métodos de dependencia, se definirían como uno en que se
identifica una variable como dependiente para predecirla o explicarla con
otras variables, que son independientes.
b) Entre las técnicas de dependencia se cuentan el análisis
discriminante MANOVA y análisis conjunto.
2) El análisis discriminante múltiple es una técnica de dependencia
en que se predice
el uso de un producto por el cliente a partir de diversas variables
independientes, como el volumen
de las compras, la frecuencia de éstas y la edad del comprador.
3) Los métodos de interdependencia son técnicas estadísticas de
variables múltiples en las que se
examina un conjunto completo de relaciones interdependientes.
a) En este caso, el procedimiento de variables múltiples incluye
el análisis simultáneo de todas las variables
de los datos.
b) El objetivo de los métodos de interdependencia es agrupar a
los participantes u objetos.
c) Ninguna de dos variables se predice o explica con base en las
otras.
d) Los análisis de grupos y de factores o las escalas
multidimensionales son las técnicas
de interdependencia más usadas.
Criterio 2: ¿Cuántas variables son dependientes?
351
c. La siguiente pregunta en cuanto a la clasificación o aplicación de las
técnicas de variables múltiples:
“¿Cuántas variables son dependientes?” O dicho de otra manera,
“¿Cuántas variables se está
tratando de predecir?”
1) Variables dependientes son las variables que miden el efecto de
las variables
independientes sobre las unidades de prueba.
a) Las técnicas de dependencia de variables múltiples, como los
análisis de regresión
múltiple y discriminante, incluyendo el análisis de una sola
variable
dependiente.
2) Variables independientes son variables manipuladas por el
experimentador
y cuyos efectos se miden y comparan.
Criterio 3: ¿Cuáles son las variables medidas?
d. La medición es muy importante en la clasificación o aplicación de
datos de variables múltiples. Los tipos básicos de datos pueden
incluir:
1) Los datos numéricos o categóricos se miden con escalas
nominales u ordinales.
2) Los datos numéricos continuos se miden con escalas de intervalo
y de proporción.
3) Independientemente de la técnica estadística elegida, el resultado
del análisis es
clave.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 5 DE
POWERPOINT
3. Técnicas de interdependencia
a. El propósito de técnicas como los análisis de factores y de grupos no
es predecir una variable a partir de un conjunto de variables
independientes, sino
resumir y entender mejor un gran número de variables u objetos.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE
REPASO # 3
Análisis de factores
352
b. El análisis de factores es una técnica estadística de variables
múltiples. Se utiliza para resumir
la información incluida en un gran número de variables en un menor
número de subconjuntos o “factores”.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 6 DE
POWERPOINT
1) El objetivo del análisis de factores consiste en simplificar los
datos.
2) El análisis de factores no distingue entre las variables
dependientes
e independientes, en vez de lo cual se analizan conjuntamente
todas las variables
investigadas para identificar factores subyacentes.
c. El objetivo general del análisis de factores consiste en resumir la
información que se encuentra
en un gran número de variables en un número de factores más
pequeño.
1). El propósito estadístico del análisis de factorial consiste en
determinar si existen
combinaciones lineales de las variables que ayudarán a que el
investigador resuma los datos
e identifique las relaciones subyacentes.
a) El punto de partida para interpretar el análisis de factores es la
carga factores.
1 Carga de factores es una correlación entre cada variable
original y los factores recién desarrollados.
2 Las calificaciones del factor son “calificaciones
compuestas” sobre los factores derivados
que se calculan para cada participante.
3 En el análisis de factores, cada medición se pondera en
primer lugar, de acuerdo con su
contribución a la variación de cada factor.
b) Al realizar los cálculos, es común seleccionar valores
relativos o coeficientes de
calificación del factor de manera tal que el primer factor
explique la mayor parte de la
varianza total.
1 Con frecuencia se selecciona un segundo conjunto de
valores relativos de manera tal que el segundo factor
explique la mayor parte de la varianza residual.
2 Las dimensiones de los valores relativos o coeficientes de
calificación también son importantes para
comprender la mecánica del análisis de factores.
353
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 7 DE
POWERPOINT
c). Una vez que el investigador ha comprendido las
calificaciones del factor, el siguiente
concepto de importancia en el análisis de factores es el peso
del factor.
1 Los pesos del factor son correlaciones simples entre
variables y
los factores.
2 Cada peso del factor es una medida de la importancia de la variable en
la medición de cada factor.
3 Al igual que las correlaciones, los pesos del factor pueden variar de -1.0
a más 1.0.
d). El siguiente paso dentro del análisis de factores consiste en nombrar los
factores resultantes.
1 El investigador examinan las variables que muestran pesos elevados
sobre cada
factor.
2 Con frecuencia, existirá cierta consistencia entre las variables con alto
peso sobre un factor dado.
3 Poner nombre a los factores con frecuencia es un proceso subjetivo, que
combina la intuición
con una inspección de las variables que tienen pesos elevados sobre
cada
factor.
e) El último aspecto del análisis de factores se ocupa del número de factores a
conservar.
1 Resolver cuántos factores conservar es una decisión muy compleja,
porque puede existir más de una solución factible para cualquier
problema
del análisis de factores.
2 Una decisión importante que conviene tomar en cuenta al decidir cuántos
factores
conservar es el porcentaje de variación en los datos originales que se
explica
por medio de cada factor.
3 Con frecuencia, muchos investigadores de mercados detienen su
actualización cuando ya no
tiene sentido más factores. Ello se debe a que la varianza que explican
con frecuencia contiene una gran cantidad de variación que es de
naturaleza aleatoria.
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UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 8 DE POWER
POINT
Aplicaciones del análisis de factores en la investigación de mercado
d. Entre sus aplicaciones se encuentran:
1) Publicidad.
2) Precios.
3) Producto.
4) Distribución.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE ANÁLISIS # 6
Aplicación del SPSS. Análisis de factores
Este estudio del análisis de factores se acentúa gracias a la “Aplicación” que se
expone en
las páginas 604 a 608 del libro. Cuando se analice esta aplicación, es conveniente
hacer que los
integrantes de su clase la lean en su totalidad y soliciten ayuda durante los dos
primeros periodos
de clase de la semana. Después, pueden abordarse con mayor rapidez los
problemas de navegación y
los aspectos de interpretación, en sesiones de laboratorio durante la parte posterior
de la
semana. La hermosura de “explorar atravesando” la sesión de SPSS radica en que
revela de qué manera
el análisis factorial simplifica o “entresaca” el análisis de seis variables,
reduciéndolo
a dos: operaciones y alimentos.
Uso del análisis de factores con la regresión múltiple
Como lo señala la aplicación, un equipo e investigación quizá desee utilizar los
resultados de este
análisis factorial con una técnica de variable múltiple, tal como la regresión
múltiple (del
capítulo 17). Antes de que esto ocurra, es necesario calcular las calificaciones del
factor.
La “Aplicación” lleva de vuelta a los integrantes de su clase a la interfase SPSS y
les muestran como manipularlo para obtener calificaciones de factor. Una vez
más, es conveniente
describir esto en clase (mediante una computadora portátil y un proyector)
durante
las dos primeras sesiones de la semana y, después en la semana, darle seguimiento
en el laboratorio. Este análisis se encuentra en las páginas 607 y 608 del libro.
355
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE ANÁLISIS # 1
Análisis de grupos
e. El análisis de grupos es otro método de variables múltiples de interdependencia. Su
objetivo
primordial consiste en clasificar objetos en grupos relativamente homogéneos, con
base en el
conjunto de variables considerado.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE REPASO #
4
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 9 DE POWER
POINT
1) El propósito básico es especificar o segmentar objetos en grupos, de manera que
los objetos
que se encuentran dentro de cada grupo sean semejantes a los demás respecto
de diversas variables.
2) El análisis de grupos busca clasificar a los segmentos u objetos de manera que
sean máximas tanto las similitudes al interior de los segmentos como las
diferencias entre ellos.
3) Este método tratar de identificar los conglomerados o segmentos naturales entre
numerosas
variables, sin designar ninguna de ellas como variable dependiente.
4) Mediante el examen de las características asociadas con cada uno de los grupos
que se han
identificado, la administración puede decidir a cuáles grupos dirigirse y la
mejor
manera de llegar a ellos por medio de las comunicaciones de marketing
integradas.
Procedimientos estadísticos del análisis de grupos
f. Para realizar el análisis de grupos, es posible utilizar varios complejos programas de
computadora.
1) Con frecuencia, el grado de similitud que existe entre los objetos se determina
mediante
una medición de distancia.
2) La distancia que existe entre cualquier par de puntos se relaciona en forma
positiva con la similitud
que existe entre los individuos correspondientes, al considerar las dos variables
a la vez.
356
3) Para desarrollar una estrategia de marketing a fin de llegar a un grupo de
hogares, la administración
pretendería identificar los perfiles demográfico, psicográfico y de
comportamiento.
4) Con frecuencia, los grupos se desarrollan a partir de gráficas de dispersión.
a) Éste es un proceso muy complejo de ensayo y error.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 10 DE POWER
POINT
Aplicaciones del análisis de grupos en la investigación de mercados
g. Entre sus aplicaciones se encuentran:
1) Investigación de nuevos productos.
2) Marketing de prueba.
3) Comportamiento de los compradores.
4) Segmentación de mercados.
Aplicación del SPSS: Análisis de grupos
El “valor agregado” del análisis de grupos se percibe muy bien en la demostración
que
se encuentra en las páginas 610 a 612, sin perder de vista la base de datos de Deli
Depot. Al trazar
un lazo conceptual alrededor de dos variables asociadas con las personas que
trabajan
allí, (amables y competentes), los integrantes de su clase obtendrán experiencia
“práctica” en cuanto a determinar un punto de separación para la cantidad de
grupos a considerar.
Las gráficas, junto con las instrucciones de “manipulación”, muestran como el
grupo 2 tiene
perspectivas más favorables de los empleados ubicados en el grupo 1.
4. Análisis de dependencia
a. El propósito de las técnicas como el análisis discriminante y el análisis conjunto
consiste en
predecir una variable a partir de un conjunto de variables independientes. Esta
indagación lleva
al estudio del análisis de regresión (capítulo 17) a un nivel más poderoso.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE REPASO
#5
Análisis discriminante
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b. El análisis discriminante es una técnica de variables múltiples que se emplea para
predecir la pertenencia
a un grupo con base en dos o más variables independientes.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 11 DE POWER
POINT
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE ANÁLISIS # 2
1) El análisis discriminante es una técnica para analizar datos de investigación de
mercados
cuando el criterio o “variable dependiente” es categórico y el predictor o
“variables independientes” son de intervalo por naturaleza. Esto es la clave.
2). Esta técnica se emplea cuando el objetivo es clasificar los objetos o grupos
mediante un
conjunto de variables independientes.
a) De esta manera, en el análisis discriminante, la variable dependiente es no
métrica o
categórica.
b) Por el contrario, en el análisis discriminante, las variables independientes
son métricas
y con frecuencia incluyen características tales como las demográficas y
las psicográficas.
3) El propósito del análisis discriminante consiste en predecir una variable
categórica.
Desde una perspectiva estadística, esto incluye estudiar la dirección de las
diferencias del
grupo, con base en el descubrimiento de una combinación lineal de variables
independientes.
(la función discriminante) que muestre diferencias grandes entre las medias del
grupo.
a) Función discriminante es una combinación lineal de variables
independientes que se desarrolla por medio del análisis discriminante que
mejor distinguirá
entre las grandes categorías de la variable dependiente.
b) El análisis discriminante es una herramienta estadística para determinan
combinaciones
de aquellas variables independientes.
4) La calificación discriminante (Calificación Z) es la base para pronosticar a qué
grupo
pertenece el individuo específico, y se determina por medio de una función
lineal.
a) En el análisis discriminante, la calificación discriminante es la calificación
de cada
participante en la función discriminante.
358
5) Los pesos discriminantes (bn) o coeficientes de la función discriminante son
estimaciones de la
capacidad de discriminación de una variable independiente en particular.
a) Los coeficientes de la función discriminante son múltiplos de las variables
que forman parte de la
función discriminante cuando las variables están en las unidades
de medida originales.
b) Estos coeficientes se calculan mediante un programa de computadora de
análisis discriminante.
c) La magnitud de los coeficientes relacionados con una variable independiente
dada se determina con la estructura de la varianza de las variables que
forman parte de la
ecuación.
d) Las variables independientes con potencia discriminatoria cuantiosa tienen
peso
de gran magnitud, y las de poca potencia discriminatoria menor peso.
e) Otro propósito importante del análisis discriminante es la clasificación de
objetos o
individuos en grupos.
6) Para determinar si la función discriminante estimada es
predictiva, se utiliza la “matriz de clasificación” (predicción).
a) La matriz de predicción o de clasificación es una de análisis
discriminante que contienen el número de casos clasificados de manera
correcta e
incorrecta.
b) Es posible ejecutar pruebas estadísticas para determinar si el porcentaje de
clasificación correcta es estadísticamente significativo.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 12 DE POWER
POINT
Aplicaciones del análisis discriminante en la investigación de mercados
c. Entre sus aplicaciones se encuentran:
1) Investigación de productos.
2) Investigación de imagen.
3) Investigación de publicidad.
4) Marketing directo.
Aplicación del SPSS. Análisis discriminante
En las páginas 615 a 617 del texto, se establece un nexo con la base de datos de
Deli
Depot, para describir a los integrantes de su clase la fuerza del análisis
discriminante. Al
enfocarse sobre la posible influencia del género (la variable X7), sus alumnos
359
pueden manipular y generar una gran cantidad de resultados, que pueden
examinarse a fondo
y dirigirse hacia el resultado que se encuentra en la tabla de clasificación de
resultados. La línea
inferior representa las variables relacionadas con las operaciones de Deli Depot, y
los empleados
se clasifican en hombres y mujeres.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE ANÁLISIS # 5
Combinación de los análisis discriminantes y de grupos
Este ejercicio es útil porque establece un puente conceptual único con el
análisis de grupo que los integrantes de su clase realizaron en una etapa previa de
la
sesión de laboratorio. Más que para cualquiera de las “Aplicaciones” anteriores,
se recomienda que
guíe a sus alumnos en ésta durante una sesión de laboratorio al final de la semana.
El
análisis que describe esta combinación se encuentra en las páginas 617 a 619 y es
muy complicado, por lo que usted debe proceder con calma y tener a mano
algunos ayudantes de laboratorio
que respondan las inevitables dudas y preguntas que surgirán.
Análisis conjunto
d. El análisis conjunto es una técnica de variables múltiples con la que se calcula la
importancia relativa que los consumidores otorgan a
diferentes atributos de un producto o servicio, así como las utilidades o valor que
confieren a los diversos niveles de cada uno de esos atributos.
.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 13 DE POWER
POINT
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE ANÁLISIS # 3
1) Este método de dependencia supone que los consumidores eligen o forman sus
preferencias
de productos al evaluar la utilidad o valor globales de los productos mismos.
2) El valor se compone de utilidades específicas de cada característica o atributo
del producto. El análisis conjunto pretende calcular la importancia de los
atributos del producto que guarda mejor correspondencia con las decisiones o
preferencias de productos que indica el consumidor.
3) Una vez recopilados los datos, la aplicación del análisis conjunto a las respuestas
360
produciría una estimación del valor parcial para cada nivel de cada atributo.
a) Cálculo del valor parcial es una estimación del beneficio que los
participantes en la encuesta otorgarán a
cada nivel individual de un atributo o característica en particular.
b) En el proceso estadístico subyacente del análisis conjunto, la clasificación de
los perfiles por los
consumidores sirve como objetivo.
c) Luego, el proceso asigna un cálculo de valor parcial a cada nivel de los
diversos atributos.
4) Una vez estimados los valores totales de los perfiles del producto, el proceso los
compara con la clasificación real de los consumidores.
a) Si las predicciones resultan imprecisas, se cambian los cálculos de valores
parciales
específicos y se recalculan los valores totales.
b) El proceso continúa hasta que las predicciones sean tan cercanas como
resulte posible a las clasificaciones reales de los consumidores.
c) La capacidad de los coeficientes del valor parcial calculado para predecir
con exactitud las clasificaciones de los consumidores pueden determinarse
mediante el estudio de las estadísticas
del modelo, como r2.
d) Al igual que en la regresión, una r2 indica un buen “ajuste” con los datos (es
decir,
las predicciones del modelo guardan correspondencia estrecha con las
clasificaciones de los consumidores).
5) El intervalo de estimaciones de valor parcial para un atributo señala la
importancia de cada
atributo a través de sus diferentes niveles; es decir, restando el
valor parcial mínimo del atributo a su máximo valor parcial.
a) Cálculo de la importancia del atributo es la importancia de algún atributo de
un objeto
estimada por medio del análisis conjunto. Se calcula restando la estimación
del valor
parcial mínimo a la estimación del valor parcial máximo.
6) Una vez estimados los valores relativos de la importancia de los atributos, es
relativamente sencillo realizar predicciones sobre la preferencia general por
combinaciones
específicas de características del producto.
e. Las ventajas principales de la técnica de análisis conjunto son:
1) Exige poco al consumidor en lo relativo al aporte de datos.
2) Proporciona cálculos de utilidad para los deiversos niveles individuales de cada
atributo
del producto.
3) Permite determinar relaciones no lineales entre los niveles de los atributo.
f. Las limitaciones que impone el investigador abarcarían:
1) El investigador mismo debe encargarse de elegir los atributos apropiados y sus
niveles, que influyan
361
de manera realista en las preferencias o decisiones de los consumidores.
2) Los consumidores podrían tener dificultades para elegir o indicar preferencias
entre
perfiles muy numerosos, de modo que los atributos y sus niveles usados no
pueden
ser muy numerosos.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 14 DE POWER
POINT
Aplicaciones del análisis conjunto en la investigación de mercados
g. Entre sus aplicaciones se encuentran:
1) Potenciales de participación de mercado.
2) Análisis de la imagen de productos.
3) Análisis de segmentación.
Usted habrá notado que no hay una sección separada de “Aplicaciones de SPSS”para este
estudio del análisis conjunto. Sin embargo, para analizar esta técnica
suele ser útil consultar un magnífico trabajo: “A General Approach to Product Design
Optimization Via Conjoint Analysis (Método general para optimizar el diseño de
producto mediante el análisis conjunto)”, de Caroll, Goldberg y Green: Journal of
Marketing Research, Vol. XVII, páginas 17 a 37. Los autores conducen dicho trabajo
a través del análisis conjunto, sin perder de vista los niveles y atributos empleados como
referencia
en un estudio del diseño de producto para una camioneta pick-up. Desde el pasado, este
trabajo ha recorrido un largo
camino (mediante su enfoque) para que los miembros de su clase estudien con más
transparencia una
técnica muy complicada.
Además, existen programas de computadora especializados en este tipo de análisis. Unos
cuantos dignos de mención para sus alumnos son: LINMAP, CONJOINT DESIGNER/
ANALYZER, PC-MDS, y ACA “Sawtooth”.
El autor queda en deuda con el personal del Instituto Burke, en especial con Nick Raman,
por sus conocimientos
en la materia de “hacer comprensible lo complejo” para los estudiantes
de un curso de investigación de mercados a nivel licenciatura. ¡Gracias de nuevo, Nick!
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE REPASO
#6
Mapeo de percepciones
362
a) Un mapa de percepciones es una representación gráfica de las percepciones
de los encuestados
sobre las relaciones que existen entre dos objetos respecto a dos o más
dimensiones (normalmente atributos o características de los objetos).
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 15 DE POWER
POINT
b) En un mapa de percepciones, la distancia que separa a los objetos es pequeña
para
objetos semejantes y grande para objetos diferentes.
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 16 DE POWER
POINT
Aplicaciones de los mapas de percepciones en la investigación de mercados
i. Entre sus aplicaciones se encuentran:
1) Desarrollo de nuevos productos.
2) Medición de imagen.
3) Publicidad.
4) Distribución.
UTILICE AQUÍ LA PREGUNTA DE ANÁLISIS # 4
UTILICE AQUÍ LA DIAPOSITIVA 17 DE POWER
POINT
ESTRATEGIAS PARA UTILIZAR SU DISCURSO EN CLASE
Sesión 1: Comience esta sesión generalizando todas las observaciones y dudas que
surgieron durante el fin de semana. Debe dedicar los diez minutos siguientes a estudiar el
valor que tiene el uso de técnicas de variables múltiples, y a describir brevemente cada
una de éstas que se estudiaron en el capítulo 18. Lleve consigo una computadora portátil
a las sesiones 1 y 2 y, a medida que progresa, “conduzca” a los integrantes de su clase a
través de los menús desplegables y los comandos relacionados con dichas técnicas. Tras
diferenciar las técnicas que tratan con variables dependientes e independientes, dedique el
resto de la sesión de clases a estudiar el análisis de factores y de grupos. Muchos
estudiantes estarán familiarizados con el concepto de mapeo de percepción, de manera
que se debe hacer mayor hincapié en su aplicación al realizar investigaciones de mercado.
363
Sesión 2: La segunda sesión se debe dedicar por completo al estudio de las técnicas de
dependencia que se exponen en el capítulo 18; es decir, el análisis discriminante y el
análisis conjunto. El capítulo está lleno de ejemplos y referencias al SPSS realmente
provechosos, que deben ayudar a que los estudiantes entiendan la función, fórmula,
juego-lenguaje y aplicaciones relacionadas con cada una de esas técnicas. A medida que
avance, cerciórese de consultar ejemplos de proyectos procedentes de cursos anteriores, y
las preguntas de repaso y de análisis que se encuentran al final del capítulo, con objeto de
obtener el mayor rendimiento. Una vez más, antes de pasar al laboratorio durante las dos
sesiones finales de la semana, usted puede mostrar a sus alumnos cómo sus equipos
pueden emplear estas técnicas y considerar preguntas, llevando su computadora portátil a
clases.
Sesión 3: En este momento del curso, es conveniente programar las dos últimas sesiones
de la semana para trabajar en el laboratorio. Si los integrantes de su clase tienen que
entregar un proyecto importante en su curso, un par de sesiones de laboratorio les
permitirán “atender” lo necesario para terminarlo. Además, en esta coyuntura, resulta
esencial que usted esté presente en el recinto, a fin de asesorarlos respecto a las
conclusiones que hayan extraído (y cualquier corrección final que se requiera); ya que si
usted asigna una fecha de entrega para el final de la semana, será discutible cualquier
serie de dudas expuestas por correo electrónico o en su carpeta pública. De cualquier
manera, si usted prefiere no dejar un proyecto importante como parte de su curso, un par
de sesiones de laboratorio al final de la semana proveerán de un sólido escaparate para
estudiar el material que contienen los “Proyectos para el estudiante”, las preguntas de
análisis y de repaso, o involucrar su estudio de Backyard Burgers o la base de datos de
Deli Depot.
Sesión 4: Vea los comentarios y orientaciones que se hicieron para la sesión 3. Los
últimos 15 o 20 minutos de esta sesión de laboratorio se deben dedicar a: 1) reconfirmar
con los integrantes de su clase el calendario para las exposiciones orales (si ello es parte
de sus criterios de evaluación); 2) revisar de qué manera se va a estudiar el capítulo 19 y
todos los “Proyectos para el estudiante", preguntas de repaso y de análisis que usted
decida dejar de tarea, y, si es momento, 3) la naturaleza y el protocolo relacionados con
un repaso del material del libro, sin perder de vista el examen final del curso.
RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS DE REPASO
1. ¿POR QUÉ REVISTEN TANTA IMPORTANCIA LOS MÉTODOS DE ANÁLISIS
ESTADÍSTICO DE VARIABLES MÚLTIPLES PARA LOS ADMINISTRADORES?
Los métodos de análisis estadístico de variables múltiples se han vuelto cada vez más
importantes para los administradores debido a las grandes cantidades de datos guardados
o almacenados que se pueden examinar de maneras complicadas. Del mismo modo, la
“pértiga” de expectación entre los investigadores de mercado continúa elevándose, tanto
que algunos creen que sólo es posible "observar la punta del iceberg” en cuanto a un
problema de marketing, a menos que se utilicen técnicas de variables múltiples
364
complejas. Entonces, la importancia de estas técnicas se ve guiada por los veloces
avances en la TI y un cambio en la cultura corporativa. La orientación que sugiere que se
pueden tomar decisiones consultando una variable “independiente” y “dependiente”, ha
cambiado a una perspectiva general del mercado que trata de explorar tantas influencias
potenciales como es posible.
2. ¿EN QUÉ SE DIFERENCIAN LOS MÉTODOS DE VARIABLES MÚLTIPLES DE
DEPENDENCIA E INTERDEPENDENCIA?
La diferencia entre los métodos de dependencia e interdependencia se tiene que
establecer mediante una pregunta fundamental; esto es, ¿es posible separar los datos
recabados en las clases dependiente e independiente? Las técnicas de interdependencia
son métodos de variables múltiples que toman en cuenta a todo el conjunto de variables,
si lo prefiere, de “la A a la Z” o “todas las canicas”. Las técnicas de dependencia son más
apropiadas cuando el equipo de investigación puede identificar como “dependientes” a
una o más de las variables de interés, y prensar a todas las demás como “independientes”.
3. ¿CUÁL ES EL OBJETIVO DEL ANÁLISIS DE FACTORES? SEÑALE UN
EJEMPLO DE UNA SITUACIÓN DE MARKETING QUE LO REQUERIRÍA.
Como ejemplo, cuando el análisis de factores explora un problema de investigación de
información, no hace distinción entre las variables “dependientes” e “independientes”. El
objetivo del análisis de factores es uno con el que, a estas alturas del curso, deben
simpatizar los integrantes de su clase: hacer las cosas más simples. El propósito
estadístico del análisis de factores consiste en determinar si existen combinaciones
lineales de las variables que ayuden a que el equipo de investigación identifique las
relaciones y extracte los datos que se han recopilado. Un buen ejemplo de situación de
marketing que necesitaría del análisis de factores sería cuando el gerente de una tienda
Old Navy en un centro comercial se interesa por obtener una evaluación de la satisfacción
del cliente. Está claro que es posible medir diversas variables de interés como el tiempo
de espera al teléfono, la música en el sistema de sonido ambiental, las talla y estilos
anunciados que esa tienda tiene en existencia, la amabilidad de los dependientes, los
intereses aplicados a una cuenta de crédito de Old Navy u otro proveedor de crédito, y así
sucesivamente. Las aplicaciones del análisis de factores en la investigación de mercado
se describen en la página 604 del libro.
4. ¿EN QUÉ DIFIEREN LOS ANÁLISIS DE GRUPOS Y DE FACTORES?
EJEMPLIFIQUE EL USO DEL PRIMEROA EN LA INVESTIGACIÓN DE
MERCADOS.
El análisis de grupos difiere del de factores en cuanto a que esta técnica trata de clasificar
los objetos en grupos relativamente homogéneos (un elemento clave en el juego-lenguaje
de la administración de marketing, aquí sobre todo debe emerger la “segmentación del
mercado”), a fin de explorar qué cosas tienen los grupos en común y qué cosas los
distinguen. El proceso de realizar un análisis de grupos es prolongado y complejo; no
365
obstante, los resultados son esenciales para los equipos de investigación y marketing. En
esencia, el análisis de grupos permite que un mercadólogo desarrolle una estrategia para
identificar y alcanzar segmentos de compradores bien definidos. Por ejemplo, si un
fabricante de computadoras, como Apple, pretende lanzar al mercado un nuevo producto,
el análisis de grupos puede ayudar a que el equipo administrativo identifique a los grupos
semejantes de compradores que tienen un criterio de compra similar (por ejemplo, “mi
nuevo equipo debe permitirme catalogar y seleccionar al azar hasta ‘x’ descargas de
MP3”).
5. ¿CUÁL ES EL PROPÓSITO DEL ANÁLISIS DISCRIMINANTE? ¿CÓMO PUEDE
USARSE PARA SOLUCIONAR UN PROBLEMA DE MARKETING O
IDENTIFICAR UNA OPORTUNIDAD DE MARKETING?
El propósito del análisis discriminante consiste en pronosticar la pertenencia a un grupo,
con base en dos o más variables independientes. Esta técnica se utiliza cuando los datos
recopilados por el equipo de investigación tiene una variable dependiente que es
categórica por naturaleza y el predictor, o variables independientes, está estructurado a
manera de intervalos. Por ejemplo, los compradores de música con frecuencia se
clasifican como “escuchas” y “no escuchas” de una estación de radio (la variable
dependiente), y las variables independientes son de naturaleza métrica (por ejemplo,
datos demográficos como la edad e ingresos). Es posible utilizar el análisis discriminante
para resolver un problema en el campo directo de marketing, aislando las características
de los compradores que probablemente respondan a cupones de descuento como ValPaks, y los que no lo harán. Por otra parte, es posible emplear esta técnica para identificar
una oportunidad de mercado; digamos que una estación de radio separa sus
usuarios/escuchas frecuentes de los usuarios/escuchas ocasionales y explora si reforzando
con otros estilos musicales sus formatos de manejo de tiempo garantizará lealtad a la
marca.
6. ¿EN QUÉ RADICA EL VALOR DEL MAPEO DE PERCEPCIONES?
Los conceptos de “posicionamiento” y “mapeo de percepciones" se habrán estudiado en
cierta medida en un curso de introducción al marketing, y los equipos quizá los utilizaron
como "herramientas" en sus exposiciones dentro de otras materias dentro del campo del
detalle, comunicaciones de marketing y marketing. El valor de un mapa de percepciones
es doble. Primero, debe reforzar en la mente de los integrantes de su clase que lo que
realmente cuenta en el mercado es la “percepción” o “imagen” de la marca
(organización) en la mente del consumidor; no lo que a la corporación le gustaría que
pensaran los compradores, sino lo que ellos “piensan” en verdad. En segundo lugar, con
sus tradicionales ejes vertical y horizontal, el mapa de percepciones es una herramienta
gráfica magnífica para ayudar a los integrantes de su clase (también a investigadores y
administradores) a comprender las técnicas estudiadas en los tres últimos capítulos, que
muchos pueden encontrar desoladores.
El nexo que tienen los mapas de percepciones con la práctica de la investigación de
mercados tiene que ver con los ejes dentro de los que se describen estas percepciones de
366
la marca. Con mayor frecuencia, son las variables (como el precio) que se encuentran en
el núcleo del problema de información y decisión administrativa sobre el que comienza el
proceso de investigación, y “preparan el escenario” para el panorama competitivo en el
cual se lanzan los nuevos productos y se mide el desempeño de las marcas existentes.
RESPUESTAS A LAS PREGUNTAS DE ANÁLISIS
1. EL ANÁLISIS DE GRUPOS ES UNA TÉCNICA DE ANÁLISIS DE VARIABLES
MÚLTIPLES MUY USADA EN LOS ESTUDIOS DE SEGMENTACIÓN. SU
OBJETIVO PRINCIPAL ES CLASIFICAR OBJETOS EN GRUPOS
RELATIVAMENTE HOMOGÉNEOS A PARTIR DE UN CONJUNTO DE
VARIABLES. UNA VEZ IDENTIFICADOS LOS GRUPOS CON ESTE ANÁLISIS,
¿CUÁL SERÍA EL SIGUIENTE ANÁLISIS LÓGICO QUE EMPRENDERÍA EL
MERCADÓLOGO? ¿ACASO LOS RESULTADOS DEL ANÁLISIS DEL GRUPO
TAMBIÉN REVELAN LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS MIEMBROS DE CADA
GRUPO? ¿POR QUÉ NO?
Para esta pregunta de análisis (así como con las preguntas de análisis #2 y 3), se
recomienda que comience por estudiar el excelente material que se encuentra en las
secciones “Investigación de Mercados” y “aplicaciones de SPSS” que están después de la
descripción teórica de cada técnica estadística, conforme se avanza en el capítulo 18. Esto
puede realizarse durante las sesiones de laboratorio programadas para esta semana, o
mediante una demostración práctica vía una computadora portátil y un proyector en
clases. Las secciones correspondientes al análisis de grupos, análisis discriminante y
análisis conjunto pueden encontrarse en las páginas 610 a 611, 614 a 617, y 622,
respectivamente. Con toda claridad, el siguiente paso “lógico” que desearía emprender un
mercadólogo consiste en decidir qué grupos se deben enfocar, y luego determinar la
mejor manera de alcanzarlos mediante un programa de comunicaciones de marketing. Es
importante observar que el análisis de grupos es muy complejo, ya que se caracteriza por
una gran cantidad de “hits” y “errores”. Teóricamente, los perfiles demográficos, de
comportamiento y psicográfico no se identificarían con miembros específicos de cada
grupo. Ello se debe a que un análisis de grupos clasifica los “segmentos” de tal manera
que los miembros que componen cada grupo son semejantes a cada uno de los demás en
cuanto a diversas variables. Entonces, en cierto sentido es posible sostener que los
resultados de un análisis de grupos revelan las características de los miembros de cada
grupo, pero solamente como un “grupo”.
2. EL ANÁLISIS DISCRIMINANTE ES UNA TÉCNICA DE VARIABLES
MÚLTIPLES USADA FRECUENTEMENTE CUANDO EL OBJETIVO ES
IDENTIFICAR VARIABLES IMPORTANTES RELACIONADAS CON ALGÚN TIPO
DE MEMBRESÍA GRUPAL. ¿QUÉ FUNCIÓN DE IMPORTANCIA DESEMPEÑAN
LOS COEFICIENTES DE FUNCIÓN DISCRIMINANTE EN LA IDENTIFICACIÓN
DE ESAS VARIABLES DE IMPORTANCIA? EN EL CAPÍTULO SOBRE LA
REGRESIÓN, SE PUSO DE RELIEVE LA MULTICOLINEALIDAD ENTRE
VARIABLES INDEPENDIENTES EN UNA ECUACIÓN DE REGRESIÓN COMO
367
UN POSIBLE PROBLEMA EN LA INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS.
¿ACASO PIENSA QUE LA MULTICOLINEALIDAD TAMBIÉN SERÍA
PROBLEMÁTICA EN LA INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS DEL
ANÁLISIS DISCRIMINANTE? ¿POR QUÉ SÍ O POR QUÉ NO?
El análisis discriminante es una técnica estadística muy sofisticada. Cuando se trata de
identificar las variables clave relacionadas con la pertenencia a un grupo (por ejemplo,
consumidores continuos u ocasionales de cerveza casera), se utiliza un coeficiente de
función discriminante, a fin de pronosticar una variable categórica. Además, ayuda a
descubrir una combinación lineal de las variables independientes que describe grandes
diferencias en las medias del grupo. Entonces, el coeficiente de función discriminante
dirige al equipo de investigación hacia categorías grandes de la variable dependiente en
los datos, un componente fundamental cuando el propósito del análisis discriminante
consiste en pronosticar el comportamiento de una variable que es de naturaleza
categórica. A primera vista, los integrantes de su clase quizá no perciban la
multicolinealidad como un problema para interpretar los resultados de un análisis
discriminante. Sin embargo, puesto que los coeficientes discriminantes (valores relativos)
son estimaciones de la capacidad discriminante de una variable independiente en
particular, la presencia de la multicolinealidad en un conjunto de datos establecería un
desafío. Esto se debe a que la estimación de coeficientes de regresión separados o
independientes estaría distorsionada, gracias a la gran correlación que existe entre las
variables independientes de interés para el equipo de investigación.
3. EL ANÁLISIS CONJUNTO SE USA PARA DETERMINAR LAS PERCEPCIONES
IMPORTANTES DE LOS ENCUESTADOS RESPECTO DE LAS
CARACTERÍSTICAS DE UN PRODUCTO O SERVICIO. SUELE PEDIRSE A LOS
ENCUESTADOS LA JERARQUIZACIÓN DE DESCRIPCIONES DEL PRODUCTO
O SERVICIO QUE CONTIENEN DIVERSAS COMBINACIONES DE LOS
ATRIBUTOS O CARACTERÍSTICAS DE INTERÉS. ¿CUÁL ES LA FUNCIÓN DEL
COEFICIENTE DE UTILIDAD DE VALOR PARCIAL QUE SE PRODUCE CON EL
ANÁLISIS CONJUNTO? ¿CÓMO DECIDE EL INVESTIGADOR CUÁLES
CARACTERÍSTICAS DEBE INCLUIR EN LA DESCRIPCIONES DEL PRODUCTO?
¿CUÁL SERÍA EL EFECTO EN LA CALIDAD DE LOS RESULTADOS DEL
ANÁLISIS CONJUNTO SI SE EXCLUYE UNA CARACTERÍSTICA
POSIBLEMENTE IMPORTANTE EN LAS DESCRIPCIONES QUE DEBEN
JERARQUIZAR LOS ENCUESTADOS?
Éste es un buen lugar para incorporar el “Proyecto para el estudiante #2” (que se
encuentra más adelante), principalmente debido a sus características “amigables con el
usuario” relacionadas con el ejemplo que utilizan los autores Green, Carroll y Goldberg
en su artículo (es decir, una camioneta pick up). Para cerciorarse si los integrantes de su
clase dedican algún tiempo a asimilar el ejemplo que se encuentra en este artículo, las
respuestas para las tres subpreguntas que contiene la pregunta de análisis #3 circularán de
manera agradable a la vez, o dentro del contexto de una pregunta de su examen final del
curso. El autor agradece la ayuda del AC Nielsen Burke Institute por proporcionarle la
368
sustancia de las respuestas que aquí se ponen a consideración del profesor, y, sobre todo,
por dirigirlo hacia el mencionado artículo.
Subpregunta 1: El papel de un coeficiente de utilidad del valor parcial (o “estimación” del
valor parcial) consiste en determinar la magnitud que el participante otorga a la utilidad
(“valor importante”) en cada nivel individual de un atributo o característica en particular.
Por ejemplo, en el artículo de Green, Carroll y Goldberg, un atributo clave (y sus
correspondientes niveles) es la “capacidad de carga útil”. Los tres niveles son: 1) Mil cien
libras; 2) Dos mil cien libras, y 3) Tres mil seiscientas libras. El análisis conjunto emplea
estos valores de utilidad y una regla de composición (por lo general, una forma aditiva
simple) para calcular un valor en la escala de preferencia general (denominado “utilidad
total”) para cada uno de los objetos dentro del conjunto de opciones para el encuestado. A
partir de aquí, el equipo de investigación puede calcular la importancia relativa de cada
uno de los atributos. Por ejemplo, utilizando el análisis conjunto, el equipo de
investigación descubrió que una carga útil de 3,600 libras era el atributo que los
participantes consideraron el “más importante”.
Subpregunta 2: Cuando se tiene que establecer con firmeza qué características deben
encontrarse en la descripción de un producto, esta obligación recae en los hombros del
equipo de investigación. En el artículo citado con anterioridad, el equipo de investigación
(en conjunto con el cliente) determinó que habría ocho (8) características relacionadas
con una camioneta pick up; a saber, 1) anchura, 2) longitud de la caja, 3) separación entre
salpicaderas, 4) capacidad para sujetarle un remolque, 5) capacidad de carga útil
(señalada con anterioridad en la subpregunta 1), 6) tipo de radio/precio, 7) tipo de
motor/precio/rendimiento y 8) el precio base de una camioneta normal (sin opciones).
Como se observa en el libro, establecer estos atributos (y sus niveles correspondientes) es
una espada de dos filos para el equipo de investigación. Se verá que estas
determinaciones tienen importantes ramificaciones en cuanto a la manera en que sus
alumnos formularán la respuesta para la subpregunta #3. La primera limitante que citan
los autores radica en la propia naturaleza de "hacer elecciones": el equipo de
investigación está decidiendo qué atributos y niveles influirán en realidad sobre la
preferencia y selección del consumidor. La desventaja radica en que ellas pueden estar
lejos de lo apropiado. En segundo lugar, existe la tentación de abordar el análisis
conjunto pensando “todo sirve para algo” en una decisión de compra. Sin embargo, si el
número de atributos o niveles es demasiado excesivo, los consumidores se ahogarán en
detalles; harán elecciones y señalarán preferencias que, una vez separadas y examinadas,
arrojarán poca luz sobre la imagen de un producto o una participación potencial de
mercado. Una vez más, al comenzar a examinar esta subpregunta, el artículo de Green,
Carroll, y Goldberg resulta una referencia útil, y no por otra razón estudia el proceso
mediante el cual se “depuran” hasta un número manejable.
Subpregunta 3: Claramente, si el equipo de investigación deja fuera de cartera algún
atributo clave (y sus correspondientes niveles), un análisis conjunto será menos que
adecuado. Una vez más, antes de seguir adelante, dedique un momento a subrayar para
qué se utiliza el análisis conjunto. El análisis conjunto de usa:
369
 Para ayudar a realizar la segmentación de beneficios.
 Para estimular y evaluar el impacto de los cambios en las ofertas de mercado de
una compañía (así como las de sus competidores).
 Para cuantificar la estructura de compensación de las preferencias por objetos
multiatributo/multicaracterística (como una camioneta pick up).
 Para medir la importancia relativa de las características o atributos para los
clientes o segmentos individuales (por ejemplo, ¿qué tiene mayor importancia en
la decisión de compra . . . la capacidad de acoplar un remolque o el tipo de
radio?).
 Para optimizar el diseño del producto.
 Para pronosticar opciones y participaciones de mercado.
Pida a los integrantes de su clase que reflexionen sobre estas seis viñetas. Cuando una
característica potencialmente importante (por ejemplo, tipo de motor/precio/rendimiento)
se deja fuera de la mezcla, el análisis conjunto proporciona una representación inexacta
de lo que preferirían los clientes individuales (o un segmento de compradores). Por lo
tanto, si una característica potencialmente importante se extravía, también los resultados
del sistema de calificación lo padecen.
4. EXPERIENCIA EN INTERNET: CONÉCTESE A INTERNET Y SELECCIONE
UNA MÁQUINA DE BÚSQUEDA. UTILICE VARIAS PALABRAS CLAVE E
IDENTIFIQUE CINCO PROVEEDORES IMPORTANTES DE INVESTIGACIÓN DE
MERCADOS INCLUIDOS EN LA WOLD WIDE WEB. COMPARE SUS SITIOS
WEB, ADEMÁS DE SEÑALAR LOS PUNTOS DÉBILES Y FUERTES DE CADA
UNO. ¿CUÁL ELEGIRÍA PARA REALIZAR UN PROYECTO DE INVESTIGACIÓN
DE MERCADOS? ¿POR QUÉ? PREPARE UN INFORME PARA LA CLASE, DE
MODO QUE PUEDA COMPARTIR LO INDAGADO CON SUS COMPAÑEROS DE
CLASE.
Existen diversas maneras en que puede enfocar la “entrega” de esta preguntas. Hace
tiempo, el autor utilizó este ejercicio y dividió la búsqueda de la siguiente manera: 1)
proveedores locales de investigación de mercados (por región, como Nueva Inglaterra);
2) Proveedores nacionales de investigación de mercados (por ejemplo, en Estados
Unidos), y 3) Proveedores globales de investigación de mercados. Un punto digno de
mención, sobre todo si los integrantes de su clase no son miembros de la American
Marketing Association (AMA, Asociación estadounidense de marketing), es que esta
organización publica cada año un número del Marketing News que contiene una lista de
los 50 más importantes proveedores de investigación de mercados y estudia varias de las
tendencias y desafíos que enfrenta el ramo. Este es un buen punto para presentar un
“anuncio de servicio público” (ASP) animando a sus alumnos para que busquen la
sección local de la AMA y obtengan su membresía. Si ello no es posible, quizá en la
biblioteca del campus o de alguna institución superior de los alrededores, se pueda tener
acceso a números impresos del Marketing News donde se describen los “50 más
importantes”. Con objeto de que los integrantes de su clase comiencen, a continuación se
enumeran varios proveedores (y sus sitios web):
370
1. Harris Interactive: http://www.harrisinteractive.com
2. Greenfield Online: http://www.greenfieldonline.com
3. Itracks: http://www.itracks.com
4. Grupo NPD: http://www.npd.com
5. Corporación Mercator: http://www.mercatorcorp.com
5. EJERCICIO DEL SPSS: USE EL CONJUNTO DE DATOS DEL RESTAURANTE
DE COMIDA RÁPIDA Y EL CUESTIONARIO DE LA FIGURA 15.6 (CAPÍTULO 15)
PARA LAS TAREAS SIGUIENTES:
A. UTILICE LAS PREGUNTAS 2 Y 3, ADEMÁS DEL SPSS, Y CREE UNA NUEVA
VARIABLE LLAMADA USO. APLIQUE ÉSTA PARA CREAR LAS CATEGORÍAS
SIGUIENTES:
USUARIOS INFRECUENTES = PERSONAS QUE RESPONDEN 1 Y 2 A LA
PREGUNTA 2, Y MENOS DE $2 Y $2.01-$4 A LA PREGUNTA 3.
USUARIOS INTERMEDIOS = QUIENES RESPONDEN 3, 4 Y 5 A LA PREGUNTA
2, ASÍ COMO $4.01-$6.00, $6.01-$8.00, Y $8.01-$10.00 A LA PREGUNTA 3.
USUARIOS FRECUENTES = INDICIDUOS CON RESPUESTA 6 Y 7 O MÁS A LA
PREGUNTA 2, ADEMÁS DE $10.01-$12.00 Y MÁS DE $12 A LA PREGUNTA 3.
B. APLIQUE ESAS NUEVAS CATEGORÍAS Y LAS AFIRMACIONES DE LA
PREGUNTA 7 PARA EJECUTAR UN ANÁLISIS DISCRIMINANTE DE TRES
GRUPOS EN RELACIÓN CON LOS DATOS.
Esta pregunta y la siguiente (#6) se realizan mejor conduciendo a los integrantes de su
clase por una serie de escenarios del tipo “¿Qué pasaría si. . .?” en el salón de clases,
mediante una computadora portátil y un proyector, antes de proceder al laboratorio. Por
ahora, seleccione los miembros de cada equipo que se hayan “distinguido” por un nivel
de comodidad superior al de sus compañeros en cuanto al material cuantitativo y el SPSS.
Una recomendación, que ha funcionado bien en el pasado, consiste en utilizar a estos
estudiantes como “asesores”. A medida que los integrantes de su clase trabajan en estas
dos preguntas de análisis en el laboratorio, pídales que le ayuden a asesorar a los demás
estudiantes sobre la manera de efectuar los comandos apropiados que les permitirán
terminar. El ‘desafío’ más colosal que aparece cuando se trata de asesorar a los
integrantes de su clase en este contexto, consiste en ser capaz de “estar cerca” de todos
ellos durante el marco de tiempo asignado para su sesión de laboratorio. Dado el hecho
de que los asistentes de laboratorio no siempre están familiarizados con las “entradas” y
“salidas” de los programas estadísticos como Minitab, SAS, y SPSS (y tampoco lo están
con programas de cómputo en línea como “Snap” e”itracks”), este sistema de estudiantes
en apoyo de sus compañeros rinde economías de escala un tanto diferentes.
371
6. EJERCICIO DEL SPSS: APARTIR DEL MISMO CONJUNTO DE DATOS Y
CUESTIONARIO USADOS EN LA PREGUNTA 6 PRECEDENTE, REALICE UN
ANÁLISIS DE FACTORES SOBRE LAS AFIRMACIONES DE ESTILO DE VIDA
CONTENIDAS EN LA PREGUNTA 9.
Véase los comentarios e instrucciones de la anterior pregunta de análisis #5.
ILUSTRACIONES DE MARKETING
No hay preguntas acerca de la ilustración de investigación de mercados para el capítulo
18.
PROYECTOS PARA EL ESTUDIANTE
1. En este capítulo, penúltimo del libro, se han presentado a los integrantes de su
clase algunos de los principales métodos para examinar los problemas de
marketing y las oportunidades de decisión de manera cada vez más compleja. Es
importante subrayar el punto, surgido hasta ahora en numerosas partes durante
esta jornada, que muchos problemas de decisión incluyen más de dos variables y,
por lo tanto, necesitan de la ayuda de las técnicas estadísticas de variables
múltiples descritas. De cualquier manera, cuando se enfrenten a la profundidad
del material estudiado aquí, algunos estudiantes quizá prefieran elegir lo
“superficial”. Pídales que, para la última clase de esta semana, se preparen para
analizar las virtudes del siguiente enunciado, extraído de The Invisible Touch, de
Beckwith: “Beware of research. People make terrible guinea pigs” (Tenga
cuidado con la investigación. La gente hace terribles cerdos de guinea) (p.
15).
2. Pida a sus alumnos que busquen y asimilen el contenido de un magnífico artículo
titulado: “A General Approach to Product Design Optimization Via Conjoint
Analysis (Método general para la optimización del diseño del producto mediante
el análisis conjunto)”, de Paul E. Green, Douglas J. Carroll, y Stephen
M.Goldberg, Journal of Marketing Research, Vol. XVII, pp. 17-37. Este artículo
explora las ramificaciones de la optimización de un concepto/producto empleando
el análisis conjunto en un estudio de producto para una camioneta pick up. Los
integrantes de su clase pueden llegar a sentirse muy cómodos con el análisis
conjunto, una vez que se le ha colocado en un contexto “amigable con el usuario”.
(La inspiración y el material para este “Proyecto para el estudiante” surgieron de
un seminario sobre la investigación en Internet el 3 y 4 de agosto del 2000,
Marriott Marquis, Nueva York Impartido por AC Nielsen). Pídales que le
entreguen un trabajo elaborado en equipo en el que traten las cinco preguntas
siguientes:
1) ¿Qué es el análisis conjunto?
372
2)
3)
4)
5)
¿Qué es lo que hace?
¿Para qué se utiliza?
¿En dónde se le encuentra? (por ejemplo, programas de cómputo)
Dados los atributos y niveles empleados para el diseño de producto de una
camioneta pick up, ¿cuál es el perfil de producto óptimo (es decir, el perfil que
incrementa al máximo los ingresos por ventas del nuevo producto)?
3. En la actualidad, están arrasando los reproductores de música digital de alta
capacidad, basados en discos duros, que pueden copiar una gran cantidad de
archivos MP3 de una computadora y permiten que una persona los lleve consigo.
Walter S. Mossberg, en su columna “Personal Technology (Tecnología
personal)”, informa que “el reproductor musical Rio Riot de Sonicblue es un rival
inepto para iPod”. (The Providence Journal, 3 de marzo del 2002). Pida a los
integrantes de su clase que investiguen cada uno de esos productos (iPod y Rio
Riot), sin perder de vista los diez atributos siguientes:










Conectividad con los sistemas PC y Macintosh.
El puerto de conexión, y la velocidad asociada con él.
El tamaño del producto.
El precio del producto.
Capacidad de almacenaje (en Gigabytes).
Capacidad de almacenaje (en número de canciones).
Cómo se generan las listas de reproducción.
Facilidad de navegación a través de las listas de reproducción.
Tamaño de la pantalla.
Duración de la batería (horas).
Luego pida a sus alumnos que preparen una presentación de PowerPoint (con
cinco diapositivas como máximo) que pueda exponerse en equipos durante la
última sesión de clases de esta semana. Aunque no deben limitarse a las siguientes
consideraciones, las diapositivas deben incluir:
I. Una matriz en la que se comparen y contrasten los reproductores Rio Riot
e iPod, que enumere los 10 atributos citados anteriormente.
II. ¿Qué clase de técnica(s) de variables múltiples recomendaría el equipo
de estudiantes para guiar el proceso de análisis?
4. Con frecuencia, se ha denominado a la música como el “lenguaje universal”. El
dominio de este lenguaje se ha difundido mucho, sobre todo gracias a la
proliferación de sitios web dedicados a la enseñanza de la música. Pida a los
integrantes de su clase que ingresen a Internet y exploren los cuatro siguientes
sitios web, dedicados a “difundir la palabra de la música”:
 La guitarra: http://www.cyberfret.com
 El piano: http://www.pianonanny.com
 El saxofón: http://www.saxlessons.com
373
 Tambores y percusiones: http://www.drumsdatabase.com
Pida a sus alumnos que elaboren un informe (individual) de dos páginas, en el que
evalúen estos sitios. Insista en que incluyan en él los factores y grupos que
podrían estar presentes cuando un usuario (maestro o estudiante) extrae la
información que contiene cada uno de ellos. Sin tener en cuenta si un alumno en
particular es músico o no, anímelos a que piensen en forma “heterodoxa” acerca
de los criterios que podrían ser más importantes para un experto o un principiante.
5. No importa en qué época del año, siempre es en esa época: ¡vacaciones de
primavera! Como afirma Alexis Larsen, del servicio de noticias Cox: “Para
muchos estudiantes universitarios . . . el periodo vacacional de primavera es la
solución temporal para la ansiedad por los exámenes, el exceso de clases y la
amenaza del mundo real”. (3 de marzo del 2002). Pida a los integrantes de su
clase que preparen un informe, elaborado en equipos, de tres páginas que trate de
responder a la siguiente pregunta: “En este nuevo milenio, ¿para los estudiantes
universitarios es más importante el camino que el destino?” Para preparar este
informe, se deben emplear los siguientes diecisiete sitios web como “criterios”, y
no por otra razón que añadir sabor a las semanas (y capítulos) finales de un curso
difícil de manejar:
 ¿Inminencia? http://www.hungover.net/
 Orígenes de las vacaciones de primavera:
http://www.springbreak.com/history.htm
 Cámara web de la playa de Waikiki:
http://www.live.waikikitimes.com/
 Protección solar: http://www.sunprotection.org/
 Piojo marino: http://www.fau.edu/safe/sea-lice.html
 Ciudad de Panamá: http://www.pcbeach.org
 Daytona Beach: http://www.daytonabeach.com
 Cancún http://www.gocancun.com
 Bahamas: http://www.bahamas.com
 Al sur por el sudeste: http://www.sxsw.com/
 Festival de jazz y patrimonio de Nueva Orleáns:
http://www.nojazzfest.com
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