Preguntar es un arte (o m√°s bien una ciencia)

Escrito por Ruth Alonso el 4 de julio 2014

De todos es sabido que preguntar es de sabios, pero m√°s sabio es aquel que sabe c√≥mo preguntar, aquel que tiene “arte para preguntar”. Aunque, como ver√©is en el art√≠culo [ENG] que os presentamos hoy, a veces preguntar es m√°s una ciencia que un arte…

Carlos Ochoa, Director de Marketing e I+D de Netquest, y Melanie Revilla, Postdoctorada de la Universidad Pompeu Fabra – RECSM, han trabajado conjuntament bajo el paraguas del grupo de investigaci√≥n R2Online, para llevar a cabo un estudio que averiguar√° hasta qu√© punto es importante el dise√Īo de un cuestionario para obtener datos de calidad.

La manera en que preguntamos por un dato o una opini√≥n a una persona, determina los resultados que obtenemos. Esta es la raz√≥n por la cual un cuestionario debe ser creado por un investigador experto, poniendo atenci√≥n a los efectos que el dise√Īo de las preguntas tendr√° sobre los resultados del estudio.

Los resultados del estudio, presentados en este art√≠culo bajo el t√≠tulo ‚ÄúDifferent scales, different results” (Escalas diferentes, resultados distintos), se han obtenido a trav√©s de un experimento realizado a los paneles de Netquest en Espa√Īa, M√©xico y Colombia. El proyecto consisti√≥ en preguntar sobre los ingresos y el tama√Īo del hogar de tres maneras distintas…

¡Lee el artículo entero aquí! [ENG]

 survey magazine

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√öltimas plazas para el Summer School in Survey Methodology

Escrito por Ruth Alonso el 2 de julio 2014

¡Hoy os presentamos la Summer School de la Universidad Pompeu Fabra!

A través del RECSM (Centro de Investigación y Especialización en Metodología de la Encuesta), la UPF pone en marcha una escuela de verano con una serie de 4 cursos intensivos sobre la metodología de encuesta.

El programa se realizará a lo largo de una semana, del 7 al 11 de julio, y se impartirá en Barcelona. Esta Summer School tiene como objetivo dar a conocer procedimientos para la aplicación de cuestionarios y técnicas estadísticas sofisticadas para examinar los datos.

Cada uno de los 4 cursos del RECSM tendrá una duración determinada y constará de profesores de prestigio internacional:

summerschoolrecsm

Curso A:  Survey nonresponse

Fecha: del 7 al 9 de julio

Profesor: Ineke Stoop

 

Curso B: Designing and Conducting Business Surveys

Fecha: del 9 al 11 de julio

Profesor: Diane K. Willimack and Jacqui Jones

Curso C: Spatial data analysis

Fecha: del 7 al 9 de julio

Profesor: Albert Esteve y Antonio López-Gay

 

Curso D: Multilevel Modeling

Fecha: del 9 al 11 de julio

Profesor: Leonardo Grilli

 

Estos cursos van dirigidos a aquellos profesionales que desarrollen tareas de dise√Īo e implementaci√≥n de cuestionarios, as√≠ como a profesores, investigadores y estudiantes de la materia.

Ap√ļntate a alguno de estos cursos y adquirir√°s conocimientos sobre las principales cuestiones relacionadas con la aplicaci√≥n de encuestas en los estudios de investigaci√≥n y la mejor manera de lidiar con ellos y con los resultados obtenidos.

¡Para más información entra en la web del Summer School in Survey Methodology!

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CATI y CAWI ¬Ņla pareja perfecta?

Escrito por Ruth Alonso el 25 de junio 2014

Hoy os queremos presentar los resultados de un experimento metodológico que hemos realizado junto a GESOP. El estudio tenía el objetivo de ver hasta qué punto es viable llevar a cabo un proyecto de investigación utilizando dos métodos de recolección de datos simultáneos: CATI y CAWI.

Os dejamos ahora con el artículo que GESOP ha publicado en su blog para presentar las conclusiones de este experimento:

En las pr√≥ximas l√≠neas nos proponemos compartir el experimento metodol√≥gico realizado por GESOP, en colaboraci√≥n con¬†Netquest, con el objetivo de¬†evaluar la viabilidad de utilizar simult√°neamente¬†m√°s de un m√©todo de recogida de la informaci√≥n en estudios cuantitativos de car√°cter social y/o pol√≠tico. En concreto, hemos querido comprobar la viabilidad de combinar¬†la metodolog√≠a on-line y la telef√≥nica¬†para la obtenci√≥n de una √ļnica muestra representativa de la poblaci√≥n, manteniendo en todo momento la calidad de los resultados obtenidos. [...]

Desde hace tiempo, GESOP viene observando una dificultad creciente para contactar con determinados segmentos de poblaci√≥n a trav√©s del tel√©fono fijo, como consecuencia del lento pero progresivo descenso de la presencia de este dispositivo en los hogares de nuestro pa√≠s. Esta tendencia a la baja del tel√©fono fijo se est√° produciendo a la vez que crece de forma imparable el uso de Internet. Todo parece indicar, adem√°s, que ambas tendencias se dan a velocidades diferentes seg√ļn la edad de los individuos. As√≠, muchos j√≥venes se desprenden del fijo cuando se independizan, pero pr√°cticamente todos ellos disponen de acceso a Internet y utilizan la red con frecuencia. En cambio, entre los individuos de m√°s edad se sigue manteniendo el tel√©fono fijo en el hogar, pero el uso de Internet todav√≠a no es general, sobre todo a partir de los 65 a√Īos. De hecho, entre los mayores, el acceso a la red todav√≠a est√° muy determinado por la capacidad econ√≥mica y el nivel de estudios de los individuos.

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As√≠ pues, a partir de la experiencia adquirida a lo largo de los a√Īos por GESOP en la planificaci√≥n y realizaci√≥n de trabajo de campo a trav√©s de diferentes m√©todos, se ha formulado la hip√≥tesis de que la combinaci√≥n del tel√©fono e Internet para la realizaci√≥n de encuestas de opini√≥n permitir√≠a un acceso m√°s f√°cil, m√°s r√°pido e igual o m√°s representativo que el uso exclusivo de uno de los dos m√©todos en solitario. Se tratar√≠a, pues, de realizar encuestas por Internet para llegar a los segmentos de poblaci√≥n m√°s j√≥venes, entre los que el fijo cada vez est√° menos generalizado, y continuar utilizando el tel√©fono para aquellos segmentos de poblaci√≥n de m√°s edad, entre los que la disponibilidad de fijo en el hogar todav√≠a es habitual. En definitiva, el objetivo es¬†acercarnos a cada segmento de poblaci√≥n a trav√©s del m√©todo que nos garantice un mejor acceso al mismo.

El experimento ha consistido, pues, en la realización de un mismo estudio por dos vías diferentes, para terminar comparando los resultados de las dos muestras recogidas: una totalmente realizada por teléfono y la otra obtenida en parte por teléfono y en parte por internet. Puede verse el detalle del análisis realizado en este documento, que explica la metodología desarrollada, así como el detalle de los resultados obtenidos en cada una de las variables tanto por una vía como por la otra.

La prueba realizada permite concluir que la combinaci√≥n de ambas metodolog√≠as en estudios de car√°cter pol√≠tico o de opini√≥n es factible. Pr√°cticamente no se observan diferencias significativas entre los resultados obtenidos a trav√©s de una t√©cnica y de la otra y las existentes no son estrictamente atribuibles al m√©todo de recogida de la informaci√≥n utilizado. Adem√°s, se ha conseguido llegar de forma m√°s eficaz y eficiente a los diferentes segmentos de la poblaci√≥n objeto de estudio, utilizando en cada caso la metodolog√≠a que asegura un menor sesgo en la muestra resultante. Evidentemente, las conclusiones de esta primera prueba deben ser confirmadas en futuras investigaciones, pero se√Īalan¬†la viabilidad de ir introduciendo la metodolog√≠a online en el √°mbito de los estudios sociales y de opini√≥n p√ļblica, manteniendo el rigor y la calidad de los resultados obtenidos.

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6 factores clave de la investigación de mercados en 2014

Escrito por Ruth Alonso el 19 de marzo 2014

Hoy os presentamos un resumen del¬†GRIT Report, para aquellos que no lo conozcan, se trata de un informe trimestral que realiza el portal GreenBook y que re√ļne las tendencias de la industria de la¬†investigaci√≥n de mercados.

GRIT_2014

El GRIT extrae datos encuestando a profesionales del sector que, al fin y al cabo, son los que conocen de primera mano las novedades, cambios y creencias de la investigación de mercados.

En este √ļltimo informe,¬†que pertenece al √ļltimo trimestre de 2013, participaron 2.229 encuestados, 1.786 de los cu√°les fueron proveedores y el 443 fueron clientes, de todo el mundo.¬†A continuaci√≥n, vamos a exponer un resumen realizado por Vision Critical que re√ļne en 6 puntos clave los ejes principales del estudio:

 

1. Técnicas y tecnología no son los factores principales por los cuáles los clientes escogen a sus proveedores

Mientras que hay clientes que sienten que cosas como el √ļltimo paquete estad√≠stico, el √ļltimo m√©todo de recogida de datos o las tecnolog√≠as sofisticadas son lo m√°s importante; los temas m√°s importantes para la mayor√≠a de ellos son realmente las ‚Äúhabilidades blandas‚ÄĚ tales como escuchar, tener personal capacitado y conocimiento de las necesidades del cliente.

Los proveedores est√°n m√°s interesados en herramientas y t√©cnicas, porque gracias a ellas pueden entregar sus resultados. Los clientes, sin embargo, necesitan centrarse en los resultados. Para las agencias asuntos como ‚Äúproyectos finalizados a tiempo‚ÄĚ y ‚Äúr√°pidas respuestas a peticiones‚ÄĚ figuran m√°s arriba de la lista de prioridades de los clientes, cuyas prioridades, por otro lado, son ‚Äúentendimiento de los nuevos canales comunicativos de los clientes‚ÄĚ o ‚Äútener m√©todos √ļnicos‚ÄĚ.

 

2. Los eventos y webinars son clave para mantener a las personas informadas

La lista de clientes y proveedores asistentes a seminarios, conferencias y ferias es un método clave para mantenerse al día, así como los webinars y eventos virtuales. Si no acudes a este tipo de eventos, es probable que te estés quedando atrás, por mucho que leas con asiduidad artículos escritos por profesionales del sector, blogs y prensa especializada.

 

3. El motor de cambio principal del cliente es el presupuesto

Los proveedores parecen estar motivados por una mezcla de necesidades de presupuesto y opciones tecnol√≥gicas, pero los clientes tienen claro cu√°l es su problema n√ļmero uno: las limitaciones presupuestarias.

 

4. Lo viejo es demasiado caro, lo nuevo es desafiante y lo atractivo no est√° probado

Los métodos antiguos, tales como el cara a cara, el CATI y los focus group se perciben como demasiado caros y, en general, demasiado lentos. Nuevos métodos como el análisis de texto y las encuestas vía móvil son vistas como tecnológicamente desafiantes. Las nuevas y atractivas herramientas como la gamification, el crowdsourcing e incluso la monitorización del social media son vistas como técnicas cuya fiabilidad todavía no se ha validado.

 

5. Las comunidades online y la encuestación móvil son las áreas de mayor crecimiento

En t√©rminos de lo que la gente est√° usando y de lo que est√° planeando, las comunidades online sigue siendo el m√©todo de ‚Äúnueva investigaci√≥n‚ÄĚ m√°s destacado, seguido por las encuestas v√≠a m√≥vil. Al otro lado, otras t√©cnicas como el an√°lisis facial, el neuromarketing y las biom√©tricas se mantienen en un papel m√°s secundario.

 

6. Los mensajes clave

> Las nuevas técnicas que están funcionando son las escalables, tales como las comunidades online y la tecnología móvil.

> La manera de hacer investigación es más importante para proveedores que para clientes, mientras los resultados importan más a los clientes.

> Las limitaciones de presupuesto es en la mayoría de casos uno de los factores más influyentes para el cliente en el momento de dar forma al proyecto.

> El punto que diferencia a los proveedores, a ojos de los clientes, es su habilidad por escuchar, pensar y entregar respuestas centradas en el negocio.

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¬ŅQu√© tama√Īo de muestra necesito?

Escrito por Carlos Ochoa el 11 de noviembre 2013

Una de las secciones de nuestra web m√°s visitadas es la CALCULADORA DE MUESTRAS. En esta p√°gina, indicando unos datos b√°sicos sobre la poblaci√≥n que deseas investigar y el m√°ximo error que est√°s dispuesto a tolerar, obtienes una estimaci√≥n del tama√Īo de muestra que necesitas para tu encuesta.

A menudo recibimos consultas relativas a esta calculadora: qu√© f√≥rmulas emplea, qu√© significa margen de error, nivel de confianza… Hoy nos proponemos explicar c√≥mo funciona exactamente.

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El problema…

El problema que queremos resolver es el siguiente: queremos estudiar un universo de personas (por ejemplo, personas de Brasil entre 15 y 65 a√Īos, un total de 136 millones de personas) mediante una encuesta a una muestra de este universo. Por el hecho de que la muestra es de un tama√Īo inferior al total del universo, vamos a cometer cierto error en los datos que observemos. Si estamos dispuestos a aceptar un % de error determinado, ¬Ņcu√°l es el tama√Īo de muestra m√≠nimo que necesito encuestar?

La forma en que mido el error…

Cuando quiero fijar el m√°ximo error que estoy dispuesto a aceptar en una encuesta, lo habitual es referirnos a dos par√°metros: el margen de error y el nivel de confianza. ¬ŅQu√© significa cada cosa?

El margen de error es el intervalo en el cu√°l espero encontrar el dato que quiero medir de mi universo. El dato puede ser en general de dos tipos: una media o una proporci√≥n. Por ejemplo, si quiero calcular la media de hijos que tienen los habitantes de Brasil entre 15 y 65 a√Īos, me gustar√≠a poder decir que la media es 2,1 hijos/persona con un margen de error del 5%. Eso significar√≠a que espero que la media est√© entre 2,1 – 5% y 2,1 + 5%, lo que da un intervalo de 2,00 <-> 2,21.

Si quisiera definir un margen de error para una proporci√≥n, proceder√≠a de igual manera.¬†Por ejemplo, me gustar√≠a poder estimar el n√ļmero de personas de Brasil entre 15 y 65 a√Īos que viven en un piso de propiedad, afirmando que son un total de 61.35 millonres personas (45% de la poblaci√≥n) con un margen del 5% de error, lo que significar√≠a que la realidad est√° entre 64.42 millones (47,25%) y 58.28 millones (42,75%).

El nivel de confianza expresa la certeza de que realmente el dato que buscamos est√° dentro del margen de error. Por ejemplo, siguiendo con el caso anterior, si obtenemos un nivel de confianza del 95%, podr√≠amos decir que el porcentaje de personas de mi universo que viven en un piso de propiedad, en el 95% de los casos se encontrar√° entre el 42,75% y el 47,25%. O dicho de otra manera, si repitiese 100 veces mi encuesta seleccionando muestras aleatorias del mismo tama√Īo, 95 veces la proporci√≥n que busco estar√≠a dentro del intervalo y 5 veces fuera.

Relaci√≥n entre error y tama√Īo de muestra

Margen de error, nivel de confianza y tama√Īo de la muestra siempre van de la mano. Si quiero obtener un margen de error y un nivel de confianza determinado (por ejemplo, error del 5% con confianza 95%) necesitar√© un tama√Īo de muestra m√≠nimo correspondiente. Modificar cualquiera de los 3 par√°metros, altera los restantes:

1. Reducir el margen de error obliga a aumentar el tama√Īo de la muestra.

2. Aumentar el nivel de confianza obliga a aumentar el tama√Īo de la muestra.

3. Si aumenta el tama√Īo de mi muestra, puedo reducir el margen de error o incrementar el nivel de confianza.

Pero, ¬Ņqu√© f√≥rmulas gobiernan la relaci√≥n entre los par√°metros anteriores? El conjunto de teoremas que se conocen como LEY DE LOS GRANDES N√öMEROS viene a nuestro rescate. Estos teoremas son los que dan soporte matem√°tico a la idea de que¬†el promedio de una muestra al azar de una poblaci√≥n¬†de gran tama√Īo tender√° a estar cerca de la media de la poblaci√≥n completa. En concreto, el¬†teorema del l√≠mite central¬†demuestra que, en condiciones muy generales, la suma de muchas¬†variables aleatorias¬†independientes (en el ejemplo, los habitantes de Brasil que tienen piso de propiedad) ¬ęse aproxima bien¬Ľ a una distribuci√≥n normal¬†(tambi√©n llamada¬†campana de Gauss).

Gracias al teorema del l√≠mite central, cuando calculamos una media (p.e. hijos por persona) o una proporci√≥n (p.e. % de personas con piso de propiedad) sobre una muestra, podemos saber cu√°l es la probabilidad de que el universo tenga ese mismo valor o un valor parecido. ¬†El valor que calculemos en la muestra ser√° el m√°s probable para nuestro universo y a medida que nos alejamos de este valor (por arriba o por abajo) cada vez ser√°n valores menos probables. En mi ejemplo, si el 45% de mi muestra de brasile√Īos tiene piso de propiedad, puedo afirmar que 45% es el valor m√°s probable del universo estudiado. Un porcentaje de 44% ser√° algo menos probable, 43% a√ļn menos, etc… Lo mismo sucede para valores superiores: 46% es menos probable que 45%.

La forma en que disminuye la probabilidad a medida que me alejo de la media corresponde a una distribución gaussiana. Podemos fijar un intervalo alrededor del valor más probable, de manera que englobemos el 95% de la probabilidad (nivel de confianza). La distancia a la que me tengo que alejar del valor más probable para englobar este 95% determina el margen de error.

distribuciónGauss.

 

Seg√ļn el gr√°fico anterior, para una distribuci√≥n normalizada (media 0, desviaci√≥n 1) si queremos englobar los valores que cubren el 95% de los casos, tengo que definir un margen de error entre -1,96 y +1,96 de la media. Si quiero cubrir el 99% de los casos, el margen debe alejarse hasta +-2,58.

Y entonces, ¬Ņqu√© est√° haciendo la calculadora?

Conociendo la propiedad anterior, es muy fácil adaptar las fórmulas de la distribución gaussiana a cualquier caso (sea cuál sea la media y desviación). Vamos a ver con detalle el caso de la estimación de una proporción. Para ello usamos la siguiente fórmula:

formulaNfinito

 

Donde:

n = El tama√Īo de la muestra que queremos calcular

N = Tama√Īo del universo (p.e. 136 millones de brasile√Īos entre 15 y 65 a√Īos)

Z = Es la desviación del valor medio que aceptamos para lograr el nivel de confianza deseado. En función del nivel de confianza que busquemos, usaremos un valor determinado que viene dado por la forma que tiene la distribución de Gauss. Los valores más frecuentes son:

Nivel de confianza 90% -> Z=1,645

Nivel de confianza 95% -> Z=1,96

Nivel de confianza 99% -> Z=2,575

e = Es el margen de error máximo que admito (p.e. 5%)

p = Es la proporci√≥n que esperamos encontrar. Este par√°metro suele confundir bastante a primera vista: ¬Ņc√≥mo voy a saber qu√© proporci√≥n espero, si justamente estamos haciendo una encuesta para conocer esta proporci√≥n?

La raz√≥n de que esta p aparezca en la f√≥rmula es que cuando una poblaci√≥n es muy uniforme, la convergencia a una poblaci√≥n normal es m√°s precisa, lo que permite reducir el tama√Īo de muestra. Si en mi ejemplo, yo espero que como m√°ximo el % de personas que tengan un piso de propiedad sea un 5%, podr√≠a usar este valor como p y el tama√Īo de mi muestra se reducir√≠a. Si por el contrario, desconozco completamente qu√© puedo esperar, la opci√≥n m√°s prudente ser√≠a usar el peor caso: la poblaci√≥n se distribuye a partes iguales entre propietarios y no propietarios, por lo que p=50%.

Como regla general, usaremos p=50% si no tengo ninguna información sobre el valor que espero encontrar. Si tengo alguna información, usaré el valor aproximado que espero (ajustando hacia el 50% ante la duda).

 

La f√≥rmula anterior podemos simplificarla cuando trabajamos con universos de tama√Īo muy grande (se considera muy grande a partir de 100.000 individuos), resultando lo siguiente:

formulaNinfinito

 

Ejemplo: Retomamos nuestro caso anterior. Tenemos una poblaci√≥n de 136 millones de brasile√Īos entre 15 y 65 a√Īos, queremos saber qu√© % de ellos vive en un piso de propiedad, con un margen de error del 5% y un nivel de confianza del 95%. Supondremos que no tenemos ninguna informaci√≥n previa sobre cu√°l puede ser el % de propietarios que podemos obtener en la encuesta. En este caso puedo usar la f√≥rmula simplificada pues 136 millones > 100.000, y usaremos p=50% pues no tengo informaci√≥n previa sobre el resultado esperado:

n = 1,96^2 * 0,5 * (1 – 0,5) / 0,05^2 = 384,16 -> 384

Debo encuestar por lo tanto a 384 personas para mantenerme dentro de los niveles de error definidos.

Si a ra√≠z de un estudio realizado el a√Īo anterior obtuvimos que el % de brasile√Īos propietarios de su vivienda era del 20%, y se espera que el dato de este a√Īo no haya variado en m√°s de 5 puntos (entre 15% y 25%), podr√≠amos reemplazar p por el peor caso esperado = 25%. El resultado ser√≠a:

n = 1,96^2 * 0,25 * (1 – 0,25) / 0,05^2 = 288,12 -> 288

 

¬ŅNecesito hacer estos c√°lculos?

No, por eso disponemos de una calculadora que hace todo el trabajo por ti. S√≥lo debes saber que el par√°metro “nivel de heterogeneidad” es esta proporci√≥n esperada y, que en ausencia de informaci√≥n, deber√°s indicar un valor de 50%.

Esperamos que os hayamos ayudado a interpretar su uso.

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Latinoamérica, la región que más crece en 2012

Escrito por Ruth Alonso el 14 de octubre 2013

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ESOMAR ha publicado el informe sobre la situaci√≥n de la investigaci√≥n de mercado en el mundo (Global Market Research 2013), alcanzando este a√Īo su vig√©sima quinta edici√≥n. Este estudio pretende ‚Äúsubrayar y priorizar varios de los retos clave que nosotros, como industria, hemos intentado abordar local, regional y globalmente‚ÄĚ tal y como manifiesta Finn Raben, Director General de ESOMAR.

El principal hecho destacable del informe es que Am√©rica Latina ha sido la regi√≥n que m√°s creci√≥ en el pasado a√Īo con un crecimiento del 5,6%, seguida por ¬†Asia-Pac√≠fico con un 4,8% y √Āfrica con un 3,9%. Cabe destacar que Norte Am√©rica se sigue recuperando (+0,4%), mientras que Europa no acaba de salir del bache, con la mayor√≠a de sus 15 mayores mercados registrando p√©rdidas.

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Am√©rica Latina recupera de esta forma en 2012 el t√≠tulo de la regi√≥n que crece m√°s r√°pido, gan√°ndole la partida a Asia-Pac√≠fico, con un volumen de negocio total de 1.943$ millones que representa un 5% del mercado global. Brasil sube hasta el s√©ptimo escal√≥n del top 10 de grandes mercados de investigaci√≥n (+11,1%). Durante 2012 el pa√≠s vio impulsado su negocio gracias a las encuestas pol√≠ticas y a la investigaci√≥n en torno a los Juegos Ol√≠mpicos (2016) y a la Copa Mundial de Futbol (2014). En buena posici√≥n tambi√©n nos encontramos con Argentina que obtuvo un crecimiento del 11,1%. En t√©rminos generales, 13 de los 18 mercados de la regi√≥n han visto aumentar su volumen de negocio, principalmente gracias a la capacidad de atraer inversi√≥n extranjera de pa√≠ses con una econom√≠a estable como Ecuador, Per√ļ y Nicaragua. Por otro lado, M√©xico y Venezuela siguen con la progresi√≥n de los √ļltimos a√Īos, mientras que los peque√Īos mercados de Guatemala, El Salvador y Paraguay han experimentado un a√Īo dif√≠cil con presupuestos de investigaci√≥n recortados.

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Si nos centramos en Europa, los mercados del sur siguen experimentando dificultades para reactivar el negocio; Italia, Espa√Īa, Portugal y Grecia tuvieron en 2012 p√©rdidas netas. Destaca la fuerte disminuci√≥n del negocio en Espa√Īa, en torno al -11,4%, una disminuci√≥n que sit√ļa el volumen total del mercado espa√Īol en niveles del a√Īo 2005. ¬†Por su parte, Portugal ha experimentado una reducci√≥n del negocio de -5,7% en el √ļltimo a√Īo.

Las regiones de Oriente Medio y √Āfrica han sido analizadas independientemente por primera vez en el informe ESOMAR, alterando as√≠ el balance global. Por su parte, √Āfrica ha alcanzado unos beneficios de $399 millones, siendo Sud√°frica el pa√≠s que m√°s aporta al continente con un 62% del total del mercado. Contrariamente, Oriente Medio ha visto decrecer su negocio en -4,3%, en gran parte, debido a los conflictos pol√≠ticos que se produjeron durante el pasado a√Īo en algunos pa√≠ses de la regi√≥n, como Israel y Egipto.

Norteam√©rica, constituida por Canad√° y Estados Unidos, con un 37% del total de mercado a nivel global y un 0,4% de crecimiento neto, progresa por tercer a√Īo consecutivo pero con un aumento menor, ya que no acaba de recuperarse de la crisis econ√≥mica de estos √ļltimos a√Īos.

Por √ļltimo, Asia-Pac√≠fico ha experimentado un crecimiento de +4,8%, que representan $6.314 millones. A la cabeza de la regi√≥n se encuentra Jap√≥n con un 35% del volumen de negocio, que vuelve al crecimiento despu√©s de dos a√Īos de declive debido a la crisis econ√≥mica, al gran terremoto del este de Jap√≥n y el desastre de la central nuclear de Fukushima. En total, la regi√≥n presenta 7 mercados m√°s que han crecido llegando a cifras de dos d√≠gitos: Birmania (+88,5%), Laos (+29%), Pakist√°n (+19,4%), Indonesia (+13,8%), China (+11,1%), Cambodja (+10,9%) y Malasia (+10,1%).

Desde Netquest organizamos, junto a ESOMAR, un webinar especialmente orientado al investigador latinoamericano que realizamos el pasado 8 de octubre. Este webinar titulado ‚ÄúCuestionarios buenos, datos √≥ptimos; Consejos para dise√Īar encuestas online de calidad‚ÄĚ, consisti√≥ en un curso pr√°ctico sobre c√≥mo dise√Īar buenos cuestionarios online y fue llevado a cabo por Carlos Ochoa, Director de Marketing¬† de Netquest. Puedes visualizar el webinar completo aqu√≠ y desc√°rgarte la presentaci√≥n desde Slideshare.


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1er Estudio de Tendencias de la Industria de Investigación de Mercados en Argentina

Escrito por Ruth Alonso el 24 de julio 2013

¡Participa en el 1er Estudio de Tendencias de la Industria de Investigación de Mercados en Argentina!

The GreenBook, perteneciente a la American Marketing Association, ha realizado ya doce estudios sobre la tendencia del sector a nivel internacional y este a√Īo pretende sacar el primer estudio centrado en Argentina, junto con la organizaci√≥n del 1er. Congreso de Investigaci√≥n de Mercados SAIMO-CEIM promotores del mismo.

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Para participar en el estudio como profesional de la investigación de mercados clicke aquí

Los resultados de este proyecto contribuirán a conocer las principales necesidades y tendencias en la industria de la investigación de mercados y los mismos serán presentados en dicho evento en Buenos Aires los próximos días 14 y 15 de agosto.

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Este congreso se trata del 5to Congreso SAIMO, pero del primero en colaboraci√≥n con CEIM, en el que SAIMO y CEIM ‚Äúse unen para convocar a todos los actores de la industria a discutir sobre el valor que tiene la investigaci√≥n de mercado y opini√≥n en las decisiones de los negocios y pol√≠ticas p√ļblicas‚ÄĚ. En √©l Netquest participa como Main Sponsor y representante de la investigaci√≥n de mercados en la regi√≥n. Desde Netquest tenemos como speakers a Enric Cid, Managing Director de Cono Sur, y Carlos Ochoa, Director de Marketing, que van a dar su punto de vista sobre c√≥mo se encuentra el sector actualmente en la regi√≥n y qu√© se puede hacer como profesional para seguir avanzando en la investigaci√≥n de mercados online, seg√ļn sus propias experiencias en el sector.

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¬ŅQu√© le deber√≠a exigir a mi proveedor de panel online?

Escrito por Ruth Alonso el 10 de junio 2013

Hoy se ha publicado un art√≠culo de Carlos Ochoa, Marketing Manager de Netquest, en la revista PMFarma. El art√≠culo que lleva por nombre “¬ŅQu√© le deber√≠a exigir a mi proveedor de panel online?“, pretende subrayar los puntos que debe tener en cuenta un investigador en el campo farmac√©utico en el momento de contratar un panel online.

 

farmacia_simboloLa investigaci√≥n de mercados se est√° convirtiendo en una disciplina imprescindible en todos los sectores. Hoy en d√≠a pocas son las grandes compa√Ī√≠as que no cuentan con un departamento de investigaci√≥n de mercados en su organigrama, que suele actuar como puente entre el departamento de marketing y/o ventas y los proveedores (agencia o instituto de investigaci√≥n y empresas de campo).

Sin ir m√°s lejos, este mismo a√Īo la revista Forbes ha incluido en el top 10 de empleos al analista de investigaci√≥n de mercado y al especialista en marketing, ni m√°s ni menos que en la tercera posici√≥n del ranking. Concretamente, desde 2010 estos dos empleos han crecido un 10% y se han generado 31.335 puestos de trabajo1.

La investigaci√≥n farmac√©utica: ¬Ņgasto o inversi√≥n?
Desde el a√Īo 2010 el sector farmac√©utico est√° sufriendo serias dificultades que afectan inevitablemente a la inversi√≥n en investigaci√≥n y el desarrollo: reducci√≥n de ayudas para los laboratorios de investigaci√≥n, recortes en la sanidad p√ļblica, la normativa del ‚Äúeuro por receta‚ÄĚ, la privatizaci√≥n de la sanidad p√ļblica, fuertes cambios legislativos‚Ķ No obstante, ante este panorama, la Dra. Beatriz Artalejo, presidenta de la Asociaci√≥n Espa√Īola de Farmac√©uticos de la Industria (AEFI), recuerda que ‚Äúno podemos perder de vista que el producto va dirigido a los pacientes; estos necesitan soluciones a sus problemas de salud‚ÄĚ2. La doctora quiso recalcar que aunque el sector est√© sufriendo ca√≠das en sus beneficios, el I+D es uno de los pilares que no se deben abandonar a√Īadiendo que: ‚ÄúEl futuro del sector farmac√©utico pasa por potenciar todav√≠a m√°s la investigaci√≥n y, para ello, es fundamental mantener la inversi√≥n‚ÄĚ.¬† E inevitablemente, investigaci√≥n de producto requiere investigaci√≥n de consumidor-paciente.

La industria farmac√©utica destin√≥ en 2011 un total de 974 millones de euros a I+D en Espa√Īa, lo que supone un 5,3% menos que el a√Īo anterior, seg√ļn datos facilitados por Farmaindustria. Por primera vez desde 2007, esta inversi√≥n es inferior a los 1.000 millones de euros.¬† Sin embargo, la industria farmac√©utica sigue siendo, junto a la del autom√≥vil, el sector empresarial que m√°s invierte en I+D en Espa√Īa, por delante de otros sectores como las telecomunicaciones o la aeron√°utica.

As√≠ pues, la investigaci√≥n del paciente en la industria farmac√©utica sigue siendo una necesidad, y lo seguir√° siendo en el futuro. Los profesionales de la investigaci√≥n de mercados especializada en el sector farmac√©utico deber√°n adaptarse a los cambios del sector y buscar respuestas en este nuevo entorno. Un entorno desfavorable no implica la supresi√≥n de la investigaci√≥n comercial. De hecho, es posible que las compa√Ī√≠as farmac√©uticas requieran m√°s que nunca de la realizaci√≥n de estudios de mercado, por una sencilla raz√≥n: en situaciones de dificultad no existe margen de error. El riesgo ya no tiene cabida, es necesario actuar sobre seguro sabiendo que lo que la compa√Ī√≠a acabar√° ofreciendo a los pacientes es lo que realmente est√°n demandando. En los tiempos que corren, una decisi√≥n debe ser s√≥lida y basada en informaci√≥n, nunca fundamentada √ļnicamente en intuiciones, experiencias pasadas o presentimientos. Tomar una decisi√≥n equivocada puede provocar unas p√©rdidas mucho m√°s elevadas que el coste de una investigaci√≥n previa.

 farma

 

La investigación en farma ahora vía Internet
Estamos ante un sector complejo, en constante metamorfosis y con una end√©mica dificultad para obtener informaci√≥n del consumidor, al tratarse de un sector fuertemente regulado. Todo esto se est√° viendo agravado por la creciente desconfianza que la sociedad experimenta, a causa de la situaci√≥n socio-econ√≥mica actual y que obstaculizan la obtenci√≥n directa de datos √ļtiles y fiables por parte de las compa√Ī√≠as farmac√©uticas. Por a√Īadidura, los cambios legislativos en la l√≠nea de dar m√°s importancia al propio paciente en la toma de decisiones sobre qu√© f√°rmacos consumir, demanda un contacto m√°s estrecho entre la industria y los consumidores, con el fin de generar informaci√≥n veraz, objetiva, contrastada y de primera mano.

Internet puede proporcionar la solución a muchos de estos problemas. Gracias a Internet y, en concreto, gracias a la existencia de grandes paneles online de personas dispuestas a participar en estudios online, ahora podemos realizar estudios a pacientes con mayor agilidad, facilidad y veracidad, que los clásicos métodos de recogida de información: CATI (Computer-assisted telephones interviewing) y face-to-face. Los métodos de recogida de información vía encuestas online proporcionan multitud de beneficios para la industria farmacéutica, que en muchas ocasiones tiene que tratar con datos sensibles o de máxima privacidad para el paciente. Así pues, realizar investigaciones a través de encuestas online permite al investigador farmacéutico:

- Alcanzar targets de dif√≠cil acceso (pacientes asm√°ticos, diab√©ticos, al√©rgicos‚Ķ), gracias a la cada d√≠a mayor penetraci√≥n de Internet en Espa√Īa, actualmente del 67,2%3 (seg√ļn la web internacional Internet World Stats).

- Conseguir respuestas de mayor calidad y datos representativos debido a la ausencia de un entrevistador que pueda introducir sesgos de respuesta, un factor muy relevante cuando el encuestado debe hablar de datos sensibles (por ejemplo, problemas sexuales).

- Obtener resultados con inmediatez.

- Fuerte reducción de costes (encuestación informatizada, muestra pre-identificada).

 

7 preguntas clave que se le deben hacer a un proveedor de encuestas online
Cuando llega el momento de contratar los servicios de una compa√Ī√≠a de campo online para llevar a cabo un estudio, pueden surgir multitud de dudas, ¬Ņobtendr√© una muestra representativa para mi estudio? ¬ŅQu√© se les da a los pacientes a cambio de sus respuestas? ¬ŅPodr√© recontactar a estas personas para estudios futuros? ¬ŅC√≥mo s√© que estos pacientes son personas reales? ¬ŅC√≥mo han sido captados?

ESOMAR (European Society for Opinion and Marketing Research) es la organizaci√≥n mundial que regula y promueve buenas pr√°cticas en la investigaci√≥n de mercados, de los consumidores, as√≠ como tambi√©n de las sociedades. Esta organizaci√≥n edita un conjunto de 28 preguntas que todo comprador de muestras online deber√≠a hacer a su proveedor. Concretamente, estas preguntas tienen como objetivo ‚Äúincrementar la transparencia y generar conocimiento acerca de las cuestiones clave que los investigadores han de considerar al decidir si un m√©todo de muestreo online es apto para su prop√≥sito‚ÄĚ4.esomar-28-questions-to-help-buyers-of-online-samples_200x200

De las ‚Äú28 preguntas de ESOMAR‚ÄĚ, 7 de ellas son especialmente relevantes cuando trabajamos con un proveedor de campo online para un estudio farma. Estas son las preguntas y el porqu√© de su importancia:

1.- Por favor, describa y explique el tipo o tipos de fuentes de muestras online de las que obtiene los encuestados.
Saber cuál es el origen de la información es fundamental en cualquier investigación. Cuando trabajamos con paneles online, para evitar duplicaciones o panelistas fraudulentos, lo óptimo es que sólo se puedan registrar al panel aquellas personas que han sido invitadas a él. Es decir, que el panel esté cerrado al registro voluntario, porque registro voluntario y representatividad son conceptos antagónicos.

2.- ¬ŅQu√© datos almacenan sobre el perfil de los encuestados? ¬ŅC√≥mo lo hacen? ¬ŅQu√© diferencias aplican entre los distintos or√≠genes de muestra? ¬ŅC√≥mo se mantienen al d√≠a?
A parte de los datos que se obtengan a partir de las preguntas, un estudio requiere cierto conocimiento a priori del perfil sociodemogr√°fico de los encuestados (sexo, edad, clase social‚Ķ), entre otros datos. As√≠ pues, siempre es un valor a√Īadido que un panel tenga variables de informaci√≥n previamente identificadas de los panelistas y que √©stos est√©n sometidos a un sistema continuado de actualizaci√≥n. Por ejemplo, este tipo de informaci√≥n complementaria podr√≠a ser: enfermedades padecidas, tratamientos recibidos, n√ļmero de enfermedades perfiladas‚Ķ Conocer toda esta informaci√≥n de los miembros del panel de antemano mejora la calidad de la investigaci√≥n y representa una importante reducci√≥n de costes y riesgos del proyecto.

3.- Por favor, describa los incentivos que ofrecen a los entrevistados por participar en sus encuestas.
Para garantizar unos resultados de calidad, es imprescindible proporcionar una buena remuneraci√≥n a los encuestados. Los panelistas deben sentirse valorados y recompensados por el tiempo empleado en responder la encuesta. Asimismo, el participante deber√≠a recibir un incentivo mayor o menor seg√ļn la duraci√≥n y dificultad del cuestionario.

4.- ¬ŅQu√© informaci√≥n necesitan sobre un proyecto para dar una estimaci√≥n de la viabilidad precisa utilizando sus propios recursos para realizar dicho proyecto?
Los datos que siempre deber√≠a solicitar una empresa proveedora de campo online para validar la viabilidad de un estudio son: n√ļmeros de respuestas requeridas (encuestas finalizadas), filtros y cuotas (perfil de los encuestados buscados), duraci√≥n del trabajo de campo (tiempo durante el que la encuesta estar√° disponible para ser respondida) y un conocimiento detallado de las especificaciones del estudio. Si un proveedor no trabaja con esta informaci√≥n, podr√≠a incurrir en un serio error en la evaluaci√≥n de la dificultad del proyecto y poner en riesgo el mismo.

5.- ¬ŅQu√© informaci√≥n proporcionan a sus clientes despu√©s de que el proyecto haya terminado?
Un buen proveedor de panel deber√≠a proporcionar al investigador de forma totalmente transparente: la invitaci√≥n y el cuestionario final que ha empleado, el dise√Īo de la muestra, el periodo de campo empleado, los m√©todos de validaci√≥n y los casos excluidos por mala calidad, la tasa de participaci√≥n y el m√©todo de c√°lculo de la misma.¬† En caso de haber recurrido a la subcontrataci√≥n, deber√≠a facilitar la informaci√≥n pertinente de su proveedor. Por √ļltimo, el cliente tiene derecho a conocer qu√© certificaciones y garant√≠as de calidad ofrece el panel, como por ejemplo el cumplimiento de la norma ISO 26362:20095, el est√°ndar de calidad para la gesti√≥n de paneles de investigaci√≥n. Si la empresa de campo online cumple con todos estos requisitos podr√°s confiar plenamente en el trabajo realizado.

6.- ¬ŅQui√©n es el responsable de los controles de calidad de datos? Si se encargan ustedes, ¬Ņdisponen de procedimientos para reducir o eliminar conductas no deseadas dentro de la encuesta (‚Ķ)?
En todo panel online es necesario un sistema que controle la calidad y veracidad de las respuestas y de los propios panelistas. Un buen sistema de captación (cerrado al registro voluntario, a ser posible) ya representa una primera garantía. Adicionalmente, debería ofrecerse controles de calidad como:

- Coherencia entre algunos datos proporcionados en la encuesta y los indicados en el momento del registro.
РComprobar que el tiempo empleado respondiendo las encuestas supere el mínimo requerido atendiendo a las características del cuestionario.
– Revisar respuestas incoherentes en preguntas abiertas de respuesta obligada.
РInclusión de preguntas trampa en el cuestionario.

El proveedor de campo debe excluir de los datos entregados al cliente cualquier respuesta que no cumpla estos criterios de calidad.

7.- Por favor, describa las medidas que toman para garantizar la protección y seguridad de datos.
En este punto, ser√° necesario que el proveedor indique c√≥mo aloja su base de datos, qu√© garant√≠as t√©cnicas ofrece y qu√© medidas toma para garantizar la confidencialidad de la informaci√≥n. Y, por supuesto, cumplir la LOPD espa√Īola.

La investigación online: una solución eficiente
Internet ofrece cada vez más posibilidades al sector de la investigación farmacéutica y puede representar la respuesta a muchos de los retos que está afrontando el sector actualmente. El uso de encuestas online en paneles de consumidores/pacientes es una solución fiable para obtener información valiosa y a un coste razonable.

Pero es responsabilidad del investigador hacer una correcta selecci√≥n del origen de la informaci√≥n, conociendo y validando la forma en que el panel online contratado ha sido creado y es gestionado. S√≥lo as√≠ podremos validar que la informaci√≥n constituye una base s√≥lida para la toma de las decisiones importantes que deben afrontar las empresas de la industria durante los pr√≥ximos a√Īos.

1 Este top 10 de los mejores empleos en 2013 ha sido elaborado por CareerBuilder y Economic Modeling Specialists Intl. (EMSI) utilizando la rica base de datos de mercado laboral de EMSI que cubre más de 90 países: http://www.forbes.com/pictures/efkk45mkkh/top-10-jobs-for-2013/

2 http://e3.comunicacionempresarial.net/?p=2170

3 http://www.internetworldstats.com/stats4.htm#europe

4 http://www.esomar.org/uploads/public/knowledge-and-standards/documents/28-Preguntas-para-ayudar-al-comprador-de-muestras-online.pdf

5 La ISO 26362:2009 especifica los términos y definiciones, así como los requisitos de servicio, para las organizaciones y profesionales que poseen y/o utilizan los paneles de acceso para el mercado, la opinión y la investigación social. Desarrolla los criterios conforme a los cuales los proveedores de panel de acceso y los propios paneles de acceso se pueden evaluar: http://www.iso.org/iso/catalogue_detail.htm?csnumber=43521

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“Medicina participativa” en PMFarma

Escrito por Ruth Alonso el 22 de abril 2013

Recientemente desde Netquest hemos estado colaborando con art√≠culos para diferentes revistas del campo de la investigaci√≥n, en esta ocasi√≥n os dejamos con un art√≠culo sobre “Medicina Participativa” redactado por Salvador Masdeu, Director de Marketing y Estrategia de Espa√Īa y Portugal, para la revista PMFarma especializada en Marketing Farmac√©utico.

Abril, 2013

MEDICINA PARTICIPATIVA

Entre las b√ļsquedas en Google con mayor crecimiento en 2012 se encuentran las redes sociales: instagram, pinterest, twitter, linkedin‚Ķ En pocos a√Īos Internet ha pasado de ser un medio de comunicaci√≥n meramente informativo a convertirse en un medio social.

El tr√°fico hacia las redes sociales y el tiempo dedicado a ellas han aumentado de manera constante desde 2007 hasta hoy -seg√ļn estudios realizados por Nielsen- , y se estima que seguir√° creciendo en la pr√≥xima d√©cada: la gente quiere compartir tiempo y conocimientos con los miembros de su entorno. Los medios sociales han revolucionado la interacci√≥n entre las personas y, por supuesto, esto ha provocado cambios tambi√©n en la manera en la que se relacionan el m√©dico y su paciente.

Actualmente, es dif√≠cil no encontrar un perfil concreto conectado a la red. El 50,72% de la poblaci√≥n espa√Īola de entre 16 y 74 a√Īos se conecta diariamente a Internet. Eso significa que 17,5 millones, de un total de 34,5 millones acuden regularmente a la red, seg√ļn el an√°lisis de los datos INE 2012 realizado por el ONTSI (Observatorio Nacional de las Telecomunicaciones y la SI).

 

Nuevos perfiles en la red

Todos estos datos configuran la realidad social de Internet en Espa√Īa y en ella vemos el gran peso que tiene hoy en d√≠a ‚Äúestar conectado‚ÄĚ. La realidad social cambia a pasos agigantados. Cada d√≠a surgen nuevos perfiles (prosumidores, community managers, content managers‚Ķ) que ocupan un rol importante en esta nueva ‚Äúsociedad‚ÄĚ.

patient-empowermentLos e-Pacientes tambi√©n son uno de ellos. Un e-Paciente va m√°s all√° del diagn√≥stico del especialista. Internet se convierte, de este modo, en un medio para averiguar informaci√≥n relativa a sus propios procesos de enfermedad o a los de alg√ļn familiar. La consultora Pew¬† ya public√≥ un estudio seg√ļn el cual el 35% de las personas que se ven afectadas por alguna dolencia acuden en primer lugar a Internet para autodiagnosticarse.

Pero m√°s all√° de este hecho, Internet es un foro; un punto de encuentro en el que compartir experiencias con otros pacientes. El 24% de dichos internautas (seg√ļn el estudio anteriormente mencionado) reconocen haber ayudado a otros enfermos durante el a√Īo pasado, a trav√©s de foros, redes sociales o chats. Los e-Pacientes tambi√©n consultan a su m√©dico a trav√©s de Internet¬† y pueden llegar a escoger a su especialista seg√ļn las valoraciones de √©ste en las redes sociales.

Al fin y al cabo, los pacientes que llevan largo tiempo viviendo con su enfermedad conocen mucho a su respecto y pueden aportar información de gran valor a otros pacientes en sus mismas condiciones, pero también a cualquiera que necesite investigar al respecto. Desde los cuidados necesarios, hasta los tratamientos, pasando por las dificultades y hándicaps de la enfermedad. Un enfermo puede conocer la enfermedad más a fondo y resolver mejor las dudas de cualquiera que necesite una respuesta.

 

El e-Paciente como herramienta en la investigación farma

Hoy en d√≠a, gracias a la popularizaci√≥n de las comunidades, redes sociales, foros, blogs‚Ķ las empresas pueden utilizar aplicaciones basadas en este tipo de plataformas para recoger feedback de consumidores, clientes, usuarios, partners, empleados o pacientes. paciente-2-0Entonces, ¬Ņpor qu√© no aprovechar esta gran cantidad de informaci√≥n que se genera a diario gracias a los e-Pacientes?

Los e-Pacientes suponen una fuente de información muy valiosa. Escuchándoles y preguntándoles se puede extraer información de gran valor que puede ayudar a direccionar cualquier inquietud del sector.

 

Paneles online de pacientes

Como parte de un proyecto de investigaci√≥n, el trabajo de campo (lograr acceso a una muestra representativa del universo estudiado) es una de las tareas que m√°s recursos consume y que marca la diferencia cuando hablamos de obtener informaci√≥n de calidad. ¬ŅD√≥nde puedo lograr acceso al universo que estoy estudiando? ¬ŅQu√© garant√≠as me ofrece la fuente? ¬ŅPuedo acceder a una muestra representativa a un coste que justifique la utilidad de la investigaci√≥n? Estas son algunas de las preguntas a las que se enfrenta el investigador.

Dos suelen ser las alternativas metodol√≥gicas que se plantean para la ejecuci√≥n del trabajo de campo: la captaci√≥n ad-hoc de participantes (por ejemplo, mediante encuestaci√≥n telef√≥nica o presencial a pie de calle) y el uso de ‚Äėpaneles de investigaci√≥n‚Äô (‚ÄúAccess panels‚ÄĚ) que contengan una muestra suficiente del universo a estudiar.

La elecci√≥n de la soluci√≥n adecuada entre ambas propuestas (ad-hoc o panel) depende de varios factores. Generalmente el uso de un panel de investigaci√≥n nos ofrece un mayor control de tiempos y costes, al conocer de antemano la disponibilidad de muestra suficiente. En este sentido, la aparici√≥n de ‚Äėpaneles online‚Äô ha simplificado la gesti√≥n del trabajo de campo y ha reducido considerablemente los costes al prescindir de la figura del encuestador.

En el extremo opuesto a los paneles de consumidores con perfiles gen√©ricos, encontramos el concepto de ‚Äėpaneles especializados‚Äô (paneles de m√©dicos, de IT managers,‚Ķ). Son paneles de tama√Īo reducido pero suficiente para soportar una demanda tambi√©n menor, en los cu√°les la remuneraci√≥n suele ser superior a la de un panel no especializado (por ejemplo, un factor 10 aproximadamente en el caso de los m√©dicos), recibir un incentivo proporcional al coste de su hora laboral.

 

Paneles de consumidores y paneles especializados

Pero, ¬Ņqu√© sucede con los estudios dirigidos a targets espec√≠ficos no profesionales pero escasos? Los estudios sobre pacientes son un buen ejemplo de este caso. ¬ŅTienen sentido los ‚Äėpaneles de pacientes‚Äô?

Si examinamos los dos requisitos necesarios para tener un panel (acceso al universo y capacidad de alimentarlo con suficientes estudios) este panel, en teoría, se comporta mal en ambos aspectos. Los estudios sobre patologías específicas (alergias, diabetes, patologías del sistema nervioso…) acostumbran a ser estudios de baja incidencia, por lo que los participantes son difíciles de reclutar. Asimismo, cada panelista-paciente normalmente sólo participa en estudios de una patología, lo cual dificulta garantizarle una frecuencia adecuada de encuestación que haga atractiva su pertenencia al panel.

 

Integración de paneles

Pero, ¬Ņpor qu√© no le damos una visi√≥n diferente al concepto de ‚Äėpanel especialista‚Äô? ¬ŅAcaso los pacientes no son tambi√©n consumidores? La respuesta que las empresas de paneles online pueden dar a este problema es la integraci√≥n de paneles. Efectivamente es dif√≠cil garantizar un flujo permanente de encuestas a panelistas-pacientes sobre una patolog√≠a concreta, pero podemos completar la ausencia de estudios sobre su patolog√≠a con encuestas de consumo, ofreciendo as√≠ una propuesta de valor m√°s atrayente.

Asimismo, la integración resuelve parcialmente la dificultad de acceso a esos perfiles. Los pacientes de una patología específica con una incidencia sobre la población general del 0,1% son difíciles de localizar mediante un muestreo aleatorio sobre la población, pero en un gran panel de consumo de 150.000 miembros representan un mínimo de 150 perfiles disponibles, lo cuál puede ser suficiente para estudios especializados ocasionales. En la medida en que los paneles desarrollan mecanismos para conocer mejor a sus miembros, pueden registrar de antemano su predisposición a participar en estudios sobre patologías, mejorando así su eficiencia.

La integración de paneles online es una alternativa especialmente interesante para dar respuesta a estudios sobre patología. Algunas de las razones:

‚ÄĘ Internet es un canal de comunicaci√≥n especialmente adecuado para estudios sobre pacientes: ofrece mayor percepci√≥n de anonimato e inhibe el pudor del entrevistado para tratar temas comprometidos.

‚ÄĘ La experiencia en la gesti√≥n de este tipo de paneles demuestra la predisposici√≥n de los pacientes a participar en estudios de investigaci√≥n sobre su patolog√≠a, tanto por una necesidad personal de comunicar sus vivencias como por el sentimiento de contribuci√≥n a la mejora de las condiciones de vida asociadas a su patolog√≠a.

‚ÄĘ Los paneles online pueden diferenciar pol√≠ticas de remuneraci√≥n entre estudios de consumo y estudios de patolog√≠as, creando una experiencia de panelista m√°s coherente en la que el participante recibe un incentivo acorde al valor de la informaci√≥n que proporciona.

En la medida en que los paneles online de gran consumo crezcan y aglutinen mayor demanda de la investigación comercial, estarán en disposición de ofrecer mejores soluciones a la investigación farmacéutica sobre pacientes.

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Top 10 posts of 2012

Escrito por Ruth Alonso el 2 de enero 2013

Ha acabado un a√Īo m√°s en el que Netquest se ha reafirmado como una de las empresas m√°s importantes de Panel Online a nivel mundial. Durante este a√Īo hemos participado en multitud de eventos, pero sin duda el m√°s importante ha estado las IV Jornadas Netquest que tuvieron lugar el pasado mes de junio en Barcelona y seguidamente en Madrid. As√≠ pues, ha sido un a√Īo de plena actividad en el que nos hemos dedicado a seguir ofreciendo estudios de calidad a los investigadores de mercado y tambi√©n, a trav√©s de nuestro blog, hemos seguido acercando al investigador noticias y datos de inter√©s.

A modo de resumen os dejamos a continuaci√≥n los 10 top posts, aquellos que han sido los art√≠culos m√°s le√≠dos de nuestro blog a lo largo de 2012, tal y como hicimos el a√Īo pasado:

Ranking 2012

Título

N¬ļ de visitas

1

Que se est√° cociendo en el mundo del software de encuestas

3.982

2

Midiendo las emociones

3.956

3

Tipos de √ćtems en las encuestas online

1.403

4

¬ŅLa supremac√≠a de lo visual? Logos Quiz, Instagram, Pinterest, Facebook, Infograf√≠as y la Investigaci√≥n de Mercados Online

1.122

5

Simulaciones virtuales de compra

1.003

6

¬ŅQu√© muestra necesito?

906

7

La escala Likert ‚Äď Cosas que todo investigador deber√≠a saber

816

8

6 tendencias para la investigación de mercados en 2010

638

9

10 preguntas que todo cliente debería hacer a su proveedor de panel

613

10

¬ŅQu√© es la co-creaci√≥n?

613

Durante el 2013 seguiremos compartiendo en el blog y en nuestras cuentas de redes sociales (Linkedin, Twitter, Facebook, Slideshare, etc.) información relevante para el sector.

¬ŅQu√© temas te gustar√≠a que trat√°semos en 2013?

¬°Feliz a√Īo nuevo!

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