Actualidad de la investigación de mercados online

Webinar ¡Súmate a la investigación online!

Escrito por Carlos Ochoa el 24 de agosto 2015

El pasado 18 de agosto impartimos el Webinar: Súmate a la Investigación Online, que contó con la presentación de Juan Mejía, Director de desarrollo de negocio de Netquest Colombia, y Alfonso Martínez Meyer, Director de Panel para la región Latam Norte en Netquest México. Durante el webinar se expusieron con detalle las virtudes a la migración a online de la investigación clásica, así como las cuestiones a tener en cuenta para llevar a cabo la migración con éxito.

Durante el webinar se recibieron muchas preguntas de los asistentes, varias de las cuales no pudieron ser respondidas por falta de tiempo. Lo hacemos ahora en este post y profundizamos un poco sobre las ya respondidas. Esperamos que sea de utilidad. Si te perdiste el webinar puedes verlo aquí:

 

 

1. ¿Cómo se pueden calcular las probabilidades de selección de la muestra, que es importante para una muestra representantiva y estrictamente medible? 

R: En la mayor parte de paneles online destinados a investigación comercial no es posible calcular las probabilidades de selección (o inclusión), dado que no se tratan de paneles probabilísticos. Es el mismo problema que nos encontramos en offline en la mayor parte de muestras con la que trabaja la industria, por ejemplo al seleccionar una muestra para entrevistas personales interceptando personas en la calles de una ciudad, tampoco podemos calcular dichas probabilidades.

Para poder obtener ese cálculo, y por lo tanto trabajar con muestras probabilísticas, sería necesario obtener un listado de los individuos que forman parte del universo, es decir, toda la población de un país.

Sólo hay dos manera de hacer un panel online de esta manera: dado que no hay listados de personas conectadas a Internet, se debería partir de algún tipo de listado censal, hacer una selección aleatoria, invitarlos al registro en el panel y, en caso de que no tuviesen Internet, facilitarles el acceso online y formarlos para que lo pudiesen usar. Como puedes ver, es algo tremendamente costoso (casi imposible).

Tienes más información en nuestro blog de Netquest.

 

 2. ¿Consideran que hay un proceso de autoselección en la participación de los panelistas?

R: Probablemente en parte sí, depende mucho del panel online en cuestión. Por ejemplo, nosotros tratamos de reducir al máximo la autoselección cerrando nuestro panel y permitiendo que las personas se registren sólo por invitación. Otros paneles están abiertos, de manera que cualquiera puede registrarse voluntariamente, lo cual incrementa mucho la autoselección.

Otra cosa que hacemos en esta línea es ofrecer un regalo de bienvenida a todos los registrados, para reducir el número de personas que abandonan el proceso de registro. En el fondo, pedir la participación en encuestas online sin nada a cambio es una fuerte forma de autoseleccionar, porque la mayor parte de personas no están dispuestas a hacer un esfuerzo de este tipo sin remuneración, por lo que no ofrecer incentivo es crear un panel de personas que les gustan las encuestas de por sí.

En definitiva, los paneles online pueden padecer de autoselección, al igual que otras metodologías. El cómo se crea un panel determina este nivel de autoselección.

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Google: “El Capitán” de las oportunidades

Escrito por Fernanda Monteiro el 6 de agosto 2015

A través de la famosa canción mexicana “La Bamba”, Google lanzó el nuevo formato de su aplicación Google Translate mediante un vídeo interactivo y animado que muestra los atributos de esta app que tiene el concepto de traducir el mundo, vencer la barrera de los idiomas y acercar a la personas (algo parecido a lo que pasa en un bar cuando suena “La Bamba”).

La aplicación promete traducir palabras mediante la captura de imágenes. Paula Rizzo, del Blog Update or Die, ha dicho que el desarrollo está basado en la tecnología “Word Lens”, lo que permite la traducción en tiempo real de hasta 27 idiomas (por ahora).

Simplemente apunte la cámara de su teléfono inteligente de una palabra o frase que desea traducir y “voilá”.

 

Imagen de previsualización de YouTube

 

Desarrollado junto con Quest Visual (creador de Word Lens), esta tecnología permite a la cámara de un teléfono móvil apuntar a un texto determinado y traducir su contenido sin necesidad de cambiar la interfaz, es decir, en la práctica, se puede leer letreros, anuncios y todo tipo de contenido extranjero que se coloque frente al “lente” del dispositivo, dijo Paulo Alves del blog Tech Tudo.

La aplicación permite traducir páginas, paneles informativos, incorporar traducciones simultáneas de los textos o historias, entre otros. Esta app se convierte de este modo en una herramienta prácticamente indispensable en los viajes internacionales en los que no se sabe el idioma local.

Sin embargo, Google no piensa detener el barco aún, han dicho que no hay límites para el futuro y constantemente se aplicarán mejoras en esta aplicación. Además de ser un servicio online multinacional y representar el motor de búsqueda más popular del mundo, cada vez más Google invierte en innovación y desarrollo tecnológico para la sociedad.

A través del auge del desarrollo tecnológico, en constante creación de nuevas soluciones y plataformas que facilitan la vida de las personas, optimizan procesos, y son capaces de reemplazar los métodos y crear nuevos hábitos, entre otros, existe una característica común: el cambio en el comportamiento y las relaciones interpersonales las personas que utilizan estas aplicaciones.

Podemos analizar el caso de WhatsApp, multiplataforma libre de mensajería instantánea para teléfonos inteligentes. Actualmente WhatsApp tiene una cobertura global de más de 800 millones de usuarios activos, y en ella se envían más de 30 mil millones de mensajes por día.

La herramienta permite el intercambio de mensajes, imágenes, vídeos, mensajes de audio y llamadas gratuitas a cualquier personaque también tenga la aplicación. Con coste cero, alta funcionalidad y moderna plataforma, WhatsApp ha reemplazado los mensajes SMS, y ha cambiado la forma de comunicarse.

Esta tecnología amplía las posibilidades y abre las puerta para la investigación, ya que permite a las personas en cualquier lugar del mundo tener un contacto próximo con contenido extranjero, relación con otras culturas, las innovaciones y las tendencias foráneas. La distancia física no supone una barrera. Como no hay limitaciones, los conocimientos y oportunidades de aprendizaje son numerosos.

Cómo están cada vez más presentes e integradas aplicaciones y soluciones multi-pantalla, sobre todo del mundo offline al online, este hecho llama la atención de las empresas a nivel mundial. A medida que surge la necesidad de desarrollar formas tácticas para tomar ventaja de los nuevos comportamientos del consumidor como una estrategia efectiva para aumentar las ventas.

Para satisfacer estas necesidades, las organizaciones necesitan conocer en profundidad lo que altera el comportamiento del consumidor y sus experiencias en relación con los productos y servicios de consumo.

Las empresas del sector deben ir de la mano con el desarrollo tecnológico y comprender todas las innovaciones y las nuevas plataformas de comunicación que se producen, ya que al fin y al cabo, para bailar la bamba se necesita un poca de gracia.

la-bamba-perritos

 

Sigue las tendencias de desarrollo e investigación de noticias de la industria en nuestro blog.

¡Te esperamos en el próximo post!

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Dos buenas razones para no hacer una encuesta

Escrito por Carlos Ochoa el 23 de julio 2015

Puede sonar extraño que escriba un post recomendando NO hacer encuestas, entre otras cosas porque me gano la vida con ellas. Sin embargo, pocas cosas son más perjudiciales para nuestro sector que los estudios que generan insatisfacción en los clientes; que dejan esa sensación de inutilidad y tiempo/dinero mal invertido. Como se suele decir, eso es “pan para hoy y hambre para mañana”, una mirada cortoplacista.

Son muchas las razones por las que deberíamos hacer encuestas. Pero también podemos encontrar unas cuantas razones para NO hacerlas. Yo me quedaría con dos de ellas como las más destacadas.

Razón 1: No intentes que los encuestados hagan tu trabajo

Supongamos que soy un Product Manager de una reputada empresa de telecomunicaciones. Las ventas de mis servicios de telefonía celular están sufriendo, los planes tarifarios no parecen ser suficientemente competitivos: ¡hagamos una encuesta!

Hasta este punto el razonamiento es correcto. Pero, ¿cuál es el objetivo de la encuesta? ¿Saber por qué no nos contratan? Si sabemos que el problema que tenemos es de precios, ¿qué nos va a revelar la encuesta que no sepamos ya? Quizá lo que pretendemos es que el encuestado nos diga cómo deberían ser mis tarifas.

Confused-HuffPo

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El dato creativo: cómo Netflix llegó a Francia

Escrito por Vanessa Castro el 16 de julio 2015

Estás en la parada del autobús a las 6 pm, hace frío y llueve torrencialmente. Volteas y ves la publicidad que está a tu lado, es un Gif animado a todo color que presenta una de tus películas de espartanos favoritas -supongamos que es 300-  sugiriéndote: “¿Bajo la lluvia esperando a tu autobús? Llega a casa y ponte cómodo con Netflix”

¿Ciencia ficción? No, es la campaña que utilizó Ogilvy Paris para introducir Netflix en el mercado francés. La primera campaña hecha 100% a partir de datos contextuales, desde el momento de su conceptualización estratégica hasta su ejecución creativa.

 

 

La creación del dato: cómo convertir insights en oportunidades

Para la marca la única manera de triunfar en Francia era ser completamente relevantes, por ello condujeron una investigación que implicó analizar 2 años de conversaciones digitales  y a partir de ahí categorizar los datos en un “modelo de tópicos” que permitió convertir conversaciones del día día en insights que reflejaban una oportunidad para la marca.

 

Fuente: Cannes Lions 2015

Fuente: Premios Cannes Lions 2015

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La compra programática toca las puertas de la investigación

Escrito por Nijady Balanta el 9 de julio 2015

“Programmatic buying is the gluten of advertising. Like gluten, ‘programmatic’ has become a buzzword that many people use but few really understand. They just know it’s important.”

“La compra programática de medios es el gluten de la publicidad. Como el gluten, “programática” se ha convertido en un término común que muchos usan, pero que muy pocos entienden. Sólo saben que es importante”

Jimmy Kimmel

En el momento de su lanzamiento, la publicidad online apenas representó un cambio radical dentro de las prácticas tradicionales, aquellas trazadas unos cuantos años atrás en Madison Avenue (NYC). Después de todo, el cambio del papel a los medios electrónicos ya había echado raíces, ya que la publicidad se extendía desde periódicos y revistas a la radio y la televisión.

La compra y venta anticipada de anuncios online no era tan diferente de lo que se había visto antes. Las mismas comidas de mantel blanco servían para negociar acuerdos, y las órdenes de inserción resultantes aún eran enviadas por fax. Sí, los pioneros de la industria como Doubleclick estaban construyendo sistemas tecnológicos para gestionar la publicación de anuncios online, pero el cambio era una cuestión de grado, no sustancial.

La compra programática

Es en los últimos años cuando la verdadera revolución en la publicidad y los medios se ha hecho evidente. Impulsada por el aumento de la ad-tech, o tecnología publicitaria, la compra y venta de la publicidad digital está evolucionando a un ritmo vertiginoso.

 

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Muestreo no probabilístico: muestreo por bola de nieve

Escrito por Carlos Ochoa el 30 de junio 2015

Finalizamos con este post nuestra serie dedicada a técnicas de muestro. Hoy vamos a hablar de una técnica conocida como bola de nieve (snowball sampling).

El muestreo por bola de nieve es una técnica de muestreo no probabilística en la que los individuos seleccionados para ser estudiados reclutan a nuevos participantes entre sus conocidos. El nombre de “bola de nieve” proviene justamente de esta idea: del mismo modo que una bola de nieve al rodar por una ladera se va haciendo más y más grande, esta técnica permite que el tamaño de la muestra vaya creciendo a medida que los individuos seleccionados invitan a participar a sus conocidos.

 

bola-nieve-muestreo

 

La bola de nieve se usa con frecuencia para acceder a poblaciones de baja incidencia y a individuos de difícil acceso por parte del investigador. En estudios en los que se quiere estudiar un colectivo muy específico (por ejemplo, personas aficionadas a la filatelia o coleccionismo de sellos), puede resultar mucho más efectivo obtener una muestra a través de conocidos y amigos de los propios coleccionistas, que mediante una selección puramente aleatoria, en la que una gran cantidad de individuos candidatos a participar serían descartados. Supuestamente, es muy probable que un coleccionista de sellos conozca a otros coleccionistas de sellos, lo que hace de esta técnica una forma efectiva de muestrear un colectivo que de otra manera resultaría de difícil acceso para el investigador.

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Estadísticas y realidades

Escrito por Carlos Ochoa el 18 de junio 2015

Así se titula el artículo de opinión que escribió en El País hace unas semanas Alfredo Pérez Rubalcaba, antiguo vicepresidente de España bajo el mandato de José Luís Rodríguez Zapatero.

Aunque sea por motivos de interés personal o partidistas, no deja de ser una buena noticia que alguien que ha estado vinculado a la política al máximo nivel haga una reflexión sobre cómo se interpretan las estadísticas, no sólo desde el propio ámbito político sino desde muchos medios de comunicación.

 

rubalcaba-estadisticas

 

En este artículo en cuestión, Rubalcaba cuestiona la relevancia que se suele dar a pequeñas variaciones en los resultados de una encuesta, cuando estas variaciones a menudo están por debajo del margen de error definido por el tamaño de la muestra empleado. Lo resume con la siguiente frase:

“Siempre me ha sorprendido lo minucioso de esos análisis que encuentran sesudas razones para justificar lo injustificable, a saber: que una subida o una bajada de un punto de uno u otro partido es consecuencia directa de una declaración política, de un error, o de cualquier otro hecho concreto. Un punto de subida o de caída en una encuesta cuyo margen de error, ese que figura en la ficha técnica que casi nadie se lee, suele estar en el entorno de un ±2%. Es decir, un punto, que no es estadísticamente representativo. ”

 

El informe PISA

Rubalcaba utiliza esta introducción al tema para abordar el uso que se da a los estudios estadísticos que evaluan la calidad de la enseñanza en diversos países de la Unión Europea: el célebre informe PISA (Programme for International Student Assessment).

Se trata de un estudio que se realiza en todos los países de la Unión para obtener una medida estandarizada de los conocimientos que adquieren los estudiantes de los diferentes países miembros al cumplir los 15 años. Este informe permite juzgar sobre una base supuestamente justa – por ser la misma para todos los países – las bondades y las carencias de cada sistema educativo.

Según valora el ex-político español, con buen criterio, es habitual el uso poco informado de los resultados de este informe. El análisis que suele hacerse se parece más al de los resultados de una liga de fútbol que al de un informe estadístico serio: se ignora persistentemente el concepto de margen de confianza, por lo que se emiten juicios sin base estadística de forma irresponsable y, porque no decirlo, sensacionalista.

Por ejemplo, se ha escrito que los alumnos españoles tienen resultados inferiores a la de la mayoría de los países de la Unión Europea. Eso no es cierto. La puntuación de los alumnos españoles fue de 484 frente a la media de 489. La diferencia no es estadísticamente representativa.

Siempre es complejo explicar al gran público los conceptos relacionados con la representatividad estadística y el margen de error, pero es una obligación de políticos y medios de comunicación hacer un uso responsable de los mismos. De lo contrario, podemos acabar en el absurdo de hacer estudios estadísticos con muestras ridículamente pequeñas y darles la misma credibilidad que estudios escrupulosamente diseñados por profesionales del sector.

http://elpais.com/m/elpais/2015/05/01/opinion/1430498824_555103.html

Confundir el qué y el cómo

Otro apunte interesante del artículo anteriormente mencionado va más allá del puro problema estadístico. Es un fenómeno que llega a producirse en algunos ámbitos y que podríamos definir como “confudir el qué y el cómo”.

Este fenómeno sucede cuando un dato se estudia mediante un mecanismo periódico fiable y costoso, empleado para tomar grandes decisiones. Sin duda, el informe PISA cumple este requisito. En estas circunstancias, el estudio estadístico pasa a ser tan popular y decisivo, que podemos caer en la tentación de pensar que el objetivo es mejorar los resultados del estudio en sí mismo y no la realidad que el estudio trata de observar.

Según Rubalcaba, el uso que se da al informe PISA está siendo tan exorbitante que algunas autoridades educativas han llegado a la conclusión de que la mejor manera de obtener buenos resultados en el informe PISA es enseñar a los alumnos a aprobar el tipo de cuestionario que se emplea para obtener los datos del informe.

Al hacer esto, pervertimos el fundamento del propio estudio. Entrenamos a los alumnos para completar una herramienta de medición (una encuesta, en el fondo) como si fuese un objetivo en sí mismo. Es una técnica que no es nueva: es habitual que academias de inglés y autoescuelas, en lugar de enseñar un idioma o cómo conducir, se concentren en enseñar estrategias para resolver los cuestionarios habituales para obtener una certificación de idiomas o el carnet de conducir.

 

Los profesionales de la investigación de mercados no debemos olvidar la importancia que tienen las herramientas de medida (como la encuesta) en el objetivo de reflejar de la forma más fiable posible la realidad que pretendemos observar. ¡No enseñemos a nuestros encuestados a “aprobar” cuestionarios!

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Over-fitting: el enemigo de las buenas predicciones

Escrito por Carlos Ochoa el 15 de junio 2015

Nate Silver , en La señal y el ruido, habla de las dificultades que afrontamos cuando tratamos de hacer buenas predicciones. Siguiendo la metáfora del título de su libro, la principal de ellas es confundir señal con ruido: desarrollamos un modelo predictivo y tratamos de ajustarlo a los datos que tenemos, pero, en el afán de afinar el modelo al máximo, acabamos ajustando el modelo a las imperfecciones de los datos que tenemos, empeorando nuestra capacidad predictiva.

Este fenómeno se conoce como over-fitting o sobreajuste. Un modelo predictivo debe capturar la esencia del fenómeno que describe, nada más. Christopher M. Bishop, en su libro Pattern Recognition and Machine Learning (Springer, 2006) nos ofrece un gran ejemplo de este problema, con un enfoque muy matemático (¡avisados estáis!).

¿Qué es un modelo?

modelo-datos

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Muestreo no probabilístico: muestreo por cuotas

Escrito por Carlos Ochoa el 12 de junio 2015

Llegamos al fin, en nuestra serie de posts dedicada al muestreo, al método estrella entre los muestreos no probabilísticos: el muestreo por cuotas. Esta técnica es la que suele usarse en investigación online a través de paneles. Podemos ver el muestreo por cuotas como la versión no probabilística del muestreo estratificado. Consta de tres fases:

 

1. Segmentación

En primer lugar, dividimos la población objeto de estudio en grupos de forma exahustiva (todos los individuos están en un grupo) y mutuamente exclusiva (un individuo sólo puede estar en un grupo), de forma similar a la división en estratos empleada en el muestreo estratificado. Normalmente esta segmentación se hace empleando alguna variable sociodemográfica como sexo, edad, región o clase social.

2. Fijamos el tamaño de las cuotas

A continuación, fijamos el objetivo de individuos a encuestar para cada uno de estos grupos. Normalmente definiremos estos objetivos de forma proporcional al tamaño del grupo en la población. Por ejemplo, si hemos definido unos segmentos por sexo en una población en la que hay un 60% de mujeres y un 40% de hombres, y queremos obtener una muestra de 1.000 personas, definiremos un objetivo de 600 mujeres y 400 hombres. Estos objetivos se conocen como cuotas. En este ejemplo, tendríamos una cuota por sexo de 600 mujeres y 400 hombres. En ocasiones se definen cuotas no proporcionales a la población, por ejemplo para poder profundizar en el análisis de un grupo específico.

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La importancia de entender una probabilidad condicionada

Escrito por Carlos Ochoa el 9 de junio 2015

Siempre me ha llamado la atención el bajo nivel de conocimiento estadístico de la población general. No estoy hablando de hacer regresiones o calcular coeficientes de correlación, hablo de nociones básicas. De hecho, esta carencia de conocimiento estadístico puede extenderse a todo lo que se relaciona con las matemáticas. Al respecto, recomiendo la lectura de El hombre anumérico, de John Allen Paulos, libro en el que el autor describe este analfabetismo matemático muy extendido en la sociedad.

Paulos-matematicas

 

La probabilidad: ese concepto tan mal entendido

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