Netquest Data process, un servicio integral para investigadores

Escrito por Carlos Ochoa el 27 de octubre 2011

En Netquest hemos empezado a ofrecer servicios de Data Process, con el objetivo de ofrecer una solución integral de campo online a nuestros clientes, los investigadores de mercado,  Aspiramos con este movimiento a lograr que el investigador nos facilite unos requerimientos para su trabajo de campo y que nosotros podamos devolverle un fichero preparado para que empezar el trabajo de análisis, integrando sampling + scripting + data process.

Data process

Los servicios que inicialmente estamos ofreciendo son 3:

1. File processing: Transformación del fichero estándar de resultados generado por la encuesta online a un formato pre-establecido por el cliente (SPSS, CSV, Barbwin, Quantum, ASCII asociado a un datamap concreto). Puede incluir recodificaciones de variables.

2. Tabulaci√≥n: Ejecuci√≥n de un plan de tabulaci√≥n dise√Īado por el cliente, con el objetivo de entregar datos preparados para analizar y preparar un informe de resultados.

3. Codificaci√≥n de abiertas: Servicio profesional de codificaci√≥n de abiertas a cargo de personas con larga experiencia, trabajando con software especializado que optimiza el trabajo y minimiza el riesgo de errores. Podemos emplear un plan de c√≥digos pre-dise√Īado o elaborar uno nuevo durante la primera fase de la codificaci√≥n.

La principal raz√≥n por la que nos hemos decidido a ofrecer estos servicios es la clara sinergia que hay entre la programaci√≥n de cuestionarios online y las tareas de procesamiento de los datos resultantes. Integando ambas actividades reducimos la necesidad de interlocuci√≥n, minimizamos el riesgo de errores y facilitamos al cliente un responsable √ļnico de la calidad de los datos entregrados.

Esperamos ayudar de esta forma a que los investigadores puedan centrarse en el trabajo que m√°s valor a√Īade a sus clientes: el dise√Īo y el an√°lisis.

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Metodología Maxdiff

Escrito por Carlos Ochoa el 14 de octubre 2011

En un post reciente explicaba cómo nuestro nuevo software de encuestas РSurvey Manager 2 Рse adapta perfectamente a metodologías de investigación que hasta ahora sólo se podían implementar con aplicaciones informáticas especializadas, o incluso desarrolladas a medida. Una de estas metodologías es la técnica de investigación MAXDIFF.

Voy a tratar de explicar qué es un estudio MAXDIFF y  por qué nuestro software puede implementar en un tiempo record cuestionarios que apliquen esta técnica.

MAXDIFF (Maximum Difference Scaling) es una técnica de investigación descrita por primera vez por Jordan Louviere en 1987. Esta metodología, compleja de usar en entrevistas personales/telefónicas, ha cobrado relevancia con la aparición de los cuestionarios online.

El propósito de MAXDIFF es medir la importancia relativa de un conjunto de atributos para un grupo de encuestados. Su principal característica: es capaz de obtener la información del respondent de una forma natural, lo cuál repercute en la obtención de información más veraz.

Alternativas existentes

Medir la importancia relativa de una serie de atributos (les llamaré items a partir de ahora) es algo habitual en cualquier encuesta. Los principales métodos empleados para ello en son 3:

ESCALAS DE ORDENACI√ďN (ranking)

Muestran al respondent la lista completa de √≠tems y solicita que las ordene anotando un n√ļmero junto a cada uno de los items. Con el mismo fin tambi√©n se emplean aplicaciones drag&drop que facilitan la tarea. Discrimina bien las preferencias, pero es complejo para el respondent cuando la lista es extensa (m√°s de 5 √≠tems).

Ranking demo

Acceso a la encuesta demo: Encuesta con ranking

ESCALAS DE PREFERENCIA (rating):

Es la t√≠pica escala ‘likert’ en la que puntuamos de forma individual cada √≠tem, por ejemplo de 1 a 10. Su forma habitual es la – temida – matriz. M√°s simple para el respondent, presenta dos problemas: favorece el empate y el significado de la escala es arbitrario (cada respondent interpreta un 7 a su manera, por ejemplo). Las valoraciones obtenidas suelen comprimirse en un rango de puntuaciones reducido.

Rating

Acceso a la encuesta demo: Encuesta con rating

REPARTO DE PESOS (allocation)

Estas preguntas solicitan al respondent distribuir un total de puntos (por ejemplo 100) entre los diferentes ítems. Permite medir tanto el orden de preferencia como la intensidad, pero es extremadamente arduo para el respondent.

Allocation demo

Acceso a la encuesta demo: Encuesta con allocation

El principio b√°sico detr√°s del MAXDIFF

Las alternativas anteriores tienen pros y contras, pero todas tienen una causa com√ļn en sus carencias: ordenar, puntuar y asignar pesos no son tareas naturales para el cerebro humano, y manipular listas extensas de cosas tampoco.

Cuando nos enfrentamos a la necesidad de elegir – por ejemplo, comprar un detergente entre todos los disponibles en el estante de un supermercado – no nos dedicamos a hacer ordenaciones y puntuaciones. Simplemente partimos de un objeto y vamos comparando con las alternativas existentes, siempre en grupos reducidos, descartando las opciones con ‘peor preferencia’ y qued√°ndonos con las de ‘mejor preferencia’.

MAXDIFF trata de obtener informaci√≥n del respondent a trav√©s de una tarea natural para el cerebro humano: “Escoje entre una lista reducida ¬†el √≠tem que te gusta m√°s y el que te gusta menos”. Es un principio compartido con todas las metodolog√≠as tipo CONJOINT (Maxdiff no deja de ser un conjoint simple).

¬ŅC√≥mo se desarrolla un MAXDIFF?

A partir de una lista extensa de ítems a valorar Рpor ejemplo 10 РMAXDIFF solicita al respondent completar una misma tarea varias veces, siguiendo este esquema:

1. Muestra 3-4 ítems seleccionados de la lista

2. Pregunta cu√°l es el mejor

3. Pregunta cu√°l es el peor

El principio detrás de esta mecánica es simple: si preguntas a un respondent por el mejor y el peor ítem de una lista de 3 ítems (A,B,C), la respuesta (por ejemplo A=mejor y C=peor) está proporcionando toda la información necesaria: A > B > C. Si la lista es de 4 ítems, indicando el mejor y el peor, sólo queda incertidumbre entre los dos ítems centrales. Es decir, capturamos casi toda la información necesaria.

Un ejemplo con 5 ítems, mostrando 3 preguntas de 3 ítems cada una sería el siguiente:

Maxdiff

Acceso a la encuesta demo: Encuesta con maxdiff

Seleccionando cuidadosamente la cantidad de preguntas que hacemos por respondent y la selección de ítems por pregunta, podemos obtener suficiente información para reconstruir la importancia relativa del total de ítems.

C√°lculo de la utilidad

MAXDIFF registra información parcial sobre preferencias, siempre sobre grupos reducidos de ítems. Una vez registrada esta información parcial, es posible reconstruir la preferencia relativa del total de ítems. Para ello se emplean dos técnicas:

1. El recuento: Si me aseguro de que (a) cada √≠tem se muestra un n√ļmero similar de veces y (b) el n√ļmero de comparaciones entre parejas de √≠tems es parecido, entonces la frecuencia con la que cada √≠tem ha sido marcado como mejor menos la frecuencia con la que ha sido marcado como peor es una medida indirecta de la preferencia de los respondents. Puede ser suficiente.

2. An√°lisis de la utilidad: Este tipo de an√°lisis, m√°s complejo, parte de la idea de que cada √≠tem tiene asignada una ‘utilidad’ en el cerebro del respondent: cuando el √≠tem A es seleccionado como el mejor entre una lista A-B-C, se debe a que la utilidad de A es mayor que la de B y C. Mediante t√©cnicas como la regresi√≥n multinomial, los investigadores puede reconstruir la utilidad media de cada √≠tem que maximiza la probabilidad de haber observado las elecciones individuales de cada persona y grupo de √≠tems. Esta medida discrimina mejor entre √≠tems que el simple recuento.

C√≥mo se dise√Īa un MAXDIFF

Hemos mencionado que para poder ‘reconstruir’ la importancia relativa del total de √≠tems a partir de las preguntas parciales sobre subgrupos de √≠tems necesitamos ‘seleccionar cuidadosamente la cantidad de preguntas y la composici√≥n de √≠tems en las mismas’. Esto se hace mediante un dise√Īo previo del cuestionario MAXDIFF. Este dise√Īo predefine la composici√≥n exacta de las preguntas que haremos a cada respondent, y debe preservar 4 propiedades fundamentales:

1. Balance de frecuencias: cada ítem se muestra un numero similar de veces.

2. Ortogonalidad: los ítems deben mostrarse conjuntamente con otros ítems un numero similar de veces.

3. Conectividad: No deben crearse preguntas que no tengan √≠tems comunes, de lo contrario no ser√≠a posible reconstruir la preferencia sobre el total de √≠tems del dise√Īo (no tendr√≠amos comparaciones ni directas ni indirectas entre √≠tems).

4. Balance posicional: Como en cualquier encuesta, debemos asegurar que la posición de los elementos en las preguntas sea aleatoria para evitar sesgos de orden.

Con estos requerimientos anteriores y un conjunto de par√°metros (n√ļmero de versiones diferentes del cuestionario + n√ļmero de preguntas que ver√° cada participante + n√ļmero de √≠tems por pregunta) podemos hacer el dise√Īo MAXDIFF. Hacer este dise√Īo manualmente es posible, pero complejo cuando tratamos listas extensas de √≠tems.

En Netquest, por ejemplo, hemos desarrollado nuestro propio algoritmo de b√ļsqueda de dise√Īos √≥ptimos, el cu√°l prueba sucesivas combinaciones de √≠tems hasta lograr un dise√Īo suficientemente bueno (es decir, balanceado, ortogonal, etc.).

Y finalmente, ¬Ņpor qu√© MAXDIFF es f√°cil en Survey Manager 2?

En un software tradicional de encuestas, la programación de un MAXDIFF no es compleja, pero sí extremadamente tediosa y con alto riesgo de errores. Pensemos en un escenario típico de un MAXDIFF:

– N√ļmero de √≠tems: 10

– N√ļmero de √≠tems por pregunta: 3

– N√ļmero de versiones de cuestionario: 10

– N√ļmero de preguntas por versi√≥n: 12

En este escenario, necesitaremos programar 10 versiones de cuestionario, cada una con 10 preguntas específicas, resultando en un total de 120 preguntas diferentes.

Tal y como se explica en este post, Survey Manager 2 permite trabajar en un modo avanzado, en el cuál es posible usar técnicas de programación convencionales. En un entorno de programación informática el problema anterior se reduce a:

1. Inserci√≥n del detalle del dise√Īo (composici√≥n de versiones, preguntas….), f√°cilmente exportable desde un excel o similar.

2. Asignación aleatoria al respondent de una versión.

3. Programaci√≥n de un bucle (repitici√≥n de una tarea, en este caso la pregunta MAXDIFF) tantas veces como lo requiera el dise√Īo, modificando la tarea cada vez de acuerdo al dise√Īo pre-cargado.

La programación de un MAXDIFF se convierte en algo mucho más simple y seguro.

Esperamos que la facilidad y fiabilidad con la que podemos programar estudios MAXDIFF, ayudados de nuestra nueva plataforma de encuestaci√≥n, anime a extender el uso de esta t√©cnica entre los investigadores. Ello repercutir√≠a en un bien tanto para la calidad de la informaci√≥n como para la experiencia de la persona que responde, una misi√≥n fundamental para netquest: “Datos fiables a trav√©s de personas satisfechas”.

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Internet en Portugal

Escrito por Camila Diegues el 14 de octubre 2011

Esta semana asistimos al congreso Ecommarketing Lisboa y vimos como el comercio electrónico en Portugal va ganando protagonismo junto a grandes y ya consolidadas empresas en el sector. Para entender un poco mejor el mundo digital portugués compartimos algunos datos sobre la penetración de Internet en nuestro país vecino.

¬ŅComo son los internautas portugueses?

Los √ļltimos datos publicados por el LINI (Lisbon Internet and Networks Institute) revelan que el 48,8% de los hogares portugueses tienen acceso a Internet. Los internautas todav√≠a representan menos de la mitad de la poblaci√≥n de Portugal, pero la penetraci√≥n de Internet sigue aumentando de forma acelerada, pasando del 29% en 2003 hasta la cifra actual. Sin embargo, encontramos un dato negativo, el 55% de los no internautas afirman que pasar√°n a serlo en el futuro, para la mayor√≠a de ellos Internet es una herramienta sin inter√©s.

As√≠ como en a√Īos anteriores, la poblaci√≥n internauta sigue siendo mayoritariamente masculina, el 48,35% de los hombres portugueses navegan por Internet. Ya las mujeres internautas representan el 41,1% del total de la poblaci√≥n femenina. Echando la vista atr√°s a datos de estudios anteriores, vemos como la diferencia va disminuyendo a cada oleada ya que el incremento de mujeres internautas es m√°s r√°pido que el masculino.

La poblaci√≥n mas joven tiene una presencia mayor en Internet, 63% de los internautas portugueses tienen menos de 34 a√Īos. Pero a pesar de ser una poblaci√≥n joven, el 65,7% de los internautas afirman haber empezado a navegar hace m√°s de 4 a√Īos.

M√°s redes sociales, menor uso formal

Los portugueses dedican m√°s tiempo al uso informal de Internet, comparando las redes sociales con el comercio electr√≥nico, podemos ver como los portugueses a√ļn no han trasladado algunos h√°bitos al mundo digital. Mientras el 56% de los internautas participan en redes sociales, solamente el 17,5% de ellos compran productos o servicios utilizando el ecommerce.

La red social Hi5 se mantiene como líder en Portugal a pesar del aumento de Facebook, representando el 42,6% de los internautas contra el 39,7% de la red de Mark Zuckenberg. Sobre Facebook podemos destacar su rapidísimo crecimiento, en 2008 todavía se encontraba bastante alejado de su cifra actual de usuarios, solamente 7,4% de los internautas estaban registrados Facebook.

Las redes sociales tienen diferentes perfiles de usuarios. Orkut concentra un mayor porcentaje de mujeres, el 62% del total, así como Hi5, el 55% de sus usuarios son mujeres. Los usuarios de Facebook se dividen en partes iguales, con una leve ventaja para las mujeres, siendo ellas el 52%. Las redes sociales con mayor presencia masculina, contando con el 57% de los usuarios, son Twitter y MySpace.

Fuente: A utilização de Internet em Portugal

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Data collection a través de móviles

Escrito por Carlos Ochoa el 13 de octubre 2011

Nadie duda del enorme potencial de los dispositivos m√≥viles para la recolecci√≥n de datos. La penetraci√≥n del m√≥vil en la poblaci√≥n mundial se estima que es globalmente del 80% frente al 25% de personas con acceso a Internet. La clave es el ‘c√≥mo’. ¬ŅPuede usarse el m√≥vil para responder un cuestionario online t√≠pico? ¬ŅExisten diferencias en c√≥mo se participa en proyectos de investigaci√≥n a trav√©s de m√≥vil? ¬ŅO deber√≠amos abandonar el concepto de cuestionario cl√°sico y usar s√≥lo aplicaciones que recojan informaci√≥n puntual de manera no intrusiva?

Os recomiendo la lectura de un artículo aparecido en el boletín de octubre de ESOMAR en el que se mencionan 5 aspectos a tener en cuenta si investigamos a través de móviles.

A destactar: la duraci√≥n de los cuestionarios online es un factor a√ļn m√°s cr√≠tico en dispositivos m√≥viles, y las tasas de respuesta medias m√°s bajas. Lo dicho: un gran potencial, pero un enorme reto.

Drop off rate

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