EL ANÁLISIS DE MERCADOS

Como componente de partida de un proyecto, esta la información del mercado, para ello se puede ir de la simple observación o se puede diseñar una investigación comercial que permita estimar claramente la dinámica del mercado que se piensa atender.

2.1 Diseño de investigación comercial

La investigación de mercados tradicional parte de diversos supuestos, el primero de ellos es la identificación de poblaciones homogéneas para poder realizar un estudio muestral, de lo contrario el análisis puede redundar en poco efectivo o ser muy costoso dado la amplitud de muestra necesaria para captar mercados multivariados.

La necesidad de poblaciones homogéneas supone usar información secundaria como buen referente de la población, de este modo se tiene como criterios ya definidos: la estructura de los consumidores. Una situación común es la previa definición de los estratos de consumidores, por lo general los estudios estratificados hechos a partir de censos, se basan en las actividades tangibles o los recursos materiales de los consumidores, dejando de lado las diversas motivaciones o valoraciones de compra o los usos frecuentes en sus prácticas como consumidor.

Supuestos adicionales son el ajuste del error muestral para tener una mayor o menor amplitud de muestra, dado la escasez de información que permita validar las proporciones de consumidores interesados o el máximo nivel de error permitido, seguimos patrones previamente establecidos que pueden redundar en muestras altas y costosas o no representativas en su relación a la población.

Punto de partida: objetivos de investigación

Para empezar cualquier estudio de mercado o análisis del consumidor, es bueno conocer el problema a resolver con el mismo, por ejemplo si el problema es una caída de las ventas, el estudio tendrá como objetivo conocer porque las ventas se han reducido, determinando a quienes investigar o que clientes analizar, determinando donde hacer el estudio y los aspectos operativos, además de la herramienta a utilizar, que puede ser entrevistando un grupo grande de personas, grupos pequeños o encuestas masivas, asimismo se identifica si es necesario aplicar alguna técnica estadística particular.

Los problemas de investigación comercial pueden ir a diversos puntos: intención de compra, movimiento de ventas, imagen, posición de marca, intención de compra, satisfacción del producto, calidad percibida y otros diversos motivos que giran en torno al producto, la marca, la empresa y sus diferentes atributos.

Los estudios muestrales: Variables de investigación

No es usual encontrar empresarios que antes de lanzar un producto o servicio, hagan un estudio de mercado, por lo general la intuición reemplaza los estudios, no siempre el olfato funciona, pero es un acceso a los mercados sin el costo de un estudio que muchas veces termina confundiendo al usuario o simplemente los montos invertidos en el futuro negocio no justifican el diseño y ejecución del estudio.

Los estudios de mercado tradicionales contienen una ficha técnica, la misma que tiene los componentes siguientes:

- Población: Definido como el mercado objetivo en su tamaño potencial, por ejemplo en un estudio de perfumes de precio alto y dirigido a mujeres profesionales, la población se concentraría en aquellas damas mayores de 21 o 22 años, que pertenecen al nivel socioeconómico A y B.

- Marco Muestral: Describe las características de la población, siguiendo el ejemplo anterior, podemos decir que estas damas residen en los distritos de la Molina, Surco, San Borja o El Chipe (Piura) o Santa Victoria, Patazca (Chiclayo) o San Andrés (Trujillo). Que poseen como mínimo un vehículo, que están afiliadas a tarjetas de crédito y que sean solteras, además residen por lo general en las calles X o Z. Como se ve el detalle de la población específica el grupo objetivo a analizar.

- Tamaño de muestra: Se refiere a extraer de la población un grupo pequeño, se considera que este grupo tiene características similares a la población objetivo, de modo que las conclusiones arribadas sobre el grupo, serán inferidas como conclusiones para toda la población objetivo.

Para el tamaño de muestra recurrimos al análisis estadístico, que señala que una media X sigue una distribución muestral en torno a la siguiente curva:

2.1.1 Distribución muestral de X

Como se ve en el gráfico X (la media) puede tomar el valor central, lo cual significa que su valor es el mismo al valor poblacional, esto supone que la media es exacta o insesgada (no hay ningún error de estimación). Pero X, la media de la muestra, puede ubicarse en cualquier punto a la derecha o izquierda (más o menos respectivamente), toda el área equivale al 100% de posibilidades (probabilidad de 1), cada posibilidad, medida desde la media insesgada, se representa con un indicador llamado Z, que vendría a ser la probabilidad de ocurrencia pero estandarizada a un número cualquiera, por ejemplo si X se puede ubicar al extremo derecho en u:

2.1.2 Probabilidad de ocurrencia de X

En ese caso decimos que X se puede ubicar en u, con un 97.5% de posibilidades (supone que toda el área antes de u, equivale al 97.5% del total), esta lectura se resume diciendo que la media X sigue una distribución normal (la curva) con una significancia de 97.5% (una cola o lado de la curva), que equivale a una distancia entre X y u de 1.96 veces respecto de la media. El valor de 1.96 se refiere a Z.

Podemos calcular de este modo que valores puede tener X, como puede ser cualquier medida a la derecha o a la izquierda, puede ser la siguiente área posible:

2.1.3. Probabilidad de ocurrencia de X a 2 colas

Entonces X, puede tener un intervalo de ocurrencia o de confianza, en este caso, el área de confianza es 95%, en cada lado existe un área de no ocurrencia de 2.5% (equivale al gráfico anterior, que sólo media un lado), la estimación de la media sólo es confiable en el rango del 95%. Podemos expresar el intervalo de confianza del siguiente modo:

X = u + Z ( ? / ? n ) (1)

La expresión anterior significa que la media X puede tomar el valor de u, más una distancia de Z veces ponderada por la desviación estándar de la media muestral (la distancia de la media a cualquier valor u, en %). Si corregimos esta expresión obtenemos:

X - u = Z ( ? / ? n ) (2)

(X – u ) ? n = Z ? (3)

? n = Z ? / (X – u ) (4)

n = Z 2 ? 2 / (X – u ) 2 (5)

n = Z 2 P(1 - P) / e 2 (6)

La expresión 6 considera a (X – u ) como el error de estimación (e) de la media. P(1 - P) es el equivalente a la varianza en proporciones (? 2) , aquí se esta optimizando el nivel de varianza.

La expresión 6, se conoce como el tamaño muestral óptimo para poblaciones infinitas o extremadamente grandes, si ajustamos la población a criterios finitos o poblaciones medibles o pequeñas, obtenemos la siguiente fórmula de tamaño muestral:

n = [ Z 2 P(1 - P) N ] / [ e 2 (N - 1) + Z 2 P(1 - P) ] (7)

Donde N es el tamaño poblacional, en la expresión (7) el tamaño muestral ha sido ajustado por la población, una vez obtenida la muestra n, se procede a distribuirla según los criterios de selección que se hayan elegido en el estudio.

Otros componentes de la ficha técnica son:

- Nivel de confianza: Referido a la probabilidad de que la media estimada en la muestra, esté alrededor de la media poblacional, este nivel de confianza significa que la media estimada o muestral quede ubicada en el área bajo la curva de distribución normal, tal como se muestra en los gráficos anteriores. El nivel de confianza más usado es el 95%, el mismo que en valores estandarizado Z equivale a 1.96. Mayores niveles de confianza suponen diferentes valores de Z, por ejemplo:

Confianza: 97% Z = 2.23

Confianza: 99% Z = 2.57

Confianza: 90% Z = 1.64

- Nivel de error: Permite ajustar la muestra para un mayor tamaño (error pequeño) o un menor tamaño (error grande), por lo general se acepta un error de 5%, un rango aceptable es de 3% de error hasta un 7%, usar estos valores va a depender de cuan variable sea la población objetivo, si la población objetivo es muy heterogénea se aceptan errores pequeños, si es muy homogénea el error puede ser mayor.

- Proporción de interés: Este valor implica conocer de manera piloto las preferencias de los consumidores, si queremos estimar el consumo de un bien y hacemos un estudio piloto, podemos determinar que % de la muestra esta interesada en consumir el bien, dicho porcentaje de interés es P, el porcentaje de no interesados es (1 - P). También puede determinarse que P es el grupo de interés que buscamos para nuestro producto, para optimizar la muestra se considera que P = 50% y (1 – P) = 50%, esto obtiene la mayor muestra posible.

Estas variables se muestran generalmente en una ficha técnica, que encabeza todo estudio de mercado, por ejemplo:

Ficha Técnica de estudio de mercado de yogurt

Objetivo: Conocer el consumo de yogurt entre hombres y mujeres profesionales en la ciudad X

Población y marco muestral: Hombres y mujeres que viven en la ciudad X, con estudios profesionales o egresados universitarios, mayores de 23 años hasta los 50 años residentes en las zonas residenciales de la ciudad. La población son 120, 000 personas, que residen en la zona A en un 30%, en la zona B en un 50% y la zona C en un 20%.

Confianza: 95%, Z = 1.96

Proporción de interés: 50%

Error: 4%

Muestra: 597 entrevistas, calculado así:

n = 1.96 2 x 0.5 x 0.5 x 120,000 / (0.04 2 x 119,999 + 1.96 2 x 0.5 x 0.5 )

La muestra se reparte del siguiente modo:

Zona A = 179 entrevistas,

Zona B = 299 entrevistas y

Zona C = 119 entrevistas.

La entrevista se realizó en la fecha X, en hogares.

Hay que tener cuidado en los niveles mínimos de proporción de la muestra, por lo general menos de 30 entrevistados por grupo seleccionado ya no es representativo y se recomienda un mínimo de 50, en ese rango deben planearse las diferentes asignaciones de muestra por estrato o grupo a entrevistar. Hay dos alternativas en este caso, sobre representar aun grupo con mínimo 30 a 50 entrevistados (aún cuando le toquen menos entrevistas) o proporcionar nuevamente todo el tamaño de muestra, por ejemplo si una muestra es de 500 y a una zona le corresponden 20 entrevistas (4%), se debe elevar el número a 40 por ejemplo, eso supone elevar la muestra a 1,000 (manteniendo el 4%).

Ejecución del estudio

La ejecución del estudio de mercado requiere una organización previa, primero es necesario establecer de manera exacta la zona de aplicación, marcando en un mapa dicha zona, se asigna el número de encuestadores necesario y se determina la forma de obtención de los puntos de entrevista. Una forma común de ubicar al entrevistado (en el caso de estudios de hogares) es realizar una selección aleatoria de los mismos, o una selección al azar, por ejemplo en la zona A, pueden tenerse la lista de hogares con el número de cada casa, al azar se eligen los números y se procede a realizar la entrevista.

Figura 2.4. Ejecución de estudio de mercado en campo

Es común tener un reemplazo a los puntos de entrevista elegidos, por ejemplo si no encontramos en un hogar a una mujer profesional u hombre de 23 a 50 años, como dice la ficha anterior, procedemos a reemplazar ese número por otro cercano, a veces se usa el doble reemplazo, es decir se elige un número cercano, por ejemplo hogar en la calle Z nro 1050, no se encuentra el entrevistado, elegimos al azar el 1060, en doble reemplazo elegiríamos no este sino otro más allá el 1070. Un criterio común es realizar la siguiente división para obtener los puntos de entrevistado:

Intervalo de selección: N / n

En el ejemplo anterior este intervalo sería: 201, es decir elegida la primera entrevista (nro 1), elegimos la siguiente 201 hogares después, o en una lista, el entrevistado nro 202.

A veces es muy amplio el intervalo calculado, de modo que de acuerdo al área de estudio y a la experiencia del especialista en el estudio, se define intervalos más cortos y que permitan levantar la información de modo fácil y al menor costo posible.

No hay que olvidar que la aplicación de encuesta requiere de una fina supervisión, se recomienda tener un rango de 10 a 30% de supervisión, es decir de una muestra el 30%, por ejemplo, debe volverse a hacer, con fines de validar el trabajo en campo y estimar de ser el caso el margen de error final, para aplicar más encuestas o ajustar los estimados obtenidos.

Diseño de encuesta

Una vez definidos los puntos de entrevista se debe tener cuidado en el diseño del filtro o encuesta a realizar, en este sentido es importante evitar las ambigüedades o aspectos obvios de la redacción, por ejemplo:

Como puede notarse, cada respuesta es codificada, esto es muy relevante para capturar la información es programas informáticos, tipo Excel o SPSS. Un exceso común es llenarse de saltos en la encuesta, por ejemplo: Si en la pregunta 2, responde 2.3 No sabe, entonces pase a la pregunta 10.

Esto es bueno sólo en el caso que queremos cerrar encuestas por vacíos de información o error de captura en el entrevistado, sin embargo llenarse de saltos evidencia un mal diseño de encuesta, este diseño se valida en el terreno con encuestas piloto, se aplican hasta 50 encuestas, lo que permite validar el diseño, la falla en redacción de preguntas o la ambigüedad de las mismas.

Otro ejemplo típico es el siguiente:

2. Cuál es su opinión en torno al producto X: ..............................................

En este caso hay que estar preparados para respuestas como: bonito, le falta color, letras pequeñas, muy pequeño, le falta sabor, muy espeso, demasiado dulce, y diversas respuestas más.

El problema aquí radica en torno a la codificación de esas respuestas, en el ejemplo anterior hay hasta 8 códigos diferentes, para una sola respuesta, esto significa una falla en la redacción y un problema para estimar los resultados del estudio. Este ejemplo anterior es típico en preguntas abiertas, de modo que las respuestas serán abiertas y a más generalidad, se podrían obtener una diversidad amplia de codificaciones.

Se debe evitar en los estudios muestrales la dificultad del entrevistado en dar las respuestas, por ejemplo: 1. Considera que el precio pagado es mayor en: 1.1. 25% 1.2. 40% 1.3. 50%.

En este ejemplo asumimos que el consumidor comparará dos precios y además obtendrá el % de aumento, dado los tiempos limitados en la encuesta, es probable que esta respuesta sea errada, además si el entrevistador tiene los precios pagados o los datos previos, es mejor realizar el cálculo uno mismo.

Los estudios muestrales son un corte en el tiempo, sólo muestran información sobre la intención de compra u otra, de manera cuantificada, sin embargo no tenemos tendencias de esta intención, por ello estos estudios pueden ser continuos (técnica llamada panel data) tomando la misma muestra en períodos espaciados, en este caso capturamos las tendencias y las intenciones a la vez, siendo algo muy potente.

Cuando se desarrollan nuevos productos, es complicado preguntarle al entrevistado sobre su intención en torno a comprar o a la satisfacción que podría causarle este producto. Para este problema se recurren a estudios cualitativos grupales o se pude tener un estudio muestral denominado prueba de concepto.

La prueba de concepto significa diseñar previamente el concepto de un producto o servicio, este concepto es un resumen conciso y a la vez muy completo de las características del producto o servicio, por ejemplo:

Finas hojuelas hechas a base de papa, camote y plátano; doradas, vienen en bolsitas de 250 gramos, ligeramente saladas, con precios accesibles a los clientes de supermercados, se puede usar como complemento de comidas o bocaditos en reuniones sociales.

¿De qué estamos hablando? Lo más cercano es un snack tipo la marca Lays, a medida que el concepto esta bien definido, el público entrevistado lo entiende y puede asimilar su posible consumo, dando respuestas en torno a posibles precios, consumo y otros.

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