Adaptación de la presentación "Investigación de Mercados Práctica", con un enfoque hacia el desarrollo del Plan de Análisis para documentos de Tesis. Espero les sirva. Saludos.

1. El plan de Análisis
Paso por paso
Guadalajara, Jalisco, México

2. El Mapa
Un modelo de aplicación de MKT simplificado, orientado a la Investigación.
Determinar • Ciclo de vida
Proveer Configurar •Posicionamiento
decisiones a Estrategia • Perfil de
recomendaciones
tomar Crear producto / marca
• Estrategias de
estándares de segmentación
acción • UENs
Determinar la • Etcétera
Extraer
Necesidad de 1 a 4 semanas
conclusiones
Información Desarrollar el
• Coaching
plan de • Interno
análisis •Producto
Especificar el tipo (Mercados, • Precio
Reportar los Configurar
de información Bench, FODA, • Plaza
resultados tácticas de • Promoción
necesaria Porter) aplicación • Mercado
• Innovación
Analizar /
Obtener la Implementación
Integrar los
información
datos
Control y Evaluación
1 semana 1 a 3 semanas Indeterminado
Documentación Metodológica Comunicación de la estrategia

3. La Estructura
Documentación metodológica de un plan de MKT – fase de planteamiento y metodología.
I. Introducción II. Plan de Análisis *
1.1 Planteamiento del problema 2.1 Estándares de acción
1) Contextualización 1) Decisiones por tomar
2) Identificación del problema 2) Necesidad de información
3) Objeto de estudio
2.2 Plan de Análisis
4) Marco lógico
1) Tipo de información necesaria
1.2 Objetivos 2) Metodología de investigación
1) General 3) Bases y fuentes de información
2) Específicos 4) Determinación de población objetivo
3) Delimitaciones
2.3 Diseño de procedimientos
1) Diseño de instrumentos
2) Validez y confiabilidad de instrumentos
3) Diseño y tamaño de muestra
4) Metodología de levantamiento en campo
2.4 Levantamiento de campo
2.5 Análisis e integración de datos
* Dependiendo el esquema de análisis, este apartado
puede repetirse tantas veces como metodologías
diferentes se usen

4. Para Empezar
Los estándares de acción deben hacer un puente entre el “Need to
know” y el “Good to know”
(y hay mucha diferencia entre “good to know” y “nice to know”)
“Al final, el producto de una investigación debe pesar en la cartera, no en el papel. Si no fue así,
la investigación fue planteada de manera incorrecta” –
Juan Carlos Soto. Gerente General / Estratégica Rvox

5. El Esquema
La conceptualización de los Estándares de Acción
Determinar
decisiones a tomar
Determinar la
Necesidad de
Información
Desarrollar el plan de Delimitados
análisis
Cuantificables
Especificar el tipo de
información
Emocionantes
necesaria
Definir los objetivos En un plazo determinado
de investigación
En respuesta a la
necesidad de
información

6. Definir los objetivos de investigación
Para entender la diferencia entre Decisión por tomar y Necesidad de Información
Decisión a tomar Información requerida Objetivos
Aquello que queremos Todas las preguntas que podemos En concreto, la redacción formal de la información que
hacer, pero que no hacer, cuya respuesta apoye a la queremos obtener a través de la investigación en puerta
podemos por la falta de decisión que queremos tomar
certeza
1. ¿Qué segmentos existen 1.Determinar la cantidad de segmentos de mercado existentes en
actualmente entre los clientes reales y el mercado meta.
potenciales? 2.Conocer los usos y actitudes de cada segmento ante X producto
El segmento de mercado al
2. ¿Cuál es el atractivo comercial de / servicio (frecuencias de compra, consumo, gasto promedio, …)
cual enfocar esfuerzos
cada segmento? 3. Identificar la participación de mercado de los competidores
comerciales
3. ¿Cuáles son las barreras de entrada directos e indirectos en el segmento
de cada uno? 4. Etcétera
4. Etcétera
En la mayoría de los casos, los objetivos del proyecto y los objetivos de
investigación se plantean de manera independiente.
Sin embargo, los objetivos de investigación bien pueden ser parte de los objetivos
específicos del proyecto completo, si éstos aportan en el camino al objetivo General

7. El Plan de Análisis
Para cada tipo de información necesaria, hay un estilo de investigación
Cualitativa Cuantitativa
• Fenomenología y comprensión • Inducción probabilística del positivismo lógico
Características *
• Observación naturista y sin control • Medición penetrante y controlada
• Subjetiva • Objetiva
• Inferencia extra-datos • Inferencia inter-datos
• Inductiva • Deductiva
• No generalizable • Generalizable
• Realidad dinámica • Realidad estática
• Metodologías flexibles y no estructuradas • Metodologías estructuradas, más rígidas
Aplicaciones **
• Muestras pequeñas y a conveniencia • Muestras extensas y representativas
• Para explorar ideas, percepciones, clarificar • Para describir características, atributos,
impresiones, identificar variables asociar variables, valorar similitudes y
potencialmente importantes, proveer diferencias entre grupos, hacer predicciones,
dirección para otros tipos de investigación. probar hipótesis, establecer relaciones causa-
efecto.
* Adaptado de Salvador Pita Fernández y Sonia Pértega Díaz, Epidemiología Clínica y Bioestadística (2002). A Coruña, España
** Adaptado de Sid Venkatesh, Political Marketing research Seminar, Research Methods (2009). Burke Institute, USA

8. Las consideraciones tras el Plan de Análisis
Cuándo usar y no usar las metodologías de Investigación
Cualitativa
• La investigación se arma fácilmente y los resultados se presentan con velocidad
• El análisis de los datos se hace durante las sesiones y no después
Beneficios
• La comunicación no verbal es analizable, y la información se construye sobre aprendizaje previo
• Los tomadores de decisión pueden asistir a las sesiones, y encuentran la información cualitativa
más sencilla de entender
• La variedad de información no se limita al instrumento, que puede ser modificado en la marcha
• La investigación se puede modificar para enfatizar algún punto interesante
• Es fácil dar un sentido subjetivo a los hallazgos, y por tanto llegar a conclusiones erróneas
• Es frecuente que se asuma representatividad de la información a la población
Limitantes
• Debido a la naturaleza cualitativa de los datos, es un proceso complicado dar resúmenes y
estructurar la información
• Resulta mucho más costoso que una investigación cuantitativa
• El riesgo de desviación de la información por respondientes atípicos e interpretación errónea es
alto. Se requiere arduo entrenamiento para la formación de un moderador que controle estas
desviaciones

9. Las consideraciones tras el Plan de Análisis
Cuándo usar y no usar las metodologías de Investigación
Cuantitativa
• Se puede computar la representatividad de los datos hacia la población completa
• Los instrumentos son controlados con mayor facilidad
Beneficios
• Resulta mucho más económico que la investigación cualitativa
• Debido a la naturaleza de los datos, se pueden construir resúmenes y estructurar la información
de manera más precisa
• El error resultado del diseño muestral es controlable
• La información es fácilmente complementaria con apreciaciones cualitativas
• No existe el sesgo por líderes de opinión o participantes atípicos
• La investigación es complicada en su armado, y los resultados tardan más en presentarse
• No es factible la participación del tomador de decisiones durante la investigación
Limitantes
• Los procedimientos de muestreo son más complicados y detallados
• El error no muestral requiere amplios esfuerzos de supervisión y depurado
• Los datos difícilmente son particularizables
• Son débiles en términos de validez interna
• El fraseo incorrecto de las preguntas puede provocar severos sesgos de información
• Implica una amplia movilización de recursos humanos, se requiere destreza matemática

10. La Metodología en forma
Estilos y técnicas de Investigación
Cualitativa
• Exploratoria
Estilos • Explicativa
• Experiencial
• Grupos Focales y sus variantes (Mini grupos, Lluvias de
ideas, Synectics, Grupos telefónicos y por videoconferencia,
Dephi, Grupos de Chat, Grupos de dos vías, Grupos en línea
Técnicas • Entrevistas profundas y sus variantes (Dyadic, Laddering,
Pruebas proyectivas, Técnicas de incidencia)
• Etnometodologías (Pasivas y activas)

11. La Metodología en forma
Estilos y técnicas de Investigación
Cuantitativa
• Exploratoria
Estilos • Descriptiva
• Causal
• Encuestas administradas (Administradas por el
entrevistador, Administradas por el usuario)
• Plataformas (Papel, Telefónico, Electrónico)
Técnicas • Data mining
* Se presenta un cuadro comparativo de todas las técnicas
de levantamiento cuantitativas en diapositivas posteriores

12. Bases y Fuentes de Información
¿De dónde vienen los datos?
Información Secundaria: La información que ya ha sido obtenida por medio de otras
metodologías de investigación, y que son de acceso directo o indirecto para el usuario. Se
caracterizan por NO estar enfocadas directamente a nuestro modelo de Investigación. De la
información secundaria, se obtiene lo que se adapta a nuestros objetivos, y el resto se descarta.
Tipos Fuentes Estudios Sindicados
Publicaciones comerciales
De uso público
Revistas especializadas
De uso pagado
Reportes gubernamentales
Bibliografías
Tesis y papers académicos
Fuentes de Internet
Conferencias y Seminarios
Información Primaria: La información que se obtiene por medio de herramientas y diseños de
investigación creados específicamente para nuestro estudio. Se trata de información que sirve
directamente a nuestro modelo de Investigación. De la información primaria, todos los datos son
útiles al estudio, pues el investigador es el directo responsable de la herramienta y la recopilación.

13. Elegir el mercado objetivo
Teoría de los mercados
Mercado total: Todos los individuos de un segmento o población, con necesidades en común
Mercado potencial: Los individuos de un mercado que están en condiciones de adquirir un
producto o servicio para cubrir la necesidad. Puede pertenecer o no al mercado meta
Mercado meta / objetivo: Los individuos de un mercado al que se dirigen los esfuerzos de
comercialización
Mercado real: Los individuos de un mercado que han sido alcanzados por los esfuerzos de
comercialización. Pueden pertenecer o no al mercado meta y potencial.
Mercado Mercado Total
Potencial
Mercado
Meta Mercado Real

14. Elegir el mercado objetivo
Consideraciones sobre segmentación
Segmento de mercado - Grupo de individuos, organizaciones, empresas, instituciones o
cualquier otro conglomerado social que tenga características homogéneas entre sí, y
heterogéneas del resto.
Segmentación de mercados – Práctica mercadológica consistente en dividir a la sociedad en
grupos de consumidores (segmentos), homogéneos conforme a las necesidades que desea
satisfacer.
Nicho de mercado – Concepto mercadológico que denota los segmentos que son o debieran
ser atendidos por una categoría de productos y servicios.
Características tradicionales de un segmento de mercado
Lo que SI es Identificable Lo que NO es
Accesible Perdurable
Medible Excluyente
Diferente Leal
Atractivo
Adaptado de Gabriel Olamendi, Segmentación, en www.estoesmarketing.com , España. Con adecuaciones de Canek Riestra.

15. Elegir el mercado objetivo
Consideraciones sobre segmentación
Características ideales de una idea y un segmento de mercado que
genere beneficios – Seth Godin
Comunicativo – El mercado debe ser capaz y deseoso de contar las historias de
tu éxito y tu reputación, y esparcirlas por toda su sociedad y afuera de ella.
Con necesidades similares… y exponenciales – El mercado debe poder resolver
sus problemas con tus ideas, aún cuando migren a otro mercado (y lo harán).
Por tanto, tus ideas deben ser capaces de solucionar más problemas de los
evidentes.
Con presupuesto – El mercado debe tener miembros con dinero para gastar
(en ti) para resolver sus problemas.
Celoso – El mercado debe recompensar a los miembros internos, pero ser
realmente difícil de clonar por los mismos miembros (no quieres competencia
en casa).
De costoso valor agregado – El mercado debe poder y aceptar pagar más a
medida que tu reputación crece, no menos.
Autosustentable – Dado un cierto tiempo, el mercado debe comprar por sí
mismo, y hacer la publicidad por ti.
Adaptado de Seth Godin, Harvesting, en http://sethgodin.typepad.com , USA.

16. Diseño de Instrumentos
Consideraciones generales
Las preguntas fundamentales a contestar cuando se construye una
herramienta de investigación (Buscar responder SI a todas las cuestiones)
Utilidad – ¿La herramienta responde directamente las preguntas de
investigación? ¿Cumpliré los objetivos de investigación a través de
esta herramienta?
Pertinencia – ¿La herramienta respeta el plan de análisis
construido? ¿La herramienta corresponde cabalmente a la
metodología que estoy usando? ¿Tengo pensado ya qué tipo de
análisis voy a realizar con los resultados? ¿He revisado qué tipo de
datos voy a obtener con esta herramienta?
Practicidad – ¿La herramienta se puede aplicar al objeto de estudio? ¿Las implicaciones logísticas de esta
herramienta pueden ser cumplidas? ¿Existen recursos suficientes para la aplicación en el formato elegido?
Limpieza – ¿Con esta herramienta obtengo sólo lo que necesito saber, sin información adicional? ¿Esta
herramienta está bien redactada y ordenada? ¿Esta herramienta es adecuada a la capacidad de mi objeto de
estudio?
Documentación – En este proyecto que estoy redactando, ¿está descrita correctamente la herramienta que voy a
utilizar? ¿Se explican cada una de las secciones de la herramienta y cuál es su función? ¿Existe al final del proyecto
un Anexo donde muestre la herramienta tal cual será aplicada al objeto de estudio?

17. Diseño de Instrumentos
Prueba Piloto
El objetivo es medir la validez y confiabilidad del instrumento.
Se toma un 10% de la muestra determinada
Los datos NO son incorporables al cuerpo total del estudio
Confiabilidad ¿El instrumento me
dará los mismos resultados cada
vez que lo aplique, si entrevisto al
mismo perfil de gente en igualdad
de condiciones?
Validez ¿El instrumento
realmente está midiendo lo que
necesito saber?

18. Teoría de muestreo
Población y muestra
Población: Todos los individuos que conforman un mercado
Censo: Toda la población es encuestada
Muestra: Una parte de los individuos que conforman un mercado son encuestados
Ventajas clave de los criterios de muestreo
Censo Muestra
• Mayor aceptación pública • Costo menor
• Se pueden obtener datos de unidades • Es más rápido el levantamiento
menores • Más práctico
• No existe error muestral • Mayor confidencialidad
• No se necesitan procedimientos de muestreo • Si la muestra ha sido seleccionada con
complejo cuidado, la exactitud de los datos es mayor
• Se pueden reportar datos de cada elemento que en un censo
de la población por separado

19. Teoría de muestreo
Consideraciones de la inferencia estadística
El cálculo del margen de error tiene relación con el proceso de inferencia
estadística, pero es sólo una parte del error total
Población
Censo Muestra
Inferencia estadística
Parámetro Estadístico
Valor Valor
Valor real
poblacional muestral
Error no Error
Muestral Muestral
Error Total

20. Teoría de muestreo
Tamaño de muestra
Para población pequeña Para población grande / infinita *
z2*N*P(1-P) z2*P(1-P)
n= n=
e2(N-1)+z2*P(1-P) e2
Donde:
n= Tamaño de muestra
z= Valor correspondiente al nivel de confianza, obtenido en tablas de distribución normal
P= Proporción a estimar
e= Margen de error máximo tolerado
N= Tamaño de población
* una población se considera grande / infinita cuando es mayor que 20 veces el tamaño muestral
• En investigación social, lo común es considerar un nivel de confianza de 95%=1.96 ≈2
• La proporción (P) con valor .5 arroja el tamaño de muestra más conservador
• Por tanto, se puede adoptar la siguiente fórmula simplificada:
22*.5(1-.5) 1
n≈ ≈
e2 e2
Adaptado de Sid Venkatesh, Political Marketing research Seminar, Sampling procedures (2009). Burke Institute, USA

21. Teoría de muestreo
Tamaño de muestra
¿Por qué siempre nos dicen que lo común es usar un margen de error de .05,
conforme a Laura Fischer?
A menor margen de error, el tamaño de muestra aumenta de forma geométrica
Margen de error Tamaño de muestra (NC
95% - P=.5)
.01 10,000
.02 2,500
.03 1,100
.04 625
.05 400
.06 280
.07 200
.10 100
Adaptado de Sid Venkatesh, Political Marketing research Seminar, Sampling procedures (2009). Burke Institute, USA

22. Teoría de muestreo
Cuadro comparativo de métodos de muestreo
No probabilísticos Probabilísticos
• Muestreo de conveniencia • Muestreo aleatorio simple
• Por disponibilidad de encuestado • Tablas numéricas aleatorias
Características
• Muestreo prudencial • Muestreo sistemático
• Por criterio de investigador • Elección del K-ésimo elemento
• Muestreo por cuotas • Muestreo estratificado
• Para garantizar representatividad por segmento • División de población en estratos
• Muestreo en bola de nieve • Muestreo conglomerado
• Usando informantes para poblaciones especiales • División de población en clusters
• Polietápico
• Usar cuando el factor de tiempo y costo sea una • Usar siempre que sea posible
Aplicaciones
limitante inevitable • El marco muestral debe representar a la
• Considérense las fuentes de desviación cuando se población
usen los datos para la toma de decisiones • El objetivo es que todos los miembros de la
• En términos estrictos, las muestras no muestra respondan, aunque esto nunca pasa
probabilísticas invalidan la inferencia estadística

23. Aplicación del instrumento
Formas de levantamiento cuantitativo
En Papel Electrónico
• Entrevistas telefónicas (PATI) • Entrevistas telefónicas asistidas (CATI)
entrevistador
• En call centers • En call centers
• Con paneles ad hoc • Con paneles ad hoc
Con
•Entrevistas personales (PAPI) • Entrevistas personales asistidas (CAPI)
• Casa por casa • Casa por casa
• En punto de afluencia • En punto de afluencia
• En punto de venta • En punto de venta
• Entrevista enviada por correo • Entrevistas auto aplicadas asistidas (CASI)
• Entrevista auto aplicada en puntos de • Por computadoras o consolas
conveniencia / locaciones centralizadas • Computadoras grabadoras de voz
Auto aplicado
• Envío por fax • Interactivas o por pantalla táctil
• Envío personal • Entrevistas autómatas por teléfono (CATS)
• Insertos en revistas • Entrevistas en línea / por Internet
• Email / Boletines
• Redes sociales
• Alocadas en sitios web
• Encuestas descargables y reenviables

24. Aplicación del instrumento
Entrevistador VS Auto aplicación
Con entrevistador Auto aplicadas
• Si el cuestionario es largo y complejo, • Si el cuestionario es corto y simple
con saltos múltiples e instrucciones • Si las respuestas son fundamentalmente
detalladas cerradas
• Si hay muchas preguntas abiertas • Si hay que hacer preguntas sensibles o
• Si las preguntas no son sensibles o propensas al sesgo social
Cuándo usarlos
propensas a sesgos sociales • Si la presencia de un entrevistador
• Si es necesaria la supervisión en el pueda fomentar un sesgo
levantamiento • Si el cuestionario requiere de un largo
• Si el orden de respuestas debe ser período de razonamiento y el
rígido entrevistado requiera completarlo a su
• Si el grado de escolaridad y preparación conveniencia
de los respondientes es muy variable o • Si el hecho de que el entrevistado revise
no es suficiente para la auto aplicación el cuestionario completo antes de
• Si el costo no es un impedimento contestar no afecte el resultado
• Si la seguridad de los datos es • Si los entrevistados tienen un nivel de
importante preparación conveniente
• Otros similares • Otros similares

25. Aplicación del instrumento
Encuestas que se ven VS las que se oyen
Visuales Auditivas
• Encuestas por correo, fax, internet, • CAPI, CATI, PAPI, PATI
CASI • Si es necesario un control por parte del
• Si no es necesaria o deseable la entrevistador
presencia de un entrevistador • IVR (Interactive Voice Response) – El
• Pocas preguntas abiertas entrevistado es invitado a participar por
Cuándo usarlos
• El respondiente puede releer partes del vía telefónica y se le otorga un número
cuestionario para el razonamiento telefónico sin costo para llamar a una
cierta hora. Al llamar, escuchará las
instrucciones de una computadora, y
contestarán presionando los dígitos en el
teléfono.
• Es deseable que sean entrevistas de
corta duración (10 min máx), aunque la
presencia de un entrevistador real
aumentará el interés y la permanencia.

26. Campo
Si has cumplido y revisado con los aspectos arriba
mencionados, estás listo para la aplicación en campo y la
integración de resultados.
Para información sobre la integración de datos y reporteo,
revisa las presentaciones relacionadas a estos temas.

27. Gracias
Septiembre 2009