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Investigación de Mercados
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Samir Ricardo Neme-Chaves
Saint Thomas University
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Como citar APA: Neme-Chaves, S. (2017) Investigación de mercados. En forero, S., Fundamentos
de mercadeo. Bogotá: Ecoe Ediciones, Ediciones USTA pp 93-124
1.
T2 CAPÍTULO 5. Investigación de Mercados
Por Samir Ricardo Neme Chaves1
“Si supiéramos lo que estábamos haciendo, no se llamaría investigación”
Albert Einstein
En este capítulo se examinarán los temas que tienen que ver con el proceso de investigación de
mercados: se iniciará con la definición de lo que es la investigación de mercados, luego se expondrán
los usos frecuentes de la investigación en marketing, fuentes de información, selección de la
población objeto de investigación, investigación cuantitativa, técnicas de recolección de información,
análisis de datos cuantitativos, investigación cualitativa, técnicas de recolección de información,
análisis de datos cualitativos y se finalizará con consejos para construir el informe de investigación.
1. T3 ¿Cómo se define la investigación de mercados?
La American Marketing Association (AMA, 2004) define la investigación de mercados como la
información utilizada para identificar y definir las oportunidades y los problemas de
comercialización; generar, refinar y evaluar las acciones de marketing; monitorear el desempeño de
la comercialización; y mejorar la comprensión de la comercialización como un proceso. La
investigación de mercados especifica la información necesaria para abordar estas cuestiones, diseña
el método de recogida de información, administra e implementa el proceso de recogida de datos,
analiza los resultados y los comunica junto con sus implicaciones.
Los términos estudio de mercado e investigación de marketing son a menudo usados
indistintamente, lo que es incorrecto, por tanto, es importante hacer notar las diferencias:
 Estudio de mercado: Se refiere a aquella investigación que pretende determinar las
características de un mercado, en términos de: su tamaño, requisitos de ingreso, tasa de
crecimiento, segmentos de mercado y posicionamiento de los competidores (Casado &
Sellers, 2006; Palmer, 2012).
1
Psicólogo y Magíster en Psicología del Consumidor. Docente en la Facultad de Mercadeo de la Universidad Santo Tomás.
Correo: samirneme@usantotomas.edu.co

 Investigación de marketing: Es un concepto que se refiere a aquella investigación que
pretende obtener toda información de las actividades de marketing de una compañía
específicamente. En la mayoría de las organizaciones, dicha investigación incluye entre otros:
monitoreo de la efectividad de las pautas publicitarias, intermediarios, posición y precios,
consultas, órdenes, quejas de sus consumidores, entre otros (Casado y Sellers, 2006; Palmer,
2012).
La tabla 5.1 describe los usos más frecuentes de la investigación en marketing (Bradley, 2010; Palmer,
2012; Muñiz, 2014):
Tabla 5.1. Usos más frecuentes de la investigación en marketing1
Expectativas y necesidades del consumidor
Investigación destinada al entendimiento de las
necesidades insatisfechas de los consumidores,
cuando compran bienes o servicios.
Satisfacción del consumidor
Investigación destinada al entendimiento de cómo los
consumidores satisfacen sus necesidades cuando
compran bienes o servicios.
Eficacia de la comunicación
Investigación destinada a la identificación de los
canales de comunicación más rentables para la
organización.
Benchmarking
Se refiere a la investigación de competidores y
sectores no relacionados, para así conocer e
implementar mejores prácticas empresariales.
Estudios de clientes clave
Cuando en una organización se deriva la mayor parte
de sus ingresos sólo de un pequeño número de clientes,
la empresa puede hacer esfuerzos especiales para
asegurar que estos clientes estén totalmente
satisfechos con sus estándares de servicio y precios.
Investigación sobre intermediarios
El estudio de intermediarios es importante ya que son
ellos quienes se encuentran más cerca a los
consumidores y por tal hecho son una fuente
importante de información relacionada con los
consumidores finales. Adicionalmente los propios
intermediarios son consumidores principales del
negocio y es importante conocer cómo la organización

está siendo percibida por los intermediarios.
Investigación sobre empleados
Para las organizaciones los empleados son fuente de
información acerca de lo que los consumidores
necesitan de la organización.
Por otro lado, ayudan a crear esquemas de mejora
constante en términos de lo que se le puede ofrecer a
los clientes.
Valor de marca
La investigación de mercados es una caja de
herramientas que permite no solo crear marcas sino
diagnosticar problemas, y llevar a dichas marcas a
tomar el buen camino de nuevo, además de estudiar
aspectos como la percepción y creencias de la marca
por parte de los consumidores.
Test en sitio
En este tipo de estudio se busca conocer, por ejemplo,
un uso novedoso de algún producto, o conocer si un
producto puede reemplazar a uno existente.
Test en locaciones
En este tipo de estudio se utilizan supermercados
“dummy” muy parecidos a los verdaderos donde se
invita a las marcas a llevar a cabo pruebas de empaque,
producto, etc.
Además, los compradores son invitados a hacer
compras, para así poder evaluar, entre otros aspectos,
la decisión del consumidor en un ambiente simulado.
Fuente: Elaboración propia

2. T3 ¿Cuál es el proceso de investigación en marketing?
El proceso de investigación inicia cuando se define el problema y los objetivos de la
investigación, y termina en el reporte de los hallazgos (Bradley, 2010; Palmer, 2012). El gráfico 5.1
presenta los diferentes estados de la investigación de mercados.
Gráfico 5.1 Estados de la investigación de mercados1
Fuente: Adaptado de “The marketing research process”. Palmer, (2012) Introduction to marketing theory and
practice.
El problema debe estar formulado como pregunta y debe ser factible de observarse. Los objetivos
deben expresarse con claridad y ser específicos, medibles apropiados y realistas, es decir susceptibles
a alcanzarse.
El diseño de investigación se refiere a elegir y desarrollar la investigación con las características
específicas del enfoque seleccionado: enfoque cuantitativo, enfoque cualitativo o mixto (combinación
de ambos).
El diseño de instrumentos hace referencia a la creación de formatos y herramientas de recolección,
teniendo en cuenta que permitan registrar los datos observados que representan los conceptos o las
variables que el investigador tiene en mente (Hernández, Fernández, y Baptista, 2014). En ese mismo
orden de ideas, la recolección de datos hace referencia, como su nombre lo indica, a recolectar los
datos necesarios para dar respuesta a los objetivos de investigación.
El reporte de hallazgos hace referencia a construir y presentar el informe de investigación, para que
así los directivos de las organizaciones puedan tomar decisiones de marketing correctamente.

3. T3 ¿Cuáles son las fuentes de información en la investigación en marketing?
Las fuentes de datos están tradicionalmente divididas en dos categorías de acuerdo con los
métodos por los que son recolectados: La investigación primaria se refiere a la investigación de
“campo” mientras que la investigación secundaria se refiere a la investigación de “escritorio”.
En este sentido, la investigación primaria está ligada a la generación de nueva información directa
desde la población objetivo. Además, los investigadores invierten mucho de su tiempo en el diseño e
implementación de dichos estudios, ya sea un ejercicio de una sola vez o un proceso continuo. La
investigación primaria tiende a ser mucho más costosa en términos de esfuerzo comportamental que
la investigación secundaria (Palmer, 2012; Bradley, 2010).
Por su parte, la investigación secundaria o de escritorio es un excelente punto de partida para cualquier
ejercicio de investigación, y está relacionada con información interna de la organización (Bradley,
2010; Palmer, 2012). Un buen punto de partida de toda investigación secundaria es examinar qué
información disponible posee la compañía. Normalmente mucha de la información es generada
internamente por las compañías u organizaciones, Por ejemplo, las facturas de venta, inventarios,
distribución de costos, gasto en publicidad, precios, informes anuales de gestión, ventas, información
del sistema CRM, etc. (Bradley, 2010; Palmer, 2012).
El rango de fuentes de información secundaria diferentes a la información interna está en constante
crecimiento, estas fuentes incluyen entre otras: estadísticas gubernamentales, organizaciones de
comercio, suscripción a diferentes publicaciones periódicas relacionadas con las finanzas e
inteligencia en marketing, suscripción a bases de datos, reportes especializados de investigación,
entre otras (Bradley, 2010; Palmer, 2012).
La investigación primaria consiste en buscar la información del fenómeno directamente en individuos
que comparten una característica particular respecto al fenómeno estudiado. Por ejemplo, uso de
algún producto o servicio particular, edad, ingresos, características sociales o cualquier otra que el
investigador determine como relevante. A este grupo de individuos se le conoce como población
objeto de investigación

4. T3 ¿Cómo seleccionar la población objeto de investigación?
Al determinar cuáles son las características particulares de las personas que van a ser parte de la
investigación, los investigadores escogen si recolectan la información de un censo o una muestra. La
diferencia entre las dos es el tamaño de las poblaciones. En un censo el investigador observa o
pregunta a todos y cada uno de los miembros de la población objetivo. Por tanto, en poblaciones
pequeñas un censo es el método más utilizado (Hair, Bush, y Ortinau, 2010).
Mientras que en una investigación donde la población es muy grande, donde un censo es casi
imposible de llevar a cabo, lo que se hace es tomar una pequeña parte de una población particular
(ver gráfico 5.2) que sea representativa (individuos que representen a los individuos de dicha
población). A esta pequeña parte de población se le conoce como muestreo. A continuación, se
expondrán los planes de muestreo, que se dividen en dos tipos: probabilísticos y no probabilísticos
(Hair et al., 2010).
Gráfico 5.2 Explicación de muestreo 2
Muestreo probabilístico
Cada unidad de muestreo de la población objetivo definida tiene una probabilidad conocida de ser
elegida para la muestra. La probabilidad real de selección de cada unidad de muestreo puede o no ser
igual a la de las demás, lo cual depende del tipo de diseño de muestreo que se utilice (Hair et al.,
2010; Hernández et al., 2014).

El muestreo permite al investigador juzgar la fiabilidad y validez de los datos reunidos, mediante el
cálculo de la probabilidad de que los resultados de la muestra sean diferentes de la población objetivo
definida. La diferencia observada se puede atribuir en parte al error de muestreo. Los resultados
obtenidos con la aplicación de diseños de muestreo probabilístico se generalizan a la población
objetivo dentro de un margen de error calculado (Hair et al., 2010; Hernández et al., 2014).
Muestreo no probabilístico
No mide el error de muestreo y limita la capacidad de generalizar los resultados de la investigación.
(Hair et al., 2010). Se desconoce la probabilidad de seleccionar cada unidad de muestreo, por lo
mismo, también se desconoce el porcentaje de error. La selección de unidades de muestreo se basa
en algún tipo de juicio o conocimiento del investigador.
El grado en que la muestra sea o no representativa de la población objetivo definida depende del
planteamiento del muestreo y de lo bien que el investigador ejecute y controle las actividades de
selección. Aunque siempre hay una tendencia a generalizar los resultados de las muestras no
probabilísticas a la población objetivo, éstos en su mayoría se limitan sólo a la gente que proveyó los
datos de la encuesta (Hair et al., 2010; Hernández et al., 2014).
El grado en que la muestra sea o no representativa de la población objetivo definida depende del
planteamiento del muestreo y de lo bien que el investigador ejecute y controle las actividades de
selección (Hair et al., 2010). A continuación, se describirán los tipos de muestreo probabilístico y no
probabilístico.
5. T3 ¿Cuáles son los tipos de diseños de muestreo?
Muestreo probabilístico
a. Muestreo aleatorio simple: Asegura que cada unidad de muestreo en la población objetivo
tenga una conocida o igual oportunidad de ser elegida; una forma práctica de elegir la muestra
es crear una tabla de números aleatorios en computador (Hair et al., 2010; Hernández, et al.,
2014)

b. Muestreo aleatorio sistemático: Es similar al muestreo aleatorio simple, pero requiere que la
población se ordene de alguna manera. Para aplicar este muestreo el investigador debe tener
la capacidad de obtener una lista de todas las unidades de muestreo potenciales que
compongan la población objetivo definida (Hair et al., 2010; Hernández, et al., 2014).
c. Muestreo aleatorio estratificado: Se le llama estratificado ya que la población va a ser dividida
en diferentes grupos o estratos. Este muestreo se utiliza cuando la población objetivo presenta
distorsión o extremos en la distribución de la probabilidad de la población objetivo. El
objetivo es minimizar la variabilidad dentro de cada estrato y maximizar las diferencias entre
estos (Hair et al., 2010; Hernández, et al., 2014).
d. Muestreo por racimos o conglomerados: Es similar al muestreo aleatorio estratificado, pero
divide las unidades de muestreo en subpoblaciones mutuamente excluyentes llamadas
conglomerados, en lugar de separarse de manera individual, ya que se supone que cada
conglomerado es representativo de la heterogeneidad de la población objetivo (Hair et al.,
2010; Hernández et al., 2014).
Muestreo no probabilístico
a. Muestreo de participantes voluntarios: A esta clase de muestra también se le puede llamar
autoseleccionada, ya que las personas se proponen como participantes en el estudio o
responden a una invitación (Hair et al., 2010; Hernández et al., 2014).
b. Muestreo de expertos: Se le llama así a la muestra que es determinada por la opinión de
expertos en un tema, y son ellos quienes determinan los participantes idóneos para la
investigación. Estas muestras son frecuentes en estudios que busquen generar hipótesis más
precisas (Hair et al., 2010; Hernández et al., 2014).
c. Muestreo de casos tipo: La población está constituida por un conjunto de personas o casos
que reúnen las características consideradas típicas de una población. Estas muestras son
frecuentes en estudios cualitativos en el que el objetivo es la riqueza, profundidad y calidad
de información, y no la cantidad ni la estandarización (Hair et al., 2010; Hernández et al.,
2014).

d. Muestreo por cuotas: Se construye con individuos que van creando subgrupos o cuotas con
base en criterios del investigador. Así por ejemplo en un estudio el investigador solicita que
se entrevisten 150 personas adultas, que el 25% sean hombres mayores de 30 años, 25%
mujeres mayores de 30 años, 25% hombres menores de 25 años y 25% mujeres menores de
25 años (Hair et al., 2010; Hernández et al., 2014).
e. Muestreo de bola de nieve: Consiste en identificar y calificar un conjunto de encuestados
iniciales en perspectiva que a su vez pueden ayudar al investigador a identificar a personas
adicionales para incluirlas en el estudio (Hair et al., 2010).
6. T3 ¿La investigación cuantitativa o investigación cualitativa?
Una importante decisión que necesita tomarse en una investigación primaria es la metodología
por la cual se van a explicar y analizar los datos recogidos. Dos de las más utilizadas se conocen como
Investigación cuantitativa e Investigación cualitativa; la primera es considerada más fuerte,
científica y objetiva, mientras la otra menos rigurosa, anecdótica y de poco nivel predictivo. Cabe
anotar que existe una tercera metodología llamada investigación mixta2
que, como su nombre lo
indica, es una combinación de las dos principales. En este capítulo se profundizará en los dos enfoques
principales.
6.1. T4 Investigación cuantitativa
Este tipo de investigación es diseñada para recopilar información de muestras estadísticamente
representativas de una población objetivo yes usualmente llevada a cabo entre varios cientos, a veces
miles de encuestados, por esta razón la información es generalmente obtenida usando cuestionarios
de estructura estandarizada. Este tipo deinformación es analizada con procesos estadísticos (Palmer,
2012).
La investigación cuantitativa se remonta a 1748, cuando Gottfried Achenwall acuñó el término en
alemán Statistik para referirse al análisis de los datos del estado, en particular los censos
poblacionales. En 1801, William Playfair, un ingeniero y economista, desarrolló las gráficas
estadísticas como un mejor medio para representar los resultados.
2
Si se quiere profundizar en este método, revisar Hernández, Fernández y Baptista, 2014, P.p. 531-588

En 1816, Carl Friedrich Gauss propuso la desviación media, y alrededor de esa época generó el
análisis de la distribución normal y planteó la técnica de mínimos cuadrados que posteriormente
derivó en el análisis de varianza. En 1817, el francés Marc Antoine Jullien realizó una encuesta sobre
diversos sistemas educativos en el mundo (Hernández et al., 2014).
Alrededor de 1880, se generó el análisis de correlación en Inglaterra y Karl Pearson, profesor desde
1884 en The University College, presentó en la última década del siglo XIX la moda (medida de
tendencia central), una fórmula producto del momento de correlación, con la cual se puede calcular
el tamaño de muestra adecuado para representar a una población, la regresión lineal y múltiple, así
como la chi-cuadrada (Hernández et al., 2014).
En 1930 se llevaron a cabo los primeros paneles de investigación de ventas al por menor en Estados
Unidos por la empresa A.C. Nielsel (Bradley, 2010).
Durante la segunda guerra mundial el primer panel de investigación del consumidor fue creado en
Reino Unido y manejado por la agencia British Market Research Bureau (BMRB) con permiso del
ministerio de apoyo para la alimentación, para planificar las raciones de comida de la población
(Bradley, 2010).
Durante la década de 1950, la investigación cuantitativa se encontraba en su apogeo, surgieron
diversas encuestas, experimentos, revistas científicas, diseños, etcétera. También comenzó a
desarrollarse las máquinas para calificar pruebas y la computadora. En 1960 surgió una gran cantidad
de textos de estadística. Los programas de análisis de datos se desarrollaron, particularmente el
Paquete Estadístico para las Ciencias Sociales (SPSS) (Hernández et al., 2014).
En este mismo año se creó por parte de Attwood Statistics Ltd. la técnica de grupos aleatorizados en
los paneles, en la cual se utilizaron 2000 hogares. El concepto fue rápidamente adoptado en países
como Holanda, Francia, Italia, Austria, Bélgica y Dinamarca, y se fortaleció aún más la técnica; en
el comienzo de los años 60 se usó por primera vez y se envió vía correo con catálogos para compras
(Bradley, 2010).
En la década comprendida entre 1970 y 1980 se identificaron diversos modelos causales
multivariados (por ejemplo, el modelamiento de ecuaciones estructurales), se desarrolló el meta-
análisis (técnica para analizar datos provenientes de distintos estudios con mediciones similares) y

autores como Thomas Dixon Cook y Donald T. Campbell sugirieron los tipos de validez. Asimismo,
John W. Tukey empezó con el análisis exploratorio de datos (Hernández et al., 2014).
En esta misma época se crearon los primeros test de marketing que rápidamente se volvieron
populares, además el geógrafo Richard Webber creó un sistema de clasificación de las áreas de la
ciudad de Liverpool que permitió clasificar la población en 15 principales grupos socioeconómicos,
este modo de clasificación se conoció como MOSAIC y actualmente se utiliza a nivel global. Fue el
primer paso para empezar a segmentar mercados (Bradley, 2010).
En la última década del siglo XX surgieron mediciones y análisis multivariados más complejos,
además se consolidó la idea de poder de medición mediante la utilización de diferentes instrumentos
para medir las variables de la investigación. Los programas de análisis se sofisticaron y se
comercializaron. En la primera década de este tercer milenio se contó con gran cantidad de escalas y
posibilidades de análisis sumamente avanzados y diversos. Y es aquí donde ahora estamos
(Hernández et al., 2014). Cabe señalar que el primer enfoque de la investigación en desarrollarse
completamente fue el cuantitativo.
Gráfico 5.3 Eventos importantes en la historia de la investigación cuantitativa3

6.1.1 Técnicas participativas cuantitativas de recolección de información más usadas en investigación de
mercados
Una vez seleccionado el diseño y la muestra de acuerdo al problema de investigación la siguiente fase
es recolectar los datos.
La investigación cuantitativa se caracteriza por analizar estadísticamente los datos de investigación,
en ese orden de ideas, tal como se había hablado previamente en este capítulo, toda información de
fuentes secundarias (bases de datos, informes y estadísticas internas de la organización) es susceptible
de ser analizada por métodos estadísticos, sin embargo, también hay técnicas de recolección de
información en campo.
Dichas técnicas se han utilizado tradicionalmente para obtener información cualitativa, sin embargo,
desde los años 90 éstas tienen el valor añadido de permitir que las personas “investigadas” participen
en mayor medida y que se recoja y analice colectivamente la información de forma simultánea (Hueso
y Cascant, 2012).
A continuación se hace mención de las principales técnicas:
a. Observación sistemática: Es un procedimiento por el cual se recoge información observable
sobre un determinado aspecto de interés y de acuerdo con un procedimiento establecido. El
registro de esta observación, y en general en cualquier técnica de recolección cuantitativa,
debe ser estructurado y sistemático, de manera que los datos recolectados sean uniformes y
comparables, de una observación a otra (Hueso y Cascant, 2012).
b. La encuesta: Es la técnica cuantitativa más habitual en la recolección de datos que mediante
la utilización de cuestionarios estructurados permite obtener información sobre una población
a partir de una muestra. Las preguntas suelen ser cerradas, se busca que los participantes
seleccionen una de las opciones disponibles, lo que otorga rapidez en la sistematización de
los datos, en detrimento de la profundidad de la información (Bradley, 2010; Hernández et
al., 2014; Hueso y Cascant, 2012).
c. Cuestionario auto-aplicado: Hace referencia a que el cuestionario se proporciona
directamente a los participantes, quienes son lo que lo contestan, no hay intermediarios y las

respuestas las marcan ellos. Aunque la forma de autoadministración puede ser variada,
individual, grupal o por envío (correo tradicional, e-mail, página web, aplicación telefónica
o cuestionario en línea tipo Google Forms®, etc.).
A continuación se hace mención de algunas escalas de medición representativas para la investigación
cuantitativa.
a. Escalas Likert: Uno de los temas más estudiados en investigación de mercados son las
actitudes. Una actitud es una predisposición aprendida para responder coherentemente de una
manera favorable o desfavorable ante un objeto, persona, idea, etc. (Shiffman y Kanuk,
2010). El método más popular para la medición de actitudes es la escala Likert, este método
fue desarrollado por Rensis Likert en 1932, y consiste en un conjunto de ítems presentados
en forma de afirmaciones o juicios (Shiffman y Kanuk, 2010) ante los cuales los entrevistados
seleccionan la respuesta donde se sientan mejor ubicados. A cada punto se le asigna un valor
numérico, para así facilitar el análisis estadístico.
Gráfico 5.4 Instrumento de escalamiento tipo Likert 4

Por su parte, Hernández, et al., (2014) exponen otros ejemplos de opciones de escala Likert como se
muestra en la tabla 5.2.
Tabla 5.2 Otros tipos de escalamiento Likert 2
Muy de acuerdo De acuerdo Neutral En desacuerdo Totalmente en
desacuerdo
Siempre La mayoría de las
veces sí
Algunas veces sí,
Algunas veces no
La mayoría de las
veces no
Nunca
Completamente
verdadero
Verdadero Ni falso
Ni verdadero
Falso Completamente
falso
Fuente: Adaptado de “Opciones o puntos en las escalas de Likert”. Hernández et al. (2014) Metodología de la
investigación.
b. Diferencial semántico: Fue planteado por Charles Osgood, George Suci y Percy Tannenbaum
en 1957 para explorar las dimensiones del significado, consiste en una serie de adjetivos
extremos que evalúan el estímulo presentado en función de diversos atributos o sentencias
bipolares, (frío - caliente, justo - injusto, poderoso - débil). Esto controla la tendencia de
algunos encuestados, en particular de aquellos con actitudes muy positivas o muy negativas,
a marcar el lado izquierdo o derecho sin leer las etiquetas (Malhotra, 2008). Puede usarse
para analizar y comparar diversos estímulos de forma simultánea (Benassini, 2009;
Hernández et al., 2014).
Gráfico 5.5 Explicación diferencial semántico5
Fuente: Adaptación de “Investigación de Mercados” por Malhotra, 2008, p. 276. México: Pearson Educación

6.1.2 Técnicas de análisis de datos cuantitativos más utilizados en investigación de mercados
Luego de hacer la respectiva recolección de información, se debe continuar con el análisis de todos
los datos recolectados, para así poder sacar conclusiones y posteriormente tomar decisiones de
marketing en cuanto al objetivo de la investigación.
En investigación cuantitativa el análisis presenta diferentes tipos de técnicas buscando alcanzar los
objetivos y responder las preguntas de investigación. Sin embargo, normalmente se utilizan algunas
técnicas básicas para llevar a cabo el análisis de datos, como son la distribución de frecuencias y la
prueba de hipótesis, que se expondrán a continuación:
Distribución de frecuencias
La distribución de frecuencias es una de las primeras formas de presentar la información para
analizarla. Su objetivo es obtener el conteo de un número de respuestas asociadas con diferentes
valores de una variable que se expresa en números o porcentajes. Una distribución de frecuencias
para una variable produce una tabla de frecuencias, éstas pueden ser presentadas en gráficos (barras,
o sectores) (Benassini, 2009; Hernández et al., 2014; Malhotra, 2008).
Tomando como ejemplo la distribución de frecuencias respecto al nivel del estudio de los
participantes, de la investigación que fue llevada a cabo por Barreto y Neme (2014), los resultados
pueden ser mostrados en la tabla 5.3 y gráfica 5.6.
Tabla 5.3 Tabla de presentación de distribución de frecuencias 3
Nivel educativo participantes
Frecuencia Porcentaje Porcentaje acumulado
Primaria 9 9% 9%
Bachillerato 54 54% 63%
Técnico 18 18% 81%

Universitario 13 13% 94%
Postgrado 6 6% 100%
Total 100 100%
Fuente: Adaptación de “Eficacia de tácticas de influencia en la intención de conducta pro-ambiental”, por I.
Barreto y S. Neme, 2014, Revista Latinoamericana de Psicología.
Gráfico 5.6 Ejemplo gráfica presentación distribución de frecuencias6
Fuente: Adaptación de “Eficacia de tácticas de influencia en la intención de conducta proambiental”, por I.
Barreto y S. Neme, 2014, Revista Latinoamericana de Psicología.
Medidas de tendencia central
Este tipo de medidas corresponden a la investigación descriptiva en la cual se busca establecer lo que
está ocurriendo. Es el tipo de investigación que genera datos de primera mano para realizar después
un análisis general y presentar un panorama más profundo del problema (Benassini, 2009; Hernández
et al., 2014).

Las medidas de tendencia central son puntos en una distribución obtenida, los valores medios o
centrales de ésta, y nos ayudan a ubicarla dentro de la escala de medición. Las principales medidas
de tendencia central son: moda, mediana y media (Hernández et al., 2014).
Para caso de ejemplo se muestra una presentación de medidas de tendencia central de la edad de los
participantes de una investigación ficticia (ver tabla 5.4)
Tabla 5.4 Ejemplo presentación medidas de tendencia central 4
Válidos 40
Perdidos 0
Moda 28
Mediana 29,50
Media 29,70
a. Moda: La moda es la categoría o puntuación que ocurre con mayor frecuencia. (Hernández
et al., 2014) Para el caso del ejemplo es 28, siendo este el dato que más se repite, por tanto la
mayor parte de las personas participantes del ejemplo tenían 28 años.
b. Mediana: Es el valor que divide la distribución por la mitad. Esto es, la mitad de los casos
caen por debajo de la mediana y la otra mitad se ubica por encima de ésta. La mediana refleja
la posición intermedia de la distribución (Hernández et al., 2014), para el caso del ejemplo es
29,50, por tanto, la mitad exactamente (50%) de los casos participantes estaban por debajo
de ese valor, y la otra mitad exactamente (50% restante) estaban por encima.
c. Media: Es la medida de tendencia central más utilizada y puede definirse como el promedio
aritmético de una distribución. Se simboliza como suma de todos los valores dividida entre
el número de casos. Es una medida solamente aplicable a mediciones por intervalos o de
razón. Para el ejemplo es 29,70, por tanto, se puede decir que la edad promedio de personas
participantes es 29,70 años (Hernández et al., 2014).

d. Desviación estándar: Esta medida se expresa en las unidades originales de medición de la
distribución, y se interpreta en relación con la media. Cuanto mayor sea la dispersión de los
datos alrededor de la media, mayor será la desviación estándar. O, dicho de otra manera, la
desviación estándar es el promedio o variación esperada en relación con la media aritmética
(Benassini, 2009; Hernández et al., 2014; Malhotra, 2008).
e. Tabla 5.5 Ejemplo resultados desviación típica 5
Media $ 70.410
Desviación típica $ 57.686
Gráfico 5.7 Ejemplo gráfica desviación típica7
Para el caso del ejemplo se presentan los resultados de una investigación ficticia en la que se preguntó
cuál era el gasto mensual familiar en el rubro diversión. El resultado expone que el gasto mensual
promedio es de $ 70.410 y además que los gastos de la muestra se desvían, en promedio $ 57.686
pesos.

Medidas de forma
Las distribuciones pueden ser simétricas o asimétricas. En una distribución simétrica, los valores que
se ubican a ambos lados del centro de la distribución son iguales, y las medidas de la forma también
son útiles para entender la naturaleza de la distribución. La forma de una distribución se determina al
examinar la asimetría y la curtosis.
a. Asimetría: Las distribuciones pueden ser simétricas o asimétricas. En una distribución
simétrica, los valores que se ubican a ambos lados del centro de la distribución son iguales,
y la media, la moda y la mediana tienen el mismo valor. La asimetría es la tendencia de las
desviaciones de la media a ser mayores tanto en una dirección como en la otra. (Hernández
et al., 2014; Kinnear y Taylor, 2000; Malhotra, 2008).
Gráfico 5.8 Gráfica de distribución simétrica 8
Fuente: “Asimetría de una distribución”, por N. Malhotra, 2008, Investigación de Mercados. México: Pearson
Educación

Gráfico 5.9 Gráfica de distribución asimétrica9
Fuente: “Asimetría de una distribución”, por N. Malhotra, 2008, Investigación de Mercados. México: Pearson
Educación
b. Curtosis: La curtosis es una medida del pico o aplanamiento relativo de la curva, definido por
la distribución de frecuencias. La curtosis de una distribución normal es cero. Si la curtosis
es positiva, entonces la distribución es más puntiaguda que una distribución normal, y un
valor negativo indica que la distribución es más plana que una distribución normal
(Hernández et al., 2014; Kinnear & Taylor, 2000; Malhotra, 2008).
Formulación de la hipótesis y puesta a prueba
Una hipótesis se puede definir como un intento de explicación o una respuesta provisional a un
fenómeno. El objetivo primordial de todo estudio que pretenda explicar algún campo de la realidad
es comprobar o rechazar la hipótesis que se elaboró con antelación, al confrontar su enunciado teórico
con los hechos empíricos (Benassini, 2009).
Tipos de hipótesis: Aquella por la cual se pretende negar la variable independiente se conoce como
hipótesis nula (Ho). Aquella que trata de dar una explicación tentativa al fenómeno que se está
investigando, se conoce como hipótesis de trabajo o alternativa (Ha) (Benassini, 2009; Hernández et
al., 2014; Malhotra, 2008).
Así mismo es necesario identificar los tipos de errores que se pueden presentar cuando se rechaza la
hipótesis:
 Error tipo I. Ocurre cuando los resultados de la muestra revelan evidencia suficiente para el
rechazo de la hipótesis nula, aunque en realidad sea verdadera (Hair et al., 2010; Hernández
et al., 2014; Malhotra, 2008)
 Error tipo II: Ocurre cuando, con base en los resultados de la muestra, no se rechaza la
hipótesis nula, aunque en realidad sea falsa (Hair et al., 2010; Hernández et al., 2014;
Malhotra, 2008).
De igual manera, se hace necesario realizar un análisis más profundo a través de lo conocido como
Prueba de hipótesis. Así, se debe determinar si existen diferencias significativas entre los resultados
esperados y los obtenidos, ya que de ello dependerá una buena toma de decisiones. Para ese fin, se

lleva a cabo la prueba de hipótesis. Los pasos del procedimiento se exponen a continuación
(Benassini, 2009; Kinnear y Taylor, 2000; Malhotra, 2008):
1. Formular hipótesis
2. Seleccionar pruebas estadísticas
3. Determinar nivel de significancia
4. Buscar valor z o prueba de distribución normal de la muestra
5. Hallar la desviación estándar tipificada
6. Realizar la prueba estadística
A continuación se desglosan detalladamente los pasos anteriormente mencionados:
 Paso 1. Formular una hipótesis nula (Ho) y una alternativa (Ha o H1)
El dueño de “Pinturas Durocolor” desea saber si el promedio de edad de las personas que ingresan a
su establecimiento es de 35 años, con el fin de hacer una inversión significativa en el área de espera
de pedidos y hacer el área más agradable. Para tal fin se hizo un muestreo aleatorio de 100 personas,
lo que dio como resultado:
Promedio: 35 años
Desviación estándar: 3.5 años
Ho: La edad promedio de los clientes de “Pinturas Durocolor” es de 35 años
Ha: La edad promedio de los clientes de “pinturas Durocolor” no es de 35 años
Ho: μ= 35 años
Ha: μ ≠ 35 años
 Paso 2. Seleccionar las pruebas estadísticas apropiadas
En este caso la prueba adecuada es la prueba z porque n > 30, suponiendo una distribución normal
estándar de la muestra (ver gráfico 5.8). Por tanto, se considera una prueba de hipótesis de distribución
simétrica bilateral o distribución de dos colas.

 Paso 3. Determinar el nivel de significancia
Al ser una probabilidad se puede considerar cualquier valor entre 0 y 1, pero para pruebas de hipótesis
ese valor está entre 0.05 y 0.1, el nivel está determinado por el investigador quien determina el riesgo
aceptable de cometer el error tipo I, y debe basarse en las características de la investigación.
Siendo alfa α = 0.1, para calcular valor del nivel de confianza para el ejemplo se toma el 100% - 0.1
Nivel de confianza (100% - 0.1) = 90%
 Paso 4. Buscar el valor z para α = 0.1
Buscando en la tabla 5.6 se encuentra el valor z = 1.64, por tanto, si la z calculada es superior a 1.64
se rechaza la hipótesis nula.
Tabla 5.6 Tabla de distribución normal de dos colas6
Fuente: “Tabla A-2 Apéndice, áreas de dos colas de la curva normal en valores seleccionados x/α de la media
aritmética”, por T. Kinnear y J. Taylor, 2000, Investigación de Mercados. McGraw Hill.

 Paso 5. Hallar la desviación estándar σ tipificada
𝜎𝑥 =
𝜎
√𝑛
σx =
3.5
√100
𝜎𝑥 = 0.35
 Paso 6. Realizar la prueba estadística
Ya que se conoce la desviación estándar de la población, se utiliza la siguiente ecuación
𝑧 =
𝑥
̅ 𝜇
𝜎 𝑥̅
=
𝑥̅− 𝜇
𝜎
√𝑛
⁄
𝑧 =
35 − 20
0.35
𝑧 = 42.85
Teniendo en cuenta el resultado, y recordando el paso 4, se puede concluir que se rechaza la hipótesis
nula y se acepta la alternativa y, por tanto, se puede decir que la edad promedio de los clientes de
“pinturas Durocolor” no es de 35 años.
6.2. Investigación cualitativa
La investigación cualitativa se enfoca en comprender los fenómenos explorándolos desde la
perspectiva de los participantes en un ambiente natural y en relación con su contexto, por lo cual, se
creó la teoría social fundamentada (Bautista, 2011; Hernández et al, 2014; Ortiz, 2015).

La investigación cualitativa en marketing se remonta a 1930, por un lado, con Paul Lazarsfeld quien
usó el término entrevista focalizada, este tipo de entrevista se basaba en hacer preguntas a un
individuo en un lugar tranquilo y privado y, por otro lado, Robert Merlton quien desarrolló y
promovió aún más este tipo de técnicas de entrevistas y fue quien acuñó el término grupos foco en
1946. Debido a esta sinergia entre Lazarsfeld y Merlton es que los grupos foco y las entrevistas
focalizadas también llamadas entrevista a profundidad son similares en cierto grado (Bradley,
2010).
Siguiendo con el recuento histórico es importante exponer un tipo específico de observación conocido
como observación participante y sus raíces están ancladas en el trabajo de Kurt Lewin en principios
de la década de los años 50. Se entiende como participante por el hecho que el investigador participa
en el evento observado y puede incluso afectar el curso de los eventos que se están llevando a cabo.
En el final de la misma década, la corporación Rand desarrolló el método Delphi; a diferencia de las
otras técnicas cualitativas usa un cuestionario cuidadosamente diseñado. La investigación implica
varias etapas y en cada etapa el cuestionario es modificado (Bradley, 2010).
En los años 60 la investigación motivacional tomó mayor importancia para la investigación cualitativa
gracias a los estudios de Ernest Dichter, quien trabajó arduamente en integrar el psicoanálisis en el
estudio del marketing. Por otro lado, Bruce Tuckman identificó las etapas del proceso de formación
y consolidación de los grupos (formación, conflicto, normalización, desempeño y finalización) cuyas
etapas pueden ser aplicadas directamente a los grupos foco (Bradley, 2010).
En los años 70 la técnica de grupo de discusión o focus group fue totalmente adoptada por el
marketing. A pesar de la aceptación de los enfoques cualitativos, el enfoque cuantitativo o positivista
ha dominado el campo de la investigación en marketing.
En los años 80 las herramientas usadas en antropología, lingüística y sociología encontraron asidero
en la investigación comercial. Estas técnicas incluyen etnografía, hermenéutica y semiótica. En años
recientes el uso de computadoras ha permitido incursionar en el uso de técnicas cualitativas a través
de internet, entre las que sobresalen los grupos foco, las entrevistas a profundidad y la etnografía.
La investigación cualitativa en marketing normalmente es usada para estudiar temas como actitudes,
emociones, percepciones, creencias, comportamientos e ideas frente a un concepto o evento nuevo y
poco investigado.

Gráfico 5.10 Eventos importantes en la historia de investigación cualitativa en marketing
Fuente: “Notable events for qualitative research”, por N. Bradley, 2010, Marketing research.
6.2.1 Técnicas cualitativas de recolección de información más usadas en investigación de mercados
En la recolección de datos cualitativa, la acción esencial consiste en que se reciben datos no
estructurados, a los cuales se les da estructura Estos datos son muy variados, pero en esencia consisten
en narraciones de los participantes, textos escritos (documentos, cartas, etc.) y expresiones verbales
y no verbales. Para obtener esta información se expondrán las técnicas cualitativas más utilizadas en
investigación de mercados.
a. Entrevistas a profundidad: Son llevadas a cabo persona a persona, la estructura debe abordar
los objetivos de la investigación, pero está establecida en gran medida por la situación, el
investigador y la voluntad del entrevistado para cooperar. Por un lado, el investigador y el
entrevistado están solos, así que no hay presión de los miembros del grupo; por otro lado, la
ausencia de otras personas puede significar que hay menos estímulos para provocar preguntas
y respuestas (Bradley, 2010).
Las entrevistas pueden explorar temas delicados como sexualidad, creencias políticas, religión etc.
La técnica es “móvil” teniendo en cuenta que se puede llevar a cabo en cualquier momento y lugar
(hogar, lugar de trabajo) o cualquier otro sitio donde el entrevistado pueda responder (Bradley, 2010).

En algunos casos se puede llevar a cabo una entrevista con dos personas al tiempo, si el tema en
investigación lo requiere, por ejemplo, si se quieren conocer las ideas que las parejas tienen sobre las
compras ostentosas. Estas entrevistas son conocidas como entrevistas emparejadas o diadas. Estas
sesiones son similares a las discusiones en grupo, pero difieren en que los encuestados pueden unirse
o dejarla durante la entrevista. Las entrevistas usualmente se llevan a cabo cara a cara, pero algunas
personas las pueden realizar por teléfono, videoconferencia o e-mail (Bradley, 2010).
b. Grupos foco: Una gran cantidad de dinero de la investigación de mercados es invertida en
grupos foco o focus groups, es tan popular el uso de esta técnica que el gobierno de los
Estados Unidos de América la utiliza para darle forma a algunas políticas de gobierno
(Bradley, 2010). Un grupo foco o grupo de discusión es una conversación entre varias
personas sentados juntos, usualmente en una mesa redonda. Una persona (sea el investigador
u otro encargado) juega el papel de moderador, él inicia el debate e interviene periódicamente
para mantener la sesión en el tema deseado. El moderador puede cerrar la discusión cuando
considere que el tiempo ha terminado y todos los temas hayan sido abordados (Bradley,
2010).
c. La técnica Delphi: Es una técnica de estructuración de un proceso de comunicación grupal
que es efectivo a la hora de permitir a un grupo de individuos, como un todo, tratar un
problema complejo. A diferencia de otras técnicas cualitativas, se diseña cuidadosamente un
cuestionario que es entregado a un panel de expertos que son cuestionados acerca de
acontecimientos hipotéticos del futuro. Dichos especialistas son seleccionados usando varios
criterios especificados por los investigadores, como por ejemplo que los especialistas no
deben conocer sus identidades (Astigarraga, 2003; Bradley, 2010).
El proceso continúa realizando sucesivas rondas anónimas, con el objetivo de tratar de conseguir
consenso, pero con la máxima autonomía por parte de los participantes, por lo tanto, la capacidad de
predicción de la Delphi se basa en la utilización sistemática de un juicio intuitivo emitido por un
grupo de expertos (Astigarraga, 2003; Bradley, 2010). La calidad de los resultados depende, sobre
todo, del cuidado que se ponga en la elaboración del cuestionario y en la elección de los expertos
consultados.

d. Etnografía: Es una técnica descriptiva, por tanto, detalla el comportamiento de las personas
en ambientes naturales. El proceso etnográfico se logra a través de la observación
participante, en la cual el investigador se hace parte de la comunidad que está estudiando
(Bautista, 2011). Los investigadores en el proceso etnográfico invierten mucho tiempo de
investigación (horas, días, meses o incluso años) en observar las interacciones de las personas
investigadas, a fin de aprender el estilo de vida del grupo, por medio de la descripción y la
reconstrucción analítica e interpretativa de la cultura, la forma de vida y la estructura social
del grupo estudiado (Bautista, 2011).
e. Técnicas proyectivas: Son técnicas de obtención de información indirecta secundaria, surgen
en la psicología para el diagnóstico clínico, utilizados desde el modelo psicodinámico, siendo
Sigmund Freud y Carl Jung sus más populares exponentes (Báez y Pérez, 2009; Bernal,
2010). Se entiende la funcionalidad de las técnicas, en el mercado ya que son valiosas en el
estudio de la subjetividad del individuo o lo que es lo mismo el cliente o consumidor en
investigación de mercados.
En este sentido, las técnicas proyectivas se clasifican en:
o Técnicas de asociación: Aquellas en las que se pide a las personas que establezcan
algún tipo de relación entre dos o más cosas (cosas conocidas, palabras, parejas de
fotos etc.) (Báez y Pérez, 2009). Se aplica en mercadeo para establecer las
características ocultas de un producto o una marca.
o Técnicas de elaboración: Aquellas en las que las personas se les entregan materiales
para que realicen un trabajo (papel, recortes, figuritas) ya que son más elocuentes
que la palabra (Báez y Pérez, 2009). Se aplica en mercadeo normalmente como
actividad para establecer la “personalidad” de una marca.
o Técnicas de complementación: Son aquellas en las que se pide a los informantes que
añadan un suplemento a una cosa (Báez y Pérez, 2009). Por ejemplo, “Automóviles
Star se caracterizan por…” y las personas completan la frase; normalmente se utiliza
para saber los usos de los productos de una marca o las asociaciones que los
consumidores tienen con una marca.
o Técnicas de identificación: La identificación es una forma de buscar que las personas
se reconozcan en alguno de los personajes que aparecen en distintos estímulos que

se muestran (Báez y Pérez, 2009), por ejemplo, identificarse como cliente, vendedor,
trabajador o proveedor de una organización.
6.2.2 Técnicas de análisis de datos cualitativos más utilizados en investigación de mercados
El análisis de datos cualitativos se caracteriza por ser un proceso dinámico y de comparación
constante entre la teoría y los datos recogidos. Por tanto, la recolección y el análisis ocurren
prácticamente en paralelo, el proceso esencial del análisis consiste en que se reciben datos no
estructurados y se les da una estructura.
Para conseguir estructurar los datos se deben tener en cuenta los propósitos centrales del análisis
cualitativo (Barreto, Velandia, y Rincón, 2011;Hernández et al., 2014):
 Darle estructura a los datos, lo cual implica organizar las unidades, las categorías, los temas
y los patrones.
 Describir las experiencias de las personas estudiadas bajo su óptica, en su lenguaje y con sus
expresiones.
 Comprender en profundidad el contexto que rodea los datos e interpretar y evaluar unidades,
categorías, temas y patrones.
 Explicar ambientes, situaciones, hechos, fenómenos, reconstruir historias.
 Relacionar los resultados del análisis con la teoría fundamentada o construir teoría sustantiva.
Para conseguir darle estructura a los datos recolectados y finalmente crear teoría sustantiva se utiliza
el Análisis Cualitativo de Datos Textuales (ACDT). El Análisis Cualitativo de Datos Textuales o
ACDT se realiza con el apoyo de software, normalmente se utiliza el software Atlas ti©
y se caracteriza
por ser un proceso secuencial donde el investigador reflexiona sobre los datos, los categoriza y los
relaciona con el propósito de identificar las categorías centrales que aportan información emergente
a la comprensión de un problema particular (Barreto et al., 2011).
Dicho análisis se sustenta en la teoría fundada, es por esto que este tipo de análisis permite generar
conceptos que inductivamente emergen de los datos, y conforman teoría sustantiva como un paso
previo para generalizaciones teóricas mayores que dan lugar a la teoría formal (Barreto et al., 2011).
La Teoría Fundamentada aplicada en los estudios de mercado, específicamente al consumidor,

permite estudiar fenómenos de consumo y construir teorías acerca de cómo las personas se relacionan
con los bienes que prefieren, adquieren, usan y desechan (Barreto et al., 2011).
Los pasos de todo ACDT son: la codificación abierta, la codificación axial y por último la
codificación selectiva.
 Codificación abierta: Consiste en fraccionar los documentos resultantes de la recolección, ya
sea en palabras, líneas o en párrafos. En todos los casos estas divisiones se realizan desde el
supuesto de la significación o conceptualización descriptiva del fenómeno que se está
estudiando.
Gráfico 5.11Ejemplo de codificación abierta
Fuente: “Segmento de datos codificados”, por C. Cisneros, 2015, Atlas ti 7 Guía rápida.
 Codificación axial: En esta fase de la codificación se busca establecer relaciones entre
categorías y subcategorías. Se denomina axial porque la codificación ocurre en torno al eje
de una categoría, es decir, que enlaza categorías en cuanto a sus propiedades y dimensiones.

Gráfico 5.11Ejemplo de codificación axial
Fuente: Creación propia
 Codificación selectiva: En esta fase del análisis el investigador logra el nivel máximo de
conceptualización ya que integra las categorías centrales que emergieron dentro del estudio,
siendo éstas el principal aspecto que representa un patrón de conducta. Las categorías
centrales se caracterizan por su poder de explicación, su alta saturación dentro de los datos y
por su relevancia respecto a otras categorías. Se define una categoría central que reúna a las
demás dentro de una línea narrativa suficientemente significativa y explicativa del fenómeno
(Barreto et al., 2011).
Gráfico 5.12 Ejemplo de codificación selectiva
7. T3 Informe de Investigación de Mercados
El informe y su presentación son partes relevantes del proyecto de investigación de mercados por
varias razones, entre las que se pueden exponer las siguientes (Benassini, 2009; Malhotra, 2008):
1. Son productos tangibles del esfuerzo de la investigación.

2. El informe sirve como un registro histórico del proyecto.
3. Las decisiones administrativas están guiadas por el informe y su presentación.
4. El contacto de muchos gerentes de marketing con el proyecto se limita al informe escrito y a
la presentación oral.
5. Los gerentes evalúan la calidad de todo el proyecto a partir de la calidad del informe y su
presentación.
6. La decisión administrativa de realizar nuevas investigaciones de mercados, o de volver a usar
los servicios de un proveedor específico, dependerá en mucho de la utilidad percibida del
informe y su presentación.
Por lo anterior, es necesario dar unos lineamientos y consejos para la elaboración del informe
adecuado. Así, un reporte debe redactarse para un lector específico, casi siempre los clientes son los
gerentes de marketing. Para preparar un buen informe hay que considerar los antecedentes técnicos
de los lectores y su interés por el proyecto.
También es necesario que el reporte esté estructurado de una manera lógica y redactada con claridad,
el documento requiere estar organizado de manera que el lector pueda ver y entender con facilidad
las conexiones entre todos los temas expuestos. El reporte debe mostrar con exactitud la metodología,
los resultados y las conclusiones del proyecto sin alterar los descubrimientos para adaptarlos a las
expectativas del cliente y para que la decisión tomada por él sea la correcta, y finalmente, no se deben
dar por obvios los análisis, ni mucho menos las recomendaciones para el cliente.
Estilo de presentación del informe de investigación
Normalmente el informe debe poseer unos puntos que todos los informes de este tipo
comparten(Benassini, 2009; Hernández et al., 2014; Malhotra, 2008). Las secciones del informe son:
1. Portada
2. Contenido
3. Objetivos del estudio
4. Resumen ejecutivo
a) Principales hallazgos
b) Conclusiones
c) Recomendaciones
d) Metodología empleada

5. Lista de tablas
6. Lista de gráficas
7. Lista de apéndices
8. Lista de ilustraciones
Exposición del informe
La clave para una exposición eficaz es su preparación, debe crearse una presentación siguiendo el
formato del reporte escrito y deberá adaptarse al público que esté presente (Benassini, 2009;
Hernández et al., 2014; Malhotra, 2008).
En la exposición presencial es importante mantener un contacto visual e interactuar con toda la
audiencia. Debe darse oportunidad suficiente para las preguntas durante la presentación y después de
esta. Debe procurarse que la presentación sea interesante y convincente (Benassini, 2009; Hernández
et al., 2014; Malhotra, 2008).
T3 Resumen
 La investigación de mercados se define como “la información utilizada para identificar y
definir las oportunidades y los problemas de comercialización; generar, refinar y evaluar las
acciones de marketing; monitorear el desempeño de la comercialización; y mejorar la
comprensión de la comercialización como un proceso” (AMA, 2004).
 Los usos más frecuentes de la investigación en marketing son: expectativas y necesidades del
consumidor, satisfacción del consumidor, eficacia de la comunicación, benchmarking,
estudios de clientes clave, investigación sobre intermediarios, investigación sobre empleados,
valor de marca, test en sitio y test en locaciones.
 El proceso de investigación tiene normalmente 7 pasos: Definición del problema,
planteamiento de objetivos, diseño de investigación, diseño de instrumentos, recolección de
datos, análisis de datos y reporte de hallazgos.
 Las fuentes de información en marketing pueden ser por un lado primaria, también llamada
de campo, que se caracteriza por recolectar información directamente en el terreno donde
suceden los eventos, o por otro lado secundario, que se caracteriza por obtener los datos de

documentos o reportes entregados o buscados por el investigador.
 Existen diferentes tipos de muestreo: aleatorio simple, aleatorio sistemático, aleatorio
estratificado, por racimos, por voluntarios, de expertos, de casos tipo, por cuotas y por bola
de nieve.
 Las investigaciones pueden tener alcance: exploratorio, descriptivo o correlacional.
 La investigación cuantitativa se caracteriza por estar diseñada para recopilar información de
muestras estadísticamente representativas de una población objetivo yes usualmente llevada
a cabo entre varios cientos, a veces miles de encuestados; por esta razón la información es
generalmente obtenida usando cuestionarios de estructura estandarizada, por tanto, la
información es analizada con procesos estadísticos.
 Las técnicas cuantitativas de recolección más utilizadas en investigación en marketing son:
observación sistemática, encuesta, cuestionario auto aplicado, escalas Likert y diferencial
semántico.
 Los análisis cuantitativos de datos más utilizados en investigación en marketing son:
distribución de frecuencias, medidas de tendencia central, formulación y puesta a prueba de
hipótesis.
 La investigación cualitativa se enfoca en comprender los fenómenos explorándolos desde la
perspectiva de los participantes en un ambiente natural y en relación con su contexto, por
tanto, se crea la teoría social fundamentada.
 Las técnicas cualitativas de recolección más utilizadas en investigación en marketing son:
entrevista a profundidad, grupos foco, técnica Delphi, observación participante y técnica
proyectiva.
 El análisis de datos textuales ACDT se caracteriza por ser un proceso secuencial donde el
investigador reflexiona sobre los datos, los categoriza y los relaciona con el propósito de
identificar las categorías centrales que aportan información emergente a la comprensión de
un problema particular.

 Las partes generales de todo informe de investigación se compone por: portada, contenido,
objetivos del estudio, resumen ejecutivo, principales hallazgos, conclusiones,
recomendaciones, metodología empleada, lista de tablas, lista de gráficas, lista de apéndices
y lista de ilustraciones.
Preguntas orientadoras para debatir en clase:
1. ¿Qué papel cumple la investigación de mercados en el marketing?
2. ¿Qué debe tenerse en cuenta al momento de llevar a cabo una investigación de mercados
cuantitativa?
3. ¿Qué debe tenerse en cuenta al momento de llevar a cabo una investigación de mercados
cualitativa?
4. ¿En toda investigación de mercados es necesario determinar un tipo de muestreo?

T3 Referencias
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from https://www.ama.org/AboutAMA/Pages/Definition-of-Marketing.aspx
 Astigarraga, E. (2003). El método delphi. Universidad de Deusto Facultad de CC.EE. y
Empresariales. San Sebastian: Universidad de Deusto Facultad de CC.EE. y Empresariales.
San Sebastian.
 Báez y Pérez, J. (2009). Investigación cualitativa (2nd ed.). Madrid: Alfaomega grupo
editor.
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de conducta proambiental. Revista Latinoamericana De Psicología, p.p., 111-116.
Recuperado de: file:///C:/Users/UsuarioUsta/Downloads/2014_Rlp_Neme&Barreto_Kl.pdf
 Barreto, I., Velandia-Morales, A., & Rincón-Vásquez, J. (2011). Estrategias metodológicas
para el análisis de datos textuales: Aplicaciones en psicología del consumidor.
 Bautista, N. (2011). Proceso de la investigación cualitativa - epistemología, metodología y
aplicaciones. Colombia: Manual Moderno Colombia.
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latina Pearson Educación de México, S.A. de C.V. Retrieved
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 Bernal, C. (2010). Metodología de la investigación (3rd ed.). Bogotá: Pearson Education.
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universitario ECU.
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 Friese, S. (2015). ATLAS TI 7 guide and reference
 Hair, J., Bush, R., & Ortinau, D. (2010). Investigación de mercados en un ambiente de
información digital. Mexico D.F.: McGraw-Hill.
 Hernández, R., Fernández, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación.
México D.F.: McGraw-Hill.
 Hueso, A., & Cascant, J. (2012). Metodología y técnicas cuantitativas de investigación (1st
ed.) Universitat Politécnica de Valencia.
 Kinnear, T., & Taylor, J. (2000). Investigación de mercados (5th ed.) McGraw Hil.

 Malhotra, N. (2008). Investigación de mercados (5th ed.) Pearson Education.
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 Ortiz, A. (2015). Enfoques y métodos de investigación en las ciencias sociales y
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 Shiffman, L., & Kanuk, L. (2010). Comportamiento del consumidor (10th ed.) Pearson
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