TAL COMO ME GUSTA

Un hombre impresionantemente grande se acerca a una prostituta y le dice que desea contratar sus servicios, que le va a pagar lo que ella pida pero que tiene que ser tal como a él le gusta; la mujer piensa inmediatamente que un hombre tan grande algún perjuicio puede representar para su integridad física y prefiere negarse a proporcionarle sus servicios; sin embargo, le dice que espere allí en lo que le consigue alguna otra mujer, el hombre asiente y la mujer parte, rauda y veloz, a reunirse con otras mujeres y contarles sobre el generoso ofrecimiento del pobre hombre necesitado, las cuales al ver a semejante hombre optan por declinar a tan generosa oferta pero viendo la necesidad del hombre deciden ir con la Rosita Árenas, quién tenía fama de aguantadora y echada pa’delante y ésta sin pensárselo dos veces se mete al cuarto de hotel acompañada de aquel hombre; todas las mujeres deseosas de saber el desenlace y la suerte de la valerosa Rosita, se arremolinan y pegan la oreja en la puerta del cuarto donde se encuentra la Rosita y su cliente. Así, transcurren unos cuantos minutos sin que se escuche sonido alguno hasta que de pronto se oye que se rompen vidrios, sillas y cuanto artefacto hay dentro; al instante, se abre la puerta violentamente y sale corriendo el hombre desnudo, llevando entre sus manos su ropa y zapatos y tras él la Rosita vuelta una furia. Las mujeres, sin aguantarse más las ganas, le preguntan: ¿cómo lo quería? a lo que la Rosita, todavía bufando como un toro, responde: “Quería fíado el hijo de la chingada”.

El asunto es: ¿Cómo logramos que el cliente obtenga justo lo que quiere? Claro, siempre y cuando no se le ocurra pedir fíado. Las escalas de “Tal como me gusta”  (TCG) o en inglés “Just about right” (JAR) se utilizan para este propósito, principalmente en la pruebas sensoriales o de producto; las cuales por supuesto son muy demandadas en la industria de alimentos, cosméticos, bebidas, cuidado personal, etc. pues con ellas se puede evaluar que tan cerca está el producto de lo que el cliente desea; en otras palabras, qué tanto el producto se acerca al punto ideal en cuanto a sal, dulzor, color, intensidad de sabor, aroma, tostado, carbonatado, etc. sin que le sobre o le falte de esas características. Por ejemplo, hagamos de cuenta que estás evaluando un jugo para lo cual le pides a tu entrevistado que lo pruebe y te diga ¿Qué tan dulce sabe? en una escala de 5 puntos donde:

  1. Es “Mucho menos dulce de lo que me gusta”
  2. Es “Menos dulce de lo que me gusta”
  3. Es “Tal como me gusta”
  4. Es “Más dulce de lo que me gusta”
  5. Es “Mucho más dulce de lo que me gusta”

Si el entrevistado te contesta que en cuanto a dulzor es tal como a él le gusta entonces tu producto está en el punto ideal; más sin embargo, si te pasas de dulzor o te quedas por debajo de él, seguramente desearás hacer un cambio al producto para que tenga mayor aceptación.

Esta escala es muy popular debido a su simpleza y claridad tanto para el investigador como para el entrevistado además de que su tratamiento estadístico es de lo más simple; sin embargo, como pasa con todas las escalas, su utilización no está exenta de críticas. Los investigadores documentan diversas inconsistencias y problemas de validez con las mismas; en algunos casos funciona más la escala de agrado o hedónica para predecir el éxito del producto; en otros se ha encontrado que no siempre lo ideal es igual a lo que a uno le gusta más; asimismo hay situaciones en que las características evaluadas conllevan un sesgo: en cuánto a cantidad de queso para una pizza ¿hay un punto ideal o más es mejor?* Sea lo que fuere, esta escala se utiliza mucho pero se hace en conjunción con la escala de agrado general (hedónica), quizá para subsanar algunas de las debilidades que tiene. La escala de agrado general puede ir de 1 a 5, 1 a 7, 1 a 9, 0 a 10, o cualquier otra cosa que se te ocurra; sin embargo, toma en cuenta que tanto la escala de TCG como la hedónica te van a servir para obtener normas de desempeño del producto por lo que una vez que seleccionas un determinado intervalo para una escala no puedes estarla cambiando porque no podrás comparar tus resultados entre estudios. La pregunta de agrado general es muy directa, siguiendo con nuestro ejemplo de jugo se haría así: En general, ¿qué tanto le agrado el jugo que acaba de probar? Dígamelo en una escala del 1 al 9 donde 1 significa que le desagrado muchísimo y 9 que le agrado muchísimo.

¿Sabes que es lo mejor de la escala NPS (Net Promoter Score)? que para aplicarla y analizarla sólo necesitas saber sumar y restar. En una escala del 0 al 10 en la cual 0 es que no recomendarías pa’nada la marca y 10 que la recomendarías totalmente, se suman los sujetos que contestan 0 al 6, los que contestan 7 a 8 y los que responden 9 a 10, entonces restas el porcentaje de los que respondieron 9 a 10 de los que respondieron 0 a 6 y “voila” el resultado es el porcentaje o puntaje neto de promotores (NPS). ¿Estás pensando lo mismo que yo? Si sí es así, acertaste. La escala TCG es igual que la NPS, para analizarla sólo necesitas sumas y restas. ¡Verás! sumas o agrupas a los sujetos que contestaron 1 y 2 (1. “Mucho menos dulce de lo que me gusta” y 2. “Menos dulce de lo que me gusta”); a los que contestaron 4 y 5 (4. “Más dulce de lo que me gusta” y 5. “Mucho más dulce de lo que me gusta”) y dejas solos a los sujetos que contestaron 3 (3. “Tal como me gusta”) con eso vas a obtener tres grupos: los que dicen que al jugo le falta dulce, los que dicen que es tal como a ellos les gusta y aquellos que dicen que tiene mucho dulce (véase fig. de abajo).

escala tal como a mi me gusta

Ten presente que lo ideal es que ni le sobre ni le falte o sea que la mayoría estén en el grupo de los que contestaron 3. Cómo en gustos se rompen géneros, es casi imposible que todos estén de acuerdo en ello por lo tanto una regla más o menos general es que por lo menos el 75% caigan en la categoría de “tal como a mi me gusta” u otra es que el porcentaje de los que mencionan que el producto se pasó de dulce o que quedó por debajo de éste no sea igual o superior al 20% si no es así, entonces definitivamente, hay que hacer cambios en la formulación del producto. En nuestro gráfico puedes ver que estamos 11% por debajo del estándar (64% – 75% = 11%) ¿Entonces qué hay que corregir? ¿Le quitamos o le ponemos más dulce al jugo? El sentido común diría que hay que subirle pues el 20% dijo que faltaba pero como dicen que el sentido común es la cosa mejor repartida del mundo, preferimos no fiarnos de él y en su lugar emplear la técnica “Penalty Analysis” o Análisis de Penalización, también conocida como “Mean Drop” o caída de media, más adelante te vas a dar cuenta porqué esos nombres.

La idea del Penalty Analysis es relacionar el nivel de agrado general del producto con cada uno de los grupos que hiciste anteriormente; es decir, cuál de ellos tiene más agrado por el producto. Para no perder el hilo hagamos el ejercicio con nuestro ejemplo del jugo y la cantidad de dulce (véase fig. de abajo).

Penalty analysis

Si eres observador, te darás cuenta que los que mencionan que el dulce del jugo es tal como les gusta también tienden a calificar más alto su agrado por el producto. En la tabla de arriba, calificaron al producto en promedio con  8.05 mientras que el grupo que dice que le falta dulce lo califica con 4.05 y el que piensa que sobra lo hace con 5.06. Por esa razón se dice que se castiga o penaliza al producto cuando no cumple con las “expectativas” o también que hay una caida en la media. Para calcular la caida sólo se substrae el promedio del grupo que dijo tal como me gusta del promedio de cada uno de los otros dos grupos (8.05 – 4.55 = 3.51 y 8.05 – 5.06 = 2.99). La caida de ambas medias te dice que se está castigando más la falta de dulce que el exceso. Sin embargo, considera que en estadística la relevancia de un promedio está relacionado con el tamaño de la muestra o número de sujetos por lo cual es menester ponderar este factor; lo que se hace en la columna que dice Penalty es multiplicar el porcentaje de cada grupo por el promedio de la caída de la media “Mean Drop”. Así, para la característica de “Mucho y menos dulce” hay una penalización de 0.70 (20% x 3.51 = 0.70) mientras que para “Mucho y más dulce” es de 0.48 (16% x 2.99 = 0.48); en términos prácticos esto significa que si corriges la falta de dulzor tu promedio de agrado general subiría en .70.

¿No te lo dije? es fácil ¿verdad? Nuestro ejemplo se basó en una sola característica del producto pero en la práctica pueden llegar hasta casi diez características las que evalúes y probar más de un producto por lo cual es necesario sacar un indicador ponderado o lo que es lo mismo uno global para poder ordenar las características según su grado de penalización; lo que los investigadores hacen es crear 2 grupos, juntan el 1, 2, 4 y 5 de la escala de TCG y dejan solo, de nueva cuenta, el 3 y emplean la misma técnica de penalización para su análisis; en otras palabras, no importa si te pasaste o te sobró dulce se desea saber en global que tanto cae la media.

Allí te van algunas reglas prácticas más o menos aceptadas en la ejecución de estos análisis y su interpretación:

  1. Se calcula el Penalty Analysis sólo para los grupos (debajo o encima del punto ideal) que tienen un tamaño del 20% o más ¿Por qué este número? bueno como dijimos la muestra o tamaño del grupo es importante, grupos pequeños pueden llevarte a conclusiones erróneas.
  2. Se deben obtener dif. sig. utilizando una análisis de varianza o de medias conocido como t-test. ¿Por qué? La razón es que mejorar una característica no necesariamente significa que el producto vaya a gustar más, hay que ver si efectivamente existe una relación.
  3. La regresión lineal, es otro método de análisis pues indica si hay relación y más importante aún nos da un coeficiente de cambio de la proporción de la concentración de una característica, en nuestro caso dulzor, y el agrado en general. Esto se hace bajo la premisa de que hay una relación logarítmica entre la característica y la escala TCG. En otras palabras, el coeficiente de regresión que obtienes puede ser usado para ajustar la concentración del ingrediente en cuestión a fin de que se acerque a lo que el cliente quiere.

Por favor, danos tu opinión o comentarios en la misma sección de este blog a fin de que podamos enriquecerlo o mándalos a info@marketvariance.com

Hasta la próxima.

* Para una descripción más exacta de estos problemas puedes consultar el artículo de Richard Popper: “Just-About-Right Scales in Consumer Research” en la revista Chemo Sense o el capítulo, del mismo autor, titulado de la misma forma en el libro: “Novel Techniques in Sensory Characterization and Consumer Profiling”.
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3 thoughts on “TAL COMO ME GUSTA

  1. Ximena

    Hola, seguí cada uno de sus pasos para realizar un análisis de datos usando esta prueba y al llegar a las reglas prácticas mencionan hacer un análisis de varianza, se refieren a una ANOVA? o a una t de student (t-test)? de ser así, podrían asesorarme para llevarlo a cabo y no quedarme con sólo la parte de penalty? Porque no comprendo del todo 🙁

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    1. Administrator Post author

      Hola Ximena, un t-test es una prueba de medias o sea buscar diferencias estadísticamente significativas entre dos promedios; una anova o análisis de varianzas tiene el mismo objetivo. La diferencia es que el t-test se utiliza cuando tus muestras son pequeñas, quizá 30 o menos casos, y el anova cuando la muestra es mayor a 30 casos; la confusión de muchos investigadores radica en que piensan que un t-test no se puede usar con muestras grandes y sí se puede, en la práctica obtienes el mismo resultado que cuando usas un anova; otra diferencia es que el t-test sirve para comparar dos grupos y el anova para comparar más de dos. Claro que es más fácil un t-test que un anova. Ahora, la situación es muy sencilla tienes 2 grupos (el que dice que le sobra y el que dice que le falta sabor al producto) y cada uno de ellos tiene un promedio de gusto general por el producto, tu tarea es hacer un t-test comparando estos 2 grupos con base al gusto general que manifestaron por el producto. Eso es todo, ver si hay diferencias estadísticamente significativas. Espero que te sirva esta información.

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