Author Archives: Jorge Andrade

SEGMENTACIÓN Y LOS DIVERGENTES I DE III

Dicen que el Rey de los estudios es el panel de consumo, la razón subyace en que proporciona datos de fuente única, o sea que provienen del mismo sujeto, lo que minimiza el error o fuente de variación; gracias a ese PEQUEÑO detalle se pueden hacer estudios longitudinales, es decir, medir antes y después para evaluar el efecto de algún tipo de intervención, por ejemplo, un anuncio publicitario; sin embargo, el trabajo y logística que conlleva también es algo de lo más extenuante que hay en este negocio, por lo menos, en el inicio de vida del panel. Otro Rey, muy conocido en el ámbito de la estadística y más o menos en la investigación de mercados, es el análisis factorial ¿Por qué? ¡fácil! porque representa el sueño de cualquier investigador social: validar sus teorías, se inscribe en el nivel más abstracto de pensamiento humano, es decir, en los conceptos y estructuras. Hoy vamos a hablar de otro Rey, la segmentación de mercado ¿Sabes por qué es Rey y cuál es su reino? Si no lo sabes espero que al final del 3er post (esta serie se va a componer de 3 artículos) puedas responder la pregunta.

¿Quién compraría una computadora con mal diseño, procesador poco poderoso y un sistema operativo mediocre? si puede comprar una con un diseño que hace que la compañía de la manzanita se ponga verde de envidia, un procesador que enfría al LHC (Large Hadron Collider) y un sistema operativo que hace parecer autista a Hal 9000 (Heuristically Algorithmic). Nadie ¿¡Verdad!? a menos que no tuviera dinero para pagar esta segunda computadora, no estuviera a la venta donde él o ella compra tecnología, o no supiera de su existencia, considera que estamos suponiendo que existe un producto así o que puede ser fabricado. A decir de Wendell R. Smith1, el autor intelectual de la segmentación: “La divergencia en la demanda es el resultado de errores de compra en el mercado”; en otras palabras, por error no compramos la mejor marca o producto. No, Wendell no dice que compramos como estúpidos (me refiero a la sin razón de la compra, no a la cantidad, que eso es otro cantar) sino que hay factores y variables que no conocemos o ignoramos qué hacen que nos decantemos por un producto o marca en particular; otra vez, considera que estamos suponiendo que el consumidor necesita o desea el producto. En esencia, lo que la segmentación de mercado hace es agrupar a los consumidores de acuerdo con el conocimiento que éstos disponen de la categoría o producto en cuestión porque esto predice las compras que hacen. En efecto, era imposible que el consumidor tomara conciencia de que necesitaba una tableta o un smartphone antes de que estos productos se inventaran, por el simple hecho de que no los conocía ni sabía de sus características, atributos y beneficios y por esa misma razón la segmentación está tan estrechamente relacionada con la comunicación (publicidad) y la estrategia de la empresa.

Entonces, para irnos entendiendo ¿Por qué tantas técnicas y modelos de segmentación? ¿Por qué tanto brinco estando el suelo tan parejo? Piensa en el esquema de la izquierda que da cuenta del desarrollo de las técnicas de segmentación a través del tiempo y si te parece en los siguientes artículos vamos a tratar de explicar a que se debe todo este relajo.

Hasta la Próxima, estimado lector.

1. W. Smith, (1956) “Product Differentiation and Market Segmentation as Alternative Marketing Strategies”, Journal of Marketing, 21, July, 3 – 8.

ANÁLISIS FACTORIAL

¡Play Ball! Dicen que el baseball es el Rey de los deportes y seguramente lo es. Sólo una vez, en mis 50 años de vida, he jugado este deporte, lo hice cuando era niño y como Dios manda, es decir, con uniforme, guante y en una auténtica cancha de baseball, jamás he olvidado ese juego (en esta foto salgo güerito porque todavía no me había quemado el Sol). Se dice lo mismo del análisis factorial, que es el Rey de los métodos de análisis estadístico en ciencias sociales ¿Por qué será?

Un cliente puede quedar muy satisfecho si le explicas la razón por la cual la lealtad a su marca está declinando o puede mandarte a freír espárragos si no le hace sentido lo que dices. El método “teórico” que utiliza el cliente para decidir si te abraza o te despide con un “me saludas a nunca vuelvas” se llama validez frontal. En pocas palabras, hay una inclinación innata del ser humano a validar las teorías. La teoría es maravillosa pues representa el nivel más alto de abstracción del pensamiento humano; sin embargo, parafraseando al maestro Bumy, hay métodos, metóditos y metódotes con los cuáles podemos validar nuestras teorías. ¿Qué tan difícil es “…Desafiar la investigación de mercados para proveer fundamente teórico de sus procesos de medición.”? ¿No te gustaría que así fuera la investigación de mercados? Sí, claro. Sin embargo, aún estamos en la primera base, muy lejos del home.

El análisis factorial valida las teorías pero no lo hace de la misma forma que tu cliente, lo hace a través de un método matemático puro (por eso es el Rey), al tipo de validez que obtienes con este análisis se le nombra validez de constructo, bonito nombre ¿verdad? Se ha utilizado por décadas para construir pruebas (test) sobre casi cualquier concepto que te puedas imaginar: celos, amor, vocación, locura, adicción, inteligencia y por supuesto lealtad a la marca. La idea que hay detrás de estas pruebas es hacer un inventario de las actitudes o manifestaciones más representativas de lo que se intenta medir, ¿no? Supón que deseas saber si tu novia(o) te ama, la primera pregunta que le harías es: “¿me quieres mi Lupe (Hetor, según la preferencia)? si la respuesta es sí, entonces ya llevas un punto a tu favor pero ¿no te parece que sería muy tonto de tu parte fiarte de un único sí como para ponerle casa a la susodicha o darle al Hetor lo que más desea. ¡Más seguro más marrado! ¿verdad? Haz más preguntas para saber qué tanto es tantito o sea si es amor apasionado, desbocado, alocado, maduro, comprometido o qué. Una vez que hayas hecho todas las preguntas pertinentes asegúrate de que se asocian al tipo de amor que esperas de ella(él). El análisis factorial, según San Karl Pearson, es la técnica adecuada para conocer el tipo y grado de amor que mide tu prueba.

Un modelo de investigación de mercados, popular en los países anglosajones, que mide el concepto de compromiso o lealtad a la marca es el Conversion Model este modelo se basa en una serie de preguntas para clasificar a los consumidores según su grado de compromiso con la marca. Y sí, los autores hicieron lo mismo que tú para saber qué tanto te amaba la Lupe o el Hetor, construyeron una teoría sobre lealtad, hicieron un inventario de preguntas que midiera el concepto y obtuvieron su validez de constructo (se refiere a sí la prueba mide lo que ellos dicen que mide) y luego obtuvieron la confiablidad de la prueba (con que exactitud mide lo que ellos dicen que mide) o por lo menos eso es lo que deberían haber hecho ¿qué porqué?

Imagínate que haces tu propia medida de lealtad para tarjetas de crédito, la cual está compuesta por dos preguntas: pregunta 1. Cuántas ventajas tiene la tarjeta de crédito que usas. Para ello utilizas una escala que va del 1 al 3 en la cual 1 es “La tarjeta que uso tiene más ventajas que desventajas”; 2 es “La tarjeta que uso tiene muchas ventajas pero también muchas desventajas” y 3 es “La tarjeta que uso tiene más desventajas que ventajas”. Pregunta 2. Evaluación en general de la tarjeta de crédito. Con una escala del 0 al 10 en la cual 0 significa que la tarjeta es pésima y 10 que es excelente. Tu teoría es que si la tarjeta tiene más ventajas que deventajas entonces debe tener buena calificación y eso genera lealtad pues quién abandonaría una tarjeta muy buena que además da bastantes ventajas. Así que, sumando las respuestas a ambas preguntas sabrás cuál es el nivel de lealtad del consumidor a su tarjeta ¿de acuerdo? Suena sensato y simple, o sea tiene validez frontal pero soportará el análisis matemático mediante el cual se valida un test.

Para validar tú teoría vamos a usar un “metódito”, en lugar del análisis factorial, porque usar el factorial con dos simples preguntas sería tanto como traer a Babe Ruth para jugar en tu liga infantil de baseball. En la imagen de abajo se muestra un análisis cruzado con tus dos preguntas.

tabla de cruce de lealtad

Date cuenta que la mayoría de los que calificaron a la marca con 8, 9 y 10 encuentran más ventajas que desventajas en ella; sin embargo, también perciben las mismas ventajas que desventajas y para acabarla de amolar, 2 de los 5 sujetos, que dicen que la marca tiene más deventajas que ventajas la califican con 8 y 9. Para ir directo al grano, las preguntas no se asocian ni se combinan y por lo tanto no forman parte de un mismo concepto; estas 2 preguntas no constituyen una “prueba” de lealtad y por supuesto ni se te ocurra sumarlas pues entonces sí que tu cliente te va a decir: “se va, se va, y se fue”, como en un home run pero negativo. No, definitivamente, tus preguntas no constituyen un factor.

Como mencionamos anteriormente, hay chorrocientos mil pruebas para medir igual número de conceptos por lo cual a veces es mejor buscar la prueba adecuada que construir tu propio test. El Dr. Avichai Shuv-Ami nos propone una prueba para medir compromiso a la marca:

fatores de la escala de compromiso

Observa que hay 4 factores o dimensiones teóricas que se componen de 12 reactivos, 3 preguntas por cada factor: Desempeño, Involucramiento, Satisfacción y Lealtad. La teoría subyacente de esta prueba nos hace sentido, es decir, tiene validez frontal. Dice que para que un cliente se comprometa, la marca tiene que tener buen desempeño (Desempeño) lo cual a su vez logrará captar el interés del cliente (Involucramiento) y si el desempeño es constantemente bueno es muy probable que el cliente esté satisfecho (Satisfacción) y en consecuencia sea leal a la marca (Lealtad). Como era de esperar, quisimos validar esta teoría (validez de constructo) y obtener su confiabilidad (alpha de Cronbach); para ello aplicamos los análisis factorial, mediante el método de componentes principales (este es el más usual) y de confiabilidad.

El estudio que usamos, como conejillo de indias, fue un estudio de jabones de tocador, en él encontramos 3 factores (no 4) con cargas muy buenas; una carga puede ir de -1 a 1 cuando es 1 se entiende que la variable se asocia perfectamente al factor y lo mismo sucede cuando es -1 sólo que en ese caso la relación es totalmente inversa. Por ejemplo, en el cuadro de abajo puedes ver que el reactivo (así se les llama a las preguntas en una prueba) “Es importante para mi seleccionar la marca correcta de jabón de tocador”, tiene una carga factorial de .846, o sea está para pegar brincos de gusto, y la que menos tiene dentro del factor 1 es “Mi marca tiene ventajas que otras marcas no tienen” con .604, que también es un puntaje sumamente respetable. Ahora, el problema es que no nos salieron 4 factores como había predicho el autor. ¿Este resultado significa que la prueba no sirve? No. Todo lo contrario, funciona y lo hace muy bien pues le sacamos confiabilidad sumando los tres factores y obtuvimos un alpha de Cronbach de .77 (el puntaje puede ir de 0 a 1 donde 0 significa que la prueba mide nada bien y 1 que mide perfectamente). Asimismo, qué significa factor 1, 2 y 3, pueden significar lo que desees pero los nombres que les des a los factores deberá hacer clic con los reactivos que los componen. En nuestro caso propongo que al factor 1 le llamemos “Relevancia”, al factor 2, “Lealtad” y al factor 3, “Desempeño” ¿Cómo les pondrías tú?

tabla de factores de jabón

¿En un estudio cómo utilizas los datos de esta prueba? Elemental mi querido(a) investigador si la escala que usaste va de 1 a 5 (Totalmente en desacuerdo a Totalmente de acuerdo), como en nuestro caso, agrupa a todos los sujetos que hayan obtenido un puntaje menor a 3, los puedes etiquetar como rechazantes o no leales; junta a los que hayan obtenido más de 3 y hasta 4 y ponles el nombre de neutrales, tibios u otra cosa que se te ocurra; a los que hayan sacado más de 4 clasifícalos como leales o comprometidos; por último, cruza estos grupos contra la marca que usan o compran más frecuentemente y vas a conocer los porcentajes de clientes leales a cada marca, neutrales y los que ya no te quieren; para cada uno de estos grupo implementa estrategias de retención, atracción o simplemente llévales serenata cantándoles las golondrinas (canción mexicana popular que se toca en las despedidas). El siguiente cuadro esquematiza lo que te debería de quedar:

esquema de la escala de compromiso

Hasta la próxima.

GAME OF SOFTWARES

“El software se está comiendo al mundo”. Al menos eso es lo que dice Marc Andreessen, y ni siquiera hace falta explicarlo, es como subir a la montaña más alta de un terreno y darte cuenta que estás en una isla, sólo agua a tu alrededor. Así estamos rodeados por el software que se está engullendo todo; las empresas más importantes del mundo basan su éxito en el software y también lo hacen las pequeñas. La investigación de mercados no es la excepción.

Durante décadas trabajamos con SAS, SPSS, Minitab, Sawtooth, etc. porque los problemas a los que nos enfrentabamos se podían apreciar en bytes y los modelos que usabamos eran lineales (estadística clásica); hoy los problemas son giga-ntescos y hemos pasado de pendientes a derivadas (de estadística clásica a bayesiana y modelos discretos).

De acuerdo al sapo es la pedrada. R, Python, Gephi, NodeXl, Perl, Julia, WordPress entre muchos otros lenguajes y programas están hechos para los nuevos tiempos y retos; así lo han entendido muchos investigadores, también lo han hecho las grandes empresas de software como SPSS y SAS.

SPSS desde la version 18 (actualmente está en la ver. 22) abrió sus puertas a los desarrolladores en R, Python y .Net, con esta decisión se pueden integrar los algoritmos desarrollados en esos lenguajes a SPSS, como si fuera un análisis nativo de él. Un ejemplo es el análisis turf que está hecho en Python e integrado a SPSS (véase imagen).

turf en spss

Antes las agencias de investigación de mercados tenían dos maneras de resolver una necesidad especifica de software: compraban la solución a una de las grandes empresas como SAS, SPSS u otro o mandaban a hacer su propio programa para solucionar el problema. En cualquiera de los dos casos la alternativa no era muy grata ya que por un lado las grandes compañías sólo se enfocaban en procedimientos estadísticos generales y ampliamente usados; es decir, no te vendían un modulo para elasticidad de precios que usara el modelo de Van Westendorp, por ejemplo. Por otra parte, si le encargabas a un desarrollador que te hiciera el programa para analizar precios, utilizando dicho modelo, había que hacer muchas adaptaciones en tu programa de batalla (tal vez, SPSS) antes de poder usarlo; en ambos casos el costo también era una limitante.

En la actualidad algunas empresas comienzan a vender sus soluciones de encuesta y recopilación de datos online, offline, mediante dispositivos móviles, etc., incorporando algunos de los modelos más populares entre las agencias de investigación de mercados, como: conjoint, maxdiff, turf, van westendorp, entre otros análisis (e.g. Survey Analytics). No obstante, el precio y la incapacidad de hacer el “one stop shop” sigue poniendo un freno a las empresas de investigación que desean ir más lejos.

La gente pregunta por qué deberían aprender R y se justifican diciendo cosas como: R no es mejor que SPSS, SAS o Minitab; además es mucho más complicado que el programa que uso. Posiblemente tengan razón pero ni SPSS ni SAS han pensado igual y le apuestan al softwarte libre para conservar y posiblemente expandir su mercado. Dios está en todas partes o al menos eso nos enseñó la iglesia católica. Si así fuera el caso lo más cercano que hay a Dios es el espionaje que hacen los gobiernos de todos los países, liderados por los Estados Unidos de la mano de las grandes empresas de software. Cada día se suman más y más voces contra este Dios digital (e.g. Richard Stalman, Karsten Gerloff) que nos piden usar software libre. ¿No te parece tu privacidad y seguridad un buen motivo para empezar a usarlo?

Desde hace buen rato, Python, Julia, Perl, R, Gephi, y un largo etc. vienen sonando los tambores de guerrra, de ti depende que te agarren preparado para lo que viene. En el juego de tronos no se puede vivir separado de las tribus ni tampoco te puedes quedar atrincherado en tu castillo. Alianzas es el nombre del juego.

Hasta la próxima.