Investigación de mercados offline y online
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Investigación de Mercados DDM-MEM Gilbert Martínez Gamote ([email protected]) AIXA, Investigación y Estrategia Brand Manager Toalllitas Dodot 2000-2005 Jefe de Investigación de Mercados Evax, Ausonia y Tampax 2005-2008
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Presentación del módulo de Investigación de Mercados del Master de Marketing del IdEC-UPF.Market Research module of Master of Marketing (IdEC-UPF)
Transcript of Investigación de mercados offline y online
Investigación de MercadosDDM-MEM
Gilbert Martínez Gamote ([email protected])
AIXA, Investigación y Estrategia
Brand Manager Toalllitas Dodot 2000-2005
Jefe de Investigación de Mercados Evax, Ausonia y Tampax 2005-2008
Inv. de Mercados en la práctica
Sentimientos
•Visible
•Oculto
•Ver, Preguntar
•„Cuantitativo‟
•Información
•Observar, Escuchar
•„Cualitativo‟
•Sentido
• ¿Qué se estudia?Exploramos 4 aspectos esenciales de la naturaleza humana, en concreto lo que las personas:
3) Decimos
Más Oculto/Silencioso Más Visible/Audible
4) Hacemos
1) Sentimos
2) Creemos
Inv. de Mercados en la práctica
• „The consumer does not behave as (s)he says,
does not say what (s)he thinks and
does not think what (s)he feels‟
David Ogilvy
Inv. de Mercados en la práctica
Inv. de Mercados en la práctica
Focus Groups /Etnografía
Paneles de consumidores
Encuestas presenciales /
telefónicas
NeuroMKT Netnografía Analítica WebEncuestas online
Técnicas Proyectivas
La aproximación cualitativa
• Usos:– Conocer las „reglas‟ del juego.
– Explorar el campo de significados y reacciones asociados a un producto, idea… y por qué reaccionan de una forma u otra.
– Descubrir „insights‟ en diferentes perfiles de consumidores (cómo son los „jugadores‟ y qué los mueve)
• Usado demasiado frecuentemente como „dirt test‟ para descartar opciones, o peor, para escoger.
Insights
• Para la agencia Leo Burnett son las percepciones, imágenes, experiencias y verdades subjetivas fuertemente enraizados que el consumidor tiene asociadas con un tipo de producto, con una marca en concreto o con su situación de consumo.
• Creencias y emociones altamente relevantes para un consumidor sobre una categoría o marca
Los estudios cualitativos
• Características:
– Moderador
– Pocas personas (1-8)
– En sala con invitación (tb. internet)
Vídeo de ejemplo de FG
• Herramientas cualitativas
• Entrevistas personales (1 persona, temas sensibles)
• Mini-grupos (3-4 personas, grupos de profesionales)
• Focus Groups (7-8 personas, cualquier grupo de consumidores-> expansión del discurso por polinización cruzada)
• Técnicas Etnográficas (a partir de la antropología: recogida „in situ‟ de información de hábitos de compra o uso mediante observación)
– Capacidad de llegar a creencias y sentimientos a partir de la interacción humana
Los estudios cualitativos
• Técnicas Proyectivas (emoción):
– Descubrir las emocionesasociadas a las marcas, productos, comunicación utilizando técnicas asociativas indirectas.
Los estudios cualitativos
• Técnicas proyectivas (ejemplo: ¿cuál de las siguientes
personas representaría mejor lo que „Barcelona‟ significa para ti?
Los estudios cualitativos
Los estudios cuantitativos
• Características:– Trabajan más a nivel de recopilar y cuantificar hechos
(p.ej. hábitos) y opiniones.
– Permiten comparaciones estadísticas y cuantificar distancias entre productos / servicios / marcas.
– Requieren de suficiente base muestral (dependiendo del
error asumible y … del presupuesto…)
Los estudios cuantitativos
• Algunos usos:
– Seguimiento (tracking) de hábitos e imagen de la categoría.
– Escoger entre varias alternativas de ideas, productos, servicios, webs, anuncios, promociones…
– Clasificar un gran número de consumidores en diferentes clusters más homogéneos (en función de sus hábitos de compra,
sociodemográficos…)
BMW
Mercedes
Audi Fiat
Ford
Peugeot
Seat Citroën
Volvo
Kia
Lujo
Aceleración
Potencia Velocidad punta
Seguridad
Barato
Diseño
Consumo
Comfort
Dura mucho
Coste de mantenimiento Préstamos bajo interés
Marca de toda la vida
Realizado con datos ficticios, únicamente a efectos de formación
Estudios cuantitativos: mapping
BMW
Mercedes
Audi
Fiat
Ford
Peugeot
SeatCitroën
Volvo
Kia
Lujo
Aceleración
Potencia Velocidad punta
Seguridad
Barato
Diseño
Consumo
Comfort
Dura mucho
Coste de mantenimiento Préstamos bajo interés
Marca de toda la vida
Realizado con datos ficticios, únicamente a efectos de formación
Estudios cuantitativos: mapping
Estudios cuantitativos: diseño• A controlar
– Metodología (Telefónico, internet, hall, …)
– Autoadministrado vs. encuestador
– Cada entrevistado prueba un producto (monádico) o más (rotación, sensibilidad)
– Orden de las preguntas (sesgo por influencia)
– Lenguaje y escalas utilizadas
Estudios cuantitativos: diseño• Penetración de telefonía e internet
– ¿Cuál es la penetración por edades del móvil y de internet?
•INE
– Otros datos interesantes del INE• España en Cifras 2010 y Padrón municipal
• Medios de comunicación (EGM – AIMC)
• Encuesta presupuestos familiares (gasto por partidas)
• Empleo del tiempo
• Encuesta de salud y hábitos de vida
• …
Estudios cuantitativos: Test de
Ideas (conceptos), Productos
– Flujo característico de la entrevista:
• Filtros: demográficos y hábitos de consumo
• Valoración global (p.ej. 0 a 10 o de „Nada a Mucho‟)
• Comentarios abiertos (positivos y negativos sobre el
producto)
• Intención de compra
• Valoración cerrada para diferentes atributos
• Proyecciones de cantidades y frecuencia (OJO!)
Estudios cuantitativos: output
Gráfico radial para mostrar diferencias entre productosen función de los atributos escogidos.
2
4
6
23
Cada caso se junta con el de al lado en función deque tenga valores similares en las variables usadas para la agrupación(p.ej. edad, servicios contratados, frecuencia de uso, margen…)
Estudios cuantitativos: clusters
Estudios cuantitativos: trees
Nombre Año Sexo País Titulo Univ Postgrado
Isabel 83 Mujer Esp RRPP URL DDM
Samantha 86 Mujer Esp ITM UAB DDM
Carolina 81 Mujer Esp Turismo URL DDM
Lorena 80 Mujer Esp CCEE EUNCET MEM
Carles 79 Hombre Esp CCEE Uvic MEM
Sandra 82 Mujer Esp Psicol UB DDM
Luciano 80 Hombre Arg Prep Ben Gurion MEM
Javier 84 Hombre Esp CCEE UIC DDM
Elisabet 87 Mujer Esp RRPP URL MEM
Omar 83 Hombre Ven ComSoc UCAB DDM
Ana Maria 75 Mujer Esp Biología UB DDM
Oscar 82 Hombre Esp Historia UB DDM
Mireya 85 Mujer Esp CCEE UB MEM
Javier 81 Hombre Esp CCEE UB MEM
Cristina 83 Mujer Esp Turismo URL MEM
A.Odalys 61 Hombre Esp Periodismo UAB DDM
Ruth 70 Mujer Esp Arte UB DDM
Alexandra 86 Mujer Esp CCEE UPF DDM
Gemma 86 Mujer Esp CCEE UPF MEM
Silvia 81 Mujer Esp Turismo DDM
Laura 84 Mujer Esp Enginy URL DDM
Miguel 77 Hombre EspComercio (CCEE)
AF MEM
Fco Javier 86 Hombre Esp CCEE UPF MEM
• 3 puntos clave
– Margen de error* = 100 /
• n = 100
• n = 400
• n = 2.500
• n = 10.000
Error máximo que cometeremos en la encuesta cuando el porcentaje a estimar se encuentra
alrededor del 50% „máxima incertidumbre o indecisión „ en la muestra entrevistada (p=q=0,5)
Con un 95,5% de confianza el dato real que se quiere estimar se encontrará en el intervalo
marcado por la proporción obtenida+/- el error (p.ej. n=400, error:+/- 5pp. Porc: 48,2%,
intervalo: 43,2 – 53,2)
Nr. Encuestados (=n)
Estudios cuantitativos: claves
¿Qué significa „muestra representativa‟? ¿Y „suficiente‟?
Estudios cuantitativos: claves
• Para conseguir la representatividad:
– Controlar el sesgo
• Metodología (Web, telefónico, hall test…)
• Rotaciones
• Autoselección
Estudios cuantitativos: claves
¿Qué se entiende„ por diferencia significativa‟ entre 2 muestras?
Estudios cuantitativos: claves
Depende del tamaño de la muestra
Muestra:
n= 100, error aprox: + / - 10 pp.
n= 1100, error aprox: + / - 3 pp.
44
3727 47
34 54
44
3734 40
41 47
Dif. no significativa, se solapan los intervalos
Dif. significativa. Provienen de datos que
en la „realidad‟ son diferentes
El dato que queremos estimar en la „realidad –universo-‟ se encontraríacon un 95% de probabilidad entre el 27 y el 47 %.
Estudios cuantitativos: claves
Depende del tamaño de la muestra
¿Qué ocurriría con una muestra de 10.000 personas?
Significativo Importante
Estudios cuantitativos: claves
• Sugerencias prácticas al desarrollar una investigación de mercados:
1) Criterios de éxito mínimos, a priori para los resultados
2) Próximos pasos si se cumplen o si no se cumplen
3) MKT, Desarrollo, Dirección de acuerdo formalmente con (1 y 2)
Estudios cuantitativos: claves
•Seguimiento temporal
•Homogeneidad de la muestra
•Renovación de la muestra
Paneles
• Tipo de muestra
Hogares
Individuos
Puntos de venta
PerfilesSociodemográficos
¿Dónde, Todos?
Productos uso hogar (p.ej. Limpieza, básicos alimentación)
¿Dónde, Quién?
¿Quién compra?
Canales
Paneles
• Cobertura del panel
•Canales o tiendas no representados•Muestra no representativa o
insuficiente•Colocación de ventas al canal que no han sido absorbidas por el consumidor
•Problemas de auditoría (p.ej. alta de
referencias)
Paneles
• ¿Qué miden?
•Compras:
•Alimentación y bebidas •Moda•Automóviles y combustibles•Telefonía y electrónica de consumo•Ocio•Productos de farmacia…
•Medios de comunicación:
•Audiencias TV •Audiencias generales de medios (EGM-AIMC)•Webs visitadas (Netratings)
Paneles
• A tener en cuenta
Consume Compra Decide
Pastelitos infantiles
Cuchillas afeitar
Arroz
Gel de baño
Paneles
– Principales datos:
•Participación de mercado (volumen / valor)
•Normalmente se da prioridada la obtenida en paneles de punto deventa aunque tambiénse dispone del dato de paneles individuales u hogares.
Treemap
Paneles
% de individuos (u hogares) quehan comprado un producto en untiempo determinado
Distribución Numérica
% de las tiendas que trabajan esa categoríadonde tu producto se ha vendido
Penetración4/12: 33%
13/26: 50%
Paneles
Distribución Ponderada
Qué parte del pastel en VALOR de tu categoría vendenlas tiendas donde has conseguido distribución de tu producto
40
60
Hipers
Otros Hipers
Carrefour
70
30
Súpers
Otros no pres.
Súpers presentes
Paneles
• Si el canal hipermercados vende 1/3 de las ventas en valor de esa categoría y el de súpers 2/3:
¿Qué porcentaje del total de ventas de nuestra categoría se realiza en las tiendas donde hemos conseguido introducir nuestro producto? = Distribución Ponderada Total Nacional
DP Total Nal.: (1/3 * 60%) + (2/3 * 30%) = 20 + 20 = 40%
Con una distribución numérica del 50% conseguimos una ponderada del 40% (?)
70
30
Súpers
Otros no pres.
Súpers presentes
40
60
Hipers
Otros Hipers
Carrefour
Paneles
¿En cuál de estos 3 productos de una misma categoría invertiríamosesfuerzos comerciales para aumentar su distribución?
A B C
Participación en volumen 4 15 28
Participación en valor 8 20 30
Distribución Numérica 20 35 70
Distribución Ponderada 20 50 90
Paneles
• Otros indicadores ligados a la distribución
– Distribuciones Ponderadas de Promociones
• Reducciones Temporales de Precio (TPR)• Regalos on pack• Bundle Packs…
Se puede relacionar con la DP Total (% de ventas en valor que representan lastiendas donde ha habido una promoción)-> Intensidad promocional
– Fueras de Stock (sin compras en una tienda durante un periodo).
Relacionable con las ventas por punto de ponderada (pérdidas por no estar presente).
Paneles
• Para finalizar, algunos otros indicadores relevantes en paneles individuales o de hogar:
– Tasa de repetición (2 o + compras por periodo analizado)
– Frecuencia de compra frec. promocional
– Cantidad comprada x acto cantidad x pack
– Share of Requirements (share en
volumen de tu producto, entre los que compran tu producto. Si fuesen totalmente fieles sería del 100%)
Share of Requirementsde Duff para Homer : 80%
Paneles
% Share en Valor =
Penetración x (% personas u hogares compran)
Índice Volumen(x acto) x (compran más o menos cantidad que el promedio de individuos u hogares de la categoría)
Índice Frecuencia de compra (compran más o menos veces por periodo que el promedio de la categoría)
Índice Precio promedio x (compran más o menos caro que el promedio de la categoría)
Fórmula mágica
Paneles
El 59% de los hogares tiene acceso a
Internet, prácticamente en su totalidad
con banda ancha.
El 69% de los hogares dispone de
ordenador.
Fuente: INE 2010, Encuesta Uso de las TIC
Años 2004-2010
Web y Social Media Analytics
Personas de 16 a 54 años: 70,5%
16,2
37,6
57,9
70,3
77,4
87,7
7,8
23,8
48,8
63,6
79,1
90,2
0 20 40 60 80 100
65-74 a.
55-64 a.
45-54 a.
35-44 a.
25-34 a.
16-24 a.
Mujeres
Hombres
Total Penetración 16-74: 58%
Fuente: INE 2010, Encuesta Uso de las TIC
Uso de internet al menos 1 vez por semana
Web y Social Media Analytics
68,6
60,9
65,1
58,6
48,8
62,1
57,9
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Hábitat: Más de 100.000 habitantes y capitales de provincia
Hábitat: De 50.000 a 100.000 habitantes
Hábitat: De 20.000 a 50.000 habitantes
Hábitat: De 10.000 a 20.000 habitantes
Hábitat: Menos de 10.000 habitantes
Nacionalidad:española
Nacionalidad: extranjera
Fuente: INE 2010, Encuesta Uso de las TIC
Uso de internet al menos 1 vez por semana
Web y Social Media Analytics
• ¿Qué dicen de mí? Reputación corporativa en Social Media
• ¿Interesa mi web? ¿Qué interesa? ¿De dónde vienen, a dónde van? Web Analytics (p.ej. Google Analytics)
• ¿Cómo le va a la competencia online? Inteligencia
Competitiva (p.ej. Double Click Ad Planner Google, Alexa)
Web y Social Media Analytics
Target Global Poblacional
Target Internet Activo (publican comentarios sobre marcas o experienciasde producto, escriben blogs temáticos,opinan en diarios online…). Ejemplo: 17% de los internautas españoles tienen un blog y lo actualizan (Encuesta AIMC, Dic’09)
Brand
Brand
30% 70%*
@ Brand
No usuarios Internet Usuarios de internet
Fuente: INE, % uso de internet en la última semana(16-54 años). TIC survey 2010
Web y Social Media Analytics
Macroencuesta AIMC entre internautas españoles, Dic.’09
Influyen en
70% x 43%=El 30% de
toda la población española (16-54 a.) ha consultado en el
último mes opiniones acerca de algún
producto o servicio y les ha concedido una
gran confianza. 25% sobre el total población (internauta o no) 16-74 a.
Web y Social Media Analytics?
Audit de reputación
onlinede la marca
b c
e
a
z
xk
b
bz x
c
e
k
ab z
a
e
c
x
b k
z
Producto Servicio Precio
Disponible
Publicidad
Web y Social Media AnalyticsResultados de Imagen de la marca online.
-Nivel y evolución de comentarios (positivos,neutros, negativos, ideas co-ocurrentes) por concepto.
-ABC online de sites que impactan en la marca (Blogs, webs, FB, Twitter…) por número de comentarios, tipo y nivel de audiencia
-Comparación vs. competencia (p.ej. %Conversaciones de la categoría en las que está presente cada marca)
•Imagen global representativa y fortalezas y debilidades
estratégicas•Fuentes online creadoras de
opinión•Oportunidades en desarrollo de
producto (insights) y amenazas (competencia, word of mouth negativo)
Web Analytics
• Uso de herramientas como Google Analytics o Yahoo Web Analytics para entender dinámicas esenciales como:
– Consecución o no de objetivos web (¿Qué se quiere conseguir?!!)
– Evolución de las visitas
– Páginas que inducen salida
– Nivel de involucración
http://www.kaushik.net/avinash/
Web Analytics
– Objetivos conseguidos
• De la web: Registro, Venta, Descarga de contenidos…
– Concepto Funnel
– CpC -> CpA
• Del visitante: 3 Preguntas clave de Avinash
¿Cuál era el objetivo de su visita?
¿Lo ha conseguido hoy?
¿Si no lo ha conseguido porqué no ha podido? (abierta)
– Evolución de las visitas
• Global
• Por páginas (Págs. de entrada –no nec. Home- y págs. + vistas)
Web Analytics
– Nivel de involucración
• Tiempo dedicado a la navegación (¿por involucración o
porque se han perdido?…)
• Repetición de visita en un tiempo determinado
• % de visitantes que lo hicieron muy
recientemente (vs. hace mucho tiempo)
– Páginas que provocan salida
• Bounce Rate „rebote‟ (x pág. de entrada, x buscador usado, x enlace, x keywords)
Biofeedback
Fuente: www.prsresearch.com, www.tobii.com
Usos off-line y online
Deteccíon de variacionesde actividad eléctrica en el lóbulofrontal (= atención/procesamientode información)
Variaciones de la conductividad eléctrica de la piel (= emoción)
Biofeedback
• Focos Biofeedback
– 1) Focos de atracción visual (Eye Tracking)
– 2) Atención cognitiva (Activación lóbulo frontal)
– 3) Emoción (Respuesta galvánica)
Biofeedback
Algunos buenos enlaces
http://www.touchgraph.com/TGGoogleBrowser.html Muestra relaciones entre webs. Entra una y mira con cuáles está relacionada.
http://www.infonomia.com/ Todo sobre innovación y Economía del conocimiento.
http://www.prsresearch.com/prs-insights/ http://www.prsresearch.com/prs-insights/ y comunicación dentro de tienda, p.ej. “10 principles of effective packaging research”
http://www.iftf.org Institute for the future. www.ted.com Tendencias actuales y futuras
http://www.worldmapper.org & graphs.gapminder.org/world el mundo de forma diferente todas basadas en datos.
http://newsmap.jp/ Las noticias más comentadas
http://www.kaushik.net/avinash/ El gurú de la analítica Web.
El Ser Humano: las necesidades
• Desde la Pirámide de Maslow a la Neurociencia
Supervivencia física(corto, medio plazo)
Supervivencia social(largo plazo y „legado genético‟)
Supervivencia extendida„Legado creativo‟(obras –árbol, libro-, crear o contribuir al éxito de una empresa o proyecto,enseñar, acciones que transciendenla propia vida del sujeto)
Estas son las motivaciones basadas en las necesidades profundas… Pero, ¿cómo se toma una decisión real en la práctica?
El Ser Humano: toma de decisiones
• How we make decisions‟ Read Montague (Dtor. Human Neuroimaging Lab & Center for Theoretical Neuroscience)
– Mente eficiente = imprecisa y (casi) perfecta (Kasparov vs. Deep Blue)
– Paulov, anticipando el valor de la recompensa
– Ideas y recompensas
– Dopamina: mejor de lo esperado
– ¿Y si? En el pasado y en el futuro
El Ser Humano: toma de decisiones
• De la Pirámide de Maslow a la Neurociencia
El caso Phinea Cage: Libro “El Error de Descartes” A.R.Damasio(Médico y Neurocientífico- Catedrático Univ. South California y Premio Príncipe de Asturias)
El Ser Humano: toma de decisiones
• De la Pirámide de Maslow a la Neurociencia
Cerebro: Imagina Escenarios, Soluciones…
Cuerpo: Reacciona evaluando la „positividad‟o negatividad de los escenarios osoluciones en función del resultadosomático que esas experiencias pasadasgrabaron –dolor/incomodidad vs. Placer/comodidad-en los diferentes tejidos, piel, músculos, órganos…
Amigdala(1) (2) Interface primitivo entre cerebro y cuerpoultra-rápido orientado a la supervivencia
El „Marketing Experiencial‟ se basa en eso!!!
Algunos buenos enlaces
www.TED.com
- Best Stats ever seen (Hans Rosling)
- Paradox of Choice (Barry Schwartz)
- Navigating our global future (Ian Goldin)
