-INV RELEVANTE- información que apoya las actividades de planeación estratégica de la organización y de importancia para el objetivo del proyecto.

-INV. OPORTUNA- la información obtenida se obtenga en el momento que se requiere para la toma de decisiones.

-INV EXACTA- la información muestre la exactitud de los resultados de la investigación disminuyendo el menor sesgo posible.

-INV EFICIENTE- realizar la investigación en función a la inversión de tiempo y dinero; buscar maximizar la relación costo-beneficio.

-OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION

-IDENTIFICAR PROBLEMAS- no existe un mercado potencial para un nuevo producto.
-IDENTIFICAR OPORTUNIDADES- nuevas necesidades a satisfacer del consumidor.
-IDENTIFICAR SOLUCIONES- aspectos a mejorar respecto al servicio que se brinda a consumidor.
-EVALUAR SOLUCIONES- ubicación de un negocio.
-INVESTIGACION CUANTITATIVA- basada en métodos estadísticos que buscan cuantificar alguna variable del mercado. CUESTIONARIO.
-INVESTIGACION CUALITATIVA- de tipo exploratorio, basada en técnicas cualitativas para obtener percepciones, actitudes, sentimientos del consumidor respecto a una variable del mercado.

GUIA DE TOPICOS Y/ ENTREVISTA, CENSO, MUESTRA.

-EXPLORATORIA O DE DIAGNOSTICO- se usa para buscar indicios acerca de la naturaleza general de un problema, las posibles alternativas de decisión y las variables relevantes que necesitan ser consideradas.
-INV DESCRIPTIVA- se usa cuando se requiere de una descripción detallada de algún aspecto del mercado.
-CAUSAL O PREDICTIVA- cuando se requiere demostrar que una variable causa o determina los valores de otras variables.

PROCESO DE INVESTIGACION

-IDENTIFICAR PROBLEMA Y/U OPORTUNIDAD- diagnosticar la situación actual de la empresa. definir problema. identificar necesidades de información. determinar recursos disponibles.
-DEFINIR OBJETIVOS ESPECIFICOS E HIPOTESIS- a partir del problema definir el objetivo general (nombre del estudio). definir información requerida y traducirla a objetivos específicos. Definir hipótesis a partir de objetivos.
-DISEÑAR METODOLOGIA DEL ESTUDIO- determinar tipo de estudio a realizar. identificar fuentes de información. definir métodos de recopilación de información. preparar herramienta. diseñar muestra. determinar lugares de levantamiento. prueba piloto d la herramienta.
-RECOPILAR DATOS- identificar elemento de muestreo. recopilar los datos. supervisar el levantamiento.
-CODIFICAR Y CAPTURAR DATOS- traducir a valor numérico el resultado (cuantitativo). integrar base de datos del estudio (CUANTI). transcribir opiniones expresadas en el estudio (CUALI).
-ANALIZAR LOS DATOS- estudiar cada uno de los resultados del estudio. inferir conclusiones. generar recomendaciones.
-INTEGRAR REPORTE- elaborar reporte ejecutivo con gráficos, citas textuales, conclusiones y recomendaciones.
REPORTE TECNICO O DIVULGATORIO.
-DATOS (HECHOS NO ASIMILADOS DEL MERCADO)
-DATOS PRIMARIOS- datos originales tomados de la investigación de mercado.
-DATOS SECUNDARIOS- recolectados con un propósito diferente a la investigación de mercado.
-RECOPILACION DE DATOS PRIMARIOS

-INVESTIGACION CUALITATIVA (ENTREVISTA NO ESTRUCTURADA CON MUESTRA PEQUEÑA):
· opinión experta
· entrevista a profundidad
· sesiones en grupo
· observación (personal y mecánica)

-INVESTIGACION CUANTITATIVA (METODOS DE ENCUESTA) (RECOLECCION ESTRUCTURADA DE DATOS CON MUESTRA GRANDE):
·ENTREVISTA PERSONAL, TELEFONICA, POR CORREO, POR INTERNET.

-INVESTIGACION EXPERIMENTAL (CONCLUSIONES DEL CAMBIO DE UNA VARIABLE POR EL EFECTO DE OTRA):
· Experimento de laboratorio (variables manipuladas en un medio artificial, simulando una situación real del mercado)
· Experimento de campo (manipuladas en un ambiente real).

-MEDICION Y ESCALA

-MEDICION: asignar números o símbolos a las características del objeto. no se mide al consumidor sino sus percepciones, actitudes, preferencias. isomorfico (uno a uno).
-ESCALA: extensión de la medición donde se colocan las características medidas de un objeto.
-ESCALA NOMINAL: sus números sirven como etiquetas para identificar y clasificar objetos (num de cuestionario, num de IMSS)
-ESCALA ORDINAL: los números asignados a los objetos indican un nivel relativo que los objetos poseen cierta característica (nivel socioeconómico, orden de preferencia)
-ESCALA DE INTERVALOS: clasifica objetos y representan distancias iguales.
-ESCALA DE RELACION: clasifica, ordena y compara los intervalos de los objetos.

MEDIA- PROMEDIO
MODA- LA QUE MAS SE REPITE
MEDIANA- ORDENAR Y SACAR LA DE EN MEDIO

V · DISEÑO DE LA HERRAMIENTA

PROCESO PARA DISEÑAR UN BUEN CUESTIONARIO

· Retomar objetivos de investigación
· Convertir objetivos en requerimientos de información
· Formular preguntas filtro (segmentación)
· Formular preguntas en base a requerimientos
· Ordenar preguntas (filtro · general a específico)
· Prueba piloto del cuestionario ( muestra pequeña)
· Corregir preguntas a partir de prueba y probar nuevamente

TIPOS DE PREGUNTAS

PREGUNTAS RESPUESTA ABIERTA: el entrevistador registra la respuesta de la mejor forma posible de acuerdo a su criterio o experiencia

PREGUNTAS RESPUESTA CERRADA: el entrevistador registra la respuesta a partir de categorías preestablecidas

· Preguntas de respuesta dicotómica
· Preguntas de respuesta de lista de alternativas
· Preguntas de respuesta de alternativas a jerarquizar
· Preguntas de respuesta de escala de diferencias semánticas
· Preguntas de respuesta de escala de Likert
· Preguntas de respuesta de escalas de asociación

ERRORES DEL DISEÑO DEL CUESTIONARIO

Preguntas que introducen sesgo en la respuesta
Ejem. En caso de que una persona cometiera un delito, ¿estaría de acuerdo en que se aplique una pena severa?

Preguntas ambiguas
Ejem. ¿Cuánto tiempo ha vivido usted aquí? (se refiere al país, estado, ciudad, vivienda)

Dos preguntas en una / preguntas de doble efecto
Ejem. ¿Qué marca de papel higiénico y servilletas compran en su hogar?

Preguntas con respuestas incompletas
Ejem. Actualmente, ¿con quién vive?; 1- Con mis padres,
2- Con mi cónyuge, 3- Con mi pareja, 4-Solo

Preguntas con marco incorrecto
Ejem. Aproximadamente, ¿cuántas veces al año se lava los dientes?

Preguntas no aplicables a todos los entrevistados
Ejem. ¿Por quién votó usted en la última elección? (supone que el entrevistado votó)

VI · DISEÑO DE LA MUESTRA

ESPECIFICAIÓN DE LA MUESTRA DE INVESTIGACIÓN

UNIVERSO · Población total que se requiere estudiar desde la estimación de una característica de un mercado.

MUESTRA · Subconjunto del universo, el cual es homogéneo respecto a características de mercado y representativo de la población a estudiar.

Para que una muestra sea CONFIABLE estadísticamente deberá ser lo suficientemente amplia para ser representativa del universo

CENSO · realizar el levantamiento de los datos a TODOS los elementos del universo, minimizando errores respecto a la confiabilidad de los datos

TIPOS DE MUESTREO

MUESTREO NO PROBABILÍSTICO · para determinar una muestra del universo donde se emplea el juicio y el sentido común:

· Muestra de conveniencia: Seleccionar a los miembros de la población de los que es más fácil obtener información · Muestra de criterio: Seleccionar a los miembros de la población a partir del criterio del encuestador · Muestra de cuota: Seleccionar a los miembros de la población a partir de categorías preestablecidas · Muestra de bola de nieve: Seleccionar miembros de la población partiendo de referencias de entrevistados antes

MUESTREO PROBABILÍSTICO · para determinar una muestra del universo donde todos los elementos de la población tienen la misma probabilidad de ser seleccionados:

· Muestra aleatoria simple: Seleccionar a los miembros de la población en donde todos tienen la misma oportunidad de ser seleccionados a partir de un marco muestral · Muestra estratificada: Dividir a la población en grupos mutuamente excluyentes por estratos y de cada grupo se seleccionan miembros a partir de una muestra aleatoria · Muestra de conglomerado: Dividir a la población en grupos mutuamente excluyentes por conglomerados · Muestra sistemática: a partir de una lista de los miembros de la población por medio de un intervalo de salto; el cual se determina dividiendo el tamaño de la muestra entre el tamaño de la población.

Para determinar el tamaño de muestra, la investigación cuantitativa se apoya de la estadística descriptiva que se enfoca a analizar y representar datos de acuerdo a un valor central. La dispersión de los datos sigue una distribución normal, también conocida como distribución de Gauss (simétrica y forma d campana) Modelo de distribución normal: • Caracteres morfológicos de individuos • Caracteres fisiológicos como el efecto de un fármaco • Caracteres sociológicos como el consumo de cierto producto por un mismo grupo de individuos • Caracteres psicológicos como el cociente intelectual • Errores cometidos al medir ciertas magnitudes • Valores estadísticos muestrales como la media CONCEPTOS GENERALES N = tamaño de la población M = media de la población = 1/N * suma de i=1 a N (Xi) σ2 = varianza de la población = (1/N-1) * suma (Xi-media de la población)^2 σ = desviación estándar de la población = raíz cuadrada (varianza de la población) La media aritmética es la cantidad total de la variable distribuida a partes iguales entre cada observación (promedio) n = tamaño de la muestra μ = media de la muestra = 1/n * suma de i=1 a n (Xi) s2 = varianza de la muestra = (1/n-1) * suma (Xi-media de la muestra)^2 s = desviación estándar de la población = raíz cuadrada (varianza de la muestra) La desviación estándar es la variación de los datos en su distribución con respecto a la media aritmética de dicha distribución. REFLEXIONES GENERALES · La media variará de muestra a muestra · La variación de la media será más grande a medida que la varianza de la población sea más grande · Si no hay variación en la población, no habrá variación en la media de la muestra · A medida que aumenta el tamaño de la muestra, la variación en la media de la muestra disminuirá · La variación de la media de la muestra es medida por su error estándar: desviación estándar pobla. error estándar media mstra= ------------------------------------------ raíz cuadrada del tamaño mstra ESPECIFICACIÓN DE LA MUESTRA DE LA INVESTIGACIÓN (DISTRIBUCIÓN NORMAL) 95% M – z*error estándar M + z*error estándar La probabilidad de que la media de la muestra se encuentra dentro de +/- (z*error estándar) de la media de la población es de 0.95 0.5 +/- 1.96*0.47 = 0.5 +/- 0.92 --------------------------------------- 90% M – z*error estándar M + z*error estándar La probabilidad de que la media de la muestra se encuentra dentro de +/- (z*error estándar) de la media de la población es de 0.90 0.5 +/- 1.64*0.47 = 0.5 +/- 0.77

La estimación del intervalo de 95% será: d. estándar de la pobl. m. muestral +/- z*error est.= m. muestral +/- z *--------------------------------- √ del tamaño de la muestra

Como la desviación estándar de la población no es conocida, se considera que la desviación estándar de la población es igual a la desviación estándar de la muestra. d. estándar de la pobl. m. muestral +/- z*error est.= m. muestral +/- z *--------------------------------- √ del tamaño de la muestra donde z es 1.96 para un intervalo del 95% y 1.67 para un intervalo del 90% • Por lo tanto, la estimación del intervalo se determina:

z* desviación estándar de la muestra error estándar = ----------------------------------------------------------- raíz cuadrada del tamaño mstra

(z* desviación estándar de la mstra) ^2 tamaño de mstra = ------------------------------------------------------- (error estándar)^2 TAMAÑO DE LA MUESTRA (FÓRMULA) 1.- Determinar el nivel de confianza y el margen de error muestral Generalmente, con un N.C. del 95% y un margen de error de +/- 4.9%; 2.- Cuando la muestra resulta muy grande, se considera un nivel de confianza del 90% o se incrementa el margen de error. 3.- Calcular el tamaño de la muestra. n = (z**2)(desviación estándar**2) / (margen de error)**2 Para un nivel de confianza del 95%, la fórmula es: n = 3.84*(desviación estándar**2) / (margen de error)**2 Para un nivel de confianza del 90%, la fórmula es: n = 2.72*(desviación estándar**2) / (margen de error) **2 TAMAÑO DE LA MUESTRA (MUESTRA ESTRATIFICADA Y/O POR CONGLOMERADO) Para poblaciones infinitas (2,000 o más elementos en el universo) el tamaño de muestra con un nivel de confianza del 95% y un margen de error del +/- 4.9% es de 383 cuestionarios a aplicar. En la práctica se realizan 400 cuestionarios por muestra. TIPOS DE ERRORES REFERENTES A LAS MUESTRAS · Error de medición: se presenta cuando hay una diferencia entre la información deseada por el investigador y la información suministrada por el estudio · Error de muestreo: se presenta cuando la muestra no representa a la población a estudiar · Error de marco: se presenta cuando la muestra difiere de la población a estudiar · Error aleatorio: se presenta cuando la muestra seleccionada es una representación imperfecta de la población a estudiar VIII · ANÁLISIS DE DATOS ANÁLISIS DE DATOS - comprende el uso de métodos y técnicas para obtener información e indicios de los datos recopilados durante la investigación PROPÓSITOS · Transformar los datos en información útil para la toma de decisiones · Responder a requerimientos de información y objetivos específicos · Interpretar el conjunto de datos reunidos y llegar a conclusiones TIPOS DE ANÁLISIS DE LOS DATOS · Análisis de frecuencias: Se deriva de la distribución de frecuencias realizando un análisis directo del número de respuestas que cada pregunta del cuestionario recibió · Análisis de tabulación cruzada: Análisis de las respuestas de una pregunta en relación a las respuestas de dos o más preguntas · Análisis de frecuencias: Se deriva de la distribución de frecuencias realizando un análisis directo del número de respuestas que cada pregunta del cuestionario recibió. El análisis de frecuencias hace uso de la estadística descriptiva y los datos estadísticos relacionados con frecuencias que más se emplean son: · Medidas de tendencia central, que describen el centro de la distribución de un conjunto de datos: * Media - el promedio de los datos * Moda - el valor que ocurre con mayor frecuencia * Mediana - el valor arriba del cual caen la mitad de los valores y abajo del cual cae la otra mitad · Medidas de dispersión · Medidas de la forma (asimetría y curtosis) ALFA DE CRONBACH En SPSS * Analyze * Scale - Reliability De 0.7 en adelante se considera OK VII · INVESTIGACIÓN CUALITATIVA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA Tipo de investigación de mercados con un enfoque exploratorio que estudia la subjetividad del consumidor, para identificar emociones, sentimientos, percepciones y actitudes del consumidor para cubrir deseos. RAZONES PARA REALIZAR INVESTIGACIÓN CUALITATIVA • Cuando se necesita como mecanismo de generación de ideas. • Cuando se requiere ayudar a llevar a cabo un estudio cuantitativo • Cuando se necesita para evaluar un estudio cuantitativo • Cuando se requiere como método principal para la recopilación de datos en relación con un tema de investigación DIFERENCIAS ENTRE INVESTIGACIÓN CUALITATIVA Y CUANTITATIVA CUALITATIVA: Descubre · Es interpretativa · No es tangible · Proporciona profundidad de comprensión acerca de la respuestas de los consumidores | registros narrativos de los fenómenos que son estudiados mediante técnicas como la observación y entrevistas CUANTITATIVA: Busca pruebas · Es descriptiva · Cuantificable · Proporciona una medición | determinar la fuerza de asociación o correlación entre variables MÉTODOS DE RECOPILACIÓN EN LA INVESTIGACIÓN CUALITATIVA · Sesión de grupos Focus Group - Sesiones con número impar de participantes. Sesiones con 7 o 9 participantes. · Entrevista a expertos · Entrevista de profundidad IV · ÉTICA EN LA INVESTIGACIÓN DE MERCADOS

ÉTICA EN LA MERCADOTECNIA

Realizar actividades para satisfacer al cliente y lograr los objetivos de la organización, sin afectar a otros individuos o entidades.

ESTRATEGIAS DE MERCADOTECNIA QUE HAN SIDO CONSIDERADAS NO ÉTICAS

Investigación de mercados - Manipular los resultados de un estudio de mercado para presentarlos de acuerdo a lo que el cliente quiere escuchar.

Desarrollo de productos – Empaque, nombre y etiqueta parecidos a los de la competencia con la intención de influir en el comportamiento del consumidor.

Determinación del precio - Establecer un precio por debajo de sus costos para incrementar la demanda de un producto (dumping). Distribución del producto - Fuerte detallista establece las condiciones del mercado como el establecimiento del precio de un producto Establecimiento de la comunicación - Vendedores ofrecen regalos a los encargados de compras para que acepten su cotización, a pesar de ser una cotización mayor a las de la competencia. Establecimiento de la comunicación - Campañas de publicidad basadas en mensajes engañosos ¿CUÁNDO DESARROLLAR ESTRATEGIAS DE MERCADOTECNIA NO ÉTICAS? NINGUNA SITUACIÓN JUSTIFICA PRÁCTICAS NO ETICAS La ética en la Investigación de Mercados en México hace referencia al Código de la AMAI: · Establece las normas básicas de ética que deberán guiar la actividad de Investigación de Mercados y Opinión Pública en México · Responsabilidad con los informantes - Seguridad, en forma escrita o verbal, del uso y fin de sus datos y respuestas · Responsabilidad social - En todos los casos se deberá respaldar el propósito legítimo de la investigación que es ayudar a los receptores de los estudios a conocer el estado y avance de sus mercados · Responsabilidades mutuas con clientes y receptores de los estudios Las relaciones entre una empresa de Investigación de Mercados y Opinión Pública y los Clientes deben ser caracterizadas por su honestidad y confidencialidad. · Estándares de reportes y productos de investigación -El investigador buscará distinguir los resultados de la investigación y sus juicios, opiniones o interpretaciones al respecto · Uso de la Información recabada - Los productos de investigación son propiedad del Cliente del estudio. DISEÑO DEL CUESTIONARIO · Estructurado y corto. · Ágil aplicación, preguntas no confusas, claras y fáciles responder · Diseñado a partir de la población de estudio · Confiable con preguntas que signifiquen lo mismo para todos, para generar consistencia de información · Con apartado del perfil del entrevistado · Preguntas útiles que respondan a los objetivos específicos, y éstos a los requerimientos de información · Sin preguntas abiertas o con el mínimo de ellas · Con diferentes tipos de preguntas · Con preguntas cerradas que incluyan alternativas de respuesta · Cuestionario codificado EJEMPLO. PROCESO DE UN BUEN CUESTIONARIO OBJ. ESPECÍFICO 1. Identificar principales instituciones educativas de nivel superior. REQUERIMIENTO- Lista de las principales instituciones educativas de nivel superior (Tec de Monterrey, IUEM, UAEM, UVT, UVM, entre otras). OBJ. ESPECÍFICO 2. Conocer las necesidades de educación superior. REQUERIMIENTO- Porcentaje de los estudiantes que terminarán preparatoria que continuarán carrera profesional. OBJ. ESPECÍFICO 3. Determinar atributos para seleccionar institución educativa. REQUERIMIENTO- Lista de características que evalúan para seleccionar institución (ubicación, colegiatura, nivel académico, ambiente, entre otras). SEGMENTO DE MERCADO: Estudiantes de 5o. y 6o. semestre de preparatoria de NSE medio del área metropolitana de Toluca. PREGUNTAS FILTRO: F1.¿Estás estudiando el último año de preparatoria?, Si (continuar) No (terminar).

REQUERIMIENTOS DE INFORMACIÓN: 1. Lista de las principales instituciones educativas de nivel superior. 2. Porcentaje de los estudiantes que terminarán preparatoria que continuarán carrera profesional. 3.Lista de características que evalúan para seleccionar institución PREGUNTAS DEL CUESTIONARIO: P1.¿Me podrías decir el nombre de universidades en Toluca que conoces?, 1-Tec de Monterrey, 2-IUEM, 3-UAEM, 4-Otra ¿Cuál?. P2.Al terminar tu preparatoria, ¿vas a estudiar una carrera profesional? 1-Si (P3.¿qué carrera?), 2-No (P4.¿cuáles son las razones por las que no vas a estudiar una carrera profesional?) P5.¿Qué características has considerado para seleccionar universidad?, 1-Ambiente, 2-Carrera, 3-Instalaciones, 4-Nivel académico, 5-Ubicación, 6-Otra ¿cuál? EJEMPLO. TAMAÑO DE LA MUESTRA (MUESTRA ESTRATIFICADA Y/O POR CONGLOMERADO) Para calcular el tamaño de la muestra, la fórmula varía de acuerdo a la población, si: · La población es considerada finita, cuando el número de los elementos de la población se conoce y es un número limitado de componentes, se utiliza la fórmula n= (Z2 * P * Q *N) / (E²*(N – 1)) + (Z²*P*Q) · La población es considerada infinita, cuando está constituida por un gran número de elementos que es imposible estudiar a todos, la fórmula es n= (P*Q*Z²) / E². donde n = tamaño de la muestra. P = probabilidad de éxito (aceptable 0.5). Q = 1 – P (probabilidad de fracaso). N = población total de estudio. Z²= nivel de confianza. E²= error muestral. CASO a)Considerando a la población de estudio como finita con un tamaño de 18,398 individuos, el tamaño de muestra con un nivel de confianza del 95% y un margen de error muestral de +/- 4.0% será de 581 elementos de estudio b) Tomando en cuenta a la población como infinita, el tamaño de la muestra con un nivel de confianza del 95% y un margen de error muestral de +/- 4.0% será de 600 elementos de estudio Tamaño de muestra = 600 ELEMENTOS