Investigación de mercado «atrasada»

Una ejecutiva de una empresa de entretenimiento decidió que sabía muy poco sobre los segmentos de consumidores a los que atendía o esperaba atender. Había estado practicando una estrategia de segmentación obvia, dirigida algunos programas al público más joven, otros al público mayor, otros a las familias y otros a los solteros. Necesitaba una estrategia más sofisticada, por lo que encargó a una agencia de investigación que analizara el mercado de la empresa.

A pesar de las grandes esperanzas, las promesas entusiastas y la elaboración de un informe brillante repleto de estadísticas, el ejecutivo se mostró decepcionado por las conclusiones. Ella dijo: «La mayoría de las investigaciones me dijeron cosas que ya sabía».

Su servicio operaba en un sector cuyos consumidores principales ya habían sido estudiados más de 200 veces. Cada estudio decía prácticamente lo mismo que este: la audiencia era mayoritariamente femenina, económicamente acomodada, bien educada, urbana y, principalmente, en ambos extremos de la escala de distribución por edad.

«Incluso cuando los resultados eran nuevos», dijo, «no me dijeron lo que necesitaba saber para poder utilizarlos». El perfil del consumidor se basó en la demografía como principal variable de segmentación. «Claro», añadió el director, «sé que los hombres asisten menos que las mujeres, pero ¿por qué? ¿Reciben menos prestaciones que las mujeres o hay barreras a la asistencia que se aplican a los hombres y no a las mujeres? ¿Y qué hay de las diferencias de edad? ¿El grupo de mediana edad abandona los estudios porque no satisfacemos sus necesidades o simplemente les gustan cosas que no podemos igualar, como formar una familia?» Había aprendido quiénes eran sus clientes no pero nada sobre cómo motivarlos.

«Cuando el investigador intentó explicar los resultados, era obvio que no había entendido lo que quería. Todos los resultados estuvieron un poco fuera de lugar». Un ejemplo fue la medición de la lealtad. El investigador supuso que su cliente quería una medida de comportamiento, por lo que buscó información sobre la proporción de compras recientes realizadas por cada competidor y sobre los patrones recientes de cambio de marca. Pero también quería una medida actitudinal que revelara las intenciones de los consumidores. Quería saber menos sobre su lealtad pasada que sobre su probable lealtad futura.

Cómo va mal

Comprendemos las quejas de la ejecutiva, aunque está claro que debe compartir la culpa por el mal diseño de los estudios. Se olvidó de convertir la empresa en una verdadera colaboración con el investigador. Es un error común. De hecho, los estudios sobre los éxitos y los fracasos de la investigación apuntan una y otra vez a que la estrecha colaboración entre el investigador y el cliente es el factor más importante para predecir un buen resultado.

El enfoque típico de las dos partes comienza con la definición del problema. Luego traducen el problema en una metodología de investigación. Esto lleva al desarrollo de instrumentos de investigación, un plan de muestreo, instrucciones de codificación y entrevista y otros detalles. El investigador va al campo, examina los datos resultantes y redacta un informe.

A continuación, el ejecutivo interviene para convertir las propuestas del investigador en acciones. Por supuesto, ya ha reflexionado un poco sobre la aplicación de los resultados. Sin embargo, según mi observación, antes de emprender la investigación, la acción prevista es vaga y general. Los directivos tienden a definir el problema de la investigación como un área amplia de ignorancia. En efecto, dicen: «Estas son algunas cosas que no sé. Cuando lleguen los resultados, sabré más. Y cuando sepa más, sabré qué hacer». Según mi experiencia, este enfoque hace que sea muy probable que los hallazgos se desvíen del objetivo.

Lo que sugiero es un procedimiento que dé un vuelco al enfoque tradicional del diseño de la investigación. Este procedimiento, comprobado, hace hincapié en la estrecha colaboración entre los investigadores y los responsables de la toma de decisiones corporativas. Aumenta notablemente las probabilidades de que la empresa presente conclusiones que no solo sean «interesantes» sino que también conduzcan a conclusiones procesables.

Solo hay dos casos en los que no se espera que la investigación se pueda llevar a cabo de inmediato. La primera es cuando la investigación pretende ser básica, es decir, sentar las bases para una investigación o acción posterior, en lugar de tener un impacto a corto plazo. La segunda ocasión es cuando la investigación es metodológica, es decir, está diseñada para mejorar la capacidad de la organización de hacer preguntas en el futuro. Excepto en estos dos casos, la investigación debe diseñarse para llevar a una decisión.

Se puso de cabeza

El enfoque «atrasado» que defiendo se basa en la premisa de que la mejor manera de diseñar una investigación utilizable es empezar donde normalmente termina el proceso y luego ir hacia atrás. Así que desarrollamos cada etapa del diseño en función de lo que viene después, no antes. El procedimiento es el siguiente:

1. Determine cómo se implementarán los resultados de la investigación (lo que ayuda a definir el problema).

2. Para garantizar la aplicación de los resultados, determine qué debe contener el informe final y cuál debe ser su aspecto.

3. Especifique los análisis necesarios para «rellenar los espacios en blanco» del informe de investigación.

4. Determine el tipo de datos que deben recopilarse para llevar a cabo estos análisis.

5. Escanee las fuentes secundarias o los servicios sindicados disponibles para comprobar si los datos especificados ya existen o si se pueden obtener de otras personas de forma rápida y económica. (Mientras lo hace, observe cómo otros han intentado satisfacer necesidades de datos como la suya).

6. Si no se presenta una salida tan fácil, diseñe instrumentos y un plan de muestreo que arroje los datos que se ajusten a los análisis que tenga que realizar.

7. Realice el trabajo de campo y compruebe continuamente si los datos se ajustan a sus necesidades.

8. Haga el análisis, redacte el informe y observe cómo surte el efecto deseado.

Como era de esperar, el primer paso es el más importante.

Paso 1. Como he mencionado antes, para la mayoría de los directivos, el «problema» de la investigación es la falta de datos importantes sobre su entorno de marketing. Un entrenador puede decir: «El problema es que no sé si se prefiere la fórmula A a la fórmula B» O: «El problema es que no sé si mis distribuidores están más satisfechos con mi organización que los de la competencia con la suya y, si no lo están, con qué no están contentos».

De esta manera de definir el problema, la «solución» es simplemente reducir el nivel de ignorancia. Los datos obtenidos pueden ser muy «interesantes» y pueden dar a los directivos una gran satisfacción a la hora de revelar cosas que no sabían. Pero la satisfacción puede convertirse rápidamente en frustración y decepción cuando el ejecutivo trata de utilizar los resultados.

Tomemos, por ejemplo, un estudio sobre el estilo de vida realizado no hace mucho sobre los medicamentos de venta libre. Algunos encuestados, que afirmaron que siempre tenían resfriados y gripe, se mostraron muy pesimistas con respecto a su salud. Iban al médico con frecuencia, pero los médicos nunca fueron de mucha ayuda. Pensaban que los medicamentos de venta libre solían ser muy beneficiosos, pero no estaban seguros de por qué. Esta información, junto con otros detalles, llevó a los investigadores a denominar a este grupo «los hipocondríacos».

¿Qué hacer con estos resultados? Como suele ocurrir con las estrategias de segmentación, hay que tomar decisiones de cantidad y calidad. La empresa tiene que decidir si destina más recursos de marketing al grupo de los hipocondríacos de los que su proporción de la población justificaría. El vicepresidente de marketing podría decir primero que sí, porque los hipocondríacos consumen mucho drogas.

Pero el panorama es más complicado que eso. Quizás los hipocondríacos son compradores sofisticados, establecidos en sus patrones de compra y muy leales a sus marcas favoritas. Si es así, el dinero que se les destine tendría poco impacto en la cuota de mercado. Los usuarios ligeros, por otro lado, pueden tener una lealtad frágil e invertir dinero en ellos podría incitarlos a cambiar de marca. Por supuesto, podría ocurrir justo lo contrario: los hipocondríacos, al ser consumidores empedernidos, podrían resultar muy impresionables y responder a los anuncios atractivos.

Desde el punto de vista cualitativo, la investigación sobre el estilo de vida podría ser mucho más útil. Como genera un perfil detallado que describe los trabajos, las familias, los valores y las preferencias de cada grupo, esta investigación podría decirle a la empresa qué decir. Pero es probable que el frustrado gerente no sepa dónde decir estas cosas. No hay Diario del hipocondríaco para hacer publicidad, y puede que no haya patrones de visualización y lectura que no se apliquen a los usuarios habituales en general, hipocondríacos o no.

Se podría probar una estrategia de autoselección en la que la empresa publique un anuncio que hable de los miedos y preocupaciones de los hipocondríacos con la esperanza de que vean el mensaje y se digan a sí mismos: «¡Ah, están hablando de mí!» Pero los consumidores empedernidos que no sean hipocondríacos y lean el anuncio podrían decir: «Bueno, si este producto es realmente para esos débiles y preocupados, ¡ciertamente no lo es para mí sensato y racional! Llevaré mi patrocinio a otro lugar». En este caso, la investigación será muy interesante (material fino para bromas en un cóctel), pero no procesable.

Pero supongamos que la empresa hubiera expuesto primero todas las alternativas de acción que podría tomar después del estudio. Si el vicepresidente de marketing hubiera dejado claro que sus problemas eran (a) si debía asignar el dinero de marketing de otra manera y (b) si debía desarrollar campañas de marketing dirigidas a segmentos específicos recién descubiertos, habría puesto el proyecto en una dirección más adecuada.

En el primer caso, las conversaciones con el investigador ayudarían al vicepresidente a determinar los criterios que justificarían una asignación diferente. Naturalmente, antes de tomar una decisión, el vicepresidente necesita investigar las posibles respuestas de los diferentes segmentos al dinero de publicidad y promoción que se gasta en ellos. En el segundo caso, el director necesita saber si realmente hay canales para llegar mejor a estos segmentos. Solo pensando primero en las decisiones que se van a tomar con los resultados de la investigación, se iniciará el proyecto con una alta probabilidad de ser llevado a cabo.

Paso 2. Tras el primer paso, la dirección debería preguntarse: ¿Qué aspecto debe tener el informe final para que sepamos exactamente qué medidas tomar cuando se publique el informe? Ahora la colaboración entre el investigador y el director debería intensificarse y resultar dinámica y extremadamente creativa.

Los escenarios son una buena técnica para desarrollar ideas para el contenido del informe. La iniciativa en este caso recae en el investigador, que genera los elementos de un informe hipotético y, a continuación, plantea a la dirección preguntas difíciles, como: «Si se me ocurriera esta tabulación cruzada con estos números, ¿qué haría usted?»

El primer payoff de este ejercicio proviene de la mejora de la propia investigación. Estos resultados nos pueden hacer avanzar afinando las alternativas de decisión y retrocediendo al indicar el mejor diseño del cuestionario o la forma en que debe llevarse a cabo el análisis de las conclusiones. El efecto futuro es evidente en este caso:

Una directora de producto, que comercializa un artículo de conveniencia caro, está pensando en cancelar un descuento por compra múltiple porque cree que la mayoría de las personas que lo aprovechan son clientes leales que ya son grandes consumidores, son exclusivos y, en gran medida, son inelásticos en cuanto a los precios. Por lo tanto, especula, el descuento representa principalmente la pérdida de ingresos. Para decidir esta pregunta, por supuesto, hay que predecir las respuestas de los clientes antiguos y nuevos ante la eliminación de los descuentos. El investigador formula tablas de hipótesis que muestran varios resultados.

Supongamos que la primera iteración muestra que los clientes antiguos no son elásticos con los precios y que los nuevos clientes son elásticos con los precios. Este resultado sugiere al director de producto la conveniencia de no renunciar a ningún descuento excepto a una oferta única para los consumidores que nunca hayan probado el producto. Al considerar esta alternativa, la gerente se dará cuenta de que, antes de tomar una decisión, necesita saber si se puede llegar a nuevos clientes potenciales con la oferta especial de forma que se minimice (o, mejor, se excluya) las compras con descuento de los clientes antiguos.

Esta nueva formulación de la decisión lleva a una discusión de los resultados expuestos en otro conjunto de tablas ficticias que muestran la capacidad de respuesta al descuento único por parte del comportamiento de los clientes anteriores. Otras tablas revelarían entonces qué programas de televisión ven los distintos segmentos de consumidores y qué leen o escuchan, lo que indicará si son accesibles de forma diferencial. Y así transcurre el proceso de reciclaje entre el contexto de la decisión y el diseño de la investigación.

El reciclaje revelará lo que es necesario investigar. A veces, el investigador presenta tablas contrastantes o resultados de regresión que apuntan en una dirección determinada, solo para descubrir que lo más probable es que la dirección tome el mismo curso de acción sin importar los resultados. Por lo general, este es un argumento prima facie a favor de eliminar por completo esa parte del diseño de la investigación.

La participación en las decisiones de diseño tiene otras ventajas. Sirve para que los directores apoyen el trabajo y profundicen su comprensión de muchos de los detalles de la investigación. Esa comprensión permite al investigador simplificar enormemente el informe. Trabajar con tablas hipotéticas y contrastantes puede hacer que el gerente esté ansioso por los hallazgos y es poco probable que se sorprenda ante los resultados sorprendentes. La participación también ayudará a revelar a la dirección cualquier limitación del estudio. Según mi experiencia, los directivos suelen tener la tentación de ir mucho más allá de la «verdad» de la investigación a la hora de implementar los resultados, especialmente si la verdad denunciada apoya el curso de acción que prefieren tomar de todos modos.

Paso 3. La forma del informe determinará claramente la naturaleza del análisis. Si la dirección desconfía del análisis multivariante, los investigadores deberían diseñar una serie de tabulaciones cruzadas paso a paso. Si la dirección se siente cómoda con los niveles más altos de la estadística, el investigador puede utilizar algunos de los procedimientos analíticos más avanzados. Sin embargo, en general, la fase de análisis debería ser sencilla. Si el ejercicio de escribir escenarios ha ido bien, el análisis debería consistir en poco más que rellenar los espacios en blanco.

Paso 4. El enfoque retrospectivo es muy útil en la recopilación de datos. Un gran fabricante de productos electrónicos quería evaluar los conocimientos y las preferencias de los consumidores jóvenes sobre los componentes estéreo. Los deseos del cliente no quedaron claros hasta que el investigador preparó tablas simuladas con datos de preferencias por edad y sexo. Por «jóvenes», el cliente se refería a niños de tan solo diez años. Además, el cliente creía que los preadolescentes, al ser un grupo muy volátil, sufren cambios radicales de un año a otro, especialmente a medida que se acercan a la pubertad.

Los planes de diseño para fijar un límite de edad mínima para la muestra en 13 años y agrupar a los encuestados por categoría de edad (por ejemplo, de 13 a 16 y de 17 a 20 años) se fueron por la ventana. Si el investigador hubiera seguido el enfoque de diseño habitual, es posible que las expectativas del cliente no hubieran salido a la luz hasta que el estudio estuviera muy avanzado.

El diseño retrospectivo también puede ayudar a determinar la idoneidad del uso de técnicas estrictas de muestreo probabilístico. Si, por ejemplo, la dirección quiere proyectar ciertos hallazgos en algún universo, la investigación debe emplear métodos probabilísticos precisos. Por otro lado, si el cliente está interesado principalmente en el recuento de frecuencias (por ejemplo, de las palabras utilizadas por los consumidores para describir las principales marcas de la empresa o de las quejas expresadas contra sus vendedores), las restricciones de muestreo no tienen por qué ser tan estrictas. Según mi experiencia, los investigadores suelen crear muestras de demasiada o muy poca calidad para los usos que la empresa tiene en mente. Del mismo modo, la redacción de escenarios también suele revelar que la dirección quiere más desgloses de los resultados, lo que requiere tamaños de muestra más grandes o procedimientos de estratificación más precisos de lo previsto inicialmente. Mediante la simulación de la aplicación de los hallazgos, es mucho más probable que el diseño final de la investigación satisfaga las necesidades de la dirección y permita reducir los costes de campo.

Pasos 5 a 8. Los cuatro primeros pasos abarcan las principales ventajas de la técnica hacia atrás. Los pasos 5 a 8 vuelven a un enfoque prospectivo tradicional que aplica las decisiones y juicios de la investigación tomados anteriormente. Si todas las partes han colaborado bien en las primeras etapas, los cuatro últimos pasos llevarán a cabo lo que ya se ha determinado en gran medida.

Decisiones más informadas

Lo que propongo aquí es una técnica que exige que los ejecutivos de marketing dediquen su valioso tiempo para hacer más valiosos los estudios de mercado. Se pueden acumular grandes beneficios de la siguiente manera:

La organización puede evitar la investigación que no beneficie a la toma de decisiones.

Los resultados de la investigación que son producido será procesable.

Se pueden anticipar conclusiones sorprendentes y desarrollar planes de contingencia.

Los diseños de muestra solo serán tan sofisticados como lo justifiquen las necesidades de datos de la organización y, por lo tanto, más eficientes.

El tamaño de las muestras será lo suficientemente grande (o se estratificará adecuadamente) como para permitir análisis más precisos de los principales subgrupos de interés.

Las preguntas se redactarán como dirección en serio los quiere.

La dirección, que participa estrechamente en el diseño de la investigación, tiene más probabilidades de apoyar las fases de implementación y de tomar medidas rápidas en función de los resultados de la investigación cuando finalmente estén disponibles.

Este procedimiento lleva tiempo tanto para los directores como para los investigadores. Pero determinar hacia dónde quiere ir y, luego, trabajar hacia atrás para averiguar cómo llegar allí probablemente arroje datos más valiosos que conduzcan a decisiones fructíferas.