La comercialización de productos y servicios innovadores

La investigación de mercados se suele definir como la “recopilación, análisis y generación de informes de marketing” que pueden ser utilizados para tomar decisiones, o resolver problemas, relacionados con el marketing. Algunas compañías, como Google, tienen fama por la toma de decisiones basadas en datos. Google espera que todos sus empleados hagan preguntas pertinentes y tomen decisiones de negocio basadas en datos empíricos sólidos, en lugar de basarse en la experiencia o en “sentimientos o corazonadas”. En Google, todas las decisiones de marketing deben ser respaldadas por datos “de campo” y el comportamiento de sus gerentes es evaluado y comparado mediante modelos de recogida de datos[1] desarrollados internamente. Esta evolución ha dado lugar a la necesidad de vigilar, continuamente, la evolución de marketing mediante la recopilación de información relevante para su uso en la toma de decisiones y resolución de problemas. A este enfoque se le suele llamar inteligencia de marketing y cobra importancia, sobre todo, en las industrias de ritmo rápido, con constantes fluctuaciones en los gustos del consumidor, como la moda.

Un ejemplo de empresa poseedora de una orientación de marketing ejemplar  es la cadena de moda española Zara, una parte del grupo Inditex, propietaria de una serie de marcas de moda de éxito en Europa como Bershka, Massimo Dutti, Pull & Bear o  Stradivarius. La empresa no cuenta con un departamento de marketing formal con personal especializado, sino que infunde la energía de su inteligencia de marketing en la cultura de todos los empleados. Todo el personal de Zara, así como el de otras empresas del grupo Inditex, está orientado a conseguir la máxima satisfacción del cliente, por lo que consigue comercializar sus productos mejor que sus competidores. La compañía es famosa entre la competencia por sacar al mercado nuevos productos casi a diario, basándose en los datos recogidos, tanto por los propios empleados como por el almacenamiento automatizado y  los sistemas de información de los puntos de venta. De esta información se alimentan, constantemente, los departamentos de diseño, producción y abastecimiento de Inditex, que tratan de personalizar los productos a las demandas de los clientes locales. Los gestores de cada una de las tiendas del grupo Inditex utilizan el sistema de información “Cassiopeia” para describir los artículos de mayor éxito en su tienda y solicitar esos determinados productos para que se los envíen, aunque sea en cantidades relativamente pequeñas. Los precios también se basan en la información recopilada a nivel local y se ajustan a lo que los clientes están realmente dispuestos a pagar por un artículo en particular. Entonces, la empresa busca materiales y opciones de fabricación que garanticen el beneficio de cada artículo producido y enviado[2].

¿Qué es la orientación de marketing?

El estudio del caso Inditex muestra que para que una empresa logre una inteligencia de marketing sostenible y exitosa se requiere  tanto una adecuada cultura de los empleados como acciones de marketing, ambas cosas son necesarias. Muchas teorías tratan de explicar esto, pero una de las más populares es la de los famosos investigadores de marketing Ajay K. Kohli y Bernard J. Jaworski[3], quienes han desarrollado una teoría de la orientación de marketing que consta de tres etapas distintas: recopilación de información del mercado, asegurándose de que se comparta entre todos los departamentos de la empresa y  que ésta cree respuestas adecuadas a los retos identificados en el mercado. La siguiente figura ilustra este concepto.

Figura 4. Orientación de Mercado (según Kohli y Jaworski)

Creado por los autores y bajo Licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

¿Cómo debo realizar la investigación de mercado?

Hay varios pasos que intervienen en la realización de un estudio de mercado exitoso y cada uno de ellos gira en torno a una pregunta sencilla que implica una (o varias) respuestas[4]. Estos son:

• Como se puede deducir de cualquier investigación, lo primero que hay que buscar son las preguntas adecuadas. Una buena identificación del problema es la parte más importante del proceso de investigación de mercado, ya que permite buscar los problemas reales de una empresa, en lugar de perder tiempo y dinero en investigaciones imperfectas. Esta etapa suele ser difícil para los emprendedores ya que, a menudo, “se enamoran” de su idea y la perciben como “la mejor cosa desde el pan de molde”, como dice el proverbio americano. Por esta razón, la sobreestimación de la demanda de los consumidores suele ser el motivo por el que fracasan muchas empresas, y se debe no mirar el producto o servicio desde el punto de vista de los clientes. Cualquier idea de negocio tiene que ser analizada teniendo en cuenta lo que piensan los clientes, tanto actuales como futuros.

• Después de identificar la pregunta adecuada, hay que abordar el enfoque de la investigación. La elección del enfoque se basa en el tipo de datos del mercado que deben recogerse, que pueden ser datos primarios y secundarios. Mientras que los datos primaros los recogen los clientes reales (o potenciales), los datos secundarios ya han sido recogidos por especialistas en análisis de datos, y los informes resultantes se pueden conseguir gratuitamente (los más sencillos), o comprándolos a empresas especializadas (los más elaborados). Por ejemplo, se puede descargar (por una tarifa desde varios cientos hasta varios miles de dólares estadounidenses), una serie de informes de investigación de mercado de sitios Web como http://www.marketresearchstore.com, http://www.reportlinker.com, o http://www.marketresearch.com. Para una cobertura más completa de la industria se debe recurrir a empresas especializadas. En el caso de la tecnología de la información, que es uno de los campos más importantes en el crecimiento empresas de nueva creación (start-ups), las fuentes más importantes de la industria incluyen la investigación de la consultora tecnológica Gartner (http://www.gartner.com) y la empresa de investigación de mercados International Data Corporation (IDC) (https://www.idc.com).

Incluso con pocos recursos, los emprendedores pueden utilizar los espacios de noticias generales y los buscadores de Internet, como Google, para localizar una gran cantidad de información útil para sus empresas. Algunas herramientas libres de Internet son útiles para alcanzar este propósito, como  Google Trends (https://www.google.com/trends), que explora los temas de búsqueda más populares en Internet y el Google Correlate, un nuevo servicio que permite medir la relación y tendencias entre los datos, o determinados vocablos, y su correlación estadística en las tendencias de búsqueda realizadas en el buscador Google (https://www.google.com/trends/correlate).

Otro problema potencial, especialmente cuando se utilizan fuentes de Internet libres, podría estar relacionado con la autenticidad de la información, es decir, lo que podría ser publicado por un individuo sin mucha consideración por el control de calidad o control de las fuentes de una historia. Naturalmente, si una información proviene de una fuente de noticias de renombre, como un conocido diario o una cadena de televisión, su autenticidad, probablemente, se da por sentada, no como en el caso de información descargada de blogs personales, foros, mensajes de Twitter o Facebook. Cada sitio web debe ser evaluado respecto a estándares “razonables” de imparcialidad, aunque también se pueden consultar sitios web independientes, dedicado a “desenmascarar” mitos y engaños de Internet (http://www.snopes.com; http://www.factcheck.org). Para comprobar la autenticidad de las imágenes se puede utilizar el servicio web de imágenes de Google, un buscador por palabra clave de todas las imágenes disponibles en Internet (https://images.google.com). También se pueden verificar imágenes mediante el uso de sitios web especializados, como TinEye.com, o de los servicio de imágenes de Google (https://www.google.com/intl/es419/insidesearch/features/images/searchbyimage.html).

La recogida de datos primarios incluye los posibles enfoques de investigación. Estos pueden ser[5]: la observación del comportamiento del consumidor, las encuestas de consumo, o incluso la creación de experimentos que hagan conexiones entre las diferentes decisiones de marketing y sus posibles resultados. Independientemente del diseño de la investigación seleccionado, hay que elegir entre diferentes métodos de aproximación a los consumidores y de recogida de datos. Tradicionalmente, los datos se recogían mediante entrevistas personales de los investigadores con los participantes en la investigación o mediante cuestionarios telefónicos o enviados por correo postal. La investigación contemporánea se basa, cada vez más, en el uso de varios sitios Web que ofrecen herramientas gratuitas de creación de encuestas (junto a opciones de encuestas de pago más potentes). Uno de los principales proveedores de  encuestas en línea es el SurveyMonkey (https://www.surveymonkey.com), aunque su versión gratuita es un tanto limitada por aceptar sólo 10 preguntas y 100 respuestas. Hay alternativas, como el SurveyPlanet (https://surveyplanet.com) sin limitaciones y con herramientas técnicas mejores, incluyendo las Formas gratuitas de Google (https://docs.google.com/forms), que permiten a los investigadores crear encuestas web complejas, almacenar sus datos en la nube, analizarlos en línea y exportar paquetes de software para el análisis.

Aún así, los emprendedores que no quieran, o no tengan los medios para pagar un servicio de investigación profesional, tendrán que “abastecerse” o actualizar sus conocimientos con un curso universitario de metodología. Esto se puede hacer suscribiéndose a alguno de los cursos masivos abiertos en línea y gratuitos (Massive Open Online Courses- MOOCs), que ofrecen algunas de las mejores universidades del mundo. En el momento de la redacción de este libro, uno de los más populares se llevaba a cabo  el sitio Web Coursera, por el personal de la Universidad de Michigan[6].

Los cursos MOOC alternativos se pueden buscar en sitios como https://www.mooc-list.com, o se pueden comprar a formadores individuales en los mercados de e-learning, incluyendo Udemy (http://www.udemy.com), o los proveedores de e-learning basados en suscripción (p.ej., Lynda.com, o Skillshare.com).

Alternativas a las encuestas, para el “departamento de recolección de datos”, son las entrevistas en profundidad, que pertenecen a las técnicas de investigación exploratoria. Se llevan a cabo mediante preguntas abiertas, que dan la oportunidad de expresar experiencias e historias personales relacionadas con los productos y la forma en que los utilizan los consumidores. Si bien esta es una forma útil para entender al consumidor individual, se pueden obtener más puntos de vista utilizando otro método de investigación exploratoria, el grupo focal. A un grupo de consumidores de un producto o servicio, actuales o potenciales, se les pide que compartan sus pensamientos y experiencias sobre un tema de investigación de mercado relevante. La reunión es dirigida por un investigador que maneja la agenda y crea estructura la conversación. Las técnicas de investigación exploratoria incluyen transcripciones detalladas, que se analizan mediante la interpretación de un comportamiento específico o de patrones de pensamiento.

• En el siguiente paso de la investigación es necesario identificar la población y la muestra que se va utilizar en el proyecto. La población estudiada se compone de todos los consumidores, actuales y potenciales, de un producto o servicio (es decir, todos los miembros del “mercado objetivo”). Sin embargo, no es fácil identificar a todas las personas que pertenecen a dicho grupo, por lo que hay que elegir a una muestra accesible de los participantes en la investigación. Por ejemplo, una lista pública de abonados al servicio telefónico, una lista de correo interna de una empresa, una lista de marketing comprado en una agencia especializada, etc. Existen dos formas fundamentales para elegir a una determinada cantidad de consumidores para la muestra de la que se recopilarán datos primarios y se sacarán conclusiones, que se pondrán a prueba entre la población mediante el análisis estadístico (que podrías aprender de un curso MOOC, o alguna otra oferta de e-learning).

Puedes preguntar tú mismo: ¿por qué complicarse usando estadísticas? Bueno, la respuesta es sencilla: se trata de los costos y los beneficios. Sería bastante fácil acercarse a todos los consumidores potenciales (siempre que se haya obtenido la muestra). Sin embargo, esto sería prohibitivamente caro, en la mayoría de los casos, y proporcionaría beneficios muy bajos en comparación con un estudio mucho más barato, en el que se ha utilizado un enfoque sistemático y científico para el muestreo.

La muestra conveniente es la forma más fácil de seleccionar a los participantes para un estudio: se debe elegir a tantos participantes como sea posible, en función de su disponibilidad, ya sea en un determinado sitio,  como en un centro comercial, contactándolos en sus hogares por teléfono, o en Internet, ya  sea por una red social, un chat, etc. Sin embargo, nadie puede garantizar que los participantes en la investigación sean realmente representativos y posean las características “reales” de la población a estudiar. Por ejemplo, si el investigador desea atraer el mercado para una empresa especializada en zapatos de gran tamaño con una muestra de conveniencia, nunca sabrán si la afluencia de personas con pies “no estándar” es una señal de mercado atractivo o, simplemente, casualidad. Por otro lado, la muestra de probabilidad presupone que el investigador  posee la muestra (es decir, una lista con los nombres de todos los participantes potenciales de la investigación) y utilizará un método científico para elegir el número deseado de nombres de la lista. Dicho procedimiento debe proporcionar la misma oportunidad a todos los miembros de la lista para ser seleccionados como participantes en la investigación.

A pesar de que la tasa de respuesta real será siempre inferior al número previsto de participantes (ya que algunos de ellos no están dispuestos a proporcionar todos los datos), el método de muestreo de probabilidad garantiza que los métodos estadísticos funcionan con los datos recogidos. Esto significa que el investigador será capaz de decir, con cierta probabilidad, que los patrones de datos obtenidos en una muestra se pueden utilizar en toda la población de clientes en la que se ha elaborado esta muestra.

• Después de la recogida de datos primarios, éstos que tienen que estar preparados para el análisis por ordenador (por ejemplo, las entradas duplicadas y otros errores obvios tienen que eliminarse o corregirse, mientras que las encuestas incompletas se pueden tolerar, eliminar o someterse a técnicas estadísticas de aproximación de datos). Hoy en día el análisis de los datos se realiza de forma rutinaria en los ordenadores personales, utilizando hojas de cálculo comerciales, como Microsoft Excel (https://products.office.com/en/excel), o su alternativa de código abierto Libre Office (http://www.libreoffice.org). Sin embargo, los paquetes software de hojas de cálculo proporcionan sólo una pequeña fracción de la capacidad estadística que pueden ofrecen los paquetes de investigación especializados, incluyendo el más popular para las ciencias– PASW (http://www.ibm.com/analytics/us/en/technology/spss; anteriormente conocido como Paquete Estadístico para Ciencias Sociales – SPSS), ahora es comercializado por IBM. Aunque una versión de prueba limitada podría ser útil para empresarios con problemas de liquidez, un paquete de software de código abierto con algunas funciones estadísticas básica está disponible en (https://www.gnu.org/software/pspp)[7].
  

• La última es bastante lógica, el investigador tiene que informar a sus clientes acerca de los resultados del estudio realizado y  proporcionar las conclusiones y recomendaciones de gestión oportunas. Si estás haciendo la investigación por ti mismo, es probable que no escribas un informe de investigación (a menos que estés obligado a hacerlo por una calificación en un curso universitario como este), pero aún así tendrás que evaluar los resultados de tu investigación.

ACTIVIDAD DEL ESTUDIANTE:

Echa un vistazo al siguiente video de YouTube, es una parte de la serie completa de capacitación gratuita para los propietarios de pequeñas empresas:

https://www.youtube.com/watch?v=aHqoDAGHko4

Antes de ver el video piensa en el contenido de tu investigación de mercado, de lo que debe cubrir la investigación y cómo la vas a realizar. Toma nota de tus comentarios y comparar tus observaciones con las que encuentres en el video. ¿Tenías razón? ¿En cuántos casos?   

[1] Fuente: Garvin, D. A.: How Google Sold Its Engineers on Management, Harvard Business Review, December 2013, https://hbr.org/2013/12/how-google-sold-its-engineers-on-management

[2] Fuente: Andrés Mazaira E. González Ruth Avendaño, El papel de la orientación al mercado en el rendimiento empresarial mediante el desarrollo de una ventaja competitiva sostenible: el caso Inditex-Zara, Marketing Intelligence & Planning, Vol. 21 Iss 4, 2003, pp. 220 – 229

[3] Fuente: Kohli, A.K. & Jaworski, B.J. Market Orientation: The Construct, Research Propositions, and Managerial Implications, The Journal of Marketing, 54(2), 1990, pp. 1-18.

[4] Fuente: Saylor.org academy: Principles of Marketing open education resource, http://www.saylor.org/site/textbooks/Principles%20of%20Marketing.pdf, p. 322.

[5] Fuente: Armstrong, G., Kotler, P.: Marketing: An Introduction, 12^th Ed (Global Edition), Pearson Education, 2015, pp. 135-144.

[6] https://www.coursera.org/learn/questionnaire-design

[7] El paquete PSPP es sencillo de usar y tiene una interfaz gráfica similar al software SPSS/PASW, pero con menos funcionalidades estadísticas. R es el paquete de análisis estadístico “profesional” desarrollado y ofrecido gratuitamente por la comunidad académica (https://www.r-project.org), es mucho más potente pero bastante difícil de usar, ya que requiere un cierto nivel de conocimiento de programación. Ya existen métodos simples de uso del paquete de R, como el R Commander (http://socserv.mcmaster.ca/jfox/Misc/Rcmdr) y the Deducer (http://www.deducer.org/pmwiki/index.php?n=Main.DeducerManual).