Muestreo

MODULO 5

Muestreo

¿QUe es el muestreo?

¿QUE ES?

Es una técnica para seleccionar a un grupo representativo de personas de una población total. • Nos ayuda a ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo.

Diferencia entre Muestreo y Universo

Diferencia

UNIVERSO: Es el total de personas que cumplen con ciertas características y a las que te interesa estudiar o conocer. Todos los jóvenes mexicanos entre 18 y 25 años que usan skincare. MUESTREO: Es un grupo más pequeño y representativo del universo, que seleccionas para hacer tu estudio. 200 jóvenes de entre 18 y 25 años de diferentes ciudades que usan The Ordinary.

“Sin datos, solo eres otra persona con una opinión.”– W. Edwards Deming

VENTAJAS Y DESVENTAJAS

VENTAJAS

DESVENTAJAS

• Reduce costos
• Ahorra tiempo
• Permite inferencias
• Es mucho más barato encuestar a 400 personas que a 40,000.
• Ideal para marcas con recursos limitados (como startups o pymes).
• Analizar una muestra es más sencillo que analizar miles de respuestas.
• Permite aplicar técnicas estadísticas más eficientemente.

• Si la muestra está mal seleccionada (por conveniencia, por juicio sin criterios claros), los resultados no representan al universo.
• Ejemplo: solo entrevistar a amigos o a usuarios activos en Instagram.

“La clave no es hacer encuestas, es saber a quién preguntarle.”– Philip Kotler

¿QUIEN ES?

Harry S. Truman, presidente de Estados Unidos en 1948

En 1948 El periódico Chicago Daily Tribune se adelantó a los resultados basándose en encuestas mal hechas y en suposiciones, sin esperar los resultados oficiales.

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1. Muestreo no representativo: • Las encuestas se hicieron por teléfono, pero en 1948 solo las personas con más recursos económicos tenían teléfono. • Eso sesgó la muestra hacia los votantes republicanos (como Dewey). 2. Muestra sesgada socioeconómicamente: • Se excluyó sin querer a votantes de clase trabajadora y rural, que apoyaban a Truman. • El universo no estuvo bien definido y la muestra no lo reflejaba. 3. Conclusión precipitada: • No solo el muestreo fue pobre, también cerraron la encuesta varios días antes de la elección real. 4. Subestimaron al votante silencioso • Muchas personas que votaron por Truman no aparecían en las encuestas, o no eran tomadas en cuenta.

QUE SALIO MAL

¿IMPACTO?

• El periódico cometió el error de publicar esa portada antes de que se contaran todos los votos oficiales, confiando en encuestas mal hechas y suposiciones apresuradas.

• Esta imagen se volvió un ícono mundial del peligro de no hacer bien una investigación de mercados (o política), y es perfecta para usarla en clase cuando expliques:

1. Errores de muestreo
2. Importancia de representatividad
3. Riesgos de confiar ciegamente en los datos sin análisis crítico

20XX

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CUANDO SE USA

TIPOS DE MUESTREO

1. El objetivo no es estadístico sino exploratorio o cualitativo Cuando queremos entender comportamientos, opiniones o motivaciones más que proyectar a toda la población. 2. No se puede acceder a todo el universo o no hay un marco muestral claro. Como cuando no sabemos cuántas personas componen una población (por ejemplo, “gente interesada en NFTs”). 3. Tienes recursos o tiempo limitados Útil para proyectos rápidos, estudios piloto o primeros acercamientos. 4. Necesitas perfiles muy específicos o expertos Cuando buscas “casos típicos”, “casos extremos” o “usuarios frecuentes”.

NO PRobabilistico

Explica que aquí no todos tienen la misma posibilidad de ser elegidos. • Por conveniencia → entrevistar a quien tengas cerca • Por juicio → elegir a los que tú crees que saben • Bola de nieve → uno recomienda a otro • Por cuotas → “quiero entrevistar a 10 mujeres, 10 hombres”

20XX

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CUANDO SE USA MUESTREO NO PROBABILISTICO

1. Por conveniencia Eje: Sales a encuestar en una plaza comercial a las personas que pasan. Útil cuando necesitas rapidez o es un estudio exploratorio. Riesgo: No representa a toda la población (solo a quienes estaban ahí y aceptaron participar). 2. Por juicio o criterio (muestreo intencional) Eje:Entrevistas solo a dermatólogos para saber su opinión sobre una nueva crema facial. Útil cuando necesitas expertos o personas con conocimientos específicos. Riesgo: La elección depende de tu criterio, y puede haber sesgo. 3. Por cuotas Eje:Quieres 50% hombres y 50% mujeres de 18 a 25 años, aunque no los elijas al azar. Útil cuando quieres mantener proporciones de ciertos grupos (género, edad, etc.). Riesgo: Aunque controles propociones, el grupo sigue sin ser aleatorio. ⸻

Muestreo probabilistco

Muestreo probabilistco

¿Qué es el muestreo probabilístico? Es una técnica de muestreo en la que todos los elementos del universo tienen la misma probabilidad conocida de ser Se eligen al azar, siguiendo métodos estadísticos. Se usa cuando se busca hacer inferencia estadística confiable, extrapolar los resultados de la muestra al universo completo con cierto margen de error y nivel de confianza.

VENTAJAS DEL Muestreo probabilistco

Ventajas 1. Representatividad • La muestra representa bien al universo, lo que permite tomar decisiones confiables. 2. Resultados generalizables • Puedes aplicar lo aprendido de la muestra a toda la población (si está bien diseñada). 3. Objetividad • El proceso está basado en el azar, no en decisiones subjetivas del investigador. 4. Permite cálculos estadísticos válidos • Puedes estimar márgenes de error, niveles de confianza, desviaciones, etc. ⸻ ❌ Desventajas del muestreo probabilístico 1. Requiere un marco muestral 🗂️ • Necesitas una lista o base de datos confiable de la población total (lo cual a veces es difícil de obtener). 2. Puede ser más costoso y lento 💸⏳ • Implica diseño técnico, trabajo estadístico y planeación logística. 3. Puede ser complejo de ejecutar 🧠 • Algunas técnicas requieren dividir, estratificar o segmentar correctamente. ⸻ 📌 Tipos comunes de muestreo probabilístico:

Desventajas 1. Requiere un marco muestral • Necesitas una lista o base de datos confiable de la población total (lo cual a veces es difícil de obtener). 2. Más costoso y lento • Implica diseño técnico, trabajo estadístico y planeación logística. 3. Mas complejo de ejecutar • Algunas técnicas requieren dividir, estratificar o segmentar correctamente.

EJEMPLOS DE MUESTREOS PROBABILISTICOS BIEN HECHOS

EJEMPLOS DE MUESTREOS PROBABILISTICOS BIEN HECHOS

1. Encuestas de INEGI (México): cuando levantan el Censo, seleccionan viviendas al azar de distintas zonas, y así obtienen un reflejo representativo del país. 2. Control de calidad en fábricas: se eligen al azar botellas, autos o productos para verificar que representen al lote completo.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILIStico

1. ALEATORIO SIMPLE

2. SISTEMATICO

3. ESTRATIFICADO

4. POR CONGLOMERADOS

TIPOS DE MUESTREO PROBABILIStico

1. ALEATORIO SIMPLE

•Cada individuo de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado. Procedimiento: Numerar a todos los elementos del universo y usar un método aleatorio (sorteo, tabla de números aleatorios, software). Ventaja: Muy objetivo, no introduce sesgo. Desventaja: Requiere listado completo de la población Ejemplo :Una marca de snacks quiere conocer hábitos de consumo de universitarios. Sortean 200 matrículas al azar de toda la universidad.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILIStico

Haces una lista completa de la población (ejemplo: 1,000 clientes). Decides el tamaño de la muestra (ejemplo: quiero 100 encuestados). Calculas k* ( = N/n = 1,000/100 = 10. Esto significa que debes seleccionar cada décimo cliente. Eliges un punto de arranque al azar (ejemplo: empiezas en el cliente número 7). A partir de ahí, tomas el 7, 17, 27, 37… hasta completar los 100. K* es simplemente un número fijo que indica cada cuántos elementos va a seleccionar alguien de la lista.

2. sistematico

El INEGI usa muestreos probabilísticos combinados. Uno de ellos es el sistemático, pero también aplica estratificado y por conglomerados para asegurar representatividad.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILIStico

3. Estratificado

Se divide la población en estratos (subgrupos homogéneos) y se selecciona una muestra proporcional en cada estrato.

Identificar variables clave (edad, sexo, nivel socioeconómico), dividir en estratos y seleccionar aleatoriamente dentro de cada grupo.Se usa:

• Asegurar representatividad de segmentos clave (sexo, edad, nivel socioeconómico, región, etc.).
• Boostear segmentos pequeños: si un grupo es reducido en la población (ej. adultos mayores, gamers mujeres, clientes premium), en un muestreo aleatorio simple podría salir muy poco representado. El estratificado garantiza que ese segmento tenga suficiente muestra.

• El muestreo estratificado permite comparar subgrupos con mayor precisión sin quedarse solo en el

TIPOS DE MUESTREO PROBABILIStico

3. Estratificado

Fuente: Drive Research – Marketing Segmentation Study • Objetivo: entender mejor a distintos tipos de médicos que usaban sus dispositivos. • Acción: aplicaron muestreo estratificado con boost, sobremuestreando segmentos pequeños como ginecólogos. • Resultado: lograron comparar insights por segmento y adaptar su estrategia de marketing con mensajes diferenciados según tipo de médico.

TIPOS DE MUESTREO PROBABILIStico

4. POR CONGLOMERADOS

Se seleccionan grupos enteros (clusters), no individuos. • Procedimiento: Identificar conglomerados naturales (escuelas, colonias, sucursales), seleccionarlos al azar y encuestar a todos dentro del grupo elegido. • Ventaja: Menos costoso y práctico cuando el universo es muy amplio. • Desventaja: Menor precisión estadística que otros métodos. • Ejemplo Para medir satisfacción en supermercados, la empresa selecciona 10 tiendas al azar y encuesta a todos los clientes que salen en cierto horario.

Quiz de tipos de muestreo

1. Una empresa encuestadora desea seleccionar una muestra de ciudadanos al azar para evaluar la opinión sobre un nuevo candidato político. a) Muestreo por Cuotas b) Muestreo Aleatorio Simple c) Muestreo Estratificado

Quiz de tipos de muestreo

1. Una empresa encuestadora desea seleccionar una muestra de ciudadanos al azar para evaluar la opinión sobre un nuevo candidato político. a) Muestreo por Cuotas b) Muestreo Aleatorio Simple c) Muestreo Estratificado

Quiz de tipos de muestreo

1. Un supermercado desea conocer los hábitos de compra de sus clientes y decide dividirlos en segmentos según ingresos antes de tomar una muestra. a) Muestreo Aleatorio Simple b) Muestreo Estratificado c) Muestreo por Cuotas

Quiz de tipos de muestreo

1. Un supermercado desea conocer los hábitos de compra de sus clientes y decide dividirlos en segmentos según ingresos antes de tomar una muestra. a) Muestreo Aleatorio Simple b) Muestreo Estratificado ✅ c) Muestreo por Cuotas

Quiz de tipos de muestreo

Una universidad quiere evaluar la satisfacción de los estudiantes dividiendo la muestra en facultades y seleccionando a un número representativo de cada una. a) Muestreo Aleatorio Simple b) Muestreo Estratificado c) Muestreo por Cuotas

Quiz de tipos de muestreo

Una universidad quiere evaluar la satisfacción de los estudiantes dividiendo la muestra en facultades y seleccionando a un número representativo de cada una. a) Muestreo Aleatorio Simple b) Muestreo Estratificado ✅ c) Muestreo por Cuotas

Quiz de tipos de muestreo

Una empresa de investigación quiere conocer la satisfacción de clientes de una cadena de cafeterías. Selecciona al azar 5 sucursales y dentro de cada una encuestan a todos los clientes que entran durante un día. a) Muestreo Aleatorio Simple b) Muestreo Estratificado c) Muestreo por Conglomerados

Quiz de tipos de muestreo

Una empresa de investigación quiere conocer la satisfacción de clientes de una cadena de cafeterías. Selecciona al azar 5 sucursales y dentro de cada una encuestan a todos los clientes que entran durante un día. a) Muestreo Aleatorio Simple b) Muestreo Estratificado c) Muestreo por Conglomerados ✅

Que tipo de muestreo se hicieron en este estudio de suplementos y vitaminas

En el Panel Data se usó un muestreo no probabilístico por panel con estratificación (edad, género, NSE). En la Loyalty Database se aplicó un muestreo no probabilístico intencional sobre clientes leales, controlado por cuotas de niveles de lealtad. • El universo estaba restringido: solo clientes activos y leales (ya hubo un filtro). • Dentro de ese grupo, la muestra final dependió de quién quiso responder, no de una selección aleatoria.

Que tipo de muestreo se hicieron en este estudio de suplementos y vitaminas

Tarea para 17 Septiembre

• Equipo A (Aleatorio simple): aplican a alumnos al azar de una lista • Equipo B (Sistemático): aplican a alumnos que pasen por un punto fijo (eje entrada a la cafeteria,. • Equipo C (Estratificado): aplican a alumnos divididos por género o carrera, con muestra proporcional. • Equipo D (Conglomerados): aplican a todos los alumnos de un grupo/clase elegido al azar. Temas obligatoios para su encuesta:

1. Frecuencia de uso de IA
2. Usos principales (tareas, estudiar, presentaciones, etc.)
3. Beneficios percibidos
4. Riesgos o preocupaciones
5. Futuro: cómo les gustaría usarla en la escuela

Cada equipo redacta 10 preguntas máximo dentro de estas 5 dimensiones. Además: Repliquen la misma encuesta con sus papás y profesores. Esta encuesta no es por tipo de muestreo sino tomando a us padres y maestros Objetivo; Contrarrestar diferentes segmentos. Presentar

ENCUESTA ¿CÓMO SE PUEDE SACAR MAS PROVECHO A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA VISA UNIVERSITARIA?

Tarea para 17 Septiembre

• Equipo A (Aleatorio simple): aplican a alumnos al azar de una lista • Equipo B (Sistemático): aplican a alumnos que pasen por un punto fijo (eje entrada a la cafeteria,. • Equipo C (Estratificado): aplican a alumnos divididos por género o carrera, con muestra proporcional. • Equipo D (Conglomerados): aplican a todos los alumnos de un grupo/clase elegido al azar. Temas obligatoios para su encuesta:

1. Frecuencia de uso de IA
2. Usos principales (tareas, estudiar, presentaciones, etc.)
3. Beneficios percibidos
4. Riesgos o preocupaciones
5. Futuro: cómo les gustaría usarla en la escuela

Cada equipo redacta 10 preguntas máximo dentro de estas 5 dimensiones. Además: Repliquen la misma encuesta con sus papás y profesores. Esta encuesta no es por tipo de muestreo sino tomando a us padres y maestros Objetivo; Contrarrestar diferentes segmentos. Presentar

ENCUESTA ¿CÓMO SE PUEDE SACAR MAS PROVECHO A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA VISA UNIVERSITARIA?

EQUIPOS y procedimiento

Entregables 1. Tabla de resultados (en Excel con tabla) •Columnas mínimas: • ID de encuestado • Fecha y hora • Lugar (ej. “Cafetería”, “Biblioteca”) • Respuestas a cada pregunta (Q1–Q10) 2. Mini explicación del muestreo (1 slide o ½ cuartilla) • Tipo de muestreo asignado. • Procedimiento (ej. “cada 3º alumno que entró a la cafetería entre 12 y 1 pm”). 3. Gráficar los resultados 4. Conclusión de la encuesta y comparar resultados con los otros dos grupos que Insights que encontraron 5.- presentar en formato presentacion y subir su archivo de excel.

86% Animation

vs

5.- Además de los resultados generales, cada equipo debe presentar al menos dos cruces de variables para mostrar cómo cambian las respuestas entre grupos. Ejemplos posibles de cruces : • Frecuencia de uso de IA × Género • Uso principal de IA × Carrera o Semestre • Ventajas percibidas × Nivel de uso (alto/bajo) o uso de AI por tipo de segmento eje Papas, Alumnos, Maestros6.- 15 encuestas alumnos, 5 minimo papas y 5 minimo profesores por equipo

¿Que Investigación descriptiva?

Es un tipo de estudio que busca observar y describir características de un fenómeno sin manipular variables. ¿Para que se usa? Para responder preguntas como qué, quién, dónde, cuándo y cómo, pero no el por qué. Una universidad quiere conocer el nivel de satisfacción de sus estudiantes. Eje: Una uni encuesta a 1,000 alumnos y encuentra que el 85% está satisfecho con las instalaciones. Pero el 40% cree que la cafetería necesita mejorar.

✅ Identificar características de un mercado. ✅ Segmentar clientes con base en sus hábitos. ✅ Medir la percepción de un producto o servicio. ✅ Analizar tendencias de consumo.

¿Qué metodos usa la Investigación descriptiva?

1. Encuestas/ questionario → Se usan cuestionarios estructurados. 2. Observación 👀 → Se analiza el comportamiento sin intervenir. 3 . Análisis de datos secundarios → Se estudian bases de datos existentes.

Un cuestionario es la herramienta principal de la investigación descriptiva. • Objetivo: obtener datos confiables y útiles para responder la pregunta de investigación. • Estructura típica: 1. Intro → explica propósito y asegura confidencialidad. 2. Preguntas de filtro → validan que el encuestado sea el público objetivo. 3. Preguntas principales → sobre hábitos, actitudes, percepciones. 4. Datos demográficos → edad, género, ingreso, etc. Errores comunes en preguntas: • Preguntas dobles → “¿Le gusta el precio y la calidad del producto?” • Preguntas sesgadas → “¿Qué tanto está de acuerdo con que nuestro producto es el mejor?” • Preguntas demasiado largas o técnicas.

El cuestionario

Ejemplo Investigación descriptiva

Problema: Coca-Cola quería fortalecer la conexión con los jóvenes, quienes no se identificaban personalmente con la marca. Para qué se utilizó la investigación descriptiva: Analizó los nombres más comunes en cada país y el comportamiento de los consumidores para personalizar las botellas con nombres populares. Impacto: La campaña "Share a Coke" aumentó las ventas, generó mayor interacción en redes sociales y fortaleció la relación de los consumidores con la marca.

Video 2

Ejemplo Investigación descriptiva

Problema: Coca-Cola quería fortalecer la conexión con los jóvenes, quienes no se identificaban personalmente con la marca. Para qué se utilizó la investigación descriptiva: Analizó los nombres más comunes en cada país y el comportamiento de los consumidores para personalizar las botellas con nombres populares. Impacto: La campaña "Share a Coke" aumentó las ventas, generó mayor interacción en redes sociales y fortaleció la relación de los consumidores con la marca.

Video 2

Ejemplo de investigación descriptiva

Una tienda en linea de ropa quiere conocer el perfil de sus clientes. El equipo de marketing realiza una encuesta a 10,000 clientes preguntando sobre: • Edad • Frecuencia de compra • Productos más comprados • Métodos de pago utilizados Resultados La investigación describe a los clientes (Eje, “el 70% de los compradores tienen entre 30 y 45 años y compran al menos 2 veces por semana”) pero no dice el porque

Ejemplo de investigación descriptiva

Una tienda en linea de ropa quiere conocer el perfil de sus clientes. El equipo de marketing realiza una encuesta a 10,000 clientes preguntando sobre: • Edad • Frecuencia de compra • Productos más comprados • Métodos de pago utilizados Resultados La investigación describe a los clientes (Eje, “el 70% de los compradores tienen entre 30 y 45 años y compran al menos 2 veces por semana”) pero no dice el porque

Marca B3

Marca O4

Marca B1

Marca B2

Marca 05

La marca B 123 muestra mayor concentración en productos de menor precio proncopalmente B2. En Marca O 4 y 5 Se observa una mayor distribución debido al mercado objetivo de la marca

Marca 04 Marca 05. Marca 3

Marca B1. Marca B2. Marca B3

¿Qué es el Método de Encuesta Personal?

• Es una técnica de recolección de datos en la que un encuestador interactúa cara a cara ó encuestas personales en línea utilizando videollamadas con un entrevistado para obtener información.

Pros:

• Permite aclarar dudas en el momento
• Se pueden hacer preguntas abiertas para obtener información detallada.
• Se asegura que el entrevistado responde sin distracciones.

Cons

• Puede ser mas costoso
• Posible sesgo del entrevistador
• Es dificil manejar grandes muestras
• Seguridad: mucha gente no acepta este tipo de encuestas

Medición y escalamiento en una encuesta personal

Se refiere a la forma en que se cuantifican las respuestas, mientras que el escalamiento permite clasificar la información según niveles de intensidad o importancia.

Tipos de preguntas en encuestas personales

Tipos de preguntas en encuestas personales

1️⃣ Preguntas Abiertas • Permiten respuestas libres y detalladas. • Ejemplo: ”¿Qué mejorarías en nuestro servicio?” 2️⃣ Preguntas Cerradas • Ofrecen opciones específicas de respuesta. • Ejemplo: ”¿Compraría este producto de nuevo? (Sí/No)” 3️⃣ Preguntas de Opción Múltiple • Permiten seleccionar una o más opciones predefinidas. • Ejemplo: ”¿Qué redes sociales usa? (Facebook, Instagram, TikTok…)” 4️⃣ Preguntas de Escala de Likert • Miden el nivel de acuerdo o satisfacción. • Ejemplo: ”¿Qué tan satisfecho está con nuestro servicio? (1-Muy Insatisfecho a 5-Muy Satisfecho)” 5️⃣ Preguntas de Ranking • Se ordenan opciones según preferencia. • Ejemplo: “Ordene estos factores de mayor a menor importancia al elegir un restaurante: precio, calidad, ubicación, servicio.” 6️⃣ Preguntas Filtro • Determinan si el encuestado califica para continuar con la encuesta. • Ejemplo: ”¿Ha comprado nuestro producto en los últimos 6 meses? (Sí/No)” 7️⃣ Preguntas Demográficas • Recogen información sobre edad, género, nivel educativo, ingresos, etc. • Ejemplo: ”¿Cuál es su edad?” (18-25, 26-35, 36-45…)

Investigación Causal

Busca identificar relaciones de causa y efecto entre variables. A diferencia de la descriptiva, que solo observa y analiza patrones, la causal manipula variables para medir su impacto en los resultados.

Para que sirve?

Determinar qué factores influyen directamente en un resultado específico. • Evaluar el impacto de cambios en precio, publicidad, diseño de producto, • Validar estrategias antes de aplicarlas a gran escala.

Investigación Causal

Ejemplo Investigación Causal

A/B testing: Método de investigación experimental que compara dos versiones de una variable para determinarcausa y efexto mejor.

• Se manipula una variable y se mide su impacto.
• Se usa para resolver problemas en marketing, UX, precios, etc.

Walmart – A/B Testing en Campañas de Email Marketing Walmart quería mejorar la tasa de apertura y conversión de sus emails promocionales. Realizó un A/B test en el asunto del correo: • Versión A: “¡Grandes descuentos para ti esta semana!” • Versión B: “Arturo, estos descuentos son para ti (personalización con el nombre del cliente y emoji) Resultados: • La versión B tuvo un 28% más de aperturas y un 15% más de clics. • La personalización y el uso de emojis aumentaban la conexión con los clientes, generando más tráfico a la tienda online.

¿CUANTAS PYMES HAY EN MEXICO?

En México hay alrededor de 7.2 millones de micro, pequeñas y medianas empresas (MiPymes). • Representan el 99.8% del total de empresas del país.

Fuente INEGI y SE

¿como contribuyen al empleo en mexico?

¿como contribuyen al empleo en mexico?

Generan aproximadamente el 72% del empleo formal en México.

¿cual es la esperanza de vida de las pymes?

¿cual es la esperanza de vida de las pymes?

• Solo el 35% de las MiPymes sobreviven más de 5 años. • Aproximadamente el 20% muere antes de cumplir 2 años.

Porque fracasan?

CUal creen que es la razon principal

Competencia fuerte Se quedaron sin dinero No hay necesidad de mercado Equipo inadecuado Problemas de precio o modelo de negocio

Porque fracasan?

1. No hay necesidad de mercado (42%)

¿como contribuyen al empleo en mexico?

El muestreo por internet se refiere a los procesos de recolección de muestras usando plataformas digitales: encuestas online, paneles, redes sociales, formularios, etc. • Puede ser probabilístico o no probabilístico, dependiendo de cómo se reclute la muestra. • Muy comúnmente es no probabilístico (por autoselección o conveniencia). • Se usa mucho para testing de productos, opinión, votaciones, Ventajas:Bajo costo, Rápido acceso a muchas personas, Datos automáticos y digitales Desventajas:Alta probabilidad de sesgo, Quienes responden pueden no ser representativos (solo quienes quieren responder o tienen internet), Difícil controlar la distribución demográfica real

MUESTREO POR INTERNET

QUE TAN COMUN SE HA VUELTO EL MUESTREO POR INTERNET?

Más del 70% de las investigaciones de mercado que incluyen encuestas ahora se hacen total o parcialmente en línea (ESOMAR, 2023).

+ info

Caso Tylenol 1982

Tylenol Extra Strength era el analgésico líder en Estados Unidos. Johnson & Johnson (J&J), había logrado que Tylenol generara más de 450 millones de dólares anuales. La marca estaba asociada a eficacia, seguridad y confianza médica.

19% profits de J&J

El estallido de la crisis

¡Tylenol Mata!

El 29 Sep 1982 , una joven de 12 años en Chicago murió tras tomar Tylenol Extra Strength. Horas después, se reportaron más muertes en la misma zona. La policía descubrió que las cápsulas habían sido manipuladas y contenían cianuro de potasio en dosis letales. En total, siete personas fallecieron en un lapso de tres días. El caso conmocionó al país: un producto confiable había sido convertido en un arma mortal.

La reacción inmediata fue una caída abrupta en ventas y un temor generalizado. la asociación negativa con la marca fue inmediata.

37%

Apenas semanas después de los envenenamientos y el retiro masivo: • La participación de mercado se desplomó a 7%. • Las ventas se redujeron en más de 90% en algunos canales. • de ~450 millones USD anuales a menos de 100 millones USD inmediatamente después del retiro.

7%

SOM

Qué hicieron? • Retiro nacional de 31 millones de frascos con un costo de más de 100 millones de dólares. • Campaña masiva de comunicación: conferencias de prensa, anuncios en televisión y periódicos para advertir al público que dejaran de consumir Tylenol. • Colaboración con la policía y el FBI en la investigación. En lugar de minimizar el problema, la empresa decidió ser totalmente transparente. Esta estrategia de comunicación fue un caso pionero en relaciones públicas modernas.

LA PRIMERA RESPUESTA DE J&J

¿QUé hizo el equipo de marketing?

¿QUé hizo el equipo de marketing?

Utilizó diferentes metodos de investigación de mercados para ver como podria recuperar la confianza del consumdior y .. la marca

¿QUé TIPOS DE INVESTIGACIóN ?

¿QUé TIPOS DE INVESTIGACIóN ?

1 Exploratoria (Cualitativa) • Método: Focus groups y entrevistas en profundidad. • Objetivo: entender emociones, percepciones de riesgo y generar hipótesis. 2. Descriptiva (Cuantitativa) • Método: encuestas de disposición a pagar y de confianza en la marca. • mide y describe (qué piensa la gente, cuánto, en qué porcentaje). dimensionar y descartar hipótesis débiles. 3. Causal ( cuantitativa & EXPERIMENTAL) Método: Experimentos A/B en punto de venta + pruebas de mercado regionales. • Objetivo: Probar causa–efecto en las hipótesis que no fueron descartadas.

Problema a resolver:Restablecer la confianza y la recompra del analgesico

1. Exploratoria (Cualitativa) Focus groups y entrevistas en profundidad. para entender emociones, percepciones de riesgo y generar hipótesis.

Problema a resolver:Restablecer la confianza y la recompra del analgesico

2. Investigación Descriptiva (Cuantitativa) • Encuestas estructuradas a consumidores, aplicadas en puntos de venta y hogares • Uso de cuestionarios cerrados (escalas Likert y preguntas dicotómicas). • Se levantaron entre 1,500 encuestas a nivel nacional Objetivo medir y describir: • Confianza en la marca tras la crisis. • Intención de recompra. • Sensibilidad al precio. • Reacción frente a las 5 hipotesis.

Se generaron 4 Hipótesis con los consumidores que parecian viables

Variable A: Presentación del producto • Cápsulas vs. tabletas sólidas. Variable B: Precio • Ajustes hacia abajo para incentivar recompra. Variable C: Marca / Rebranding • Mantener Tylenol vs. lanzar una nueva submarca “más segura”. Variable D: Comunicación • Campañas de confianza vs. acciones tangibles. Variable E: Envase • Frasco antiguo vs. frasco con sellos de seguridad. ⸻ 2. Hipótesis que se plantearon • H1 (Formulación): Si cambiamos la presentación de cápsulas a tabletas, los consumidores percibirán mayor seguridad y confiarán de nuevo en la marca. • H2 (Precio): Si bajamos el precio, los consumidores estarán más dispuestos a comprar, incluso con la percepción de riesgo. • H3 (Rebranding): Si lanzamos una submarca distinta de Tylenol, los consumidores olvidarán la asociación negativa. • H4 (Comunicación): Si invertimos en campañas de comunicación y PR, la confianza regresará aunque el producto no cambie. • H5 (Envase): Si cambiamos el envase añadiendo barreras de seguridad, los consumidores percibirán menor riesgo y aumentará la recompra. ⸻

Problema a resolver:Restablecer la confianza y la recompra del analgesico

Resultados H1 Y H2

H1 Capsulas vs tabletas

H2 PRECIO

• Cápsulas = percibidas como vulnerables. • Tabletas = más seguras, pero menos convenientes. • Decisión: descartada → cambiar el formato no resolvía el problema central (confianza).

• Aun con 20–30% de descuento, los consumidores decían “no me arriesgo”.
• • El miedo superaba al beneficio económico.
• • Decisión: descartada → el precio no movía la aguja.

RESULTADOS h3 y H4

H3 REBRANDING

H4 NUEVA COMUNICACION

• Tylenol seguía siendo vista como “la marca médica confiable”. No tendrian confianza instantanea. • Cambiar de nombre = perder credibilidad acumulada. • Decisión: descartada → mantener la marca Tylenol fue clave.

• La comunicación sola no generaba confianza suficiente. • Los consumidores pedían “prueba física” de seguridad, no solo mensajes. • Decisión: descartada como única solución → útil como complemento, pero no como estrategia central.

vs

HIPOTESIS GANADORA

H5 NUEVO EMBASE Triple SELLO

+30% en confianza y disposición de recompra. • Validado tanto en laboratorio como en mercado real. • Decisión: confirmada → única hipótesis causal probada con éxito.

Problema a resolver:Restablecer la confianza y la recompra del analgesico

3. CAUSAL (CUANTITATIVA) Solo se lleva a prueba aquella(s) hipótesis que NO fueron descartadas en la descriptiva.

• Experimento A/B en punto de venta Grupo A ve envase viejo, Grupo B ve envase nuevo. • Prueba de mercado regional → se lanza en ciertas ciudades piloto y se comparan resultados con otras. • Variables: • VI (independiente): ?? • VD (dependiente): ??

Problema a resolver:Restablecer la confianza y la recompra del analgesico

3. CAUSAL (CUANTITATIVA) Solo se lleva a prueba aquella(s) hipótesis que NO fueron descartadas en la descriptiva.

• Variables: • VI (independiente): tipo de envase. • VD (dependiente): confianza percibida, intención de recompra, ventas. Resultados medidos: • +30% en confianza. • +30% en intención de compra. • Ventas piloto más altas en las tiendas B.

TIPOS DE PREGUNTA EN EL CAUSAL

• ¿Qué tan seguro considera este envase en comparación con el anterior? (escala Likert 1–7). • ¿Confiaría en darle este producto a su familia? • ¿Preferiría pagar más por un envase con sellos de seguridad? • ¿Qué tan probable es que recomiende este producto a otros?

TYLENOL LINEA DEL TIEMPO

LANZAMIENTO NUEVO EMPAQUE

IM EXPLORAToRIA

IM DESCRIPTIVA

IM CAUSAL

Crisis

OCT -NOV

OCT 82

Sep 82

NOV

MAR 83

A/B test en punto de venta

7 MUERTES EN CHICAGO Conferencia prensa y retiro producto

NACIONAL

ENTENDER EL MIEDO Y LA CONFIANZA , HIPOTESIS

SE PRUEBAN HIPOTESIS

RESULTADOS

1. Recuperación de ventas • Antes de la crisis (1982): Tylenol tenía 37% del mercado de analgésicos OTC en EE.UU. • Justo después de la crisis: cayó a 7%. • Para 1984: ya estaba cerca de los niveles pre-crisis (≈33%). 2. Confianza del consumidor • Encuestas post-lanzamiento : +30% en confianza percibida respecto al periodo inmediatamente después de la crisis. • Los consumidores calificaron al envase con triple-sello como la principal prueba de segurida 3. Impacto en la industria • La FDA impuso regulaciones obligatorias para que todos los medicamentos de venta libre tuvieran empaques a prueba de manipulación. • Tylenol pasó de ser “producto envenenado” a ser referente de seguridad. 4. Impacto en la reputación corporativa • Johnson & Johnson se convirtió en caso de estudio de manejo de crisis en escuelas de negocio. • El CEO James Burke fue reconocido como líder ejemplar por su transparencia. • Tylenol se consolidó como un símbolo de responsabilidad corporativa.

¿CUÁLES FUERON LOS FACTORES CLAVES DE EXITO ?

PARA QUE LA PRUEBA TUVIERA EXITO QUE HIZO TYLENOL

Validez y confiabilidad ¿el cambio que vimos se debió realmente al envase nuevo y no a otra cosa? • Amenazas típicas: promo del competidor, diferencias entre tiendas, fecha distinta. • Cómo se cuidó en Tylenol: • Se compararon tiendas con igual precio, mismo canal y mismo periodo. • Se manipuló solo una variable independiente (VI): el envase. • Variable dependiente (VD): confianza / intención de recompra. Resultado: el aumento de confianza sí se debió al envase triple-sello : validez interna alta.

PARA QUE LA PRUEBA TUVIERA EXITO QUE HIZO TYLENOL

Validez y confiabilidad: ¿el cambio que vimos se debió realmente al envase nuevo y no a otra cosa? • Amenazas típicas: promo del competidor, diferencias entre tiendas, fecha distinta. • Cómo se cuidó en Tylenol: • Se compararon tiendas con igual precio, mismo canal y mismo periodo. • Se manipuló solo una variable independiente (VI): el envase. • Variable dependiente (VD): confianza / intención de recompra. Resultado: el aumento de confianza sí se debió al envase triple-sello : validez interna alta.Confiabilidad: ¿si repito el estudio, obtengo el mismo resultado? • Cómo se cuidó en Tylenol: • Usaron cuestionarios estructurados, misma escala en todas las encuestas. • Repitieron el piloto en varias localidades y obtuvieron resultados consistentes.

DISEÑOS EXPERIMENTALES: 1) Pre - experimentales ( baja validez interna)

• Poco control, no puedes asegurar 100% causa–efecto. • Ejemplos: • One-shot case: lanzar nuevo envase y medir una vez. • One-group pretest-posttest: medir antes y después en un solo grupo. • No fue el caso de Tylenol necesitaban mas rigor por la crisis que presentaba Esto se usa cuando quieres una exploracion inicial, cuando tienes limitaciones de presupuesto o tiempo o cuando quieres probar internamente primero, ejemplo:Sirven más como “primer termómetro” que como prueba definitiva. One-shot case / Pretest–Posttest sin control • Ejemplo: Una panadería local lanza un nuevo empaque ecológico para su pan y solo mide las ventas “antes y después”. • Resultado: Ventas suben 15%, pero no saben si fue por el empaque, por temporada navideña o por otra causa. • Uso típico: negocios pequeños con bajo presupuesto → sirve como “termómetro inicial”.

DISEÑOS EXPERIMENTALES: 2) verdaderos o Puros ( alta Validez interna , es el mas riguroso)

• Tienen aleatorización (R) y grupo control. • Ejemplo típico: A/B test. • Grupo A = envase viejo. • Grupo B = envase triple-sello. • Caso Tylenol: • En tiendas donde sí pudieron controlar y asignar, usaron un diseño puro → Posttest-only control group (R X O / R O). • Esto les dio certeza de causa–efecto. Eje: Netflix prueba dos versiones de una portada de serie (Grupo A ve portada 1, Grupo B ve portada 2). • Resultado: descubren que la portada con un rostro en close-up aumenta la probabilidad de clic en un 20%. • Uso típico: empresas digitales que pueden aleatorizar fácil a los usuarios → es el A/B test. (En Tylenol → tiendas aleatorizadas con envase viejo vs. envase nuevo). ⸻

DISEÑOS EXPERIMENTALES: 3) Cuasi Experimental ( realista pero sin aleatorizacion total

• Usa grupos que ya existen (ej. ciudades, sucursales, escuelas). • Comparas un grupo que recibe el tratamiento vs. otro que no, pero no se asignaron al azar. • Esto significa que hay menos control → quizá las ciudades ya eran diferentes en algo (población, economía, cultura). • Pero como es en condiciones reales de mercado, da mejor validez externa (lo que pasa en la prueba se parece más al mundo real). • No hay control total ni randomización, pero sirven en condiciones reales. • Ejemplo: prueba de mercado por ciudades piloto. • Ciudad A = recibe el nuevo envase. • Ciudad B = sigue con envase antiguo. EN el caso de tylenol; Una vez que el A/B mostró el efecto, había que ver si funcionaba en la vida real. • Lanzaron el envase nuevo en ciudades piloto (ej. Chicago, Nueva York) y lo compararon con otras ciudades similares donde aún no estaba. • Aquí no hubo aleatorización (no puedes asignar ciudades al azar), por eso es cuasi-experimental. • Da validez externa: permite generalizar que lo que funcionó en unas tiendas/ciudades también funcionará a nivel nacional.

“Mejor lanzo rápido y luego veo qué pasa.”

20XX

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El 49% tiene mayor disposición a comprar marcas que participan en eventos musicales o festivales.

El consumo de video podcasts es preferido en un 58% vs solo escuchar.

El 61% de la Gen Z siente que la gente está más sola ahora que hace 10 años. Muchos usan Spotify para sentirse conectados emocionalmente con algo o alguien a través del audio.

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¿que hizo spotify con los resultados?

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1. Reforzó su estrategia de personalización• Desarrolló y promovió más playlists personalizadas por estado de ánimo, actividades y rutinas:Ej. ““Vibes Latino”, “Música para cocinar”. 2. Potenció el uso de su motor de recomendación con inteligencia artificial. Impulsó el contenido en video podcast Invirtió en producción de video podcasts, especialmente con creadores populares entre la Gen Z.Promocionó estos contenidos dentro de la app y redes sociales (ej. “Spotify Video” para podcast visual).

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