Investigación de Mercados Cuantitativa

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Investigación de Mercados Cuantitativa

6 Pasos para realizar un investigación

Paso 6: Elaboración y presentación del informe

Todo el proyecto debe documentarse en un informe escrito donde se presenten las preguntas de investigación específicas que se identificaron; donde se describan el enfoque, el diseño de investigación y la metodologías utilizada para la recopilación y análisis de datos; y donde se incluyan los resultados y los principales hallazgos

Paso 5: Preparación y análisis de datos

La preparación de los datos incluye su revisión, codificación, transcripción y verificación

Paso 4: Trabajo de campo o recopilación de datos

La recopilación de datos implica contar con personal o un equipo que opere ya sea en el campo

Paso 3: Formulación del diseño de investigación

Esquema para llevar a cabo un proyecto de investigación de mercados

Paso 2: Desarrollo del enfoque del problema

Formulación de un marco de referencia objetivo o teórico, modelos analíticos, preguntas de investigación e hipótesis, e identificación de la información que se necesita

Paso 1: Definición del problema

Definir el problema al que se buscará dar una solución. Para su planteamiento, el investigador debe considerar el propósito del estudio.

Hablamos de investigación cuantitativa para referirnos a estudios que apuntan a la medición, utilizando para ello técnicas estadísticas y, en general, el lenguaje matemático.

Tecnicas

Mistery shopping

Encuesta postal

Encuesta online

Entrevistas personales

Entrevista telefónica

Ventajas

Nos permite tener una mejor administración de mercadotecnia

Son el tipo de investigación con el que los clientes se encuentran más familiarizados

Posibilidad de realizar análisis estadísticos avanzados

Posibilidad de comprar mediciones comparables a través del tiempo

Posibilidad de realizar mediciones

Mayor confiabilidad de la información

Nos da la posibilidad de proyectar los resultados

Desventajas

Por lo general, habrá mayor costo total por proyecto

Existe poca gente especializada

Ciertos análisis requieren del conocimiento de programación

Mayor tiempo total de investigació

Las técnicas son menos flexibles

Necesidad de analistas de calidad en el análisis e interpretación de los datos.

Menor profundidad de la información