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Los sesgos cognitivos en la investigación de mercado y cómo evitarlos

La investigación de mercado es una herramienta crítica para las empresas que buscan comprender el comportamiento de los consumidores y obtener, como consecuencia, una ventaja competitiva. Es un proceso que implica recopilar y analizar información para tomar decisiones informadas sobre productos, servicios y estrategias de marketing. Sin embargo, incluso cuando se realiza de manera rigurosa y sistemática, puede verse afectada por los denominados sesgos cognitivos, que pueden distorsionar la precisión de los datos recopilados y las conclusiones obtenidas. En consecuencia, es muy importante que las empresas sean conscientes de la existencia de estos sesgos y puedan tomar medidas para minimizar su impacto.



A continuación, se describen algunos de los sesgos cognitivos más comunes que pueden darse durante el desarrollo y ejecución de determinados estudios de mercado:


  • El sesgo de confirmación


Ocurre cuando buscamos información que confirme nuestras creencias preconcebidas y nos resistimos a la que específicamente las contradice.


Un ejemplo de este fenómeno podría ser una empresa que produce productos ecológicos y se ha posicionado en el mercado por su compromiso con el medio ambiente. Para evaluar la efectividad de su estrategia de marketing, decide llevar cabo una investigación a través de una encuesta a consumidores, incluyendo únicamente preguntas enfocadas en los aspectos positivos de sus productos y en el impacto positivo que tienen en el medio ambiente, excluyendo cualquier otra que pudiera cuestionar su estrategia de marketing. En este caso, la empresa está sesgando los resultados, ya que solo está buscando información que confirme su creencia preconcebida de que su estrategia es efectiva.


Otro ejemplo podría darse con una compañía de telefonía móvil que cree que sus clientes están más interesados en planes de datos ilimitados que en planes de llamadas y mensajes ilimitados y, para confirmarlo, decide desarrollar un estudio dirigido a sus clientes actuales con preguntas enfocadas exclusivamente en los planes de datos ilimitados, sin ningún apartado que pueda cuestionar su creencia, como, por ejemplo, preguntas sobre la satisfacción de los clientes con los planes de llamadas y mensajes ilimitados. En este segundo caso, se están sesgando también los resultados.


Para evitarlo, es importante recolectar datos de múltiples fuentes y no solo de aquellas que confirmen nuestras hipótesis. También es importante asegurarse de que los datos sean representativos y no estén, a su vez, sesgados por factores externos.


  • El sesgo de disponibilidad


El sesgo de disponibilidad ocurre cuando juzgamos la frecuencia o probabilidad de un evento basándonos en la facilidad con que podemos recordar ejemplos del mismo. Esto se produciría, por ejemplo, si un fabricante de productos de belleza que ha tenido éxito en una región específica puede asumir que ese éxito se extenderá a otras regiones simplemente porque es más fácil recordar los logros pasados.


Para evitar el sesgo de disponibilidad, es importante utilizar métodos de recopilación de datos más rigurosos y estandarizados, que incluyan preguntas diseñadas para obtener información precisa y representativa y no basar las conclusiones únicamente en ejemplos anecdóticos. Es importante asegurarse de que las preguntas se formulen de manera clara y neutral, sin influir en las respuestas de los participantes, así como utilizar múltiples fuentes de información para obtener una imagen más completa y precisa del mercado. Por ejemplo, en lugar de depender únicamente de las respuestas de los consumidores en una encuesta, se podrían utilizar datos de ventas y análisis de tendencias que evalúen la demanda de un producto en su mercado objetivo.


  • El sesgo de confirmación retrospectiva


En este caso, se produce cuando evaluamos el éxito o el fracaso de un evento o una decisión basándonos en la información que tenemos en el presente, en lugar de en la información disponible en el momento en que se tomó la decisión. Por ejemplo, un fabricante de ropa puede evaluar el éxito de una campaña publicitaria basándose en las ventas actuales, en lugar de en los resultados de la campaña en el momento en que se lanzó.


Para evitarlo, es importante utilizar un enfoque más equilibrado y considerar tanto los éxitos como los fracasos anteriores en el análisis de los datos de ventas. También es importante considerar otros factores que pueden haber afectado las ventas de los productos anteriores, como las tendencias en el momento del lanzamiento y la calidad de los productos en sí mismos. Al tomar en cuenta una amplia gama de factores y no limitarse solo a los éxitos anteriores, la empresa puede obtener una comprensión más completa y precisa del mercado y tomar decisiones informadas y efectivas en consecuencia.


  • El sesgo de atención selectiva


Similar al primero en la medida en que prestamos más atención a ciertos estímulos que a otros debido a nuestros propios intereses, necesidades o creencias. Por ejemplo, una cadena de supermercados que cree que los consumidores están más interesados en alimentos orgánicos y presta más atención a los productos orgánicos y menos a otros tipos de alimento.


Para minimizar el riesgo, es importante también aquí prestar atención a una amplia gama de fuentes de información y no basarse únicamente en aquellas que se ajustan a nuestros propios intereses. Es esencial utilizar métodos de investigación rigurosos y estandarizados, recopilar datos representativos y evitar la selección selectiva de datos.


  • El sesgo de la falacia de la media


Aquí tendemos a confiar en medias y estadísticas para tomar decisiones, sin tener en cuenta la variabilidad en los datos. En investigación, este sesgo puede llevar a una comprensión inexacta del mercado y a la toma de decisiones con escasez de información.


Por ejemplo, cuando una empresa de cosméticos está interesada en determinar el precio óptimo para su nuevo producto y, para ello, pregunta a los consumidores cuánto estarían dispuestos a pagar. La entidad calcula exclusivamente la media de las respuestas y decide que ese es el precio óptimo. Sin embargo, al hacerlo, puede estar ignorando la presunta variabilidad que podrían conllevar las respuestas dadas por los respondientes, estableciendo un precio que no es óptimo para todos los consumidores.


Otra situación puede ocurrir cuando una entidad utiliza datos de ventas para evaluar la efectividad de una estrategia de marketing. Por ejemplo, una empresa de electrónica lanza una campaña publicitaria en línea para promocionar un nuevo producto y utiliza las ventas totales para evaluar la efectividad de la campaña. Sin embargo, al hacerlo, la empresa puede estar ignorando la variabilidad en las ventas y puede estar subestimando o sobrestimando el impacto de la campaña en diferentes grupos de consumidores.


Para evitar estas situaciones en la medida de lo posible, las compañías pueden utilizar técnicas de segmentación de mercado para identificar grupos de consumidores con diferentes preferencias o técnicas de análisis de datos más sofisticadas para evaluar el impacto de sus campañas.


  • El sesgo de la aversión a las pérdidas


El sesgo de la aversión a las pérdidas es un sesgo cognitivo en el que tendemos a dar más importancia a las pérdidas que a las ganancias, o dicho de otro modo, cuando tenemos una mayor aversión a las pérdidas que a las ganancias.


Para evitar el sesgo de la aversión a las pérdidas, es importante enfocarse en los beneficios totales de una estrategia de marketing o en el cambio en las políticas de precios en lugar de enfocarse únicamente en los costos o pérdidas potenciales. Por ejemplo, en lugar de enfatizar solo en el descuento en una oferta especial, una tienda de ropa puede enfatizar en el ahorro total que los consumidores pueden obtener al comprar más artículos. Además, en lugar de enfocarse solo en evitar pérdidas potenciales, una compañía de servicios puede enfocarse en mejorar la satisfacción del cliente y ofrecer un mejor valor en general para mantener a sus clientes felices y leales.


  • El sesgo de la anchura de banda


El sesgo de la anchura de banda se produce cuando tendemos a interpretar la información dentro de un rango estrecho o limitado de valores. Un ejemplo simple y claro sería el de un fabricante de productos de lujo que se centra en los consumidores más ricos pudiendo pasar por alto oportunidades en otros segmentos socioeconómicos del mercado.


Para minimizar el riesgo, tan simple como considerar el plano contrario, es decir, ampliar el rango de valores o categorías.



Los sesgos cognitivos pueden tener un impacto significativo en investigación de mercados y pueden llevar en consecuencia a resultados inexactos o incompletos. Para evitarlos es esencial abordar las situaciones y su estudio con una mente abierta y sin prejuicios, recopilar datos de múltiples fuentes, utilizar métodos de investigación rigurosos y estandarizados, y considerar una amplia gama de valores y opciones en la toma de decisiones, así como contemplar la posibilidad de que estos sesgos aparezcan de forma conjunta, lo que sin duda supone un reto más amplio en el momento de trazar el camino investigador. Al hacerlo, se debería obtener una comprensión más completa y precisa tanto del mercado como de sus consumidores.


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