Cuando una empresa desea mejorar sus servicios y/o productos, es necesario que pondere los factores que intervienen, por ejemplo, en la satisfacción de su clientela ante el servicio que proporciona o en la adquisición de un producto. Evidentemente, puede obtener la información en estado bruto, vía Big Data, CRM, etc., pero en muchas ocasiones su interpretación no es fácil.
Es por ello que, gracias a la consultoría analítica dentro de los estudios de mercado, se pueden investigar los elementos facilitadores de la interpretación de la conducta.
La virtud de un buen investigador radica en la elección de la técnica, o técnicas, correcta que permita un buen resumen ejecutivo del proyecto. Entre las técnicas estadísticas que permiten condensar y resumir los resultados obtenidos, las más comunes son el análisis de componentes principales y el análisis factorial.
El análisis de componentes principales (ACP) es una técnica estadística que se utiliza para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos y resumirlos en un número más pequeño de variables que mantienen la mayor parte de la información del conjunto original. Esto se logra mediante la rotación y la agrupación de las variables originales en un número menor de componentes principales, que son una combinación lineal de las variables originales.
En estudios de mercado, el ACP se puede utilizar para analizar datos de encuestas y entrevistas en las que se hayan recogido respuestas a una serie de preguntas o afirmaciones.
Es importante tener en cuenta que el ACP solo es útil para datos numéricos, y no se puede utilizar con datos categóricos o de texto. Además, es necesario tener un tamaño de muestra suficientemente grande para que los resultados del ACP sean fiables.
El análisis factorial es otra técnica estadística que se utiliza también para reducir la dimensionalidad de un conjunto de datos y resumirlos en un número más pequeño de variables. Al igual que el ACP, el análisis factorial se basa en la rotación y la agrupación de las variables originales en un número menor de factores, que son una combinación lineal de las variables originales. Sin embargo, a diferencia del ACP, el factorial se puede utilizar tanto con datos numéricos como categóricos.
Una de las principales diferencias entre el ACP y el análisis factorial es el enfoque que tienen. Mientras que el ACP se centra en la preservación de la varianza total de los datos en los componentes principales, el análisis factorial se centra en la preservación de la varianza común de las variables originales en los factores. Esto significa que el análisis factorial trata de explicar la mayor parte de la varianza de las variables originales mediante la combinación de un número menor de factores, mientras que el ACP trata de preservar la mayor parte de la varianza total de los datos en un número menor de componentes principales.
Algunos ejemplos en este ámbito son:
Se podría utilizar el ACP para resumir los resultados de una encuesta sobre las opiniones de la población sobre el peso de la consciencia sobre el cambio climático en su decisión de adquirir un producto.
Se podría aplicar el análisis factorial para identificar los factores subyacentes que influyen en las experiencias y perspectivas de diferentes grupos en relación con la vivencia de una experiencia de compra.
El ACP para resumir los resultados de una encuesta sobre la efectividad de un programa de atención al cliente.
El análisis factorial para identificar los factores subyacentes que influyen en la satisfacción de los ciudadanos con los servicios de un departamento.
Es importante tener en cuenta que tanto el ACP como el análisis factorial son técnicas estadísticas que requieren un conocimiento previo de estadística y un software especializado para llevarlos a cabo. Además, es necesario tener un tamaño de muestra suficientemente grande para que los resultados sean fiables.
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