Los 4 Tipos Principales de Investigación de Mercados Explicados

Los 4 tipos principales de investigación de mercados explicados: Primaria vs. Secundaria (fuente) y Cuantitativa vs. Cualitativa (tipo de datos). Aprende cuándo usar cada uno.

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The Procure 4 Marketing Team

10/5/20234 min read

Various marketing research symbols
Various marketing research symbols

Respuesta Rápida: ¿Cuáles son los tipos de investigación de mercados?

La investigación de mercados se categoriza de dos maneras. Primero, por fuente: Investigación Primaria (datos nuevos que tú mismo recopilas, como encuestas) e Investigación Secundaria (datos existentes, como informes de la industria). Segundo, por tipo de datos: Investigación Cuantitativa (datos numéricos para estadísticas) e Investigación Cualitativa (datos descriptivos para obtener insights). La mayoría de las estrategias exitosas utilizan una mezcla de los cuatro.

¿Cómo se Categoriza la Investigación de Mercados?

Para entender la investigación de mercados, necesitas mirarla a través de dos lentes diferentes:

  1. ¿De dónde vienen los datos? (Primaria vs. Secundaria)

  2. ¿Qué tipo de datos son? (Cuantitativa vs. Cualitativa)

Desglosemos cada categoría para entender cómo funcionan y cuándo usarlas.

Lente 1: Fuente de los Datos (Primaria vs. Secundaria)

1. Investigación Primaria

  • Qué es: Datos nuevos que tú mismo recopilas (o contratas a alguien para que recopile) específicamente para tu objetivo actual. No existen en ningún otro lugar.

  • Pros: Altamente específica para tus necesidades; tú eres dueño de los datos; fresca y actualizada.

  • Contras: Costosa y lleva tiempo recopilarla.

  • Métodos Comunes:

    • Encuestas: Enviar cuestionarios a clientes para hacer preguntas específicas.

    • Grupos Focales (Focus Groups): Reunir a un pequeño grupo para discutir sus sentimientos sobre un producto.

    • Observaciones: Observar cómo se comportan los clientes en tu tienda.

  • Ejemplo Real: Una cafetería quiere saber si a los clientes les gusta su nuevo tostado oscuro. Entregan una encuesta a cada cliente que lo compra. Esto es investigación primaria.

2. Investigación Secundaria

  • Qué es: Datos que ya han sido recopilados por alguien más para un propósito diferente pero que son útiles para ti.

  • Pros: Rápida, barata (o gratuita) y proporciona un buen punto de partida o una visión general amplia.

  • Contras: Puede estar desactualizada; no es específica para tu problema exacto; está disponible para tus competidores.

  • Fuentes Comunes:

    • Informes de la Industria: Informes publicados sobre tendencias del mercado (ej., "El Estado de la Industria del Café 2025").

    • Datos del Censo Gubernamental: Datos demográficos sobre población e ingresos.

    • Análisis de la Competencia: Estudiar los informes anuales públicos o el sitio web de un competidor.

  • Ejemplo Real: La cafetería descarga un informe gratuito de la industria sobre "Tendencias de Café de la Gen Z" para ver qué sabores son populares a nivel nacional. Esto es investigación secundaria.

Lente 2: Naturaleza de los Datos (Cuantitativa vs. Cualitativa)

3. Investigación Cuantitativa

  • Qué es: Investigación que genera datos numéricos. Se trata de cifras concretas, estadísticas y medir "cuántos". Responde a "Qué", "Dónde" y "Cuándo".

  • Objetivo: Cuantificar un problema y generalizar los resultados a una población más grande.

  • Características Clave: Grandes tamaños de muestra, preguntas estructuradas (opción múltiple), análisis estadístico.

  • Ejemplo Real (Nike): Nike envía una encuesta a 10,000 corredores preguntando: "En una escala del 1 al 10, ¿qué tan cómodos son tus zapatos?". Si la puntuación promedio es 8.5, ese es un insight cuantitativo. Saben a cuántas personas les gustan los zapatos.

4. Investigación Cualitativa

  • Qué es: Investigación que genera datos descriptivos. Se trata de palabras, sentimientos y motivaciones. Responde a "Por qué" y "Cómo".

  • Objetivo: Obtener un entendimiento profundo de las razones, opiniones y motivaciones subyacentes.

  • Características Clave: Pequeños tamaños de muestra, preguntas abiertas, análisis subjetivo.

  • Ejemplo Real (Nike): Nike invita a 10 corredores a un grupo focal y pregunta: "Cuéntennos por qué eligieron estos zapatos". Un corredor dice: "Me hacen sentir rápido, como un atleta profesional". Este es un insight cualitativo. Revela la emoción detrás de la compra.

Cómo Equilibrarlos para el Éxito?

Las mejores estrategias de marketing no eligen solo uno. Mezclan y combinan.

  1. Comienza con Investigación Secundaria para obtener una comprensión amplia del panorama del mercado.

  2. Usa Investigación Cualitativa (como grupos focales) para explorar las necesidades del cliente y generar ideas (Exploratoria).

  3. Usa Investigación Cuantitativa (como encuestas) para validar esas ideas con números concretos y medir la demanda del mercado (Descriptiva/Causal).

Preguntas Frecuentes (FAQ)

P1: ¿Qué tipo de investigación es más costosa? R: La investigación primaria es generalmente mucho más costosa que la secundaria porque tienes que pagar por el reclutamiento, la recolección de datos y el análisis desde cero. Dentro de la investigación primaria, los estudios cuantitativos a gran escala pueden ser costosos debido al volumen, pero los estudios cualitativos (como los grupos focales) también pueden ser caros debido a la necesidad de moderadores calificados e incentivos.

P2: ¿Puedo hacer investigación de mercado con un presupuesto pequeño? R: Absolutamente. Comienza con investigación secundaria (informes gratuitos en línea, datos gubernamentales). Luego, realiza investigación primaria de bajo costo utilizando herramientas de encuestas gratuitas (como Google Forms) enviadas a tu lista de correo o simplemente hablando con tus clientes (entrevistas cualitativas).

P3: ¿El "Big Data" es cuantitativo o cualitativo? R: El "Big Data" es principalmente cuantitativo. Implica analizar conjuntos de datos masivos (como millones de clics en sitios web o registros de transacciones) para encontrar patrones y tendencias. Sin embargo, el análisis de texto avanzado con IA permite cada vez más a las empresas realizar análisis cuantitativos sobre datos cualitativos (como analizar el sentimiento en miles de reseñas de clientes).