La importancia de la ciencia estadística en la mercadotecnia
Por Susana Berenice Vidrio Barón*
En las áreas económico-administrativas usualmente existe la idea de que la investigación que se realiza se enfoca más hacia la solución de problemas de ventas, promoción y publicidad. Se entiende que el uso de los Sistemas de Información de la Mercadotecnia o SIM son el estándar de facto para la investigación de mercados. Esto, es parcialmente correcto. Sin embargo, en los últimos años, una corriente en el análisis está orientada a la integración de variables de tipo discretas –originalmente tomadas de escalas como los diferenciales semánticos- que pretenden operacionalizarlas como continuas, ha funcionado de forma muy eficiente y evolucionado desde la Teoría de la Respuesta al Ítem (TRI) hasta los modelos de variables latentes multidimensionales y multi-ítem más contemporáneos.
Los modelos multidimensionales, tienen su origen en el tratamiento estadístico de las variables actitudinales (p. ej. motivaciones, percepciones, intenciones, lealtad, compromiso, etc.) desde el seno de la psicología con el tratamiento experimental de las evaluaciones de la inteligencia y en el siglo XX con los ejercicios psicométricos para la medición y cuantificación de este tipo de constructos.
Es a partir de este tratamiento cuantitativo que se les da a las variables latentes –o que no pueden ser medidas directamente con un solo indicador a diferencia de las observables- que se empiezan a emplear métodos tradicionales de análisis estadístico inferencial. La diferencia entre variables latentes y observables, es que las observables se miden directamente, es el caso del dinero, ventas, participación de mercado y otras; sin embargo, conforme se hacía más refinado el análisis de variables de la mercadotecnia, sobre todo, se hizo evidente la necesidad de utilizar recursos de análisis multivariante tales como la regresión lineal múltiple, el análisis factorial o de componentes principales y el análisis de varianzas múltiples o MANOVA.
En el caso de los factores latentes, una característica clave es que se trata de variables que, de forma individual proveen una parte de la explicación de la variable principal, pero en conjunto con el grupo de ítems (de ahí la clasificación multi-ítem) revelan de forma agrupada la varianza explicada total. Esto permite que los factores se agrupen subordinadamente con las variables, que existan jerarquías (o dimensiones) y que se entiendan como multidimensionales.
Para este efecto y desde hace algunos años, en el área de la mercadotecnia se viene haciendo el uso y réplica de este tipo de variables las cuales ya han sido debidamente validadas y analizadas en el contexto anglo escribiente. Entre las más reconocidas, se encuentra la escala SERVQUAL o la medición de la calidad del servicio de forma multidimensional.
Se trata de una escala o variable multidimensional dado que entiende la evaluación de la experiencia de la calidad auto reportada como un fenómeno de entrada que debe contemplar la dimensión de los elementos tangibles y los intangibles. Es decir, si se evalúa la calidad del servicio hotelero, entre los tangibles se encuentran las instalaciones, los amenities (tales como si hay aire acondicionado, alberca, gimnasio, internet, etc,), los complementos de higiene como shampoo, jabón, acondicionador, etc., los blancos y todo mueble e inmueble que acompaña la estancia. Entre los intangibles se identifica el servicio, personal, higiene, orden, estilo y decoración, puntualidad, asertividad, rapidez, etc.
Es por ello, que en la tradición del análisis cuantitativo al que se ven sometidas, una técnica contemporánea y muy revolucionaria en las ciencias sociales que ha sido crítica para medir dichas variables es la modelación de ecuaciones estructurales o SEM, por sus siglas en inglés. Para este efecto, lo primero a considerar es la modelación. Es decir, identificar el constructo –o agrupación de variables individuales multidimensionales y sus probables relaciones hipotéticas a evaluar-, así como la operacionalización de las escalas, su análisis de consistencia interna y estructura factorial.
En el cuerpo académico número 59 de la Universidad de Colima, que estudia “La mercadotecnia y su relación con las ciencias sociales”, del cual soy miembro desde hace más de 15 años, ha modificado la línea de generación y aplicación del conocimiento para, en su versión más actual, incluir los análisis de este tipo de variables estableciéndose como “La Mercadotecnia y la Investigación de Modelos Cuantitativos-Cualitativos Actitudinales de Intención de Gestión de Marca y del Comportamiento en Entornos Físicos y/o Digitales”. Este cambio, además de incluir el análisis de modelos multidimensionales, que ya han sido validados y publicados en el contexto hispano escribiente, también le dan lugar a los nuevos proyectos de vinculación que se gestan en la recientemente inaugurada Maestría en Gestión de Marcas en Entornos Físicos y Digitales.
Entre las principales publicaciones que han derivado de este esfuerzo de utilizar técnicas de análisis más sofisticadas y de segunda generación, se incluyen las de la Revista Investigación Administrativa como es el caso del SERVQUAL (https://doi.org/10.35426/iav49n125.02) y el de intención emprendedora (https://doi.org/10.35426/iav53n133.01) así como en la Revista Espacios Públicos la variable compromiso político (https://doi.org/10.36677/espaciospublicos.v23i58.19932).
*Profesora de Tiempo Completo de la Facultad de Mercadotecnia de la Universidad de Colima y docente de la Maestría en Gestión de Marcas en Entornos Físicos y Digitales.
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