Entendiendo el Research desde marketing

Considerando el nivel de las gazmoñerías que se soltaron en contra de la empresa Cadem después de que su pronóstico no se condijera con los resultados de las primarias presidenciales en Chile y tomando en cuenta, las reiteradas alusiones a la pérdida de credibilidad por sus actuales y potenciales clientes, que supuestamente se darían a raíz de lo mismo, creo que lo realmente inquietante aquí, no es la brecha en los resultados, sino el cómo ha sido analizado el caso en general. Muestra plausible de que estamos lejos de entender en profundidad, cómo interpretar un estudio y cómo funciona la brecha de lo declarativo en las encuestas. El caso resulta interesante ya que refleja vívidamente lo que también, pasa en el mundo del Marketing.

Tan real como los títulos de muchos en LinkedIn o la verdadera agresividad de un Twittero furibundo, cuando debe alzar su real voz (cara a cara con otra persona y no en la amparada comodidad de los 150 caracteres) porque la compañía eléctrica le cortó los servicios sin razón aparente y se perdió un capítulo de su serie favorita, Los estudios han de ser interpretados con la distancia con la que leemos un post en internet (comenzando por este, desde luego).

Con esto no me refiero a que la credibilidad y el grado de confianza en las encuestas y estudios de investigación que nos brinda la oferta criolla, sea bajo, sólo que sus resultados deben ser mirados en perspectiva, con un criterio amplio y con la claridad sobre qué es efectivamente lo que estamos mirando y qué, no estamos viendo.

Es decir, desde una perspectiva reflexiva, contrastando nuestro punto de vista (a lo que llamaremos hipótesis) con el dato que nos entrega el estudio, en búsqueda de explicaciones, más que pruebas estadísticas.

Esto, básicamente por dos motivos;

Uno el ya mencionado hecho de que son declarativas y Dos; por la estructura con las que están desarrolladas.

Para dar pie al punto, me encantaría comenzar preguntando al lector. Hasta aquí, ¿qué tan interesante le parece este post del 1 al 5? donde 1 es; nada de interesante y 5 es tremendamente interesante…

Contaremos que desde acá, han seguido leyendo aquellos que evaluaron la pregunta con un promedio de 4,5 hacia arriba… o ¿no? … o será que debiera considerar a aquel porcentaje de gente al que en esta pregunta ponderó desde un 4,3 en adelante, o tal vez aquellos que ponderaron desde un 4,0?

¿Cuál es la diferencia real entre esas dos o tres décimas para responder a la interrogante? Tal vez el buen lector me dio un mezquino tres (sí, lo sentiría un poco esmirriado), pero tiene la inquietud de seguir leyendo para saber si en algunas líneas más, algo de lo que digo le hace sentido y le dedica un poco más de tiempo, o bien, quizá evaluó con un 5 pero se dio cuenta que personalmente le interesaba un cuerno el tema y esperaba encontrar algún recodo sabroso de lo ocurrido con Cadem, que ya a estas alturas notamos no será mayor asunto del presente artículo.

Por tanto, el dato mismo, el número, el valor, no nos servirá por si sólo, para entender cuántos de los amables lectores, siguieron el curso de la lectura.

Adicional a esto, si el cuestionamiento hubiese sido cara a cara, probablemente un 80% me hubiese dado una nota un 40% más generosa. Por cuanto, tal vez la pregunta debiera haber sido diferente y la forma también otra… ¿o no?

Este planteamiento tan «juicioso» de cuestionar el dato, o lo aparentemente probado por un número, me surgió la primera vez que tuve que evaluar una estrategia comunicacional para saber a qué target dirigir, una marca de consumo masivo (FMCG) que, según los objetivos de venta y el comportamiento de alguna líneas mostraban que el camino por el que estábamos andando, no parecía de buen vaticinio.(de ahí el cuestionamiento por cambiar el target).

Al analizar datos de venta, análisis de share de mercado, resultados de engagement del fan page y propias observaciones, aparece la inquietud por masificar el target, aunque los datos de estudio previos decían otra cosa.

Para generar este cambio, una vez le expliqué al equipo la idea, tuve la sensación de estar hablando de tipos de blanco a un grupo de esquimales, o sea tratando de mostrar un nuevo enfoque a un grupo que me escuchaba con esteticismo y desconfianza, porque ¿quién sabe más del color blanco que un grupo de esquimales? .

Así que me sentí sólo en el mundo del marketing, y entendí que mis jefes y colegas miraban el dato como una prueba contundente e irrefutable; «el estudio x dice que el target más afín es tal, y san se acabó». Sin embargo, la explicación para cambiar el target, sonaba lógica y bien argumentada, hasta se veía prometedora.

¿Por qué entonces, el tropel de marketeros no parecía convencido?

Podemos concordar que es consabido que la Data, ayuda a marketing a poder justificar sus acciones y convencer a un equipo de tomar decisiones que de entrada, le van a costar dinero a la compañía, el problema radica cuando tomamos el dato con certeza y lo asumimos como la prueba contundente, sin hacer una reflexión que nos permita generar una explicación, que a su vez nos ayude, a generar conocimiento del consumidor, que es lo que como marketeros, buscamos.

Pues bien, la reflexión sobre la «realidad» del dato, como decía, me mantuvo en un lugar de conflicto permanente con las áreas de investigación y mis propios compañeros marketeros no sólo en la ocasión mencionada, sino que se volvió una tendencia, que me valió la pena para ser «el que buscaba la quinta pata al gato».

No fue poco tiempo el que mantuve el desolado sentimiento por cuestionar la data que se entendía como sólida y casi inmutable, enfrascándome continuamente en discusiones para evaluar o discutir la certeza con la que algunos de mis compañeros se tomaban la data entregada, hasta que cayó en mis manos (en el ipad en realidad) un libro iluminador, que recomendaré al final del post, con el sucio y burdo fin de que termine de leerlo, (Ya veremos cuán efectiva sea esta táctica) que me ayudó a reafirmar mí, hasta entonces, «rebelde» postura.

¿Potenciando la data o la explicación?

Con todo, finalmente hicimos el cambio en el target, lo que sumado a otras acciones nos llevó a crecer un 35% nuestro volumen de ventas. Resultado que sorprendió a todos (incluyéndome por supuesto) pero que sirvió como hito para entender cómo el dato puede ayudar a nublar una realidad en el consumidor, en este caso debido a dos factores importantes, que colaboraron en la convicción del equipo:

1) La validez del dato, sostenida en el tiempo

Cuando se hizo el análisis la marca ya tenía más de 5 años en el mercado y los datos de los estudios que se resguardaban con tanto recelo por parte del equipo, se habían levantado para el lanzamiento de la marca en un estudio exploratorio, el que sirvió para justamente posicionarla en el mercado, pero con el paso del tiempo la marca se había masificado tanto que habría entrado sin problemas a un Target más amplio, del cual estábamos perdiendo participación, al ampliar el Target la base comunicacional creció, con lo que se logró un crecimiento, haciendo que nuevos usuarios entraran a la categoría.

2) La tendencia como gatilladora del cambio.

Si bien, es cierto los datos de estudios mostraban una «realidad», no era menos cierto, que habían tendencias de comportamiento diferentes, habían regimientos importantes que se habían mantenido en el tiempo con una tendencia positiva y sostenida, en target a los que la marca, simplemente no le hablaba. Por supuesto que al compararla con otra marca de referencia en la compañía los resultados no eran tan sólidos, pero a eso se sumaba que no existía una comunicación apropiada, una vez corregido esto, la solidez de resultados mostró que la tendencia se consolidó en una nueva «realidad».

El ejemplo anterior ilustra una situación común, que nos habla de que no es necesariamente el dato lo que nos construye, el conocimiento de consumidor sino que el usar un pool de data para corroborar o refutar una hipótesis, nos permite generar una realidad del consumidor en un momento dado, toda vez que tengamos una observación clara en el contexto.

Construyendo el conocimiento, más que sosteniendo el Dato

Así entonces, el cambio de mirada está en tener un punto de vista claro frente a la situación que analizamos y luego contrastarla frente al dato que entrega el estudios, con lo que privilegiamos construir primero la explicación, en vez de literalmente ir al rumbo del dato, permitiéndonos discernir entre un dato más, de uno valioso, ayudando a acercar al consumidor a la mirada de negocios.

Esto, porque como marketeros estamos; consiente e inconscientemente, pensando constantemente en el consumidor en un escenario que va más allá de los estudios de los que se disponga o la data secundaria que tengamos más o menos a mano, va también por observar su estilo de vida y las aspiraciones y deseos, su cotidianidad, su entorno y su recorrido diario, en una manera que va más allá de los horarios de oficina, ocurriendo en casa, en el supermercado, en la farmacia, con los amigos etc. por cuanto podríamos decir que va mucho más allá de las reflexiones que se puedan inferir de la última data levantada, sino que es un constructo mental que realizamos al ver la fotografía completa ( interior/exterior).

Con lo dicho en mente, conviene entonces aclarar que una persona de marketing debiera estar con foco en el consumidor y probablemente se vaya haciendo ideas sobre él e imagine escenarios en los que prevea reacciones y actitudes de las que pueda hacer uso, y si todo va bien y esta tarea se convierte en disciplina, posiblemente plantee insights que permitan sentar bases para desarrollar estrategias, tácticas e iniciativas que podamos contrastar con data primaria o secundaria, y no en solicitar un nuevo estudio, sin tener claridad sobre qué y por qué lo estamos pidiendo, de modo que no sea un nuevo informe que guardemos en el primer cajón que encontremos.

Lo anterior resulta aparentemente obvio, pero la verdad es que ya vivimos en un mundo donde el dato es tan accesible y cuantioso que es fácil recogerlo y tomarlo como el paradigma inamovible, sin embargo y vuelvo a precisar, lo importante es contrastarlo con nuestras observaciones, refutándolas o fortaleciéndolas, ya que también es cierto que en la medida que nos volvemos «expertos» en alguna categoría, nuestra percepción deja de ser cercana al consumidor y empezamos a convertirnos en «bichos raros» fijándonos de atributos que importan sólo a los partícipes de la categoría, pero que a buenas cuentas al consumidor le tiene sin cuidado, es aquí cuando aparecen RTB (Reason to Belive) tan técnicos cómo lejanos, que al consumidor no le hacen sentido y por ende, poco usa para considerar la marca.

Para más información sobre este artículo, el libro recomendado y mencionado es Kellogg on Marketing, y lo concerniente al artículo, pueden leerlo a partir del capítulo 3.