Fusión de datos
El marketing suele necesitar reunir una cantidad muy variada de información sobre la gente. Esto es especialmente necesario en programación de medios.
De esta doble exigencia –analizar los medios y analizar el uso de los productos– surgió el crecimiento de las encuestas con fuente de datos única, como la llamada Target Group Index (TGI, de Gran Bretaña). Hay muchas otras aplicaciones, especialmente el correo directo.
La fuente única es el medio ideal, claro está, porque proviene de la misma muestra y no hay problemas de apareamiento (matching).
Sin embargo, todas las investigaciones y hasta los famosos paneles de consumidores, tienen una seria limitación en la cantidad de información que pueden aspirar obtener de los encuestados.
Una encuesta gigantesca como la TGI, que tiene un área de cobertura de más de 2000 rubros de productos, sólo es posible porque los informantes pueden completar el cuestionario cada uno a su tiempo y porque la información recolectada, tanto acerca de productos o de medios, tiene serias limitaciones.
En cuanto el nivel de detalle que se desea se vuelve un poquito más complejo y amplio, la fuente única debe ser descartada.
La alternativa: fusión de datos. Cuando ya no se puede recurrir a la fuente única de datos, entonces la alternativa es la fusión.
Ese método funciona combinando dos investigaciones (o encuestas) separadas en forma tal que se puedan analizar como si fueran sólo una.
Se parte del supuesto que las dos muestras analizadas provienen de la misma población. Las encuestas deben contener determinadas variables mensurables en común sobre las cuales se realiza la fusión y luego se supone que cada interrogado en la ENCUESTA A se comporta de la misma forma que su equivalente en la ENCUESTA B con respecto a aquellas variables sobre las cuales esa persona no es medida (y viceversa para la ENCUESTA B).
¿Cómo se hace la fusión? Una de las encuestas es considerada “la donante” y la otra “la receptora” respectivamente, de aquellas variables que no tienen.
Por ejemplo, la ENCUESTA A podría donar medición de uso de productos y la ENCUESTA B podría donar mediciones de uso de medios, como número de lectores de un diario y de televidentes de un programa de TV.
Las variables comunes sobre las cuales se hace la fusión incluyen generalmente demografía, pero también podrían incluir características de conducta y actitud.
Cada interrogado en la encuesta receptora es apareado por cercanía de coincidencia en las variables comunes con un interrogado en la encuesta donante: una vez que se ha realizado el apareamiento, la información del interrogado donante es trasladada al interrogado receptor.
Cuando todos los interrogados han sido apareados, o “casados”, la fusión está completa y las dos encuestas ya se han convertido en una sola.
Para que este procedimiento funcione correctamente hay que poner mucho cuidado en el diseño de las encuestas y especialmente en la selección de las variables comunes.
El uso de la fusión para crear bases de datos con información de consumo de medios y consumo de productos fue creciendo a medida que las técnicas se abarataron con la aplicación de la computación, que aumentó la experiencia en planificación de encuestas.
De esta doble exigencia –analizar los medios y analizar el uso de los productos– surgió el crecimiento de las encuestas con fuente de datos única, como la llamada Target Group Index (TGI, de Gran Bretaña). Hay muchas otras aplicaciones, especialmente el correo directo.
La fuente única es el medio ideal, claro está, porque proviene de la misma muestra y no hay problemas de apareamiento (matching).
Sin embargo, todas las investigaciones y hasta los famosos paneles de consumidores, tienen una seria limitación en la cantidad de información que pueden aspirar obtener de los encuestados.
Una encuesta gigantesca como la TGI, que tiene un área de cobertura de más de 2000 rubros de productos, sólo es posible porque los informantes pueden completar el cuestionario cada uno a su tiempo y porque la información recolectada, tanto acerca de productos o de medios, tiene serias limitaciones.
En cuanto el nivel de detalle que se desea se vuelve un poquito más complejo y amplio, la fuente única debe ser descartada.
La alternativa: fusión de datos. Cuando ya no se puede recurrir a la fuente única de datos, entonces la alternativa es la fusión.
Ese método funciona combinando dos investigaciones (o encuestas) separadas en forma tal que se puedan analizar como si fueran sólo una.
Se parte del supuesto que las dos muestras analizadas provienen de la misma población. Las encuestas deben contener determinadas variables mensurables en común sobre las cuales se realiza la fusión y luego se supone que cada interrogado en la ENCUESTA A se comporta de la misma forma que su equivalente en la ENCUESTA B con respecto a aquellas variables sobre las cuales esa persona no es medida (y viceversa para la ENCUESTA B).
¿Cómo se hace la fusión? Una de las encuestas es considerada “la donante” y la otra “la receptora” respectivamente, de aquellas variables que no tienen.
Por ejemplo, la ENCUESTA A podría donar medición de uso de productos y la ENCUESTA B podría donar mediciones de uso de medios, como número de lectores de un diario y de televidentes de un programa de TV.
Las variables comunes sobre las cuales se hace la fusión incluyen generalmente demografía, pero también podrían incluir características de conducta y actitud.
Cada interrogado en la encuesta receptora es apareado por cercanía de coincidencia en las variables comunes con un interrogado en la encuesta donante: una vez que se ha realizado el apareamiento, la información del interrogado donante es trasladada al interrogado receptor.
Cuando todos los interrogados han sido apareados, o “casados”, la fusión está completa y las dos encuestas ya se han convertido en una sola.
Para que este procedimiento funcione correctamente hay que poner mucho cuidado en el diseño de las encuestas y especialmente en la selección de las variables comunes.
El uso de la fusión para crear bases de datos con información de consumo de medios y consumo de productos fue creciendo a medida que las técnicas se abarataron con la aplicación de la computación, que aumentó la experiencia en planificación de encuestas.
