Capítulo 1 Introducción

Figura 1.1: Photo by John Kappa on Unsplash

La alegría de ver y entender el mundo es el más perfecto don de la naturaleza.

—Albert Einstein (1879-1955).

¡Respira! ¡Respira! ¡Respira!

Probablemente en el terreno espiritual ésta es la mejor forma de describir una expansión de conciencia. Comienzas con una pequeña inspiración y terminas respirando lo más fuerte y profundo que puedes; no por desesperación, sino por el júbilo que sientes cada vez que lo haces. Con asombro te das cuenta qué con cada nueva inspiración tu conciencia se ensancha más. Puedes ver y sentir más, mucho más de lo que hasta antes de ese momento habías visto y sentido jamás. Ojalá y así fuera el aprendizaje, espontáneo y lleno de significado; desafortunadamente no lo es. En vez de ello, nos topamos con el long and winding road de Los Beatles. Casi cualquiera, lo suficientemente motivado, que decide adentrarse en esos caminos sinuosos con el fin de aprender estadística es rápidamente desalentado por los libros sobre el tema, que con la misma velocidad con la que se pone el Sol se vuelven totalmente abstractos a la vuelta de unas cuantas páginas; dejando al lector con una sensación de nostalgia por algo que se fue y que se percibe totalmente inalcanzable. Sí, justo como la puesta del Sol. El panorama para aprender modelos de investigación no es muy diferente. La mayoría de las agencias de investigación de mercado guardan con celo el know how de sus modelos de investigación porque piensan que eso les da una ventaja competitiva. Aunque en algunos casos podría ser cierto, en general, se trata de la misma gata, pero revolcada. La alternativa para hacerse de estas tecnologías es buscar en journals de la industria información sobre dichos modelos o asistir a talleres y cursos. En ambos casos casi nunca el resultado es el esperado, ya sea porque los artículos no explican bien esos modelos, están incompletos o vienen en un idioma que no dominamos (i.e. matemático). En el caso de los talleres o cursos difícilmente se abarca a detalle el modelo o es sólo autopromoción de la empresa o profesional que presenta.

Pese a ello, con los años y la experiencia, la mayoría de los investigadores de mercados cuantitativos aprenden gran variedad de análisis estadísticos, que van desde un simple análisis de frecuencias hasta sofisticados modelos discretos de investigación de marca. Sin tiempo para reflexionar, se ven forzados a aprender vía fast track debido a las exigencias de su trabajo. Eso abre un boquete enorme en su formación, pues se trata del desconocimiento de los fundamentos básicos de esos análisis estadísticos y modelos de investigación. Ese hueco enorme da al investigador una sensación de que falta algo; ese algo limita la comprensión y creatividad de los investigadores cuantitativos. ¿Quién no ha escuchado la queja de un cliente diciendo: Todas las agencias hacen y entregan lo mismo, no hay diferencia? La razón de esa falta de plenitud y originalidad subyace en la forma en que los profesionales que trabajan en esas agencias han adquirido sus conocimientos: no son conscientes de lo que hay detrás de lo que hacen.

Se requiere toda una vida para aprender todo lo que hay que saber y, de todas formas, siempre se tendría que usar la frase de Buzz Lightyear: Al infinito y más allá; nunca se deja de aprender. Saber hacer cosas es bueno e interesante y va de la mano con el desarrollo cognitivo de cualquier investigador, pero no siempre garantiza que éste aprenda a pensar; para ello hace falta tener momentos de lucidez acerca de las cosas que hacemos: cómo y porqué las hacemos. Desarrollar tal pensamiento reflexivo es lo que debería de consumir la mayor parte del tiempo del analista, no el aprendizaje de modelos o fórmulas estadísticas que alguien pensó por ellos. Este libro tiene el propósito de despertar en ti esa curiosidad innata. Esas famosas preguntas que hacías desde que eras niño(a): ¿Por qué?, ¿cómo?, ¿qué es?, ¡¿Verdad que te acuerdas?! Aquí vas a encontrar un compendio de artículos que he escrito a lo largo de más de 10 años en el blog de Market Variance^®, organizados por temas y grado de abstracción. La mayoría de ellos los he editado para darles más frescura y adaptarlos al formato del libro. Asimismo, he dejado fuera del libro muchos artículos del blog original por razones de obsolescencia o porque sentí que no encajaban en él. En cualquier caso, mi intención es que el lector comprenda lo subyacente al ejercicio estadístico o modelo de investigación. No es enseñarle a hacer algo, es ayudarlo a tomar consciencia de lo que hay detrás, que comprenda y que piense más allá de la simple ejecución de las cosas. Si el lector siente que algo le hace ruido y se detiene a reflexionar sobre lo leído, considero que habré tenido éxito en mi empeño; si sólo suma algo nuevo a sus múltiples conocimientos, mi éxito habrá sido parcial.

Cada parte y capítulo del libro puede ser leído de manera independiente, sin embargo, si no eres experto en el tema o estás iniciando en la profesión de investigador de mercados u otra profesión que te demande aprender estadística, te sugiero que sigas el orden del libro, porque veladamente te va contando una historia que toma más sentido conforme vas avanzando en la lectura. Por otro lado, si eres experto y ya sabes de qué hablamos puedes ir directo a los temas que te llamen más la atención. Este libro está dividido en cinco partes. La primera parte, PRIMERAS HERRAMIENTAS DEL HOMO STATISTICUM, arranca con cuatro capítulos sobre los fundamentos básicos de la estadística clásica lineal. ¡No te espantes!, sólo los más básicos, pero los más importantes. Entenderlos te hará ver y apreciar el mundo de la investigación de otra manera. Todos caen dentro del tema de la estadística descriptiva y los instrumentos de los que se vale para descubrir los fenómenos naturales (los sociales también caen en el mismo dominio). Por ejemplo, frecuencias absolutas y relativas se explican en los capítulos Jack en el fin del mundo y Divide y vencerás, respectivamente. La media y la varianza están contenidos en los capítulos El origen y El perico jefe, en ese mismo orden. Si te estás preguntando por qué esos nombres tan extraños para titular capítulos sobre ciencia estadística, las razones son, en primer lugar, que no queremos parecer suntuosos ni formales; eso pone barreras al entendimiento. En segundo lugar, sabemos que las metáforas son en extremo valiosas para explicar cualquier cosa, cuantimás algo complejo como los conceptos estadísticos. La segunda parte aborda el tema de la estadística inferencial y se titula ESTADÍSTICA, LA CIENCIA DEL ERROR. Vas a entender porqué este título y cómo gracias al famoso error estándar, el cual se explica en el capítulo Barcos de papel, existen las pruebas clásicas de inferencia estadística. Hablaremos en particular de dos, la t-test y chi-cuadrado; sus respectivos capítulos son: La Trilla y Un sombrero seleccionador. La tercera parte titulada CASUALIDADES Y CAUSALIDADES, LOS APAREJOS NATURALES, aborda el escabroso tema de la estadística multivariable. Incluye los capítulos de correlación titulado Juntos, pero no revueltos, el de regresión lineal llamado Camino arriba, camino abajo, uno y el mismo, y el famoso análisis de conjunto, mejor conocido como conjoint analysis, bajo el nombre de De tin, marín, de do pingüe…. La cuarta parte deja del lado la estadística para adentrarse en el área de la investigación de marca. Esta penúltima parte tiene un nombre sugerente: CAPITAL DE MARCA, TRANSACCIONES DE LA MEMORIA. Verás, la memoria es el Wall Street donde se hacen todas las transacciones que le dan o quitan valor a una marca. En los capítulos que integran esta parte nos enfocamos en modelos de investigación clásicos e incitamos al lector a reflexionar sobre ellos y tomar conciencia del efecto que tienen sobre la preferencia por una marca. Estos modelos son el conocimiento de marca que se discute en Un viaje de mil millas comienza con un solo paso; la compra y uso de marca en Marca que no está en el anaquel no se vende; el posicionamiento de marca, cuyo capítulo se titula Una imagen vale más que mil palabras; las Redes semánticas naturales, así sin nombre rebuscado, pues expresa perfectamente lo que es; y valores de una marca en Share a Coke with MaVa. La quinta y última parte, titulada MISCELÁNEA DE LA INVESTIGACIÓN, contiene los artículos de nuestro blog que más comentarios han generado. Por ejemplo, Discriminant Quadrant Analysis (DQA) en el capítulo Gritos y sombrerazos; elasticidad de precios en el capítulo que lleva por nombre Lo barato sale caro; y ponderación de datos que se encuentra en Cuestión de peso, no de pesos. En esta última parte también he incluido un capítulo llamado El Principito que refleja los avatares de un servidor; aunque no es tan popular ni despierta tanto interés viene como un bono extra, porque de alguna manera representa el inicio de una vida profesional más satisfactoria y pone fin a esa búsqueda tan infructuosa de lo que llamamos éxito. ¡Leva tus anclas e iza las velas, que el mar es todo tuyo!