Datos propios

Además de los datos recolectados de fuentes públicas, los pronosticadores requieren utilizar datos de fuentes internas dentro de sus empresas. En los últimos años, ha habido un gran incremento en el establecimiento de bases de datos en las empresas. Cuando una organización desarrolla una base de datos, se reúnen datos para diversas variables y se almacenan en un sistema computarizado de modo que estén disponibles cuando se necesiten. No obstante que los datos particulares en una base de datos varían de acuerdo a las necesidades específicas, existen lineamientos que deben seguirse para establecer cualquier base de datos para pronósticos:

Debe haber un plan de pronóstico y sólo deben recolectarse los datos requeridos. (El seguir este lineamiento asegura que los datos necesarios estarán disponibles cuando se necesiten y evitar así el gasto y la confusión de datos excesivos.)
Siempre que sea posible, deberán usarse los datos públicos disponibles, ya que se pueden obtener de manera más rápida y económica.
Los datos deben almacenarse en su forma original de modo que puedan servir a diferentes propósitos.
Antes de comenzar a usarlos, los datos deben verificarse y documentarse.
Los sistemas de bases de datos deben diseñarse para permitir su crecimiento.

Fuentes primarias de datos

Datos de encuestas. Los encuestados son una gran fuente de información primaria para una compañía. Estos pueden ser clientes, público en general, proveedores, empleados, etc. El propósito del esfuerzo de recolectar datos es saber qué es lo que las personas seleccionadas piensan sobre elementos clave de interés para la administración o del fenómeno en particular investigado. La recolección de datos podría ser un esfuerzo de una sola vez o repetirse de manera periódica para generar series de tiempo de las variables, las cuales se analizarán después y se proyectarán al futuro (pronóstico).

Cuando los investigadores enfrentan la necesidad de reunir una extensa cantidad de datos de un gran número de personas, adoptan alguna forma de encuesta. La primera fase en este proceso consiste en determinar qué método específico de encuesta deberá emplearse para reunir la información requerida. Los tres métodos más utilizados son las entrevistas por correo, personales y telefónicas.

En comparación con los otros dos métodos, el cuestionario por correo tiene la ventaja de llegar a un amplio número de personas dispersas, con un costo menor por contacto. Además, los analistas tienen la seguridad de que las preguntas se plantearon en la misma forma a todos los encuestados, reduciendo así la predisposición. Más aún, los encuestados pueden responder las preguntas en su tiempo libre. Por último, el cuestionario por correo puede llegar a individuos difíciles de entrevistar como doctores y otros profesionales que tienen horarios irregulares.

Por otra parte, debido a la lentitud del correo y a la tendencia de los encuestados a postergar el llenado del cuestionario, las encuestas por correo ocupan mucho más tiempo que las encuestas telefónicas o personales. Así que si se requiere de velocidad, las encuestas por correo son las menos convenientes. Además, de hecho sólo una parte de las personas contactadas responde las encuestas por correo. Estudios pasados muestran que entre el 10 y el 50%, regresan las encuestas, dependiendo de la naturaleza del estudio. Este factor podría sesgar los resultados, si las personas que no respondieron el cuestionario difieren de los que sí lo hicieron en áreas importantes. Por último, sólo pueden incluirse pocas preguntas en las encuestas por correo, debido a que las personas no emplean mucho esfuerzo en leer las preguntas y responderlas. De ahí que aunque esta técnica sea barata por contacto, resulta cara en cuanto a formas respondidas y tiempo ocupado.

El enfoque de la entrevista personal ofrece la ventaja de asegurar buenas técnicas de muestreo, ya que los entrevistadores pueden seleccionar con cuidado a los encuestados. Este método puede arrojar la mayor cantidad de información debido a que los encuestados tienden a ser más abiertos y dispuestos a invertir tiempo respondiendo a las preguntas. Además, este enfoque ofrece la mayor flexibilidad debido a su naturaleza personal. Sin embargo, las entrevistas personales tienen el potencial más alto de desviación del entrevistador, mayores costos por contacto y mayores problemas de control del equipo de personal.

En años recientes, la entrevista telefónica ha ofrecido ventajas crecientes para el analista, como una técnica de recolección de datos. Aunque no puede lograr una muestra completamente representativa de la población, debido a que algunas personas no tienen teléfono o no se les puede localizar en determinadas horas, se acerca a ser representativa para muchos proyectos.

El costo por contacto es menor que el de la entrevista personal y los resultados se pueden obtener con rapidez. Además, este método permite un gran control del entrevistador. La desventaja del teléfono es que sólo pueden emplearse preguntas cortas, fáciles de responder. También, mucha gente considera este tipo de recolección de datos como una invasión a su privacidad y no responde. Esta falta de respuesta introduce un sesgo en los resultados de la investigación. Con los avances tecnológicos, el llenado de encuestas online (por medio de páginas web o email) se ha vuelto quizás, en la respuesta para que las empresas realicen su investigación, recaben información primaria y los encuestados respondan el test en su momento de ocio. Además, con esto podemos llegar a más personas en menos tiempo, y recopilar información valiosa en cuestión de horas.

Diseño de encuestas de muestreo. Esta sección presenta un breve repaso de las decisiones que debe hacer el pronosticador en la selección de encuestados o unidades de muestra, para incluir en el proceso de investigación. Al principio, el pronosticador debe responder las siguientes preguntas:

¿Quién deseo que responda a mi encuesta y por qué?
¿Cuántas personas debería incluir en la encuesta? (Tamaño de la muestra.)
¿Cómo seleccionar a las personas a incluir en la encuesta? (Esta pregunta determina la confiabilidad.)

La respuesta a la primera pregunta no siempre es tan clara como podría esperarse. Por ejemplo, considérese el caso en que un fabricante medio de cosméticos contacta 100 hombres con el fin de determinar la compra y hábitos de uso de lociones para después de afeitar. El fabricante se enfrentó con la cuestión de determinar qué características demográficas deberían tener las personas a incluir en la muestra. ¿La unidad de la muestra debería ser esposos, esposas, parientes, un grupo de edad específico, o una combinación de los anteriores? El fabricante interrogó sólo a personas del género masculino cuando, de hecho, debió incluir también a las mujeres, ya que en realidad ellas hacen en muchos casos las compras de lociones para después de afeitar.

Como otro ejemplo de las dificultades en la selección correcta de la unidad de la muestra, considérese la situación que a menudo enfrentan los investigadores industriales. ¿Deben contactar al comprador que es responsable de las adquisiciones, al ingeniero o gerente de producción que da las especificaciones y utiliza el producto, o al ejecutivo que es con frecuencia quien toma las decisiones? El punto es que cuando los usuarios, compradores y los que toman decisiones no son la misma persona, el pronosticador debe determinar quién de ellos es más probable que tenga la información deseada.

A continuación, el pronosticador o analista debe decidir el tamaño de la muestra. Esto depende del tipo de investigación que se lleva a cabo y de qué tan confiables deben ser los resultados. Por ejemplo, en una investigación exploratoria en donde se buscan ideas más que conclusiones, por lo regular, con tan pocas como 30 entrevistas a profundidad, serán suficientes para cubrir la variedad de áreas del problema. Al mismo tiempo, al pronosticador no le interesa poder decir: "Tengo una confianza de que mis respuestas son 95% correctas con un margen de más o menos 2%". Una investigación posterior en áreas específicas alcanzará esta meta con un tamaño de muestra mayor. Está reconocido que una mayor precisión en una encuesta significa un mayor tamaño de la muestra, y por ello un costo más elevado. Con frecuencia, el pronosticador elaborará una tabla que compare diversas combinaciones de tamaño de la muestra y costo, contra el margen de error en los resultados de la encuesta. Quien toma las decisiones podrá hacer entonces un balance sustentado entre costo y precisión en la elección del tamaño de la muestra.

Al conducir una investigación concluyente para encontrar respuestas específicas a preguntas específicas, se deben utilizar muestras grandes. Aunque debo aclarar que no es necesario muestrear a toda la población o incluso a la mayor parte de ella para lograr resultados precisos. Tal como un catador de vino puede juzgar toda una botella a partir de la primera prueba, un investigador puede analizar un gran mercado a partir de una pequeña muestra. De hecho, las muestras pequeñas que se seleccionan y miden con mucho cuidado pueden ser más confiables que muestras mayores que utilicen estándares menos exactos. Una muestra grande que tenga sesgo, como en el ejemplo de los cosméticos, pueden conducir a un extravío mayor que una muestra pequeña, ya que los resultados erróneos de la muestra mayor aparentan tener gran precisión.

En general, mientras que las muestras más grandes arrojan resultados más precisos que las muestras pequeñas, cuestan más en términos de tiempo y dinero. Verbigracia, duplicar el tamaño de la muestra podría requerir doblar el costo, así como demorar el tiempo de decisión, pero no necesariamente abonaría mayor información al análisis para el pronóstico. Entonces, la meta del muestreo consiste en seleccionar el tamaño de muestra mínimo necesario para proporcionar la información requerida para tomar una buena decisión, dadas las restricciones fiscales, de tiempo y el grado de precisión deseado.