Un ejemplo de una estrategia de estimación de agrupación

Los datos duros pueden ayudarlo a tomar decisiones para su pequeña empresa, pero a veces tiene tantos detalles que puede ser difícil entender lo que dicen los datos. Esto puede ser particularmente cierto para tareas como estimar respuestas a un mercado de prueba. Los números que obtiene de un esfuerzo de marketing de prueba pueden ocultar la tendencia que está buscando. Puede aclarar la confusión a través de la agrupación.

Organizando datos

Si recibe números de una prueba de mercadeo, debe organizar los datos. Por ejemplo, si recibe respuestas de clientes que comparan su producto con otro y encuentra un patrón de respuestas, colóquelos juntos. Ejemplo: Test Market No. 1 consta de cinco grupos con 1, 000 clientes en cada grupo. En esos grupos, las respuestas favorables a su producto son 925, 850, 875, 935 y 890. Su primer impulso podría ser sumar todos los números y promediarlos. En su lugar, escríbalos en una fila o columna y examínelos para ver un patrón.

Encontrar un centro común

A medida que examina su grupo de números, puede ver un número común alrededor del cual se agrupan. En el ejemplo anterior, podría decirse que 925, 850, 875, 935 y 890 se agrupan alrededor de 900. Tenga en cuenta que esta es una conjetura educada, no un promedio matemático. Como no está haciendo contabilidad, donde se requieren números exactos, puede permitirse hacer algunas estimaciones aproximadas. En el ejemplo, podría decir que a aproximadamente 900 personas de cada 1, 000 les gustó su producto.

Usando la estimación de tu clúster

El peligro de estimar mediante el uso de un grupo es que puede ceder a las ilusiones. En otras palabras, puede redondear los números hacia arriba o hacia abajo para agruparlos alrededor del número que desea. Puedes contrarrestar esta debilidad en tus estimaciones promediándolos de vez en cuando. Por ejemplo, el promedio de los números en el ejemplo es 895. Esto indica que la estimación basada en la identificación de un número que los datos agrupan alrededor fue razonablemente cerca.

No utilizar su estimación de clúster

Las estimaciones son buenas para tomar decisiones que no requieren precisión. Las decisiones de mercadotecnia pueden avanzar según las tendencias aproximadas porque las anomalías probablemente no dañarán sus esfuerzos. Sin embargo, si sus números son realmente aleatorios, con amplias variaciones, no debe forzar una estimación. Incluso un promedio no te ayudará con números aleatorios. Debe rediseñar su prueba después de aislar el factor que causó los grandes cambios en las respuestas. Si no puede aislar un factor, vuelva a ejecutar la prueba en diferentes circunstancias, como comparar su producto con los productos de dos competidores.