Lab 03.1 — Diseño de encuestas#
Parte 03 · Investigación de mercados e inteligencia competitiva · Duración estimada: 4 horas · Aprobación: 80/100
Escenario#
Ruta Andina SpA — Empresa chilena que vende una plataforma de agendamiento, pagos y CRM ligero para pymes de servicios (peluquerías, talleres, centros médicos pequeños, estudios contables). Tiene tres líneas de ingreso: suscripción SaaS (CLP 39.000 a CLP 199.000 mensuales por local), venta de hardware complementario por e-commerce y marketplace, y contratos anuales con municipios y corporaciones para digitalizar atención de público.
Situación específica del laboratorio. La encuesta de satisfacción de Ruta Andina pregunta «¿qué tan satisfecho estás con nuestra excelente atención?». El 92 % responde positivamente y el churn no baja.
Restricciones vigentes. Presupuesto de marketing y ventas acotado, un solo analista de datos compartido, obligación de cumplir la Ley 19.496 del consumidor y de prepararse para la Ley 21.719 de datos personales, y un competidor regional con más capital.
Misión#
Producir un componente defendible de informe de oportunidad de mercado con método, muestra, límites y decisión recomendada, aplicando en particular diseño de encuestas y investigación cuantitativa.
Pregunta que debe quedar respondida: ¿Qué evidencia mínima necesito para decidir, y qué sesgo podría estar produciéndola?
Insumos#
| Insumo | Ruta | Uso |
|---|---|---|
| Clases de la parte | curriculum/part-03-investigacion-de-mercados-e-inteligencia-competitiva/ | Marco conceptual y método |
| Datos sintéticos | datasets/ | Base cuantitativa reproducible |
| Plantillas | templates/ | Formatos de artefacto |
| Notebooks | notebooks/ | Cálculo y verificación |
| Estado de la simulación | simulations/state/ | Continuidad entre partes |
| Fuentes oficiales | docs/FUENTES-OFICIALES.md | Validación normativa |
Procedimiento#
- Definir el concepto a medir y su definición operacional.
- Redactar preguntas neutras y probarlas con cinco personas.
- Elegir escalas consistentes y evitar preguntas dobles.
- Pilotear y depurar antes de terreno.
- Documentar tasa de respuesta y perfil de quienes no respondieron.
- Calcular o diseñar la captura de tasa de respuesta, tasa de abandono por pregunta y consistencia interna.
- Construir un escenario adverso: −30 % de presupuesto, −20 % de conversión o +25 % de duración del ciclo.
- Verificar el riesgo declarado de la parte: Investigar para confirmar una decisión ya tomada y presentar el resultado como hallazgo.
- Redactar la recomendación con responsable, fecha, umbral de éxito y condición de detención.
Fichas de medición obligatorias#
| Señal | Definición operacional |
|---|---|
| tasa de respuesta | cuestionarios completos, sobre invitaciones enviadas, por canal |
| tasa de abandono por pregunta | abandonos en cada pregunta, sobre respondentes que llegaron a ella |
| consistencia interna | correlación entre preguntas que miden el mismo constructo |
| potencia del estudio | probabilidad de detectar el efecto mínimo relevante con la muestra disponible, calculada antes de recolectar |
| proporción de resultados con intervalo reportado | estimaciones con intervalo de confianza, sobre estimaciones presentadas |
| consistencia entre olas | diferencia entre mediciones sucesivas del mismo indicador con el mismo método |
Cada ficha debe indicar además: fuente del dato, frecuencia de cálculo, responsable, lectura permitida y lectura prohibida. Si el dato no existe, se diseña el mecanismo de captura y se declara su costo.
Entregables#
memo-decision.md— problema, evidencia, dos alternativas, recomendación y gobierno.calculo.mdo notebook — cálculos con supuestos explícitos y fuentes.ficha-metricas.md— definiciones operacionales completas.escenario-adverso.md— recálculo bajo la restricción indicada.riesgo-y-cumplimiento.md— verificación del riesgo de la parte y de la normativa aplicable.- Resumen ejecutivo de una página para defensa de cinco minutos.
Rúbrica (100 puntos)#
| Criterio | Puntos | Qué se evalúa |
|---|---|---|
| Encuadre del problema | 15 | La decisión está formulada antes que la herramienta. |
| Calidad de la evidencia | 20 | Datos pertinentes con fuente, línea base y límites declarados. |
| Aplicación del método | 15 | Ejecución completa de la secuencia con trazabilidad por paso. |
| Medición | 20 | Fichas operacionales completas y cálculos verificables. |
| Decisión y trade-offs | 15 | Dos alternativas reales, costo de oportunidad y condición de revisión. |
| Riesgo y cumplimiento | 10 | Verificación del riesgo de la parte y de la normativa aplicable. |
| Comunicación | 5 | Resumen ejecutivo comprensible por alguien ajeno al trabajo. |
Aprobación: 80/100 y ningún criterio bajo el 60 % de su puntaje.
Errores que invalidan el laboratorio#
- Preguntar y medir sin haber descubierto las categorías. Ejecuta entrevistas cualitativas antes de fijar las opciones de respuesta de la encuesta.
- Reportar diferencias sin denominador ni incertidumbre. Acompaña toda comparación con tamaño de muestra e intervalo, o preséntala como observación exploratoria.
- Presentar métricas sin numerador, denominador y ventana.
- Omitir el escenario adverso o presentarlo sin recálculo.
- Usar datos personales sin verificar base de licitud y finalidad.
Fuentes de apoyo#
- Naresh K. Malhotra — Marketing Research: An Applied Orientation (2019, 7.ª ed.) — diseño de investigación, muestreo, medición y análisis con rigor metodológico.
- Douglas W. Hubbard — How to Measure Anything (2014, 3.ª ed.) — medir lo que parece inmedible: valor de la información y reducción de incertidumbre.
- Foster Provost y Tom Fawcett — Data Science for Business (2013) — pensamiento analítico: formulación del problema, evaluación y valor esperado.