En este artículo aprenderás qué es la tabulación cruzada y las ventajas de esta herramienta en un estudio de investigación.
¿Alguna vez has querido tomar los datos de tu encuesta y descubrir patrones y relaciones entre tu audiencia, pero no estás seguro de cómo reflejarlos en el papel? Los investigadores y los gerentes de las encuestas necesitan entender los «números» o los datos antes de afirmar que la investigación realizada tuvo éxito en proporcionar resultados aplicables a los negocios.
El problema es que los datos en bruto que se obtienen inicialmente no dan eso por sí mismos y pueden incluso ser desalentadores y engañosos para su revisión.
La primera pregunta que se hace al iniciar una investigación de mercados es: «¿Mi público quiere comprar este producto o servicio?». Pero también tienes que considerar todos los diferentes tipos de clientes que representan a tu público.
Las marcas clasifican a sus clientes con base en la demografía, la psicografía, y varios comportamientos y tendencias de compra.
Sabes que puede haber múltiples temas y resultados diferentes, pero ¿cómo puedes traducir tus datos en resultados, y más allá en teorías? ¿Cómo encuentras esas relaciones? ¿Qué tan diferente se sentirá un grupo de audiencia hacia un producto o servicio que otro? ¿Cuáles son específicamente esas diferencias?
¿Qué es la tabulación cruzada?
Cuando se realiza un informe de encuesta, primero se tiene el análisis de frecuencia básico o las percepciones «generales» de los encuestados que la completaron, lo que le da una impresión general de lo que tu público «en general» está pensando y sintiendo.
Por ejemplo, verás qué porcentajes de tu público total seleccionaron cada respuesta a una pregunta. Y podrás revisar la representación demográfica del público total que participa en este estudio.
Aunque es de utilidad, esto generalmente no cumple con las percepciones o el gran objetivo que buscabas inicialmente para este estudio; se necesita hacer más minería de datos y un análisis más profundo.
La tabulación cruzada o tablas cruzadas es un desglose completo, y un modelo estadístico que se muestra en forma de banners o tablas, compuesto de filas y columnas.
Lo que hacen estas tablas es permitirte analizar y medir la interacción entre dos variables. Las filas (o el eje x) presentan las preguntas y sus diferentes respuestas en la encuesta. Al mismo tiempo, las columnas (o el eje y) representan la(s) variable(s) con la(s) que deseas realizar una comparación (*a veces esto también puede basarse en una pregunta de la encuesta).
Esto facilita la identificación de diferentes patrones, tendencias y correlaciones entre los parámetros dentro de tu estudio, ya sea que sean o no mutuamente excluyentes.
La tabulación cruzada te permite ir más allá de los datos en bruto y ver cómo una o más preguntas (o variables) se correlacionan entre sí.
También toma datos que parece que pueden tener varios resultados posibles y te ayuda a «concentrarte» en una sola teoría dibujando estas tendencias, estas comparaciones y estas correlaciones entre los diferentes factores de tu estudio.
Aprende cómo realizar un análisis de tablas cruzadas con este artículo que tenemos para ti.
Características de la tabulación cruzada
La tabulación cruzada se puede aplicar a los siguientes tipos de segmentos como variables:
- Segmentación Demográfica: Compara los resultados de tu encuesta dividiendo tu audiencia por edad, sexo, rango de ingresos familiares, etnia o antecedentes y ubicación (país, región, estado/provincia, campus, etc.)
- Segmentación Psicográfica: ¿Podrá segmentar a tu público en función de las actitudes individuales hacia una entidad? ¿Qué es lo que valoran, o qué es lo que les gratifica personalmente? ¿Qué acciones realizan para manifestar sus valores o sus actitudes?
- Comportamientos generales de compra: ¿Tu público prefiere comprar tu producto o servicio en línea? ¿En la tienda? ¿Una combinación de ambos? ¿Quién de tu público mantiene su lealtad a la marca y está dispuesto a comprar un producto o servicio de varias marcas?
Además, la tabulación cruzada es compatibles con todos estos tipos de preguntas:
- Preguntas de opción múltiple (tanto de una sola como de varias)
- Preguntas de menú desplegable
- Pregunta tipo matriz
- Preguntas de clasificación o de la Escala de Likert
- Net Promoter Score (NPS)
- Análisis Conjoint
- Análisis de MaxDiff
Por último, la tabulación cruzada se puede aplicar a diferentes tipos de datos cuantitativos como las escalas nominales, ordinales, de intervalo y de proporción.
Usos de la tabulación cruzada
La tabulación cruzada se utiliza entre profesionales de diferentes industrias. Entre los más comunes se encuentran los siguientes:
Investigadores de mercado / investigadores de productos / gestores de la satisfacción del cliente
A través de encuestas de retroalimentación y de satisfacción de productos/servicios, el uso de metadatos y datos demográficos, la tabulación cruzada proporciona resultados procesables para mejorar los productos y orientar el enfoque de las campañas de marketing.
Una encuesta de satisfacción del cliente ayuda a los gerentes e investigadores a identificar las áreas de mejora dentro de un departamento o región de la empresa.
Los administradores escolares
Los miembros del sector educativo pueden enviar encuestas de cursos y talleres, o exámenes online para evaluar a los estudiantes, y utilizar variables como las asignaturas, el horario de clase, etc.,
El objetivo de esto consiste en descubrir cualquier debilidad o contratiempo y mejorar la experiencia educativa.
Recursos Humanos
Cualquier industria puede utilizar la tabulación cruzada. Esta herramienta es fundamental para el equipo de Recursos Humanos y los gerentes
Con la tabulación cruzada es posible realizar encuestas de satisfacción de empleados, el compromiso laboral, e incluso las encuestas de salida de empleados para identificar las áreas de conflicto o los elementos que tienen la necesidad de mejorar en lugares específicos de la oficina, los departamentos y los puestos de trabajo.
Ventajas de la tabulación cruzada
La tabulación cruzada permite trazar correlaciones entre las variables. Por ejemplo, mirando los porcentajes, se puede determinar que «este público más joven está más interesado en un nuevo producto que el público más antiguo».
Además de que puede encontrar estas correlaciones, es simple y fácil de interpretar los datos sin ningún grado estadístico avanzado.
Los cruces te ayudarán a evitar cualquier confusión que puedas tener al revisar los datos en bruto, especialmente porque no se pueden entender completamente para presentar. Incluso si te atrevieras a probar los datos en bruto, sólo podría observar o inferir los datos que estás revisando.
Podrías notar que muchos clientes de 35 años están interesados en un nuevo producto o servicio. Pero en las puntas de cruz, tienes percepciones definitivas que dicen, «75% de los clientes de 35 años o menos están interesados en un nuevo producto o servicio». Así que no sólo los datos son cuantificables, sino que también son relativos o comparables.
Por último, la tabulación cruzada ayuda a entregar datos limpios que pueden ser utilizados para mejorar las decisiones en toda la organización. Al tener datos cuantificables y comparables fácilmente disponibles, harás las preguntas de seguimiento adecuadas.
Como resultado, podrás profundizar en los datos y encontrar más anomalías y perspectivas interesantes, ya sea a través de filtros de audiencia o a través de variables personalizadas, basadas en otras respuestas de encuestas u otros datos de perfil que hayas almacenado en la plataforma.
En general, la tabulación cruzada ayuda a traducir sus datos en resultados y los resultados en teorías. No sólo mejora los datos y los hallazgos que tienes, sino que te permite comprender mejor y más a fondo qué datos de investigación adicionales necesitas buscar y determinar.
Cuanto más familiarizado estés con la tabulación cruzada en tu investigación, más familiarizado estarás con los procesos analíticos, comprenderás mejor los datos que necesitas buscar, podrás guiar tu negocio hacia resultados relevantes y a maximizar el beneficio de tu empresa.
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