En esta tercera semana nos referiremos a los métodos de recolección de información que son procesos sistemáticos y planificados; como encuestas, entrevistas, observación y análisis documental; utilizados para obtener datos relevantes que den respuesta a objetivos de investigación. Estas técnicas, esenciales tanto en enfoques cuantitativos (numéricos) como cualitativos (cualidades), nos garantizan la validez y confiabilidad de los resultados. Adicionalmente indagaremos sobre la recolección de datos que es el proceso sistemático de reunir información para mejorar la toma de decisiones, dividiéndose en fuentes internas estructuradas (registros propios) y Big Data masivo. Mientras los registros internos nos ofrecen control y detalle histórico (ventas, clientes), el nos permite analizar volúmenes inmensos y complejos de fuentes externas, impulsando la innovación, la eficiencia y nuevas ventajas competitivas.
Adicionalmente analizaremos las fuentes externas de y las fuentes estandarizadas que son recursos esenciales que ofrecen información recopilada previamente por terceros (gobiernos, empresas, institutos) para fines distintos a la investigación actual. Nos permiten realizar estudios comparativos, transversales, longitudinales y análisis de mercado de manera rápida y económica, abarcando desde censos hasta bases de datos especializadas.
Big Data
Conjuntos de datos extremadamente grandes, rápidos y complejos que superan la capacidad de las herramientas tradicionales de software para ser gestionados. Permite a las empresas analizar información de múltiples fuentes para tomar decisiones más rápidas, reducir costes y crear nuevos productos.
Datos Secundarios
Información que ya ha sido recopilada, procesada y almacenada por otras personas u organizaciones para propósitos distintos a la investigación actual. Información que ya existe porque fue recolectada previamente por alguien más para un propósito distinto al de la investigación actual.
En una investigación de mercados se establecen los objetivos o hipótesis (si hubiese). A partir de esto se determina o define qué información se requiere o es necesaria para poder cumplir con el objetivo general del trabajo. Así, teniendo claro el objetivo, primeramente se debe establecer el enfoque de investigación (generalmente mixto), posteriormente el alcance de la investigación (habitualmente exploratorio, descriptivo y correlacional-causal), seguidamente el tipo de investigación (normalmente descriptivo, documental y experimental) y finalmente el diseño de la investigación (usualmente no experimental transversal). Con estos pasos se establece la información que se requiere, la información necesaria para cumplir con los objetivos.
Para poder cumplir con todo este proceso se necesita recolectar los datos que se encuentran en el mercado tanto de manera directa como indirecta.
Recolectar datos significa aplicar uno o varios instrumentos de medición para recabar la información pertinente de las variables del estudio en la muestra o casos seleccionados (personas, grupos, organizaciones, procesos, eventos, etc.). Los datos obtenidos son la base del análisis. Sin datos no hay investigación. (Hernández y Mendoza, 2023, p. 234).
Los datos y la información son diferentes. La diferencia principal radica en el procesamiento y el significado. Mientras que los datos son hechos crudos o cifras aisladas sin un contexto específico, la información es el resultado de organizar y analizar esos datos para que tengan sentido y utilidad. Para la investigación de mercados, los datos son hechos o acontecimientos del mercado mientras que la información responde a los objetivos e hipótesis de la investigación.
Figura 1
Datos vs, Información
Nota. Como hecho, el dato y la información es lo mismo. Cambian su significado cuando se lo usa para una investigación. El dato es un hecho aislado y la información es un hecho que sirve para dar respuesta a las preguntas de investigación. Tomado de @descifrando datos
La recolección de datos implica elaborar un plan detallado de procedimientos que le conduzcan a reunir datos con un propósito específico. Este plan incluye determinar las respuestas a las preguntas: ¿Cuáles son las fuentes de las que se obtendrán los datos?, ¿En dónde se localizan tales fuentes?, ¿A través de qué medio o método se va a recolectar los datos?, y ¿De qué forma se va a preparar los datos para que puedan ser analizados? (Hernández y Mendoza, 2023, p. 235)
Las fuentes de datos se clasifican principalmente según su origen en internas y externas. Esta distinción es fundamental para que las organizaciones decidan qué información utilizar para la toma de decisiones estratégicas. A la hora de realizar una investigación de mercados debemos tener en cuenta tanto a las fuentes de información Internas (originadas dentro de la organización: ventas, RRHH, finanzas), como a las Externas (originadas fuera de la organización: mercado, gobierno, competidores). Y a su vez, éstas se dividen en Primarias (información que el investigador desarrolla o recopila específicamente para el proyecto de investigación en cuestión) y Secundarias (información que ha sido recopilada previamente por alguien distinto al investigador y/o para algún otro propósito que no sea el proyecto de investigación en cuestión) (Rosendo, 2018, p. 65).
Todas las organizaciones tienen datos internos disponibles en los diferentes departamentos. Se generan dentro de la propia empresa y suelen ser más accesibles. Como fuentes de datos internos se tienen algunos registros, entre ellos el Registro de Ventas, Datos Financieros, CRM y Clientes, Recursos Humanos e Informes Operativos.
Figura 3
Fuentes de datos internos
Nota. Datos internos que se generan y están disponibles en los diferentes departamentos y son accesibles con relativa facilidad. Elaboración propia (López, 2026).
3.2.2. Big Data
El Big Data son datos de gran variedad, que llegan en volúmenes cada vez mayores y, además, a una velocidad cada vez mayor. Todo el mundo utiliza algún tipo de tecnología o se pone en contacto con productos y grandes empresas. Esas grandes empresas nos ofrecen sus datos y a la vez utilizan los datos que les ofrecemos. Los analizan constantemente para conseguir que su producción sea más eficaz y desarrollar nuevos productos.
Figura 4
Características del Big Data
Nota. En este enlace se podrá conocer las características y dimensiones del Big Data que nos permitirán obtener el máximo valor de los datos para apoyar los procesos de toma de decisiones. Tomado de https://datascience.uc.cl/que-es-ciencia-de-datos
El Internet de las cosas (IoT) conecta los dispositivos con Internet, recopilando datos sobre patrones de uso de los clientes y eficacia de los productos. Esto se basa en un aprendizaje automático, o machine learning, el cual genera datos. La idea principal que subyace al Big Data es que cuanto más sabes sobre algo, mejor lo entiendes y te ayuda a tomar una decisión o buscar una solución.
Figura 5
Proceso de síntesis del Big Data
Nota. En este enlace se explica qué es el big data analytics, sus tipos o variantes y por qué es tan trascendental en la actualidad. Tomado de
Los usos del Big Data son variados. Usando distintos métodos analíticos, se puede combinar distintos tipos de datos y fuentes (sitios web de gobiernos y de las empresas, redes sociales, ventas de las tiendas, grupos focales, encuestas, tests) para descubrir cosas y tomar decisiones relevantes. Entre esos métodos encontramos el embudo de analíticas Big Data y el Business Intelligence (BI)
Figura 6
Embudo de analíticas Big Data
Nota. En este enlace se presenta la fase de análisis, en la cual la cantidad de datos es resumida en volumen por diferentes procesos y enriquecida en su calidad. Esto ayuda a tomar decisiones más rápidas y mejores, conseguir reducir costos a través de nuevo conocimiento y desarrollar nuevos productos así como nuevos servicios y modelos de negocio. Tomado de https://www.fostec.com/es/competencias/big-data-analisis/
La inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI) es el conjunto de procesos, tecnologías y herramientas que analizan datos empresariales para convertirlos en información estratégica útil que facilita la toma de decisiones. La Inteligencia de Negocios es crucial para la investigación de mercados porque transforma datos dispersos en información procesable y en tiempo real. Permite analizar comportamientos del consumidor, tendencias de la industria y acciones de la competencia, facilitando decisiones estratégicas rápidas, segmentación precisa y anticipación a necesidades futuras, a través de:
Análisis del Consumidor y Mercado: Permite identificar qué compran los clientes y por qué, detectando tendencias emergentes para aumentar ventas.
Segmentación Avanzada: Facilita personalizar estrategias de marketing y ventas al segmentar clientes por hábitos y satisfacción.
Toma de Decisiones basada en Datos: Reduce la incertidumbre al basar las estrategias en datos históricos y actuales, no en suposiciones.
Monitoreo en Tiempo Real (KPIs o Indicadores Clave de Rendimiento): Tableros de control interactivos permiten reaccionar rápidamente a cambios en el mercado.
Ventaja Competitiva: Ayuda a comparar el rendimiento propio con el de los competidores, optimizando la oferta de productos.
El Big Data se centra en capturar y procesar grandes volúmenes de datos complejos (no estructurados), mientras que el BI analiza datos estructurados históricos para la toma de decisiones, actuando a menudo como la etapa final de visualización del embudo.
Figura 7
Ejemplos de aplicación del Big Data
Nota. En este enlace se expone la manera como a través del Big Data se puede descubrir patrones ocultos, sistemáticos, correlaciones y contextos de los cuales se presenta información relacionada con la decisión, potencial de optimización y duradera proporcionando una ventaja competitiva. Tomado de https://www.fostec.com/es/competencias/big-data-analisis/
El Big Data es crucial en la investigación de mercados porque permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, proporcionando una comprensión profunda y precisa del comportamiento del consumidor. Facilita la detección rápida de tendencias, personalización de marketing, análisis predictivo de demandas y la toma de decisiones estratégicas fundamentadas, superando las limitaciones de los métodos tradicionales.
En resumen, el Big Data transforma los datos brutos en conocimientos prácticos que optimizan la toma de decisiones, mejorando la eficiencia operativa y maximizando el retorno de la inversión.
Las fuentes de datos externos provienen del entorno fuera de la empresa, útiles para el análisis de mercado. Las fuentes de datos secundarios externos publicados incluyen agencias gubernamentales federales, estatales y locales; organizaciones sin fines de lucro (por ejemplo, cámaras de comercio); asociaciones mercantiles y organizaciones profesionales; editores comerciales; empresas de inversiones, y empresas profesionales de investigación de mercados (Malhotra, 2016, p. 68).
Figura 8
Fuentes de datos secundarios
Nota. Las fuentes de datos externas provienen del entorno fuera de la empresa, útiles para el análisis de mercado. Elaboración propia (López, 2026).
Los datos secundarios son todo aquel material al que se puede acudir, y que no se puede alterar su naturaleza o sentido. Algunas fuentes documentales son: documentos escritos (libros, periódicos, revistas, actas notariales, tratados, conferencias escritas, etc.), documentos fílmicos (películas, diapositivas, etc.) y documentos grabados (discos, cintas, casetes, disquetes, archivos de audio) (Bernal, 2016, p. 146).
3.3.2. Fuentes estandarizadas
Las fuentes estandarizadas de investigación de mercados ofrecen datos pre-recopilados y sistemáticos (secundarios) sobre audiencias, sectores y tendencias a menor costo y tiempo que un estudio ad hoc. Incluyen censos gubernamentales, paneles de consumidores, informes sectoriales y bases de datos digitales como Google Analytics o Nielsen (firma global líder en medición de audiencias, datos y análisis, especializada en entender el comportamiento del consumidor a través de medios y plataformas).
También son usadas las fuentes denominadas “sindicadas” y aunque no son exactamente lo mismo, están estrechamente relacionadas y suelen solaparse (ocultan o confunden) en la investigación de mercados. Las fuentes sindicadas son datos vendidos a múltiples clientes, mientras que las fuentes estandarizadas se refieren a procesos de recolección uniformes.
Las compañías sindicadas recaban y venden conjuntos de datos, diseñados para satisfacer las necesidades de información de varios clientes, incluyendo empresas que compiten en el mismo ramo (Malhotra, 2016, p. 73).
Las compañías sindicadas recolectan datos a gran escala mediante métodos estandarizados. Los principales métodos de recolección de información incluyen:
Figura 9
Métodos de recolección de fuentes estandarizadas
Nota. Los principales métodos de recolección de información incluyen paneles de consumidores, encuestas, datos de escáner, monitoreo de medios y auditoría en el punto de venta. Elaboración propia (López, 2026).
Esta información es comprada por empresas para la toma de decisiones estratégicas, benchmarking y optimización de productos, beneficiándose de estudios rápidos y de alta fiabilidad sin realizar investigaciones propias. Por ejemplo les ofrece información a cerca de Qué cantidad de productos se están desplazando a través del canal de distribución, Quiénes compran, con qué frecuencia, fidelidad de marca, tamaños, sabores, eficacia de medios off line y on line, etc.
En este enlace encontrarán algunos elementos que deben ser considerados al momento de obtener o recolectar los datos así como la diferencia entre dato e información; factores importantes para escoger bien los datos adecuados.
En este apartado se puede obtener algunas fuentes externas ecuatorianas que nos servirán para la obtención de información pertinente para las investigaciones a desarrollar
En este recurso se podrá adentrar en lo que es la inteligencia empresarial (BI) y entender que es un conjunto de procesos tecnológicos que nos sirven para recopilar, gestionar y analizar datos organizacionales a fin de obtener insights que fundamenten las estrategias y operaciones comerciales. Un “insight” es una verdad oculta, profunda y emocional sobre el comportamiento, necesidades o motivaciones del consumidor, que va más allá de los datos superficiales.
En este enlace se analiza al CRM como un sistema que ayuda a las empresas a gestionar todas las interacciones con clientes y potenciales clientes para mejorar las relaciones, optimizar los procesos e impulsar el crecimiento. Este recurso es muy útil para la obtención de información de registros internos de una empresa.