Realización de estudios de mercado

2.1. ¿Quién realiza el estudio de mercado?Copiar enlace

Antes de iniciar el estudio de mercado, necesita un plan que le ayude a determinar los recursos y el calendario de la investigación. Su organización debe considerar qué parte del trabajo se hará internamente y qué parte se subcontratará.

La decisión sobre quién se encarga de la investigación dependerá de sus necesidades específicas, la capacidad interna y las limitaciones financieras. El cuadro 2.1 muestra algunas opciones y las ventajas e inconvenientes de cada una. Puede optar por trabajar con diferentes actores que contribuyan a distintas partes del proceso, o por un modelo en el cual un solo actor se encargue de todo el proceso. Este Navegador puede ser un complemento útil para cualquiera de las opciones que elija.

2.2. Planteamiento de hipótesis y desarrollo de preguntas de investigaciónCopiar enlace

Una hipótesis es una suposición informada: algo que usted cree basándose en su experiencia, investigación o conocimientos previos. Por ejemplo, basándose en su propia experiencia visitando a clientes con vendedores, puede pensar que los clientes no entienden un producto de seguros. En este punto, su opinión no es más que una suposición informada, y puede que quiera hacer más preguntas a los clientes para validar la hipótesis.

También puede hacer conjeturas fundadas basándose en investigaciones internas o externas y en el análisis de datos. Por ejemplo, puede saber que pocas personas de su mercado objetivo poseen vehículos nuevos. A partir de esa información, puede establecer la hipótesis de que existe una necesidad de seguros complementarios para vehículos usados.

Si organiza un taller de diseño como primer paso, su equipo puede crear hipótesis en el taller. El recuadro 2.1 ofrece más ejemplos de hipótesis y muestra cómo convertir las hipótesis en preguntas de investigación.

2.3. Identificación de segmentos de clientes, tipologías o personasCopiar enlace

Desarrollar productos de seguros inclusivos exige conocer realmente a sus clientes actuales y potenciales. Esto incluye características demográficas y financieras, pero también rasgos más abstractos, como preferencias, temores y valores. La segmentación de clientes es una herramienta muy útil en la investigación de mercados porque permite definir los tipos de clientes en los cuales centrarse cuando se recopilan datos. Por ejemplo, si observa que un determinado segmento de clientes está desatendido, puede enfocar los esfuerzos de investigación en ese segmento.

La segmentación permite agrupar a los clientes en función de sus diferentes necesidades. Le ayudará a agrupar a sus clientes objetivo de forma que tenga más sentido para el diseño del producto, la distribución o el servicio. Una vez que conozca las necesidades específicas de los grupos de clientes, podrá ver las ventajas comerciales de personalizar un poco más los productos, la distribución y el servicio para garantizar que cada grupo esté bien atendido.

Incluso antes de empezar a investigar, puede que tenga algunas ideas sobre los segmentos a los que quiere dirigirse: por ejemplo, puede que quiera dirigir su producto a las mujeres rurales con préstamos de proveedores de microfinanciación, o a los conductores de autobús urbanos. Un segmento debe ser lo suficientemente amplio como para resultar atractivo y tener características cuantificables que le permitan diferenciarlo de otros segmentos. Algunos segmentos pueden ser demasiado amplios, como el de la "base de la pirámide", que englobaría a muchos tipos de personas con necesidades y capacidades financieras diferentes. Otros segmentos pueden ser demasiado estrechos: por ejemplo, "peluqueros" podría contener muy pocas personas para justificar un producto. Un segmento cuantificable podría ser, en cambio, el de los "comercios urbanos", o el de los "agricultores rurales", o el de los "trabajadores de fábricas".

El género es una consideración importante a la hora de segmentar, ya que las mujeres y los hombres a menudo se comportan de forma diferente y tienen necesidades distintas derivadas de las funciones domésticas, las normas sociales y las desigualdades económicas. Pero segmentar entre hombres y mujeres no es suficiente. Algunas mujeres son esposas y madres, mientras que otras son solteras; algunas son empleadas y otras tienen negocios informales, y así sucesivamente.

La segmentación será tan buena como la calidad de sus datos, por lo que disponer de más datos conduce a segmentos de clientes más precisos. Piense en los segmentos y las personas a los que pretende dirigirse. Esto le ayudará a identificar los datos internos y externos que podría necesitar para profundizar en el conocimiento de estos grupos y validar que efectivamente constituyen un segmento de mercado atractivo. También le ayudará a planificar el proceso de recogida de datos si tiene previsto realizar su propio estudio de mercado. Una vez que disponga de algunos datos, podrá identificar los segmentos de clientes utilizando una serie de métodos, que pueden ser tan sencillos como las tablas descriptivas o tan avanzados como algoritmos que se encarguen de realizar agrupaciones de manera automática. Si carece de datos, considere la técnica de segmentación ascendente que se explica en el recuadro 2.2.

Una vez identificados los segmentos y comprendidos mejor a través de la investigación, puede asignarles "tipologías" utilizando sus datos y su conocimiento del mercado. A continuación, puede crear "personas" que les den vida y rostro a los segmentos, una estrategia útil para explicar sus necesidades y comportamientos a directivos o socios potenciales.

Aunque los personajes son ficticios, se basan en información real, lo ideal es crear personajes teniendo en cuenta la investigación del segmento, que contribuirá a comprender mejor al grupo.

Por ejemplo, Érica es un personaje. No es una persona real. Pero en la Indonesia rural(véase el estudio de caso 2.2), conocimos a muchas mujeres como Érica que trabajaban en fábricas como empleadas. A muchas de ellas se les ofrecían múltiples servicios financieros, incluido el depósito directo, a través de su trabajo. Muchas se desplazaban al trabajo en motocicleta y muchas soñaban con tener una vivienda propia. A partir de nuestras conversaciones con estas mujeres, pudimos crear un personaje, al que llamamos Érica, que puede ayudarnos a imaginar para quién estamos diseñando nuestro producto.

Cuando cree personajes, tenga en cuenta cómo las disparidades de género y las normas sociales pueden influir en su percepción del riesgo, la vulnerabilidad financiera, el conocimiento y el interés por los seguros. Considere también si algunos grupos pueden tener mayor acceso que otros al transporte, la tecnología y la información cuando piense en los canales de inscripción, pagos y reclamaciones. Así se asegurará de que su personaje le ayude a y comprender a sus clientes potenciales.

Una nota final: el desarrollo de segmentos de clientes puede ser un proceso iterativo. Es posible que identifique determinados segmentos y que, durante la recopilación de datos externos, descubra que son más fluidos de lo esperado o que ha pasado por alto subsegmentos. Así que, después de recopilar información adicional, itere y revise su segmento.

Puede que no siempre tenga acceso a fuentes de datos adecuadas para definir segmentos. Ene esos casos puede aplicar una segmentación ascendente que le servirá para validar sus hipótesis sobre segmentos de mercado a partir de datos cuantitativos o, en algunos casos, de información obtenida a través de las percepciones de las personas que tienen contacto habitual con sus clientes. El recuadro 2.2 ofrece orientación sobre cómo realizar una segmentación ascendente en el marco de un grupo focal.

2.4. Selección de los métodos de recogida de datosCopiar enlace

Una vez que haya esbozado a grandes rasgos sus segmentos, su grupo de trabajo puede utilizarlos para identificar qué información le falta sobre sus segmentos. Es posible que pueda utilizar datos existentes de fuentes internas o externas para suministrar esta información. Los vacíos de investigación restantes deben colmarse con una nueva recopilación de datos mediante herramientas cuantitativas o cualitativas.

La recopilación de datos cuantitativos le permitirá reunir información de una muestra más amplia y generalizar sus conclusiones al segmento de mercado. Estos datos son numéricos o estadísticos, y los más adecuados para responder a preguntas como "¿cuánto?", "¿cuántos?" o "¿cuál?". Los datos cualitativos, en cambio, son valiosos porque incluyen el tipo de información descriptiva que le permite conocer las opiniones, razones y motivaciones subyacentes de su mercado. Estos datos son los más adecuados para responder a las preguntas "por qué" y "cómo".

La Tabla 2.4 puede ayudarle a identificar qué metodología o tipo de herramienta utilizar, en función de las preguntas y vacíos de su investigación.

Fuentes de datos internas

Los datos internos pueden ser una herramienta valiosa a la hora de diseñar un producto orientado a la demanda. Si usted o su socio de distribución han trabajado con clientes, estos clientes pueden ser un gran mercado objetivo para empezar a ofrecer seguros inclusivos por primera vez. Ya tiene una relación de confianza con ellos, es probable que ya disponga de algunos datos que pueden ayudarle a diseñar productos, y puede acercarse y conversar con ellos para obtener más información.

En mercados desarrollados o saturados, diseñar productos para una base de clientes actual puede permitir a los proveedores aprovechar las relaciones existentes y fidelizar la marca sin desafiar directamente a las organizaciones que fueron pioneras en el mercado. También puede facilitar una entrada más fluida en un mercado poco desarrollado, porque su base de clientes actual está formada por el tipo de personas que están dispuestas a relacionarse con una entidad financiera.

Los datos internos pueden proceder del personal y los sistemas de una compañía de seguros, o de los de sus socios de distribución (proveedor de servicios financieros, operador de red móvil, etc.). Los datos internos pueden decirle cosas sobre sus clientes (edad, sexo, características familiares, dirección, uso de Internet o redes sociales, registros de siniestros o préstamos y recibos de pagos o ventas, etc.), y sobre algunos de sus riesgos y comportamientos (mortalidad, dificultades de reembolso, etc.). Sin embargo, no pueden decirle mucho sobre por qué sus clientes toman las decisiones que toman. Si sólo dispone de recursos para utilizar datos internos, puede formular algunas hipótesis o conjeturas sobre las necesidades de sus clientes. Pero recuerde que no son más que suposiciones hasta que las ponga a prueba o las valide.

Los datos internos pueden ser generales o específicos. Puede tener datos que no sean específicos de los clientes, como las zonas geográficas en las que trabajan los agentes de crédito. Otra posibilidad es disponer de datos muy detallados sobre los clientes, como los ingresos anuales o las puntuaciones de crédito alternativas. Si empieza a desarrollar segmentos de clientes, tipologías o personajes antes de este paso, estos datos pueden ayudarle a segmentar el mercado y a refinar las ideas en torno a los tipos específicos de personas a los que se dirige. En el cuadro 2.5 se ofrecen algunos ejemplos de fuentes de datos internas y cómo podría utilizarlas.

Fuentes de datos externas

Los datos externos son los más adecuados para investigar las características y tendencias generales del mercado. La disponibilidad y calidad de los datos externos variará según el mercado. Algunos países disponen de datos censales muy básicos, mientras que otros realizan encuestas de inclusión financiera anuales o incluso trimestrales. Independientemente de la profundidad de los datos disponibles, los datos externos le darán una visión amplia del mercado y le permitirán ser estratégico sobre a quién dirigir los productos.

Si empezó a desarrollar segmentos de clientes, tipologías o personajes antes de este paso, los datos externos pueden ayudarle a segmentar el mercado y a refinar los tipos específicos de personas a los que se dirige. Por ejemplo, puede que decida no desarrollar un producto para jóvenes de zonas rurales si los datos externos muestran que este tipo de personas se están trasladando a zonas urbanas. O puede descubrir que, en la zona geográfica concreta del país en la que quiere lanzar su producto, hay muy pocas mujeres como Érica y, por tanto, el mercado es demasiado pequeño para garantizar un resultado rentable.

2.5. Recolección de nuevos datos - Realización de investigaciones de campoCopiar enlace

Dado que los seguros verdaderamente inclusivos requieren un enfoque centrado en el cliente, la recolección de nuevos datos puede ayudarle a garantizar que las voces de los clientes se escuchen en todo el proceso. Cada situación es diferente y el acceso a las voces de los clientes puede ser muy fácil o muy difícil de obtener, dependiendo del contacto y el compromiso de su organización con los usuarios finales.

Cuando piense en recopilar nuevos datos, considere los puntos de contacto más cercanos a sus clientes objetivo. ¿Cuenta con un socio de distribución con estrechos vínculos con la comunidad? ¿Dispone de plataformas activas en las redes sociales que atraigan a sus clientes objetivo? ¿Tal vez su personal que está en contacto con sus clientes objetivo conozca bien su mercado y pueda ofrecer algunas perspectivas interesantes, o tal vez tenga acceso a personal externo que le brinde esta oportunidad?

Esta sección puede ayudarle a reflexionar sobre cómo recopilar datos, cómo decidir los tipos de datos que desea recopilar y cómo desarrollar las herramientas que su equipo utilizará para recopilar los datos. Además de las orientaciones de esta sección, también encontrará varios recursos útiles en la Caja de herramientas.

Recuerde que una vez que llegue a su mercado objetivo con preguntas, necesita aprovechar este punto de contacto para obtener tantos tipos de información como pueda: no sólo sobre las necesidades del producto, sino también sobre precios, marketing, canales de distribución y pago, y mucho más. Esto no significa que tenga que realizar cuestionarios largos y laboriosos, sino que debe externo que le brinde esta oportunidad sus preguntas desde el principio y asegurarse de que estén cubiertas en su investigación.

2.5.1. Herramientas para la recolección de datos cuantitativos

Los datos cuantitativos suelen recopilarse mediante encuestas, que permiten al investigador formular las mismas preguntas a un gran número de personas para reflejar las tendencias del mercado. Recoger este tipo de datos puede ayudarle a obtener información representativa sobre un grupo o segmento.

La mejor elección para la recolección de datos cuantitativos son las preguntas de investigación cerradas. Por ejemplo, puede preguntar qué productos financieros posee una persona, a cuántas personas ayuda económicamente, si realiza operaciones bancarias por Internet o cuánto dinero tiene ahorrado. Las posibles respuestas a estas preguntas pueden ser de opción múltiple o binarias.

El primer paso para desarrollar herramientas de recolección de datos es convertir las preguntas de investigación en preguntas para recopilar de datos. Estas preguntas pueden ser cerradas (con opciones o elecciones específicas) o abiertas (que pueden responderse de cualquier forma que desee la persona interrogada). Ambos tipos de pregunta se adaptan a diferentes metodologías: las preguntas cerradas se utilizan más en instrumentos de investigación cuantitativos, mientras que las preguntas abiertas funcionan mejor para la recolectar datos cualitativos. En cualquier caso, para facilitar el análisis, las preguntas deben ser coherentes.

Las preguntas también deben formularse de forma sencilla, con un lenguaje comprensible para el encuestado (la persona objeto de la investigación). Si se esfuerza por utilizar un lenguaje sencillo, estará dando un paso más hacia su futura estrategia de mercadeo. Empezará a comprobar qué es "sencillo" y "fácil de entender" para sus clientes potenciales. En el recuadro 2.5 encontrará algunos ejemplos.

El recuadro 2 . 6 presenta ejemplos de hipótesis y preguntas de investigación de los temas del recuadro 2.1. Ilustra cómo convertir una hipótesis en una pregunta de investigación y, a continuación, cómo hacer que estas preguntas de investigación sean fácilmente comprensibles para su público convirtiéndolas en preguntas de recogida de datos.

El material también presenta la metodología recomendada para recabar información de sus encuestados. Cuando empiece a discutir sus preguntas con los clientes, no es necesario que explique que está desarrollando un producto de seguros. En su lugar, debe contarles que pretende ofrecerles servicios que les ayuden a gestionar imprevistos costosos. Si tienen una imagen negativa de los seguros, mencionarlo al principio puede influir en su actitud ante la conversación y condicionar las respuestas que obtenga.

Recuerde que la recopilación de datos lleva tiempo y que los encuestados se cansan respondiendo a las preguntas. Para mantener la atención de los participantes y obtener respuestas sinceras y bien pensadas, una regla general es que las encuestas cuantitativas compuestas por preguntas cerradas no deben durar más de 15 minutos por teléfono o 20 minutos en persona. Las entrevistas cualitativas individuales pueden durar más, hasta 30 minutos, porque son más amenas y conversacionales. Los grupos de discusión no deben durar más de 75 minutos. Recuerde también que tener más datos no siempre es mejor; de hecho, demasiados datos pueden dificultar el proceso de análisis de datos.

En el recuadro 2.7 se explica cómo crear encuestas para los seguros inclusivos. La Guía práctica contiene otros recursos que le ayudarán a elaborar encuestas.

Una vez ha elegido el instrumento de la encuesta, hay que decidir si la información se recogerá en papel o digitalmente. Las encuestas y cuestionarios en papel son más complejos desde el punto de vista operativo, porque hay que imprimirlos, numerarlos, digitalizarlos y almacenarlos. Sin embargo, si los encuestadores no tienen acceso a teléfonos móviles o tabletas, las encuestas en papel pueden ser menos costosas que las alternativas digitales.

En el pasado, los instrumentos digitales dependían de la conectividad Wi-Fi o de datos sobre el terreno, que podía ser insuficiente e inestable. Hoy en día, herramientas gratuitas como KoBoToolbox están diseñadas para funcionar sin conexión con la mayoría de smartphones, tabletas u ordenadores de escritorio. Los instrumentos digitales pueden ser más eficientes, porque solo hay que introducir los datos una vez, por lo que no es necesario digitalizar la información. Sin embargo, debe establecer protocolos de carga y control de calidad para garantizar que los encuestadores sigan el proceso con precisión. Los protocolos deben incluir reglas sobre cómo se garantizará la privacidad de los datos de los encuestados, en consonancia con las normas y reglamentos locales sobre privacidad.

2.5.2 Herramientas de recolección de datos cualitativos

Piense en la recolección de datos cualitativos como una serie de conversaciones guiadas. Estas conversaciones pueden ser individuales, a través de entrevistas, o grupales, mediante grupos de discusión. Las preguntas de investigación más adecuadas para la recopilación de datos cualitativos son exploratorias y abiertas. Por ejemplo, puede preguntar a qué riesgos financieros se enfrenta una persona, qué preocupaciones financieras tiene o cómo prioriza sus gastos.

• Las entrevistas le permiten hablar con una sola persona en profundidad y hacerle preguntas sobre temas delicados que podrían no ser apropiadas en contexto grupal. Las entrevistas también le permiten registrar historias individuales, que pueden ser una poderosa herramienta para entender su mercado.
• Los grupos focales permiten a los encuestados entablar conversaciones entre ellos (guiados por las preguntas de recolección de datos). Los grupos focales son un formato útil para enumerar y clasificar las necesidades y preferencias de los clientes, ya que los participantes pueden trabajar juntos para llegar a acuerdos sobre sus necesidades y la manera de clasificarlas, de manera que resuenen con ellos como grupo. También son el mejor medio para trazar la trayectoria del cliente y para comprender cómo un segmento del mercado habla de sus necesidades y preferencias; su equipo podría tener en cuenta este lenguaje en los materiales de marketing.
• Es importante realizar grupos focales con cada segmento de clientes por separado, tanto para aprender lo más posible sobre ese segmento como para crear un ambiente cómodo para los participantes. Por ejemplo, reunir a Érica y sus compañeras trabajadoras de la confección en un solo grupo le permitirá recopilar más información sobre cómo se les paga, los instrumentos financieros que utilizan y sus esperanzas y sueños para el futuro. Esto puede ayudarle a considerar qué activos están más interesadas en proteger las trabajadoras de la confección. El recuadro 2.8 ofrece orientación sobre cómo organizar grupos focales.
• La técnica del cliente incógnito se considera una técnica de investigación que se plantea desde la oferta, y que permite averiguar qué ofrecen los competidores, cómo lo hacen y a través de qué canales. El cliente incógnito también puede proporcionar una comprensión más matizada de la experiencia de los clientes durante el proceso de venta. Cuando usted o su equipo se ponen en la piel de los clientes, pueden sentir si se les trata con respeto, observar si los clientes reciben mensajes coherentes y claros sobre el producto y averiguar cómo responde el personal a las preguntas. El Grupo Consultivo de Ayuda a la Población más Pobre (CGAP) ofrece una Guía de Mystery Shopping para servicios financieros que puede ayudar a orientar a su equipo en este camino.

La mayoría de los análisis cualitativos utilizan muestras pequeñas, porque no pretenden ser representativos. Esto significa que los datos pueden analizarse utilizando programas de hojas de cálculo como Microsoft Excel o cualquier formato de matriz simple. También existe software especializado para conjuntos de datos más grandes y complejos. Este tipo de software también puede ser útil cuando la capacidad organizativa para realizar análisis sofisticados es escasa. Nuestra caja de herramientas ofrece recursos que pueden ser de ayuda.

2.5.3. Estrategias de muestreo y reclutamiento

La muestra de su investigación está formada por las personas a las que encuestará, entrevistará o con las que hablará en un grupo de discusión. Elegir a las personas adecuadas para la investigación es tan importante como diseñar las herramientas de investigación. Tienen que sentirse cómodas hablando con usted y no preocuparles que sus trabajos, préstamos o relaciones comerciales puedan verse afectados por lo que digan. Es importante invitar aleatoriamente a la gente para evitar seleccionar sólo a las más comprometidas y francas.

También hay que asegurarse de que los interlocutores se encuentren en un espacio seguro y privado. En la práctica, esto puede resultar difícil. Algunas personas de sus segmentos pueden vivir muy lejos y carecer de medios de transporte para llegar hasta usted. Otros pueden sentirse incómodos participando. Para asegurarse de que escucha a un amplio abanico de personas, puede considerar la posibilidad de que una persona o institución de confianza invite a los encuestados. Es posible que tenga que desplazarse a las comunidades de los encuestados y ofrecer a los participantes un pequeño incentivo.

Para empezar, piense en los tipos de personas que desea tener en su muestra de investigación. Si ha empezado a crear segmentos antes de este paso, puede utilizarlos para determinar las personas adecuadas con las que hablar, así como para asegurarse de que entrevista a suficientes miembros de cada segmento o tipología. Si dispone de una amplia base de datos y éstos representan bien el mercado, puede centrarse en reclutarlos para la investigación. Si ha identificado segmentos de clientes que no están representados en su base de clientes, cuenta con encuestados externos. Por ejemplo, si su mercado cuenta con una alta frecuencia de mujeres solteras con estudios universitarios, pero actualmente no tiene productos que sirvan a este segmento, establezca una conexión con una universidad local para reclutar a ex alumnas.

Otra decisión importante es definir el número de personas con las que hablará. Se trata del tamaño de la muestra. Cada metodología requiere de un tamaño de muestra distinto. El tamaño de la muestra que usted elija puede estar determinado por su capacidad para llegar a la gente y por su presupuesto.

Al muestrear a los encuestados para obtener datos cualitativos, debe aspirar a tener entre 13 y 20 encuestados por segmento. Después de unos 10 encuestados, empezará a ver patrones que podrá analizar en cuanto a preferencias y comportamientos. En el caso de los grupos focales, dos grupos de 6-8 personas por segmento son mejores que un grupo grande. De este modo, si la dinámica de del grupo no funciona, se puede corregir con una segunda población similar y los resultados se pueden validar entre los grupos. Los datos cualitativos no son estadísticamente significativos ni representativos. Lo que se busca es debatir las respuestas a las preguntas "¿por qué?" y "¿cómo?" y comprenderlas a través de diferentes experiencias.

Seleccionar el tamaño adecuado de la muestra es un paso fundamental en la recopilación de datos cuantitativos. Herramientas como SurveyMonkey y Creative Research Systems ofrecen procesos guiados para determinar el tamaño de las muestras, y las herramientas generativas de inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, Claude, Copilot o Deepseek, también pueden ayudar en este proceso si se les proporcionan datos específicos (véase el recuadro 2.10 para ver un ejemplo). Los datos pueden incluir el tamaño total de la población o el mercado, las hipótesis sobre las diferencias que se esperan observar entre los grupos o segmentos, el nivel de confianza deseado para los resultados y el margen de error aceptable. Por ejemplo, un nivel de confianza del 95 % y un margen de error del ±5 % son parámetros estándar en muchos estudios.

Si su objetivo es evaluar la significación estadística, deberá tener en cuenta la potencia estadística en los cálculos del tamaño de la muestra. La potencia estadística garantiza una alta probabilidad de detectar diferencias significativas en los datos, que suele ser del 80% o superior. Puede emplear calculadoras en línea para establecer este cálculo

Sin embargo, si se centra en una investigación exploratoria para obtener información o describir su mercado, y está limitado por el tiempo o el presupuesto, la potencia estadística puede no ser su prioridad. En estos casos, una pauta práctica es aspirar a un mínimo de 200 respuestas totales para la encuesta, con unas 60 respuestas por segmento para un análisis significativo de subgrupos. Por supuesto, más es siempre mejor, pero menos también es factible, ¡sólo hay que intentar conseguir tantos encuestados como sea posible! Por último, si va a realizar una encuesta académica, probablemente querrá trabajar con un investigador o institución académica.

2.5.4. Buenas prácticas: Respeto de los participantes y protección de datos

Tenga en cuenta algunos principios importantes a la hora de recopilar este tipo de datos, como se indica en el recuadro 2.11.

2.5.5. Planeación del trabajo de campo para la recogida de datos

Una vez finalizados los instrumentos de recolección de datos y los planes de reclutamiento, su equipo deberá estructurar un plan para la recolección de datos. Además de las orientaciones de esta sección, la Caja de herramientas contiene recursos para gestionar este proceso, incluidas herramientas que pueden utilizarse para garantizar la perspectiva de género a lo largo de todo el proceso.

La recopilación de datos incluye la gestión del trabajo de campo, la contratación, formación y supervisión de las personas que realizan la recolección de datos, así como la gestión de los datos recopilados para garantizar que estén completos y bien organizados. Los investigadores de campo realizan las encuestas, entrevistas y facilitan grupos de discusión.. Asegúrese de que tienen experiencia con la población destinataria, e idealmente garantice un equilibrio de género para que las personas de todos los sexos puedan hablar con mayor libertad y comodidad.

Independientemente de quién realice el trabajo de campo (empleados de una empresa de encuestas, agentes de crédito de un socio de distribución, etc.), debe brindarles la formación adecuada para garantizar que las preguntas se plantean de la misma manera y con la misma intención a todos los encuestados. Se trata de una parte importante del proceso de investigación que puede obviarse con facilidad a pesar de que es fundamental, en tanto, se corre el riesgo de perder tiempo, fondos y energía recopilando datos que no responden adecuadamente a las preguntas de la investigación. El recuadro 2.12 ofrece consejos sobre la contratación, formación y compensación de encuestadores, entrevistadores y facilitadores de grupos focales.

La formación debe incluir una sesión sobre cómo garantizar el respeto y la inclusión de todo tipo de encuestados. Esto incluye a las mujeres, los jóvenes, los ancianos y las personas con discapacidad. Puede ser útil celebrar un debate para los sesgos que pueden tener los encuestadores o entrevistadores a la hora de reclutar y hablar con los encuestados, para asegurarse de que son conscientes de la necesidad de ser lo más inclusivos posible. Los trabajadores de campo pueden provenir de diferentes grupos socioeconómicos o grupos de edad y pueden no ser sensibles a los tipos de limitaciones a las que se enfrentan los encuestados de más edad o más vulnerables. También se deben formar para que sean inclusivos en materia de género, destacando que en algunas culturas y contextos, las mujeres pueden preferir ser entrevistadas por separado de los hombres. En otros contextos, puede ser necesario hablar con las mujeres con más cautela, ya que pueden tener reservas a la hora de revelar información personal. Tenga en cuenta la perspectiva de los encuestados más vulnerables y asegúrese de reflejarla en su enfoque.

También tendrá que asegurarse de contar con un plan de controles de calidad. El control de los encuestadores, por ejemplo, podría consistir en llamar a algunos encuestados al azar y asegurarse de que hablaron con el encuestador, o podría incluir el análisis de los datos para detectar valores atípicos o patrones entre los encuestadores que pudieran indicar que están inventando datos. Para comprobar la calidad de las entrevistas y los grupos de discusión, puede escuchar partes de algunas grabaciones.

A menos de que subcontrate todo el trabajo de campo a una empresa de investigación de mercado que disponga de protocolos, tendrá que pensar en la mejor manera de compensar e incentivar a los trabajadores de campo. Considere la posibilidad de pagar una pequeña tarifa diaria por "aparecer", junto con una tarifa por encuesta completada para los encuestadores (asegúrese de revisarlas antes del pago), o para los entrevistadores y facilitadores, una tarifa por entrevista/grupo de discusión completado y notas pertinentes. Reembolse a los trabajadores sobre el terreno el transporte y el tiempo de vuelo, así como cualquier otro gasto relacionado con el trabajo.

La recolección de datos implica determinar la forma en que se quieren los datos. En el caso de las encuestas, esto puede significar un plan para descargar los datos de los dispositivos móviles, o un programa para introducir los datos cuando se utilicen encuestas en papel. En el caso de las entrevistas y los grupos de discusión, habrá que pensar en los requisitos del plan de análisis. ¿Quiere que se graben las entrevistas y los grupos de discusión? ¿Quiere que los entrevistadores y moderadores tomen notas? ¿Sería útil transcribir las grabaciones (escribirlas palabra por palabra)? ¿Se siente cómodo utilizando herramientas de IA para alguna de estas funciones? En caso afirmativo, ¿qué protocolos de privacidad debe seguir?

2.6. Mapa del recorrido del clienteCopiar enlace

El mapeo del recorrido del cliente es una herramienta cualitativa que se basa en la comprensión y la empatía con el cliente en torno a toda su experiencia con un producto. Puede proporcionar la clave para descubrir fricciones en el recorrido del cliente a medida que aprende a adquirir, pagar y reclamar un producto de seguros. Esto puede mejorar la experiencia del cliente y garantizar una mayor adquisición, cumplimiento de pagos y reclamaciones.

Recuerde que los seguros inclusivos tienen que ofrecer valor a los clientes finales, por lo que es esencial que los clientes entiendan los productos y presenten las reclamaciones cuando corresponda. Esto significa que los procesos deben ser claros y sencillos, con la menor fricción posible. El mapa del recorrido del cliente puede ayudar a identificar qué productos, servicios, acciones e interacciones o puntos de contacto conducirán a una experiencia de cliente fluida.

Puede trazar el recorrido del cliente entrevistando individualmente a una muestra de clientes sobre sus experiencias, o realizando debates en grupos de discusión. Antes de empezar, es una buena idea determinar a qué segmento pertenece cada participante, ya que los distintos tipos de clientes pueden tener percepciones y experiencias muy diferentes, lo que da lugar a recorridos muy distintos. Puede consultar la sección sobre recolección de datos cualitativos para obtener más información alrededor de la preparación y realización de entrevistas a clientes y grupos focales.

El recuadro 2.13 analiza cómo dirigir a una persona o un grupo en un ejercicio de mapeo del recorrido del cliente. El mapeo del recorrido del cliente también puede realizarse durante talleres de diseño para trazar el proceso que su institución consideraría ideal para un cliente.

2.7. Análisis de los datosCopiar enlace

La mayoría de los proyectos no adolecen de falta de datos, sino de exceso de datos. Si sus herramientas de recopilación de datos son breves y concretas, reducirá la complejidad del análisis de datos y lo hará más eficaz. Para ser lo más eficaz posible, piense en su plan de análisis antes de crear sus herramientas de recopilación de datos. Recuerde que su análisis debe ser imparcial y que debe tener en cuenta los resultados de la investigación en lugar de sus hipótesis y opiniones iniciales.

El análisis de las entrevistas cualitativas debe centrarse en la forma en que los encuestados (por segmentos) gestionan los riesgos y su percepción de las dificultades con sus herramientas de gestión de riesgos, así como de la probabilidad de que se produzcan los sucesos que suponen un riesgo. El análisis también debe evaluar qué canales de distribución gozan de mayor confianza.

Puede que le resulten útiles programas de software cualitativo como Dedoose o Nvivo para analizar sus datos. Este tipo de software es especialmente útil si tiene grandes conjuntos de datos o no dispone de para realizar el análisis del estudio. También puede utilizar una tabla de hoja de cálculo, como Microsoft Excel u otra aplicación de hoja de cálculo, con las preguntas como encabezados de columna y los encuestados como filas. Esto le permitirá comparar las respuestas de los distintos individuos e identificar patrones. No olvide anotar las características demográficas de los encuestados para asegurarse de que su análisis incluye la segmentación. Los análisis de grupos focales también pueden agruparse en tablas, con una fila para cada grupo.

Por último, las herramientas de IA generativa pueden ayudarle en el proceso de análisis de datos. Puedes empezar preparando las transcripciones para asegurarse de que son claras y están organizadas, eliminando las palabras innecesarias y conservando el significado original. A continuación, puede proporcionar a una herramienta de IA como ChatGPT un breve contexto para el proyecto, como explicar que el grupo de discusión debatió sobre las barreras para acceder a un seguro inclusivo y subir a la IA una parte de la transcripción y pida ideas concretas, como identificar temas comunes, destacar retos, extraer citas clave o resumir las recomendaciones de los participantes. Por ejemplo, puede decir: "Esta es una transcripción de un grupo de discusión sobre seguros inclusivos. Por favor, identifique los principales temas y obstáculos debatidos y destaque cualquier sugerencia o cita de los participantes sobre cómo mejorar el acceso". La herramienta de IA analizará el texto y le devolverá un resumen o análisis, que podrá perfeccionar haciendo preguntas de seguimiento adaptadas a su enfoque específico.

Este proceso puede ayudarle a descubrir rápidamente ideas significativas que orienten su trabajo. Sin embargo, tenga en cuenta que no es una solución perfecta. Parte de la "magia" de analizar las voces de los clientes está en comprender matices que las transcripciones pueden pasar por alto. Tenga en cuenta el lenguaje corporal, el estado de ánimo y el tono de las personas durante las conversaciones. ¿Estaban relajados? ¿Comprendían bien el tema? ¿Sugirieron que algunas de sus respuestas verbales eran demasiado optimistas, quizá para complacerle a usted o a una organización asociada? Es importante asegurarse de que la tecnología es su ayudante y no una muleta.

El análisis de datos cuantitativos debe comenzar con una limpieza exhaustiva de los datos. Antes de empezar, revíselos y "límpielos". En primer lugar, elimine las entradas duplicadas y en blanco. Después, considere la posibilidad de codificar algunas respuestas abiertas o ajustar cualquier incoherencia: por ejemplo, si la respuesta a una pregunta es "3", y las respuestas están escritas como "3", "tres" y "III", todas ellas deben recodificarse a "3". El análisis puede realizarse en un paquete de software estadístico o en una aplicación de hoja de cálculo como Microsoft Excel, dependiendo de la capacidad interna.

Se puede aprender mucho de los datos de las encuestas sin hacer nada sofisticado. Empiece con tablas descriptivas básicas que muestren quién fue entrevistado (sexo, edad, ocupación, ingresos, etc.), así como tablas de respuestas de la encuesta a cada pregunta, dando frecuencias y medias en función de las preguntas. Si desea saber cuántas personas respondieron que tienen un préstamo, puede mostrar la frecuencia de esta respuesta (por ejemplo, 40%). Si desea saber con qué frecuencia la gente acude al médico, puede mostrar un promedio (media) y desviaciones estándar si tiene un conjunto de datos grande. A continuación, puede hacer tablas de los resultados por segmentos para explorar los riesgos, preferencias y limitaciones financieras específicas de cada segmento.