Investigación de mercados offline y online

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Presentación del módulo de Investigación de Mercados del Master de Marketing del IdEC-UPF.
Market Research module of Master of Marketing (IdEC-UPF)

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Investigación de mercados offline y online

  1. 1. Investigación de Mercados DDM-MEM Gilbert Martínez Gamote (gmartinez@aixa.es) AIXA, Investigación y Estrategia Brand Manager Toalllitas Dodot 2000-2005 Jefe de Investigación de Mercados Evax, Ausonia y Tampax 2005-2008
  2. 2. © gilbebo@gmail.com
  3. 3. © gilbebo@gmail.com
  4. 4. © gilbebo@gmail.com Inv. de Mercados en la práctica Sentimientos •Visible •Oculto •Ver, Preguntar •„Cuantitativo‟ •Información •Observar, Escuchar •„Cualitativo‟ •Sentido
  5. 5. © gilbebo@gmail.com • ¿Qué se estudia? Exploramos 4 aspectos esenciales de la naturaleza humana, en concreto lo que las personas: 3) Decimos Más Oculto/Silencioso Más Visible/Audible 4) Hacemos 1) Sentimos 2) Creemos Inv. de Mercados en la práctica
  6. 6. © gilbebo@gmail.com • „The consumer does not behave as (s)he says, does not say what (s)he thinks and does not think what (s)he feels‟ David Ogilvy Inv. de Mercados en la práctica
  7. 7. © gilbebo@gmail.com Inv. de Mercados en la práctica Focus Groups / Etnografía Paneles de consumidores Encuestas presenciales / telefónicas NeuroMKT Netnografía Analítica WebEncuestas online Técnicas Proyectivas
  8. 8. © gilbebo@gmail.com Los estudios cualitativos
  9. 9. © gilbebo@gmail.com
  10. 10. © gilbebo@gmail.com
  11. 11. © gilbebo@gmail.com La aproximación cualitativa • Usos: – Conocer las „reglas‟ del juego. – Explorar el campo de significados y reacciones asociados a un producto, idea… y por qué reaccionan de una forma u otra. – Descubrir „insights‟ en diferentes perfiles de consumidores (cómo son los „jugadores‟ y qué los mueve) • Usado demasiado frecuentemente como „dirt test‟ para descartar opciones, o peor, para escoger.
  12. 12. © gilbebo@gmail.com Insights • Para la agencia Leo Burnett son las percepciones, imágenes, experiencias y verdades subjetivas fuertemente enraizados que el consumidor tiene asociadas con un tipo de producto, con una marca en concreto o con su situación de consumo. • Creencias y emociones altamente relevantes para un consumidor sobre una categoría o marca
  13. 13. © gilbebo@gmail.com Los estudios cualitativos • Características: – Moderador – Pocas personas (1-8) – En sala con invitación (tb. internet) Vídeo de ejemplo de FG
  14. 14. © gilbebo@gmail.com • Herramientas cualitativas • Entrevistas personales (1 persona, temas sensibles) • Mini-grupos (3-4 personas, grupos de profesionales) • Focus Groups (7-8 personas, cualquier grupo de consumidores-> expansión del discurso por polinización cruzada) • Técnicas Etnográficas (a partir de la antropología: recogida „in situ‟ de información de hábitos de compra o uso mediante observación) – Capacidad de llegar a creencias y sentimientos a partir de la interacción humana Los estudios cualitativos
  15. 15. © gilbebo@gmail.com • Técnicas Proyectivas (emoción): – Descubrir las emocionesasociadas a las marcas, productos, comunicación utilizando técnicas asociativas indirectas. Los estudios cualitativos
  16. 16. © gilbebo@gmail.com Alegría Enfado Miedo Tristeza Los estudios cualitativos
  17. 17. © gilbebo@gmail.com Alegría Enfado Miedo Tristeza Los estudios cualitativos
  18. 18. © gilbebo@gmail.com Alegría Enfado Miedo Tristeza Los estudios cualitativos
  19. 19. © gilbebo@gmail.com Alegría Enfado Miedo Tristeza Presente FuturoPasado Los estudios cualitativos
  20. 20. © gilbebo@gmail.com • Técnicas proyectivas (ejemplo: ¿cuál de las siguientes personas representaría mejor lo que „Barcelona‟ significa para ti? Los estudios cualitativos
  21. 21. © gilbebo@gmail.com Los estudios cuantitativos
  22. 22. © gilbebo@gmail.com Los estudios cuantitativos • Características: – Trabajan más a nivel de recopilar y cuantificar hechos (p.ej. hábitos) y opiniones. – Permiten comparaciones estadísticas y cuantificar distancias entre productos / servicios / marcas. – Requieren de suficiente base muestral (dependiendo del error asumible y … del presupuesto…)
  23. 23. © gilbebo@gmail.com Los estudios cuantitativos • Algunos usos: – Seguimiento (tracking) de hábitos e imagen de la categoría. – Escoger entre varias alternativas de ideas, productos, servicios, webs, anuncios, promociones… – Clasificar un gran número de consumidores en diferentes clusters más homogéneos (en función de sus hábitos de compra, sociodemográficos…)
  24. 24. © gilbebo@gmail.com BMW Mercedes Audi Fiat Ford Peugeot Seat Citroën Volvo Kia Lujo Aceleración Potencia Velocidad punta Seguridad Barato Diseño Consumo Comfort Dura mucho Coste de mantenimiento Préstamos bajo interés Marca de toda la vida Realizado con datos ficticios, únicamente a efectos de formación Estudios cuantitativos: mapping
  25. 25. © gilbebo@gmail.com BMW Mercedes Audi Fiat Ford Peugeot Seat Citroën Volvo Kia Lujo Aceleración Potencia Velocidad punta Seguridad Barato Diseño Consumo Comfort Dura mucho Coste de mantenimiento Préstamos bajo interés Marca de toda la vida Realizado con datos ficticios, únicamente a efectos de formación Estudios cuantitativos: mapping
  26. 26. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: diseño • A controlar – Metodología (Telefónico, internet, hall, …) – Autoadministrado vs. encuestador – Cada entrevistado prueba un producto (monádico) o más (rotación, sensibilidad) – Orden de las preguntas (sesgo por influencia) – Lenguaje y escalas utilizadas
  27. 27. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: diseño • Penetración de telefonía e internet – ¿Cuál es la penetración por edades del móvil y de internet? •INE – Otros datos interesantes del INE • España en Cifras 2010 y Padrón municipal • Medios de comunicación (EGM – AIMC) • Encuesta presupuestos familiares (gasto por partidas) • Empleo del tiempo • Encuesta de salud y hábitos de vida • …
  28. 28. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: Test de Ideas (conceptos), Productos – Flujo característico de la entrevista: • Filtros: demográficos y hábitos de consumo • Valoración global (p.ej. 0 a 10 o de „Nada a Mucho‟) • Comentarios abiertos (positivos y negativos sobre el producto) • Intención de compra • Valoración cerrada para diferentes atributos • Proyecciones de cantidades y frecuencia (OJO!)
  29. 29. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: output Gráfico radial para mostrar diferencias entre productos en función de los atributos escogidos.
  30. 30. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: clusters
  31. 31. © gilbebo@gmail.com 2 4 6 23 Cada caso se junta con el de al lado en función de que tenga valores similares en las variables usadas para la agrupación (p.ej. edad, servicios contratados, frecuencia de uso, margen…) Estudios cuantitativos: clusters
  32. 32. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: trees Nombre Año Sexo País Titulo Univ Postgrado Isabel 83 Mujer Esp RRPP URL DDM Samantha 86 Mujer Esp ITM UAB DDM Carolina 81 Mujer Esp Turismo URL DDM Lorena 80 Mujer Esp CCEE EUNCET MEM Carles 79 Hombre Esp CCEE Uvic MEM Sandra 82 Mujer Esp Psicol UB DDM Luciano 80 Hombre Arg Prep Ben Gurion MEM Javier 84 Hombre Esp CCEE UIC DDM Elisabet 87 Mujer Esp RRPP URL MEM Omar 83 Hombre Ven ComSoc UCAB DDM Ana Maria 75 Mujer Esp Biología UB DDM Oscar 82 Hombre Esp Historia UB DDM Mireya 85 Mujer Esp CCEE UB MEM Javier 81 Hombre Esp CCEE UB MEM Cristina 83 Mujer Esp Turismo URL MEM A.Odalys 61 Hombre Esp Periodismo UAB DDM Ruth 70 Mujer Esp Arte UB DDM Alexandra 86 Mujer Esp CCEE UPF DDM Gemma 86 Mujer Esp CCEE UPF MEM Silvia 81 Mujer Esp Turismo DDM Laura 84 Mujer Esp Enginy URL DDM Miguel 77 Hombre Esp Comercio (CCEE) AF MEM Fco Javier 86 Hombre Esp CCEE UPF MEM
  33. 33. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: trees
  34. 34. © gilbebo@gmail.com • 3 puntos clave – Margen de error* = 100 / • n = 100 • n = 400 • n = 2.500 • n = 10.000 Error máximo que cometeremos en la encuesta cuando el porcentaje a estimar se encuentra alrededor del 50% „máxima incertidumbre o indecisión „ en la muestra entrevistada (p=q=0,5) Con un 95,5% de confianza el dato real que se quiere estimar se encontrará en el intervalo marcado por la proporción obtenida+/- el error (p.ej. n=400, error:+/- 5pp. Porc: 48,2%, intervalo: 43,2 – 53,2) Nr. Encuestados (=n) Estudios cuantitativos: claves
  35. 35. © gilbebo@gmail.com Error = 100 / 1000 = =100 / 31,6 = 3,16 Estudios cuantitativos: claves
  36. 36. © gilbebo@gmail.com ¿Qué significa „muestra representativa‟? ¿Y „suficiente‟? Estudios cuantitativos: claves
  37. 37. © gilbebo@gmail.com
  38. 38. © gilbebo@gmail.com • Para conseguir la representatividad: – Controlar el sesgo • Metodología (Web, telefónico, hall test…) • Rotaciones • Autoselección Estudios cuantitativos: claves
  39. 39. © gilbebo@gmail.com Estudios cuantitativos: claves
  40. 40. © gilbebo@gmail.com ¿Qué se entiende„ por diferencia significativa‟ entre 2 muestras? Estudios cuantitativos: claves
  41. 41. © gilbebo@gmail.com Depende del tamaño de la muestra Muestra: n= 100, error aprox: + / - 10 pp. n= 1100, error aprox: + / - 3 pp. 44 3727 47 34 54 44 3734 40 41 47 Dif. no significativa , se solapan los intervalos Dif. significativa. Provienen de datos que en la „realidad‟ son diferentes El dato que queremos estimar en la „realidad –universo-‟ se encontraría con un 95% de probabilidad entre el 27 y el 47 %. Estudios cuantitativos: claves
  42. 42. © gilbebo@gmail.com Depende del tamaño de la muestra ¿Qué ocurriría con una muestra de 10.000 personas? Significativo Importante Estudios cuantitativos: claves
  43. 43. © gilbebo@gmail.com • Sugerencias prácticas al desarrollar una investigación de mercados: 1) Criterios de éxito mínimos, a priori para los resultados 2) Próximos pasos si se cumplen o si no se cumplen 3) MKT, Desarrollo, Dirección de acuerdo formalmente con (1 y 2) Estudios cuantitativos: claves
  44. 44. © gilbebo@gmail.com
  45. 45. © gilbebo@gmail.com Paneles
  46. 46. © gilbebo@gmail.com •Seguimiento temporal •Homogeneidad de la muestra •Renovación de la muestra Paneles
  47. 47. © gilbebo@gmail.com • Tipo de muestra Hogares Individuos Puntos de venta Perfiles Sociodemográficos ¿Dónde, Todos? Productos uso hogar (p.ej. Limpieza, básicos alimentación) ¿Dónde, Quién? ¿Quién compra? Canales Paneles
  48. 48. © gilbebo@gmail.com • Cobertura del panel •Canales o tiendas no representados •Muestra no representativa o insuficiente •Colocación de ventas al canal que no han sido absorbidas por el consumidor •Problemas de auditoría (p.ej. alta de referencias) Paneles
  49. 49. © gilbebo@gmail.com • ¿Qué miden? •Compras: •Alimentación y bebidas •Moda •Automóviles y combustibles •Telefonía y electrónica de consumo •Ocio •Productos de farmacia… •Medios de comunicación: •Audiencias TV •Audiencias generales de medios (EGM-AIMC) •Webs visitadas (Netratings) Paneles
  50. 50. © gilbebo@gmail.com • ¿Cómo? Paneles
  51. 51. © gilbebo@gmail.com • A tener en cuenta Consume Compra Decide Pastelitos infantiles Cuchillas afeitar Arroz Gel de baño Paneles
  52. 52. © gilbebo@gmail.com – Principales datos: •Participación de mercado (volumen / valor) •Normalmente se da prioridad a la obtenida en paneles de punto deventa aunque también se dispone del dato de paneles individuales u hogares. Treemap Paneles
  53. 53. © gilbebo@gmail.com – Principales datos: PVP x cantidad (p.ej. x kg / x litro…) PVP x pack Paneles
  54. 54. © gilbebo@gmail.com % de individuos (u hogares) que han comprado un producto en un tiempo determinado Distribución Numérica % de las tiendas que trabajan esa categoría donde tu producto se ha vendido Penetración 4/12: 33% 13/26 : 50% Paneles
  55. 55. © gilbebo@gmail.com Distribución Ponderada Qué parte del pastel en VALOR de tu categoría venden las tiendas donde has conseguido distribución de tu producto 40 60 Hipers Otros Hipers Carrefour 70 30 Súpers Otrosno pres. Súpers presentes Paneles
  56. 56. © gilbebo@gmail.com • Si el canal hipermercados vende 1/3 de las ventas en valor de esa categoría y el de súpers 2/3: ¿Qué porcentaje del total de ventas de nuestra categoría se realiza en las tiendas donde hemos conseguido introducir nuestro producto? = Distribución Ponderada Total Nacional DP Total Nal.: (1/3 * 60%) + (2/3 * 30%) = 20 + 20 = 40% Con una distribución numérica del 50% conseguimos una ponderada del 40% (?) 70 30 Súpers Otrosno pres. Súpers presentes 40 60 Hipers OtrosHipers Carrefour Paneles
  57. 57. © gilbebo@gmail.com ¿En cuál de estos 3 productos de una misma categoría invertiríamos esfuerzos comerciales para aumentar su distribución? A B C Participación en volumen 4 15 28 Participación en valor 8 20 30 Distribución Numérica 20 35 70 Distribución Ponderada 20 50 90 Paneles
  58. 58. © gilbebo@gmail.com • Otros indicadores ligados a la distribución – Distribuciones Ponderadas de Promociones • Reducciones Temporales de Precio (TPR) • Regalos on pack • Bundle Packs… Se puede relacionar con la DP Total (% de ventas en valor que representan las tiendas donde ha habido una promoción)-> Intensidad promocional – Fueras de Stock (sin compras en una tienda durante un periodo). Relacionable con las ventas por punto de ponderada (pérdidas por no estar presente) Paneles
  59. 59. © gilbebo@gmail.com • Para finalizar, algunos otros indicadores relevantes en paneles individuales o de hogar: – Tasa de repetición (2 o + compras por periodo analizado) – Frecuencia de compra  frec. promocional – Cantidad comprada x acto  cantidad x pack – Share of Requirements (share en volumen de tu producto, entre los que compran tu producto. Si fuesen totalmente fieles sería del 100%) Share of Requirements de Duff para Homer : 80% Paneles
  60. 60. © gilbebo@gmail.com % Share en Valor = Penetración x (% personas u hogares compran) Índice Volumen(x acto) x (compran más o menos cantidad que el promedio de individuos u hogares de la categoría) Índice Frecuencia de compra (compran más o menos veces por periodo que el promedio de la categoría) Índice Precio promedio x (compran más o menos caro que el promedio de la categoría) Fórmula mágica Paneles
  61. 61. © gilbebo@gmail.com Fórmula mágica Índices (p.ej. 114, 85 vs. promedio del mercado) Paneles
  62. 62. © gilbebo@gmail.com Web y Social Media Analytics
  63. 63. El 59% de los hogares tiene acceso a Internet, prácticamente en su totalidad con banda ancha. El 69% de los hogares dispone de ordenador. Fuente: INE 2010, Encuesta Uso de las TIC Años 2004-2010 Web y Social Media Analytics © gilbebo@gmail.com
  64. 64. Personas de 16 a 54 años: 70,5% 16,2 37,6 57,9 70,3 77,4 87,7 7,8 23,8 48,8 63,6 79,1 90,2 0 20 40 60 80 100 65-74 a. 55-64 a. 45-54 a. 35-44 a. 25-34 a. 16-24 a. Mujeres Hombres Total Penetración 16-74: 58% Fuente: INE 2010, Encuesta Uso de las TIC Uso de internet al menos 1 vez por semana Web y Social Media Analytics © gilbebo@gmail.com
  65. 65. 68,6 60,9 65,1 58,6 48,8 62,1 57,9 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Hábitat: Más de 100.000 habitantes y capitales de provincia Hábitat: De 50.000 a 100.000 habitantes Hábitat: De 20.000 a 50.000 habitantes Hábitat: De 10.000 a 20.000 habitantes Hábitat: Menos de 10.000 habitantes Nacionalidad:española Nacionalidad: extranjera Fuente: INE 2010, Encuesta Uso de las TIC Uso de internet al menos 1 vez por semana Web y Social Media Analytics © gilbebo@gmail.com
  66. 66. © gilbebo@gmail.com • ¿Qué dicen de mí?  Reputación corporativa en Social Media • ¿Interesa mi web? ¿Qué interesa? ¿De dónde vienen, a dónde van?  Web Analytics (p.ej. Google Analytics) • ¿Cómo le va a la competencia online?  Inteligencia Competitiva (p.ej. Double Click Ad Planner Google, Alexa) Web y Social Media Analytics
  67. 67. © gilbebo@gmail.com ¿Cómo se contabiliza la navegación online? Web y Social Media Analytics
  68. 68. © gilbebo@gmail.com @ Brand Web y Social Media Analytics
  69. 69. © gilbebo@gmail.com 11 Web y Social Media Analytics
  70. 70. © gilbebo@gmail.com Web y Social Media Analytics
  71. 71. © gilbebo@gmail.com Web y Social Media Analytics
  72. 72. © gilbebo@gmail.com Web y Social Media Analytics
  73. 73. Target Global Poblacional Target Internet Activo (publican comentarios sobre marcas o experiencias de producto, escriben blogs temáticos, opinan en diarios online…). Ejemplo: 17% de los internautas españoles tienen un blog y lo actualizan (Encuesta AIMC, Dic’09) Brand Brand 30% 70%* @ Brand No usuarios Internet Usuarios de internet Fuente: INE, % uso de internet en la última semana(16-54 años). TIC survey 2010 Web y Social Media Analytics © gilbebo@gmail.com
  74. 74. Macroencuesta AIMC entre internautas españoles, Dic.’09 Influyen en  70% x 43%=El 30% de toda la población española (16-54 a.) ha consultado en el último mes opiniones acerca de algún producto o servicio y les ha concedido una gran confianza. 25% sobre el total población (internauta o no) 16-74 a. Web y Social Media Analytics ? © gilbebo@gmail.com
  75. 75. Audit de reputación online de la marca b c e a z x k b b z x c e k a b z a e c x b k z Producto Servicio Precio Disponible Publicidad Web y Social Media Analytics Resultados de Imagen de la marca online. -Nivel y evolución de comentarios (positivos, neutros, negativos, ideas co-ocurrentes) por concepto. -ABC online de sites que impactan en la marca (Blogs, webs, FB, Twitter…) por número de comentarios, tipo y nivel de audiencia -Comparación vs. competencia (p.ej. %Conversaciones de la categoría en las que está presente cada marca) © gilbebo@gmail.com
  76. 76. •Imagen global representativa y fortalezas y debilidades estratégicas •Fuentes online creadoras de opinión •Oportunidades en desarrollo de producto (insights) y amenazas (competencia, word of mouth negativo) © gilbebo@gmail.com
  77. 77. © gilbebo@gmail.com
  78. 78. © gilbebo@gmail.com
  79. 79. © gilbebo@gmail.com Web Analytics • Uso de herramientas como Google Analytics o Yahoo Web Analytics para entender dinámicas esenciales como: – Consecución o no de objetivos web (¿Qué se quiere conseguir?!!) – Evolución de las visitas – Páginas que inducen salida – Nivel de involucración http://www.kaushik.net/avinash/
  80. 80. © gilbebo@gmail.com Web Analytics – Objetivos conseguidos • De la web: Registro, Venta, Descarga de contenidos… – Concepto Funnel – CpC -> CpA • Del visitante: 3 Preguntas clave de Avinash  ¿Cuál era el objetivo de su visita?  ¿Lo ha conseguido hoy?  ¿Si no lo ha conseguido porqué no ha podido? (abierta) – Evolución de las visitas • Global • Por páginas (Págs. de entrada –no nec. Home- y págs. + vistas)
  81. 81. © gilbebo@gmail.com Funnel Google Analytics
  82. 82. © gilbebo@gmail.com Web Analytics – Nivel de involucración • Tiempo dedicado a la navegación (¿por involucración o porque se han perdido?…) • Repetición de visita en un tiempo determinado • % de visitantes que lo hicieron muy recientemente (vs. hace mucho tiempo) – Páginas que provocan salida • Bounce Rate „rebote‟ (x pág. de entrada, x buscador usado, x enlace, x keywords)
  83. 83. © gilbebo@gmail.com Bounce rate por páginas de origen
  84. 84. © gilbebo@gmail.com Bounce rate por palabras buscadas
  85. 85. © gilbebo@gmail.com
  86. 86. Inteligencia Competitiva online © gilbebo@gmail.com
  87. 87. Inteligencia Competitiva online © gilbebo@gmail.com
  88. 88. Inteligencia Competitiva online Double Click Ad Planner (Google) © gilbebo@gmail.com
  89. 89. Double Click Ad Planner (Google) © gilbebo@gmail.com Inteligencia Competitiva online
  90. 90. © gilbebo@gmail.com
  91. 91. © gilbebo@gmail.com Biofeedback Fuente: www.prsresearch.com, www.tobii.com Usos off-line y online
  92. 92. © gilbebo@gmail.com Biofeedback
  93. 93. © gilbebo@gmail.com Biofeedback Fuente: www.prsresearch.com
  94. 94. © gilbebo@gmail.com Deteccíon de variaciones de actividad eléctrica en el lóbulo frontal (= atención/procesamiento de información) Variaciones de la conductividad eléctrica de la piel (= emoción) Biofeedback
  95. 95. © gilbebo@gmail.com • Focos Biofeedback – 1) Focos de atracción visual (Eye Tracking) – 2) Atención cognitiva (Activación lóbulo frontal) – 3) Emoción (Respuesta galvánica) Biofeedback
  96. 96. © gilbebo@gmail.com Algunos buenos enlaces http://www.touchgraph.com/TGGoogleBrowser.html Muestra relaciones entre webs. Entra una y mira con cuáles está relacionada. http://www.infonomia.com/ Todo sobre innovación y Economía del conocimiento. http://www.prsresearch.com/prs-insights/ http://www.prsresearch.com/prs-insights/ y comunicación dentro de tienda, p.ej. “10 principles of effective packaging research” http://www.iftf.org Institute for the future. www.ted.com Tendencias actuales y futuras http://www.worldmapper.org & graphs.gapminder.org/world el mundo de forma diferente todas basadas en datos. http://newsmap.jp/ Las noticias más comentadas http://www.kaushik.net/avinash/ El gurú de la analítica Web.
  97. 97. © gilbebo@gmail.com El Ser Humano
  98. 98. © gilbebo@gmail.com El Ser Humano: las necesidades • Desde la Pirámide de Maslow a la Neurociencia Supervivencia física (corto, medio plazo) Supervivencia social (largo plazo y „legado genético‟) Supervivencia extendida „Legado creativo‟ (obras –árbol, libro-, crear o contribuir al éxito de una empresa o proyecto, enseñar, acciones que transcienden la propia vida del sujeto) Estas son las motivaciones basadas en las necesidades profundas… Pero, ¿cómo se toma una decisión real en la práctica?
  99. 99. © gilbebo@gmail.com El Ser Humano: toma de decisiones • How we make decisions‟ Read Montague (Dtor. Human Neuroimaging Lab & Center for Theoretical Neuroscience) – Mente eficiente = imprecisa y (casi) perfecta (Kasparov vs. Deep Blue) – Paulov, anticipando el valor de la recompensa – Ideas y recompensas – Dopamina: mejor de lo esperado – ¿Y si? En el pasado y en el futuro
  100. 100. © gilbebo@gmail.com El Ser Humano: toma de decisiones • De la Pirámide de Maslow a la Neurociencia El caso Phinea Cage: Libro “El Error de Descartes” A.R.Damasio (Médico y Neurocientífico- Catedrático Univ. South California y Premio Príncipe de Asturias)
  101. 101. © gilbebo@gmail.com El Ser Humano: toma de decisiones • De la Pirámide de Maslow a la Neurociencia Cerebro: Imagina Escenarios, Soluciones… Cuerpo: Reacciona evaluando la „positividad‟ o negatividad de los escenarios o soluciones en función del resultado somático que esas experiencias pasadas grabaron –dolor/incomodidad vs. Placer/comodidad- en los diferentes tejidos, piel, músculos, órganos… Amigdala(1) (2) Interface primitivo entre cerebro y cuerpo ultra-rápido orientado a la supervivencia El „Marketing Experiencial‟ se basa en eso!!!
  102. 102. © gilbebo@gmail.com Algunos buenos enlaces www.TED.com - Best Stats ever seen (Hans Rosling) - Paradox of Choice (Barry Schwartz) - Navigating our global future (Ian Goldin)
  103. 103. © gilbebo@gmail.com En resumen…
  104. 104. © gilbebo@gmail.com Gracias por vuestra atención !!! gmartinez@aixa.es gilbebo@gmail.com

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