Ciencia de datos e investigación aplicada

En investigación de mercados, a menudo interpretamos actitudes (“me gusta / no me gusta”), intenciones (“lo compraría”) y comportamiento (“lo compré”) como si siguieran una línea recta y fueran siempre confiables. El análisis de Conner & Norman aporta claridad con un enfoque parecido al de “medicina experimental”, ayudándonos a responder cuatro preguntas clave en los negocios. ¿Las actitudes e intenciones realmente predicen cambios en el comportamiento? Si logramos cambiarlas mediante comunicación, UX o promociones, ¿notamos un cambio en el comportamiento? ¿Qué tipo de intervenciones son efectivas para cambiar actitudes o intenciones? Y, sobre todo ¿Cuándo y para quién esas intenciones se convierten en acciones concretas? El hallazgo central es incómodo, pero útil: las actitudes y las intenciones importan… pero su efecto sobre el comportamiento suele ser modesto y depende fuertemente de condiciones (hábitos, estabilidad, dificultad, contexto). Si tu panel depende del “purchase intent”, puede estar basándose en promesas. 1) Qué dice la evidencia (en números que importan) El review se enfoca en el cambio de comportamiento (no solo en la conducta en un momento dado), privilegiando diseños prospectivos que controlan la conducta previa. Al comparar antes y después, se han encontrado estas relaciones aproximadas: Actitudes → cambio conductual: efecto medio (promedio pr≈0.14). Intenciones → cambio conductual: efecto medio–alto (promedio pr≈0.22). Actitudes → intenciones: efecto alto (r≈0.51). La traducción gerencial muestra que las actitudes e intenciones explican parte del cambio, pero también hay mucha variabilidad fuera del modelo, como el contexto, los hábitos, la fricción, los recursos, la competencia y la disponibilidad. Estos aspectos adicionales influyen significativamente en los resultados. ¿Cambiar actitudes/intenciones cambia el comportamiento? (evidencia experimental) Las intervenciones que cambian actitudes logran cambios medianos en la actitud (d ≈ 0.47) y cambios pequeños–medios en el comportamiento (d ≈ 0.38). Las intervenciones que modifican las intenciones pueden lograr cambios moderados en la intención misma (d≈0.66 en el meta clásico), pero solo producen cambios pequeños a medianos en el comportamiento (d≈0.36). Asimismo, un mayor cambio en la intención conlleva un cambio más significativo en la conducta (correlación de aproximadamente 0,57 entre los tamaños de efecto). Mover el “mindset” es mucho más sencillo que aumentar la participación en el mercado. Para transformar la intención en acción, es importante contar con procesos que acompañen ese cambio, como la planificación, el monitoreo y la reducción de obstáculos, así como posibles modificaciones en el sistema. 2) La pieza que market research suele ignorar: Operating Conditions El review combina el enfoque de “medicina experimental” con un marco que describe cuándo y para quién funciona, en qué condiciones y en qué contexto. Moderadores clave (los “depende” que sí pagan) Para actitudes: La estabilidad temporal de una actitud es importante: cuando una actitud se mantiene constante entre distintas mediciones, suele predecir con mayor precisión los cambios en el comportamiento. Por otro lado, si la actitud cambia mucho en ese período, su poder predictivo disminuye. La fuerza de actitud tiene mucha importancia y es accesible para todos. Nos ayuda a tener certeza, aunque a veces puede ser inconsistente en lo cognitivo y afectivo, o presentar ambivalencia. Algunas de estas características parecen funcionar a través de la estabilidad, contribuyendo a nuestra comprensión y comportamiento de manera significativa. Utilizamos una perspectiva experiencial (afectiva) en lugar de la instrumental (cognitiva) para predecir cómo puede cambiar el comportamiento: a menudo, lo que resulta más motivador es lo que percibimos como 'placentero' o 'aburrido', ya que suele influir más que otros factores 'útiles/saludables'. Para intenciones: Estabilidad de la intención: moderador consistente; la intención estable predice mucho mejor. La dificultad o el control: la intención parece tener menos influencia cuando la conducta es difícil o cuando el control, ya sea real o percibido, es bajo. Cuando tus compras entran en conflicto con otras metas, como ahorrar dinero, mantener la dieta o gestionar tu tiempo, puede resultar más difícil llevar esas decisiones a la práctica. Es normal que esto ocurra, ¡pero con un poco de planificación podrás encontrar el equilibrio perfecto para alcanzar todas tus metas! Los hábitos son comportamientos que, cuando se repiten en entornos estables, llegan a convertirse en parte natural de nuestra rutina y se vuelven menos dependientes de nuestras intenciones conscientes. La deprivación/SES: a veces, la misma intención puede resultar un poco más difícil de llevar a cabo debido a recursos, tiempo u oportunidades, y no por falta de ganas. Implicación dura: en segmentos con menos recursos o mayor fricción contextual, sube el gap entre lo que dicen y lo que pueden hacer. 3) Implicaciones directas para investigación de mercados A. Medición: deja de medir “actitud” como un ítem genérico Si solo capturas “me gusta”, te pierdes el motor. Separa la actitud experiencial (como el placer, el disfrute y la emoción anticipada) de la actitud instrumental (que se basa en la utilidad, el valor y la conveniencia). Incluye fuerza y estabilidad (por ejemplo, importancia y certeza) cuando tu objetivo es predecir cambios reales, no solo describir la situación. Evalúa la intención con atención: no solo la probabilidad de compra”, sino también el compromiso, la prioridad, los conflictos y, cuando sea relevante, el nivel de realismo. B. Diseño de estudios: pasa del “tracking” al “pipeline causal” El review propone un programa sistemático en cuatro etapas. En MR eso se traduce así: Etapa (EM) Pregunta de negocio Diseño MR recomendado Entregable Identificación ¿Qué palancas psicológicas mover? Cual + cuant exploratorio, segmentación por drivers Mapa de mecanismos (actitud/intención + alternos) Validación ¿Esto predice un cambio (no solo intención)? Prospectivo con baseline + follow-up, controlando conducta previa Modelo predictivo de cambio + moderadores Engagement ¿Qué estímulos cambian la actitud/intención? Experimentos de mensaje/UX (A/B) midiendo actitud/intención Lift psicológico por táctica (y heterogeneidad) Intervención (mediación) ¿El lift en conducta se explica por esas palancas? RCT / cuasi con mediación (ideal: serial) Modelo causal: táctica → mecanismo → conducta La mayor parte de la investigación comercial suele centrarse en la identificación (drivers) y un poco en el compromiso (pretest). Sin embargo, lo que realmente marca la diferencia está en la validación y la mediación, que aportan un valor adicional importante. C. KPI: “intención” no es KPI final; es KPI intermedio Dado que el efecto conductual suele ser menor que el cambio en la intención, la gestión debe usar un tablero de embudo psicológico-conductual. KPI proximal: actitud experiencial, intención estable, prioridad y reducción de conflictos. KPI conductual: compra, recompra, adopción, uso, churn (idealmente observado). KPI de condiciones: fricción (tiempo, disponibilidad, precio relativo), habitualidad, control. 4) Qué tácticas tienden a mover actitudes e intenciones (y cómo testearlas) El review resume evidencia sobre Behavior Change Techniques (BCTs) y persuasión. En clave MR: En cuanto a las actitudes, se presentan como pros y contras, así como enmarcar y volver a enmarcar, además de ofrecer información sobre las consecuencias en salud, aspectos sociales y emocionales, y fuentes confiables. Sin embargo, el análisis destaca que muchas de estas asociaciones todavía son 'hipótesis” que necesitan pruebas más claras (BCT único → mecanismo específico → conducta). Para la definición de intenciones, técnicas como el establecimiento de metas y los incentivos cuentan con respaldo en diversos enfoques, aunque hay variedad según cada dominio. Los mensajes “motivacionalmente alineados” (matching) generan incrementos pequeños a medianos en actitudes, intenciones y comportamiento en múltiples dominios, incluidas conductas de consumo. En lugar de pensar en “una campaña”, ¿por qué no crear un portafolio de hipótesis (mensaje, UX, promoción) y evaluarlo como un sistema de experimentos con mediación? Es una forma práctica y efectiva de abordar el proceso. 5) Checklist operativo para tu próximo estudio Decisión Recomendación basada en el review Por qué ¿Qué medir? Actitud experiencial + instrumental, intención conductual, estabilidad/fuerza, hábito/contexto, control/dificultad Predicción y traducción a conducta dependen de estabilidad, hábito y dificultad ¿Cuándo medir? Baseline + post + follow-up (y si puedes, repetición para estabilidad) El foco es cambio, y la estabilidad modera ¿Qué outcome usar? Preferir conducta observada (ventas/logs) + autorreporte como complemento Cambia conclusiones; además reduce sesgos de método común ¿Cómo diseñar causalidad? Randomización (A/B o RCT) + pruebas de mediación No basta correlación; el punto es mecanismo ¿Qué segmentar? Por fuerza/estabilidad, prioridad/conflicto, habitualidad, recursos (SES) “Works for whom” es la ventaja competitiva ¿Qué esperar? Cambios psicológicos > cambios conductuales (planea ROI y tamaño muestral) Evita overpromising con “intención” Cierre: el giro estratégico Conner y Norman terminan sugiriendo una ciencia más acumulativa y equilibrada. Propone una técnica específica, seguida de un mecanismo particular y una conducta concreta, todo ello con moderadores claros. Además, destacan la importancia de ampliar el enfoque más allá de un solo dominio, como la salud, para abarcar una variedad de conductas, incluido el consumo. Para investigación de mercados, esto implica profesionalizar el stack: De “medir percepciones” a diseñar mecanismos. De “pretest” a evidencia causal con mediación. De “un promedio” a condiciones operativas por segmento. Referencias: Conner & Norman, Attitudes, Intentions, and Behavior Change (Annual Review of Psychology, 2026).

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