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Analiza, entiende y actúa: el poder de la estadística descriptiva

La estadística descriptiva es una herramienta práctica que convierte datos en decisiones. Aquí verás cómo puede aplicarse en situaciones reales para entender mejor al consumidor, guiar estrategias o generar valor tangible para las empresas.

¿Qué es la estadística descriptiva?

Es una rama fundamental de la estadística que resume, organiza y presenta datos que se han recopilado. No predice ni proyecta, pero describe la realidad con precisión y es útil para:

  • Segmentar a consumidores.
  • Medir la satisfacción del cliente. 
  • Identificar hábitos de consumo.
  • Conocer las preferencias de productos.

Para su elaboración, se implementan los siguientes métodos:

  • Medidas de tendencia central (media, mediana, moda)
  • Medidas de dispersión (desviación estándar, varianza, rango)
  • Tablas de frecuencia, histogramas, gráficos de barras y circulares

Estadística descriptiva para segmentar al consumidor

Gracias a la estadística descriptiva, es posible analizar cómo se componen los distintos grupos de consumidores, entender sus hábitos de consumo, preferencias y características clave.

Ejemplo: Al analizar las encuestas realizadas en un evento masivo, se identificó que el 60% del público fueron mujeres, con un predominio del grupo de edad entre 25 y 34 años. Esta información facilita la toma de decisiones sobre cómo personalizar la oferta, definir los mensajes clave y dirigir la comunicación al segmento más relevante.

Estadística descriptiva para medir la satisfacción del cliente

Una de las formas más comunes de medir la experiencia del cliente es a través del Net Promoter Score (NPS), una herramienta que evalúa la disposición de una persona a recomendar un producto, servicio o empresa, usando una escala del 0 al 10, donde 0 significa “no lo recomendaría en absoluto” y 10 “lo recomendaría totalmente”.

Ejemplo: Una empresa que organiza conciertos realiza encuestas tras sus eventos. A los asistentes se les pregunta: “¿Qué tanto recomendarías a un amigo o familiar asistir a este concierto”. Si la puntuación promedio es cercana a 10, indica altos niveles de satisfacción del cliente, lo cual es fundamental para la fidelización y mejora continua.

Estadística descriptiva para conocer los hábitos de compra

Empresas que necesiten identificar los momentos clave del ciclo de compra del consumidor y conocerlo a profundidad, este análisis es útil para identificar patrones de consumo, días y horarios en los que hay más afluencia o más picos de venta. Este tipo de análisis es uno de los pilares en la investigación de mercados, ya que revela comportamientos clave.

Ejemplo: En un concierto se analizan las ventas de 1,200 boletos. El 45% se adquirieron en fin de semana, siendo la sección de $580 la más vendida. Además, se observa que quienes compraron el lunes optaron por localidades de menor precio, lo que sugiere una variación en los hábitos de consumo según el día de la semana.

Estadística descriptiva para evaluar la aceptación de un nuevo producto

Conocer qué productos o atributos generan mayor afinidad entre los consumidores es clave para adaptar la oferta comercial. Este análisis permite tomar decisiones centradas en lo que el mercado realmente valora.

Ejemplo: Para determinar qué bandas de música podrían tener más convocatoria en futuros eventos, una promotora encuestó a 1,000 personas. Los resultados: 42% rock, 35% pop, 28% reguetón y 12% regional. Estos datos sirven para definir con precisión la programación musical y mejorar la satisfacción del cliente desde la planificación.

Conclusión

Si tienes datos pero no sabes cómo usarlos, en Research Land te ayudamos a interpretarlos. Aplicamos estadística descriptiva para que entiendas mejor a tus consumidores, tomes decisiones más inteligentes y hagas que tu negocio crezca. Contáctanos y descubre cómo podemos trabajar juntos.

Fuentes:

León García, O. A. (2023). Impacto de las capacidades de análisis de big data en la innovación empresarial. Ingeniería y competitividad, 25(2), e-21012611. 

Manzano, F. A., & Avalos, D. (2023). Análisis de la calidad de los datos en las estadísticas públicas y privadas, ante la implementación del big data. Ciencias administrativas, (22), 2–3. 

Medina La Plata, E. H. (2023). Big data: los datos como generadores de valor (1.ª ed.). Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). 

Ojeda Ramírez, M. M., Behar Gutiérrez, R., & Grima Cintas, P. (2021). Statistics as a discipline: A brief look to the past, the present and the future. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 12(23). 

Proaño, W. B. (2020). Estadística descriptiva e inferencial (1.ª ed.). Universidad del Azuay. 

Rodríguez, Z. (2023). Aplicaciones de la estadística en los estudios de mercado [Video]. Anáhuac Online.

Tumbaco, R. Y., Gutiérrez, T. V., & García, G. (2020). La estadística y su aplicación desde un enfoque práctico. Editorial Académica Universitaria.