Investigación causal: cómo encontrar causas puede ayudarte en la toma de decisiones comerciales
¿Qué es la investigación causal?
Para responder nuestra pregunta, revisaremos el propósito de la investigación causal, cómo implementarla en tus proyectos de investigación y algunos excelentes ejemplos de cómo las organizaciones están usando actualmente la investigación causal para tomar mejores decisiones comerciales.
Investigación causal: qué es y por qué es importante
La investigación causal está dentro de la categoría de la investigación concluyente debido a su intención de revelar relaciones de causa y efecto entre dos variables. Al igual que la investigación descriptiva, este tipo de investigación intenta probar una idea presentada por un individuo o una organización. Sin embargo, difiere de forma significativa tanto en sus métodos como en su propósito. Mientras que la investigación descriptiva tiene un alcance amplio e intenta definir mejor cualquier opinión, actitud o comportamiento de un grupo en particular, la investigación causal solo tiene dos objetivos:
- Comprender qué variables son la causa y qué variables son el efecto. Por ejemplo, supongamos que un municipio quiere disminuir los accidentes automovilísticos en sus calles. Por medio de una investigación preliminar descriptiva y exploratoria, podría determinar que los accidentes y la violencia vehicular han estado aumentando de manera constante durante los últimos 5 años. En lugar de asumir automáticamente que la violencia vehicular es la causa de estos accidentes, sería importante medir si no es al revés. Quizá la violencia vehicular incrementa cuando se presenta una mayor cantidad de accidentes debido a cierres de carriles y el aumento del tránsito. También puede ser un ejemplo del viejo refrán “la correlación no implica causalidad”. Tal vez ambos estén aumentando debido a otra razón como la construcción, la falta de controles de tránsito adecuados o una afluencia de nuevos conductores.
- Determinar la naturaleza de la relación entre las variables causales y el efecto predicho. Para continuar con nuestro ejemplo, supongamos que el municipio demostró que la violencia vehicular provocó un aumento en la cantidad de accidentes automovilísticos en la zona. La investigación causal podría usarse para dos cosas. Primero, para medir la importancia del efecto; por ejemplo, para cuantificar el aumento en el porcentaje de accidentes originados por la violencia vehicular. Luego, para observar cómo funciona la relación entre las variables (es decir, los conductores enfurecidos tienen tendencia a acelerar de manera peligrosa o tomar mayores riesgos, lo que provoca más accidentes).
Estos objetivos hacen que la investigación causal sea más científica que la investigación exploratoria y descriptiva. Con el fin de cumplir estos objetivos, los investigadores causales deben aislar la variable en particular que consideran que puede ser la responsable de que algo suceda y medir su verdadera importancia. Con esta información, una organización puede decidir con seguridad si vale la pena invertir recursos en el uso de una variable, como poner mejores señales de tránsito, o intentar eliminar una variable, como la violencia vehicular.
Cómo implementar una investigación causal de forma eficaz
La investigación causal debe tomarse como una investigación experimental. Recuerda, el objetivo de esta investigación es probar una relación de causa y efecto. Teniendo esto en mente, se vuelve de verdad importante tener parámetros y objetivos estrictamente planificados. Sin una comprensión global del plan de investigación y lo que intentas demostrar, tus hallazgos pueden ser poco confiables e incluir un gran nivel de sesgo del investigador. Prueba utilizar la investigación exploratoria o la investigación descriptiva como una herramienta en la cual puedes basar tu plan de investigación.
Una vez que tu plan y tus objetivos de investigación hayan tomado forma, es momento de planear apropiadamente el experimento causal. Este deberá cumplir tres condiciones principales antes de ponerlo en marcha:
- La relación de causa y efecto será ratificada o refutada con el experimento: Esto puede parecer algo evidente, pero si no te aseguras de que tu plan de investigación esté directamente asociado con el objetivo de esta, los resultados finales del estudio no tendrán ningún fruto, como la mayoría de los cereales para niños (no lo tomes a mal, Sam el tucán). Para asegurarte de que tu estudio produzca resultados de un modo u otro, observa cómo es el entorno normal y luego incrementa la frecuencia o la potencia de la variable causal.
- Identificarás de forma clara qué variables se están evaluando de manera independiente (están causando un efecto) y cuáles se están evaluando como dependientes (están recibiendo el efecto): Como analizamos en el ejemplo de la violencia vehicular y los accidentes automovilísticos, en muchos casos es difícil determinar qué variable depende de la otra. Por eso, es fundamental identificar qué variables se evaluarán como cada tipo antes de la realización del experimento. Por lo regular, la variable independiente será cualquier variable que incorpores al entorno.
Por ejemplo, tenemos la hipótesis de que aumentar las opciones de colores de los automóviles incrementará las ventas. En este caso, la cantidad de opciones de colores es la variable independiente y el nivel de ventas es la variable dependiente. Tu próximo paso será medir la tasa regular de ventas en la concesionaria y luego agregar una selección de colores de automóviles más amplia. Después de recopilar las nuevas cifras de ventas, compara los dos conjuntos de datos y analiza el efecto sobre las ventas. - No hay variables externas que puedan estar también provocando cambios en tus resultados: Si no registras todos los posibles factores que podrían ocasionar cambios en tu variable dependiente, no puedes estar seguro de si la variable que estás evaluando es la verdadera responsable de los efectos que estamos midiendo. En el laboratorio, los científicos tienen el lujo de crear un entorno completamente neutral. Por desgracia, el resto de nosotros debe enfrentarse al entorno dado. Por lo tanto, la tarea más importante al crear el plan de investigación es asegurarte de que tu experimento ocurra en las condiciones más parecidas posibles a las del momento en que mediste los resultados normales.
Por ejemplo, supongamos que eres el propietario de una tienda de helados y quieres estudiar el efecto que tendrá sobre las ventas la presencia de un payaso que entregue globos en frente de la tienda. Excelente idea, ¡lo sé! Por el contrario, sería mala idea usar las ventas de verano como una fuente de datos regular y realizar el experimento en invierno. No solo haría frío para el payaso, sino que las condiciones del tiempo tendría un gran impacto sobre las ventas de helado.
¿Quién utiliza la investigación causal y cómo puedo incorporarla en mis objetivos comerciales?
Realmente no importa de qué tipo es tu organización o qué objetivos tienes, la investigación causal puede usarse para tu beneficio. El objetivo de la investigación causal es brindar evidencia de que existe una relación en particular. Desde el punto de vista empresarial, si quieres verificar que una estrategia funcionará o sentirte seguro al identificar el origen de un problema, realizar una investigación causal es el paso correcto. Veamos algunos ejemplos de cómo la investigación causal puede implementarse con distintos objetivos en mente:
- Aumentar la retención de clientes: La mayoría de las cadenas de franquicias realizan experimentos de investigación causal en sus tiendas. Recientemente un taller mecánico grande realizó un experimento en el que determinados talleres aplicaron una política que establecía que los empleados debían mantener una conversación personal con el cliente mientras evaluaban su vehículo. Se les pidió que respondieran cualquier duda del cliente, que hablaran en términos comunes sobre cualquier inconveniente que hubiera con el automóvil y que se enfocaran en que el cliente entendiera los problemas.
Este experimento se implementó porque los resultados de una encuesta en línea indicaron que la falta de comunicación entre los empleados y los clientes hacía que los clientes no regresaran. Después de identificar dos soluciones para este problema (facilitar la conversación y aumentar la comprensión del cliente), la empresa usó este experimento para determinar qué tan eficaces serían estas soluciones en el aumento de la retención de clientes. Al comparar las ventas de los talleres donde no se implementó ningún cambio con las de aquellos que participaron en el experimento, la empresa notó un significativo aumento en la lealtad del cliente. - Iniciativas comunitarias: Los municipios suelen utilizar la investigación causal para medir el éxito de sus iniciativas comunitarias. Supongamos que el gobierno de un municipio realiza una encuesta y descubre que sus ciudadanos están insatisfechos con las opciones de transporte público actuales. Después de analizar los resultados, pueden implementar una estrategia para crear más zonas en las que los ciudadanos puedan dejar sus automóviles y utilizar el autobús. Luego de poner en marcha esta estrategia, pueden volver a enviar la misma encuesta y medir qué tipo de efecto ha tenido el transporte público en la satisfacción general.
- Publicidad eficaz: La publicidad es uno de los sectores más comunes para la investigación causal. La mayoría de las veces, las empresas prueban las campañas publicitarias en áreas pequeñas antes de lanzarlas en todas las ubicaciones. La idea es medir si hay un aumento considerable en las ventas, los clientes potenciales o el interés del público usando un nuevo anuncio en esas regiones antes de hacer una inversión mayor.
Muchas organizaciones llevan esto un poco más lejos y crean una encuesta en la que preguntan a los clientes qué hizo que las visitaran o que mostraran interés en sus servicios. De ese modo, la empresa puede comparar las respuestas de los clientes en la zona del experimento con las respuestas de toda la base de clientes para ver si el aumento en el tráfico es consecuencia directa de los esfuerzos publicitarios.
¡Comienza a investigar!
Con los nuevos conocimientos que acabas de adquirir sobre investigación causal, podrás crear planes de investigación más eficaces que sacarán el máximo provecho de cualquier oportunidad de negocios.
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