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El marketing está cambiando.
Un modelo econométrico sobre
marketing y nuevas tecnologías
García Martín, G. (2010). “El marketing está cambiando. Un modelo econométrico sobre
marketing y nuevas tecnologías”, EsicMarket, Vol. 137, pp. 247-273.
Resumen
La gestión del cambio siempre ha sido un tema de vital importancia en el
sector empresarial, y es más, cuando este cambio se refiere al ámbito tec-
nológico, el efecto es aún más dramático. En este artículo veremos cómo
el cambio tecnológico que ha supuesto la irrupción del fenómeno Internet
ha afectado la forma de hacer marketing de las empresas, pasando del mar-
keting tradicional a lo que se denomina e-Marketing. Posteriormente se
elabora un modelo microeconométrico de variable censurada con sesgo de
selección muestral que analiza la influencia que ejercen, sobre el porcenta-
je de gasto en innovación dedicado a marketing, diferentes variables de
características de la empresa. La conclusión final es que el gasto en mar-
keting es mayor para las empresas que se han catalogado como innovado-
ras en tecnología en relación a las que no lo son. Además, también aumen-
ta a medida que se incrementan otras variables como el empleo de la
empresa, el volumen de ventas, el hecho de pertenecer a un tramo mayor
del volumen de gasto en innovación, o el porcentaje de la cifra de negocios
correspondiente a productos introducidos o sensiblemente mejorados.
Palabras clave: cambio tecnológico, marketing electrónico, modelos de
elección discreta, sesgo de selección muestral.
Códigos JEL: M31, O33, C24, C25.
Guillermo García Martín
Licenciado en CC.EE. y EE. por la Universidad Complutense de Madrid. MBA por el Instituto de Empresa de Madrid.
Doctorando en CC.EE. y EE. por la Universidad de Zaragoza.
Caja Inmaculada y ESIC Zaragoza.
guillermo.garciamartin@gmail.com
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sobre marketing y nuevas tecnologías
1. Introducción
La irrupción de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación
(conocidas como TIC) en el mundo empresarial se inició en los años sesen-
ta con el fin de ahorrar costes y eliminar trabajo manual y procesos en
papel (nóminas, facturas, etc.). En la actualidad las TIC juegan un papel
bastante más importante llegando a ser fuente de ventaja competitiva de
muchas compañías.
En general resulta interesante conocer los hábitos de utilización de
Internet por parte de los trabajadores en las empresas, así como saber qué
tipo de controles se establecen para su buen uso (Fontrodona y García,
2002). En este mismo sentido en Riverola (2003) se analizan los proyectos
de e-Business ofreciendo una radiografía de la aplicación de Internet en los
negocios de la gran empresa española, de la opinión de la alta dirección
sobre la misma y de los responsables de los departamentos vinculados a los
proyectos de e-Business.
En González, Rodenes y Álvarez (2005), se analiza el modelo de exce-
lencia empresarial, EFQM, y se concluye que las TIC son al menos tan rele-
vantes sobre los criterios resultado del modelo (satisfacción de la dirección
comercial, del personal y del cliente), como lo son el resto de indicadores
del modelo (calidad de la dirección comercial, gestión de personal, estrate-
gia y planificación y gestión de recursos). En otros, (Sieber, 2004), se afir-
ma que la introducción de las nuevas tecnologías en las empresas ha for-
zado a las compañías a replantearse los procesos de gestión y de
organización, aunque no deja de ser “tan sólo un paso más de una larga
evolución”. En Sieber y Valor (2005) se definen los criterios que las empre-
sas utilizan para adoptar las nuevas tecnologías, mientras que en Sieber y
Valor (2006) se distingue el impacto de las TIC en diferentes áreas de la
empresa: adopción de tecnología e infraestructura, interacción con el clien-
te y los proveedores, resultados de negocio, organización interna, etc., con
el objeto de analizar cómo afecta ese impacto y cuáles son los principales
desafíos que las TIC plantean al sector empresarial español, comparando
los resultados obtenidos con los de las empresas estadounidenses. Un com-
pleto estudio a nivel nacional lo podemos encontrar en Sieber y Valor
(2007), y en Sieber y Valor (2007b) nos encontramos con un estudio enfo-
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cado al sector industrial, donde se analiza cómo algunas compañías han
conseguido gracias a las TIC obtener una ventaja competitiva sostenible,
como también nos muestra Rodeiro y López (2007). Un estudio más espe-
cífico analiza el impacto que las TIC han provocado en las organizaciones
de las empresas y en las prácticas de trabajo (Sieber, 2007). En él se ve
cómo las TIC han ayudado a mejorar la competitividad de las empresas,
contribuyendo a incrementar su eficiencia y el nivel de penetración en el
mercado. Resulta también interesante analizar el informe Fundación
Cotec (2007) para poder tener una visión general de la tecnología y su
relación con la competitividad en la economía española.
La literatura empírica contiene un buen número de trabajos a nivel
europeo. En Gordo (2005) utilizando datos de la Encuesta de Innovación
Tecnológica elaborada por la Comisión Europea (CIS) se analiza la activi-
dad innovadora desde diversas perspectivas, que van desde el estudio de
los recursos destinados a I+D hasta el análisis de su impacto económico,
comparando además la economía española con el promedio de la UE 15.
En Álvarez y Molero (2004) se subrayan las características específicas que
la innovación tecnológica tiene en las empresas multinacionales analizan-
do las tendencias que se observan en el plano internacional, aunque cen-
trándose en la economía española como país intermedio en cuanto a inter-
nacionalización tecnológica.
1.1. Del Marketing Tradicional al Marketing Electrónico
La gestión del cambio es, quizá, uno de los procesos empresariales más
importantes a los que debe hacer frente la gran mayoría de las empresas
en algún momento de su vida. Es importante ser conscientes del papel a
jugar en el proceso de gestión del cambio, sobre todo cuando de un cam-
bio tecnológico se trata y, por lo tanto, es más rápido y más violento.
En lo que a marketing se refiere, se observa una evolución desde lo que
podríamos denominar el marketing tradicional, o Jurasic Marketing (De
la Rica, 2000), hacia un nuevo concepto: el marketing electrónico. En este
nuevo entorno las variables del marketing mix tradicional no son un ele-
mento diferencial de la empresa. La solución para poder obtener una ven-
taja competitiva que sea sostenible está en los intangibles (la marca, la
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imagen de la empresa, las garantías, el servicio de atención al cliente, el
dominio, la Web, etc.), y es con Internet con lo que podemos mejorar sus-
tancialmente los intangibles de nuestro producto. En primer lugar hacien-
do que la percepción que del producto tienen los usuarios sea mejor (catá-
logos electrónicos, elementos multimedia, personalización del producto
–color, modelo, talla–, etc.). En segundo lugar interactuando con el usua-
rio (publicidad interactiva, obtención de su feed back, humanizar el pro-
ceso de compra, etc.). En este escenario de interacción es donde cobra sen-
tido lo que algunos autores han considerado la 5ª P del marketing mix, que
no es otra cosa que People, la gente; es decir, tener en cuenta al cliente en
la consecución de los objetivos de marketing. Además en Flavián y Guina-
líu (2007) destacan tres conceptos básicos en las relaciones establecidas a
través de Internet, familiaridad del usuario, reputación del servidor y leal-
tad del usuario al servidor, y se concluye que para incrementar la lealtad
de los usuarios web, los servidores de Internet deben incrementar la fami-
liaridad con el sitio web así como la reputación que perciben.
En este momento resulta interesante destacar el trabajo de Cristóbal
(2006) en el que se analizan las diferencias entre las tiendas reales y virtuales,
haciendo hincapié en cómo influye el diseño web (diseño gráfico, usabilidad
y accesibilidad) en el desarrollo de la gestión comercial. Las conclusiones
finales son que el diseño tiene una importancia significativa en todo entorno
visual, e Internet lo es, y en segundo lugar que la gestión de los estableci-
mientos virtuales no debe ser una copia de la gestión tradicional ya que nos
puede abocar al fracaso. Por otro lado en Ruiz y Sanz (2007) se describen los
métodos de venta a través de medios directos como complementarios a la
venta en los establecimientos tradicionales con el fin de conocerlos en mayor
profundidad, haciendo especial énfasis en la venta por televisión donde pri-
man la comodidad y conveniencia de la compra. La conclusión final es que
los usuarios que acuden a establecimientos tradicionales lo hacen por que la
compra es para ellos una actividad de ocio; además, la falta de inspección físi-
ca de los productos supone un freno; y finalmente los usuarios no están segu-
ros del proceso de compra o creen que pueden encontrar problemas en la
entrega o devolución del pedido. No obstante, pueden destacarse las siguien-
tes ventajas: la rapidez y la completa disponibilidad del producto (24 horas).
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En Pérez-Cabañero (2007) se analiza el proceso de búsqueda externa de
información, previo a la compra, comparando el proceso en bienes y en
servicios. En este artículo se formulan dos hipótesis que quedan finalmen-
te contrastadas: primero, el consumidor busca más información cuando
quiere comprar bienes que cuando compra servicios; y segundo, busca más
fuentes de información en bienes que en servicios. Además como podemos
ver en Martín y Quero (2004) las empresas que han creado páginas web se
han visto influenciadas por el enfoque relacional, y así se observa cómo en
el diseño de la mayoría de las páginas web se incluye algún tipo de herra-
mienta de marketing relacional. En el lado opuesto nos encontramos con
algunos autores que abogan por la revisión radical de las variables del mar-
keting mix (Vallet y Frasquet, 2005) proponiendo diversas soluciones a la
situación actual: quedarse quieto, re-asfaltar el camino o poner parches,
cambiar de dirección, volver atrás o escoger el camino menos transitado.
Para ver las dificultades que nos encontramos al intentar valorar los
intangibles, podemos recurrir al trabajo de Lozano y Fuentes (2005) en el
que queda constancia de la problemática de valoración de la imagen de
marca de una empresa así como de su importancia. De hecho el valor de
marca varía enormemente: desde un 10% para empresas industriales, has-
ta un 70-90% que puede llegar a alcanzar en el sector de productos de lujo.
En el caso de empresas virtuales este valor puede incluso ser mayor.
Hay estudios que tratan sobre la comunicación en marketing y cómo
las nuevas tecnologías han puesto a disposición de las empresas nuevos
medios de gestión y difusión de la información y las ideas (Armelini y Villa-
nueva, 2007 y Villanueva, 2007). En estos estudios se analiza el papel del
WOM (Word Of Mouth) como una nueva forma de comunicación de las
empresas, analizando las causas de que se haya convertido en una potente
herramienta de marketing. Resulta también interesante el artículo de Álva-
rez, Santos y Vázquez (2005), que es una recopilación de las principales
escalas de medida que se utilizan habitualmente para conocer el grado de
orientación al mercado que tiene una empresa. La medición del grado de
marketing alcanzado por las entidades se lleva a cabo a través de la reali-
zación de un test en el que en general abundan las preguntas vinculadas
con clientes, observándose en la mayoría de las escalas analizadas, según
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sobre marketing y nuevas tecnologías
los autores, una carencia casi total de cuestiones relativas a la competencia
y al entorno. En Romeiro y Garmendia (2007) se da un paso más en el aná-
lisis de las TIC orientadas al marketing y se plantea el uso de los Sistemas
de Información de Marketing no como meras cajas tecnológicas que úni-
camente procesan toda la información de la empresa, sino como gestores
de toda la información de marketing. Así el SIM debería utilizarse como
Modelo de Gestión y transmitirse, vía marketing viral, a todos los inte-
grantes de la empresa para su difusión.
En definitiva observamos que el marketing se ha visto afectado por la
tecnología y de hecho, como hemos visto, ha alterado el statu quo de
muchas organizaciones. En el presente artículo se estudia la situación en
cuanto a inversión e innovación tecnológica con un modelo microecono-
métrico. Este análisis va a utilizar diferentes metodologías basadas en
modelos de elección discreta, utilizando datos de la Encuesta Sobre Inno-
vación Tecnológica en las Empresas 2000, del INE. A lo largo de las
siguientes páginas desarrollaremos un modelo para poder observar la inno-
vación tecnológica en las empresas españolas durante el año 2000.
1.2. Modelización econométrica
Dentro de la teoría económica del mercado laboral, el análisis de las ecua-
ciones de salarios ha sido tratado en multitud de artículos, tanto teóricos
como empíricos. Estos estudios son los más utilizados en la literatura cuan-
do hablamos de microeconometría y de modelos de elección discreta, y se
basan principalmente en analizar la participación en un mercado de deter-
minados grupos poblacionales (generalmente hombres y mujeres en el mer-
cado laboral). A lo largo de los últimos años la mejora de los procesos
informáticos ha popularizado el uso de los métodos econométricos aplica-
dos a este campo.
Uno de los trabajos clásicos sobre el tema lo encontramos en Fallon y
Verry (1988), donde se describe de una forma precisa el modelo microeco-
nómico subyacente a la teoría de la oferta de trabajo. En éste, el consumi-
dor se enfrenta a una función de utilidad que debe maximizar sujeto a una
restricción presupuestaria, y la decisión sobre participar o no en el merca-
do laboral vendrá determinada por las preferencias sobre consumo, ocio,
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1y trabajo. En el caso de soluciones esquina el individuo preferirá no tra-
bajar hasta que no encuentre un salario mayor que el que se le ofrece, es
decir, existe un salario a partir del cual el individuo comenzará a trabajar.
Ese salario límite es lo que se denomina salario de reserva, donde para sala-
rios iguales o inferiores al salario de reserva el individuo elegirá no traba-
jar, y para salarios superiores preferirá trabajar, participar en el mercado
laboral. Concluimos que la decisión de participar o no en el mercado labo-
ral viene determinada por la divergencia existente entre el salario de mer-
cado –ωω –, y el salario de reserva –ωω –. De tal modo que si ωω > ωω el
M R R M
individuo no participa, si ω < ω el individuo participa y si ω = ω el
R M R M
individuo se encuentra indiferente entre participar o no.
Podemos así enfocar nuestro modelo econométrico como un modelo
con variable dependiente discreta o de variación limitada. En primer lugar,
podemos definir un modelo de elección discreta binario (1, participar, 0,
no participar), donde el objetivo es estimar las probabilidades de partici-
par y de no participar en el proceso (ya sea en un proceso de innovación o
en un proceso de participación en el mercado laboral), eligiendo entre dife-
rentes funciones de distribución que nos proporcionarán diferentes esti-
maciones de los parámetros. Así por ejemplo, el modelo lineal de probabi-
lidad consiste en la simple estimación por MCO del modelo binario,
mientras que si utilizamos una función de distribución logística obtenemos
el modelo Logit o logístico, y utilizando una función normal obtenemos el
modelo Probit o probabilístico. Un segundo tipo son los modelos con
(1) En Modelling variable dependiente censurada, en los que se observan las variables inde-
individual choice. pendientes para toda la muestra y la variable dependiente se observa sólo
The econometrics of
para el rango de valores no censurados. Y por último, tenemos el modelo corners, kinks and
con variable dependiente truncada, que es similar al censurado, pero en el holes de
que tanto las variables independientes como la dependiente se observan S. Pudney,
encontramos una sólo para el rango no truncado.
completa descripciónExiste también la posibilidad de considerar –como sucede en nuestro
de los problemas de
caso– que en el modelo censurado se está produciendo un sesgo de selec-
especificación
ción muestral, con lo que deberemos utilizar un método de estimación bie- econométrica que
tápico como es el estimador propuesto por Heckman (1979), cuya expli- surgen por utilizar
variables discretas.cación detallada también podemos encontrar en Amemiya (1988), y en el
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que el problema se plantea en dos etapas: en la primera el individuo deci-
de si participa o no, y en la segunda, una vez que opta por participar, ha
de decidir cuánto participar (en el caso del mercado laboral cuántas horas
trabajar, en el caso del proceso de innovación cuánto gastar en marketing).
En Kalb y Scutella (2003) encontramos el modelo bietápico de Heckman
aplicado a la estimación de una ecuación de salarios. Estudios similares
son los de García (1991), Stern (1986), o Killingsworth (1983).
En el presente trabajo utilizaremos un modelo censurado con sesgo por
selección muestral a un proceso de innovación tecnológica, donde la deci-
sión es participar en el proceso de innovación invirtiendo una parte del gas-
to total en marketing. Existen otros modelos en la literatura que relacionan
econometría y marketing, como es el caso de Allenby y Rossi (2003) donde
se revisa la esencia de la aproximación bayesiana explicando por qué es
especialmente útil cuando se enfoca hacia la solución de problemas de mar-
keting. Un estudio similar utilizando también métodos bayesianos lo vemos
en Chiu, Gilbride, Kao y Otter (2005). Además, podemos encontrar intere-
santes modelos econométricos sobre innovación en Baumert, Buesa, Heijs y
Martínez (2002), en Acosta (1995), en EU Research on Social Sciences and
Humanities (2005), o en Benavente (2005) donde se evalúa el impacto sobre
la innovación y la productividad de las actividades de I+D en plantas manu-
factureras a través de un análisis econométrico.
En resumen, este artículo estimará una ecuación de gastos en marketing
en la que se supone que se produce sesgo de selección muestral, y que es
solucionado según el método tradicional de estimación en dos etapas pro-
puesto por Heckman (1979). En el capítulo segundo se desarrolla el mar-
co teórico necesario para comprender este trabajo de investigación, expo-
niendo los fundamentos teóricos que van a justificar el modelo
econométrico que se va a utilizar. En el capitulo tercero definimos las ecua-
ciones a estimar, tanto del modelo de selección o participación (modelo
Probit), como del modelo de comportamiento o ecuación de gasto en inno-
vación dedicado a marketing, describiendo las variables que van a utili-
zarse en cada caso. También en este paso se analizará la muestra que va a
ser utilizada en el proceso de estimación. El penúltimo capítulo muestra los
resultados obtenidos en las estimaciones: modelo de selección y modelo de
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(2) El nombre de comportamiento, así como la diagnosis del modelo. El trabajo finaliza con
“beneficio de reserva”el capítulo de conclusiones y con el de bibliografía utilizada.
no es sino una
aproximación a lo que
2. Marco teórico en teoría económica
Como acabamos de ver la primera decisión que ha de tomar la empresa es del mercado laboral se
la de si participar o no en el proceso tecnológico. Como podemos ver en la considera “salario de
reserva”: que es elfigura 1 dicha decisión viene determinada por la divergencia existente entre
salario mínimo que losel beneficio que se obtiene por innovar o beneficio de mercado –b –yM
individuos tienen en
beneficio mínimo que cualquier empresa considera necesario para realizar
cuenta a la hora de
2la inversión en tecnología, o beneficio de reserva –b –. De tal modo queR considerar su
si b > b la empresa no innova, si b < b la empresa innova y si b = b participación o no enR M R M R M
la empresa se encuentra indiferente entre innovar o no. En cualquier caso, el mercado laboral.
las empresas deciden si participan o no, y en este caso deciden que por-
centaje del gasto en innovación asignan a marketing. Así estamos censu-
rando la muestra, ya que para la variable dependiente no observamos toda
la muestra (para los individuos que deciden no participar toma el valor 0,
es decir, se observa sólo para el rango Yt*> 0), mientras que sí que obser-
vamos toda la muestra en las variables independientes. Este modelo es
también conocido como modelo Tobit censurado.
Figura 1. Proceso de Decisión de Participación
MUESTRA MUESTRA Sesgo de Selección
TOTAL SELECCIONADA Muestral
¿Dedica una parte
PARTICIPA EN ELde su presupuesto aSI SI
PROCESOmarketing?
GMARKET>0b < bR M
¿Innova?
NO
NO
GMARKET=0
b >= bR M
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sobre marketing y nuevas tecnologías
Esta decisión marca el devenir del modelo ya que, como sólo estimare-
mos ecuaciones de gastos para empresas que innovan y dedican parte del
gasto en innovación a marketing, se produce claramente un sesgo por
selección muestral que debemos corregir. Para solucionar este problema,
como podemos observar en Amemiya (1985, p. 384), se definen dos ecua-
ciones. La primera es la ECUACION DE COMPORTAMIENTO (Tobit
censurado), que se define como: Y* = X β + ε [2]n n n
donde no observamos directamente Y* , sino: Y = 0 ⇔ Y*≤ 0, y Y = X βn n n n n
+ ε ⇔ Y* > 0. Y donde la selección de la muestra se determina por eln n
modelo binomial de la segunda ecuación, ECUACION DE SELECCION,
definida como: E* = Z α + η [3]n n n
donde no observamos directamente E* , sino: E = 0 ⇔ E*≤ 0, y E = 1
n n n n
⇔ E* > 0.
n
Entonces la solución pasa por:
1º) Estimar α por EMV como un modelo binomial, utilizando cual-
quiera de las técnicas que anteriormente hemos descrito: logit, probit o
valor extremo, aunque generalmente se utiliza la función normal (modelo
binomial probit).
ˆ ˆ2º) Estimar por MCO la ecuación: Y = X β + σλ(Z α) + ε [4]n n n n
ˆ ˆutilizando sólo las observaciones positivas, donde λ(Z α) se denominan
inversa del ratio de Mills, también llamada corrección de Heckman, que se
ˆ ˆ ˆ ˆdefine como: λ(Z α) =φ (Z α)/Φ(Z α)[5]n n n
ˆsiendo φ (Z α) la función de densidad del modelo binomial de selección
n
ˆˆmuestral, Φ(Z α) la función de distribución y α el parámetro estimado en
n
σla primera etapa. Además es la covarianza entre el término de error de la
ecuación de comportamiento y el término de error de la ecuación de parti-
cipación, y Heckman demuestra que el término λ se aproxima a la proba-
bilidad de innovar, de participar en el proceso. Al poner λ en la ecuación
de gasto en marketing tenemos en cuenta la selección muestral derivada de
no observar los gastos de aquellas empresas que no participan y por lo tan-
to no pueden utilizarse en la muestra. La significatividad de la inversa del
ratio de Mills (l) nos muestra la importancia de la selección muestral y nos
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