Hace más de 50 años, la investigación académica en varias disciplinas comerciales fue criticada por no cumplir con los estándares científicos. Esto condujo a un cambio de paradigma que se alejó de la descripción y se acercó a la teoría, un cambio que fue completamente apropiado y en gran parte exitoso. Ahora preguntamos: ¿Ha oscilado demasiado el péndulo? ¿Se considera que la legitimidad científica es tan limitada que suprime la relevancia del mundo real y limita la novedad de las ideas que pueden capturarse a partir de observaciones del mundo real?

Es hora de considerar otro cambio de paradigma, uno en el que la evidencia empírica sea más reverenciada que la teoría. en uno nuevo revista de marketing estudio, abogamos por un enfoque empírico primero (EF) para la investigación de mercados en oposición al enfoque dominante de la teoría primero (TF). EF se refiere a la investigación como:

  • se basa en (y se deriva de) un fenómeno, problema u observación real de marketing;
  • consiste en recopilar y analizar datos, y
  • produce conocimientos válidos relevantes para el marketing sin necesariamente desarrollar o probar la teoría.

En la mayoría de las investigaciones de mercado académicas publicadas, una teoría se toma prestada, se refina o se desarrolla y luego se prueba empíricamente. Como resultado, muchos artículos publicados en las principales revistas de marketing (especialmente en investigación y estrategia del consumidor) siguen una plantilla típica: introducción → literatura previa → marco teórico general → hipótesis → prueba empírica → discusión.

Abogamos por la investigación de EF que comienza con un fenómeno, problema u observación de marketing real; explota los datos; y desarrolla conocimientos válidos relevantes para el marketing, con o sin hacer una transición a la teoría. Observamos que varios desarrollos contribuyen a la relevancia (y atemporalidad) del método EF. Una importante fuerza impulsora es la búsqueda de la relevancia de la investigación. La investigación de EF a menudo se desencadena por «datos» del mundo real, lo que significa que la investigación puede comenzar por un nuevo camino y hacer nuevas preguntas sin las trabas de las demandas de la teoría existente. En otras palabras, el arco natural del enfoque EF se dobla más fácilmente hacia las implicaciones del mundo real. Otros desarrollos que contribuyen a la necesidad de investigación de EF incluyen la disponibilidad de nuevos datos y métodos analíticos, la necesidad de marketing para abordar problemas importantes del mundo real, como la aceptación de vacunas, el cambio climático y la desinformación, y las crisis de confianza que afectan a las ciencias sociales en torno a . replicabilidad y manipulación de datos.

¿Por qué EF Research no logró ganar terreno?

Nuestra investigación muestra que es más probable que la estrategia y la investigación experimental del consumidor sigan una estrategia TF. Una posible razón es que la investigación TF está bien representada en la educación de posgrado y utiliza una serie de pasos bien definidos, mientras que la investigación EF, que tiende a ser abierta y desestructurada, parece carecer de rigor.

Te explicamos que la investigación de EF consta de tres pasos. En el primer paso, llamado «Identificar oportunidad», se selecciona un problema significativo del mundo real con un gran atractivo para las partes interesadas en marketing. En el segundo paso, «Explorando el terreno», los investigadores utilizan conocimientos empíricos iniciales para ampliar y profundizar el alcance de la investigación. Finalmente, la tercera etapa, «Comprensión avanzada», tiene como objetivo proporcionar regularidades empíricas, conocimientos conceptuales y teóricos y consejos de las partes interesadas.

El éxito de la investigación de EF se basa tanto en la ejecución correcta como en la comunicación efectiva. Los investigadores de EF deben tener en cuenta las expectativas del equipo de revisión de la revista, muchos de los cuales pueden estar inmersos en la tradición de TF. Debe aclararse por qué el método EF es adecuado para el problema de investigación específico. También se recomienda a los investigadores de EF que justifiquen las variables que estudian, expliquen sus pasos exactos, informen qué funcionó y qué no, probaron la solidez e informaron los resultados en su totalidad.

Desafío para reportar EF Research

Para informar de manera efectiva el proceso no lineal que constituye la investigación EF, le recomendamos que preste especial atención a la comunicación de la estructura y la narrativa del artículo. Las herramientas sugeridas incluyen un diagrama de flujo para orientar al lector al principio; estructurar el ensayo basado en las preguntas de investigación; use encabezados de secciones, tablas y figuras para guiar al lector; y proporcionar puentes explicativos entre los pasos del proceso.

Creemos que los revisores y editores de revistas deben ser abiertos e informados al evaluar la investigación de EF. En lugar de exigir un marco teórico general, una sola lente teórica o resultados completamente limpios, deben ser realistas acerca de qué controles de robustez son factibles. Aunque una verificación de solidez no confirma todos los resultados, los revisores deberían verlo como una oportunidad para aprender. Además, los revisores no deben exigir implicaciones teóricas tradicionales o esperar que la investigación EF se informe como investigación TF, ya que esto puede conducir a HARKing (hipótesis después de que se conocen los resultados).

El camino de EF, cuando se persigue de forma ambiciosa y rigurosa, ofrece una forma de satisfacer las demandas de relevancia, novedad, replicabilidad y generalización. El cambio requiere cambios en la mentalidad de los autores, un equilibrio más equilibrado entre la investigación de TF y la investigación de EF en la educación de posgrado, y un proceso de revisión de revistas que acepte las compensaciones inherentes a la realización de investigaciones de EF. Nuestro objetivo final es allanar el camino para que EF entre en la corriente principal de la investigación académica de mercados.

Lee el artículo completo.

De: Peter N. Golder, Marnik G. Dekimpe, Jake T. An, Harald J. van Heerde, Darren SU ​​​​Kim y Joseph W. Alba, «Aprender de los datos: un primer enfoque empírico para la generación de conocimiento relevante» revista de marketing.

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Peter N. Golder es profesor de marketing en Dartmouth College, EE. UU.

Marnik G. Dekimpe es profesor de investigación de marketing en la Universidad de Tilburg, Países Bajos, y profesor de marketing en KU Leuven, Bélgica.

Jake T. An es profesor titular en la Universidad de Tecnología de Sydney, Australia.

Harald J. van Heerde es profesor de investigación de marketing en la Universidad de Nueva Gales del Sur, Australia.

Darren SU ​​​​Kim es investigador afiliado de la Escuela de Negocios de la Universidad de Sydney, Australia.

Joseph W. Alba es la cátedra James W. Walter Eminent Scholar y profesor distinguido de marketing de la Universidad de Florida, EE. UU.



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