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Últimas novedades, guías y consejos de Kicue.
Estudio de Customer Journey Map — Del punto del indicador a la línea de la experiencia
Guía de diseño para construir un Customer Journey Map a partir de datos de estudio. Aborda las 5 etapas (notoriedad → consideración → compra → uso → recomendación), la identificación de puntos de contacto, los Momentos de la verdad (MOT), cuándo usar NPS / CSAT / CES en cada punto de contacto, la curva emocional y la extracción de pain points, y el procedimiento para construir el mapa, apoyándose en la teoría del journey de Lemon & Verhoef (2016) y el método práctico de Rosenbaum et al. (2017). Una mirada para unir como línea de experiencia los indicadores de CX que veníamos midiendo en puntos aislados.
Leer másCómo crear una encuesta anónima — 5 pasos para evitar la re-identificación
Cómo crear una encuesta anónima en 5 pasos. La conclusión es diseñarla en dos capas: «eliminación de identificadores» y «prevención de la re-identificación». Un diseño que vincule a la persona mediante autenticación de cuenta o parámetros de URL no puede llamarse «anónimo». Cubrimos cómo decidir el nivel de anonimato, reducir preguntas que permiten identificar, vigilar la combinación de atributos y respuestas abiertas, diseñar las rutas de distribución y recogida, y prevenir la identificación de segmentos al publicar resultados, todo desde una óptica práctica. Para el detalle ético y los requisitos del RGPD / APPI remitimos a los artículos especializados.
Leer másCómo calcular el CSAT — 5 pasos con la Top 2 Box
Cómo calcular el CSAT (Customer Satisfaction Score) en 5 pasos. La conclusión es la proporción de clientes satisfechos (Top 2 Box): quienes eligen «satisfecho» y «muy satisfecho» en una escala de 5 puntos. Cubrimos el diseño de la escala de 5 puntos, los límites de la Top 2 Box, el cálculo en Excel, cómo leer la puntuación y los errores típicos. Para interpretar el CSAT y aplicarlo en el día a día, redirigimos a la guía especializada.
Leer másEstudio de precios Gabor-Granger — hallar el precio óptimo con la curva de demanda
Cómo diseñar un estudio de precios con el método Gabor-Granger. Se presentan varios precios y se pregunta directamente la intención de compra; a partir de la curva de demanda y la curva de ingresos se deduce el precio que maximiza ingresos. El espaciado de los puntos de precio, la aleatorización del orden de presentación, cómo evitar el efecto de anclaje, cómo leer la curva de demanda y la curva de ingresos, y cuándo elegir PSM, Conjoint o MaxDiff: todo organizado a partir del original de Gabor & Granger (1966) y del oficio real. El método de precios más simple y directo.
Leer másGuía de brand tracking — medir de la notoriedad a la lealtad
Cómo diseñar un estudio de brand tracking (seguimiento continuo de la salud de marca). El funnel de marca notoriedad→familiaridad→preferencia→uso→lealtad, cómo medir la notoriedad espontánea y la asistida, los indicadores de valor de marca (brand equity), el diseño por olas y la comparación temporal, y la consistencia muestral, todo ordenado con la teoría de brand equity de Keller (1993) y el oficio de la práctica. La forma de captar de manera continua el «cambio de la marca» que un estudio puntual no deja ver.
Leer másCómo calcular el NPS — 5 pasos con promotores y detractores
Cómo calcular el NPS (Net Promoter Score) explicado en 5 pasos. La conclusión es «% de promotores − % de detractores». Cómo plantear la pregunta de escala 0–10 con 11 puntos, las 3 categorías de promotores, pasivos y detractores, el cálculo en Excel, cómo leer la puntuación y los errores típicos al calcular, todo con enfoque práctico. Para leer la puntuación en profundidad y ver benchmarks, te derivamos al artículo especializado.
Leer másGuía de grupos focales — Aprovechar la psicología de grupo
Diseño e implementación de grupos focales (FGI / entrevista grupal) en investigación cualitativa. Cómo aprovechar la dinámica de grupo (la reacción química del colectivo), la composición y el número de participantes, cómo elaborar la guía de discusión, cómo manejar a los participantes dominantes y la presión de conformidad, y cuándo elegir esto frente a la entrevista en profundidad (IDI). Lo ordenamos con hallazgos de la investigación cualitativa como Morgan (1996) y el criterio práctico del oficio. Abordamos tanto las reacciones que solo emergen en grupo como las trampas propias del grupo.
Leer másCómo distribuir una encuesta — URL, código QR y correo
¿Qué método elegir para distribuir una encuesta? La conclusión es «elige el canal según donde está tu público». Explicamos cuándo usar cada canal principal —URL, código QR, correo, redes sociales y la derivación desde papel— y los 5 pasos para distribuir sin perder tasa de respuesta, apoyándonos en la investigación sobre el efecto del canal en las respuestas (Lozar Manfreda et al., 2008) y en la práctica.
Leer másGuía de entrevistas en profundidad — Descubrir motivaciones reales en 1 a 1
Cómo diseñar y ejecutar la entrevista en profundidad (IDI), el núcleo de la investigación cualitativa. La estructura del guion de entrevista, la técnica del laddering para descender hasta los valores, cómo preguntar sin inducir, cuántas personas bastan (saturación) y el análisis mediante transcripción y codificación de las grabaciones, organizado con los hallazgos de la investigación cualitativa como Guest et al. (2006) y el criterio práctico. El método para captar el «por qué» que la encuesta (cuantitativa) no revela.
Leer másGuía del modelo Kano — Distinguir calidad atractiva de calidad obligatoria
Cómo diseñar una encuesta con el modelo Kano para clasificar los atributos de calidad de un producto o servicio en cinco categorías: calidad atractiva, calidad obligatoria, calidad unidimensional, calidad indiferente y calidad inversa. Explicamos el formato de preguntas propio del método —dos preguntas por atributo: funcional y disfuncional—, la clasificación mediante la tabla de evaluación, la visualización con el coeficiente Better-Worse y la conexión con el IPA y el análisis de drivers clave, con la teoría y el criterio práctico que vienen de Kano et al. (1984).
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