Los profesionales de marketing suelen utilizar estadísticas inferenciales o descriptivas para tomar decisiones de marketing importantes. Las estrategias de marketing efectivas pueden abrir nuevas oportunidades para las pequeñas empresas y pueden proporcionar un lugar seguro en el mercado compitiendo contra empresas poderosas con presupuestos elevados. Por lo tanto, es crucial que un especialista en marketing comprenda el concepto de variables dependientes e independientes.

La comprensión de estas variables lo ayudará a obtener una visión de alto nivel de los diferentes elementos de la investigación de mercados. Un especialista en marketing debe saber cuándo y cómo usar la relación entre la variable dependiente e independiente para medir el éxito de varias estrategias de marketing.

Emplear diferentes estrategias de mercado requiere inversiones y las inversiones en cualquier negocio están sujetas a riesgos financieros. Tener el conocimiento y la comprensión de las variables de marketing ayuda a un especialista en marketing a reducir los riesgos de las inversiones de marketing.

Un especialista en marketing puede adoptar varios métodos, como una encuesta, un grupo de enfoque, un lanzamiento limitado de productos o los datos sobre el rendimiento de los productos que ya están en el mercado para comprender y evaluar qué elementos afectan los resultados de marketing. Antes de realizar cualquier inversión, un especialista en marketing debe evaluar diferentes variables posibles para obtener información sobre cómo funcionarían sus estrategias de marketing.

Las variables dependientes e independientes son cruciales para dicha medición. Le proporcionarán conocimientos y métodos científicos para utilizar diversas estrategias y tácticas para obtener los máximos resultados positivos.

1) Tipo dependiente de variables

Este tipo de variables no se pueden controlar. Uno puede ver los impactos directos de las variables independientes en las variables dependientes, por esta razón también se les conoce como variables de respuesta. Los elementos como el crecimiento de las ventas, los ingresos por ventas, el tamaño promedio de las transacciones, las consultas de nuevos clientes y las ventas repetidas en la misma tienda son ejemplos de variables dependientes.

Los resultados de las variables dependientes revelan si ciertas estrategias de marketing funcionaron o no, y qué estrategia de marketing produjo mejores resultados y qué estrategia de marketing fracasó. Este análisis permite a las empresas invertir más en ciertas estrategias que les generaron grandes ganancias. Evalúe las variables dependientes que han influido enormemente en sus objetivos de marketing.

2) Tipo independiente de variables

Este tipo de variables es de naturaleza controlable. Marketer usa estas variables para manipular la variable dependiente para medir el cambio. Los elementos como el precio, el estilo de promoción, el producto y el lugar son algunos ejemplos de variables independientes porque un especialista en marketing puede modificar estos elementos en cualquier momento. Se utiliza una combinación precisa de valores de varias variables independientes para aumentar la salida de las variables dependientes. Puede realizar cambios en cualquier cantidad de variables independientes para identificar impactos inesperados e interrelaciones entre ellos.

Para medir los impactos de las variables independientes en una determinada variable dependiente, cambie una variable independiente a la vez para obtener una imagen más clara de los impactos de cada variable independiente en los resultados de las variables dependientes. Puede haber una variable dependiente y muchas variables independientes. Por ejemplo, los ingresos por venta de un producto son la variable dependiente y el precio, la promoción y el lugar son variables independientes. El cambio en cualquiera de estas variables independientes influirá en la variable dependiente que son los ingresos por ventas.

Medida de la fuerza de una variable dependiente y una variable independiente

Los investigadores de marketing utilizan el análisis de regresión, una herramienta estadística para averiguar la fuerza de la relación entre una variable independiente y una dependiente. Entendamos este análisis con la ayuda de un ejemplo de venta de un desodorante. Por ejemplo, una tienda puede establecer varias variables independientes como el precio base, la hora del día y el descuento por la venta de un desodorante.

Esto se hace no solo para determinar los impactos directos en la venta de desodorante, sino también para determinar la fuerza de la relación entre ambas variables, como si el precio del desodorante tiene un descuento bajo siempre que no afecte mucho las ventas del desodorante. Sin embargo, si el precio del desodorante es alto, las ventas del desodorante aumentan rápidamente después de aprovechar el descuento.

¿Cómo seleccionar la variable correcta?

Elegir la variable correcta es muy importante para ver el cambio en las ventas de un producto. Una variable independiente como el descuento puede funcionar para un producto y no para otros. Además de esto, tener una variable dependiente específica también es importante para medir los impactos. Por ejemplo, las ventas de un solo teléfono inteligente en lugar de las ventas de todos los modelos de teléfonos inteligentes vendidos por una empresa. Cuanto más específica sea su variable dependiente, más posibilidades tendrá de obtener mejores resultados después de modificar una variable independiente.

El beneficio de hacer esto es que puede encontrar una estrategia que funcione para la venta de un producto en particular sin arriesgar una gran inversión. incluso puedes probar diferentes formas en un momento diferente. Por ejemplo, puede cambiar el precio de un producto durante un cierto período de tiempo para medir el cambio en las ventas y luego volver a cambiar el precio para medir su impacto en los ingresos generados. De manera similar, se pueden probar varios tipos de variables independientes en una variable específica para medir sus impactos en la venta del producto.