Campione statistico per ricerche di mercato: ecco quando è valido e quando no.

Campione statistico per ricerche di mercato

Il campionamento statistico è alla base delle classiche ricerche di mercato, ma è il metodo utilizzato per designare il campione che fa la differenza. Ecco come e perché

Certamente avrai sentito parlare del campione statistico per le ricerche di mercato.

Ma perché è così importante?

Devi sapere che si tratta di una delle basi fondamentali per una classica market research perché l’accuratezza dell’analisi di mercato dipende fortemente dal campione statistico. O meglio, dal metodo utilizzato per designare il campione.

Non esiste solo un metodo di campionamento ma esistono diverse possibilità e la rete ha aperto scenari nuovi con possibilità impensabili solo fino a pochi anni fa.

Ma se stai pensando di effettuare un’analisi per la tua azienda probabilmente ti interesserà subito sapere quale tipologia di campionamento statistico è maggiormente idonea alle ricerche di mercato. Vero? 

Scopriamolo subito.

Definizione di campione statistico

Da un punto di vista accademico possiamo definirlo come un sottoinsieme della popolazione selezionato in modo da consentire, con un rischio minimo di errore, la generalizzazione all’intera popolazione. Data una popolazione, individuata dal valore di una o più variabili sulle unità elementari, è quindi possibile studiarne le caratteristiche sulla base delle informazioni derivanti dal campione. 

Questo dimostra come il campionamento sia completamente diverso dal censimento che consiste nell’intervistare un’intera platea indistinta.

Al contrario, le tecniche di definizione del campione mirano a selezionare tra una moltitudine di individui quelli che possiedono una o più caratteristiche di tipo anagrafico, sociale, professionale ecc. che le rendono in qualche modo rappresentative.

tipi di campionamento statistico per ricerche di mercato

Tuttavia analizzare un campione significa analizzare solo una parte – spesso molto limitata – del pubblico di riferimento. Inoltre le interviste e i sondaggi non consentono di ottenere risultati imparziali e incorrotti, come invece dovrebbero essere.

Ecco perché noi di CMI non utilizziamo metodi tradizionali per selezionare campione su cui condurre l’indagine e generalizzare i risultati all’intero target. 

Ti chiedi come mai?

Prima di tutto perché le risposte del campione possono essere influenzate da numerosi fattori (il modo in cui sono formulate le stesse domande, le risposte pre-formulate nel caso dei questionari a risposta multipla e molto altro ancora.

Sarà capitato anche a te di compilare dei questionari scritti oppure online e dover scegliere tra alcune opzioni pensando che nessuna di queste fosse adeguata a rappresentare la tua opinione o che comunque restituissero un risultato parziale o riduttivo.

Hai colto nel segno. Questo è uno dei più grandi limiti delle ricerche di mercato tradizionali. E non è nemmeno l’unico…

L’altro grande problema è che le domande vengono poste in maniera diretta secondo uno schema predefinito e pre confezionato.

Le persone che compongono il campione hanno la facoltà di rispondere solo alle domande che gli vengono poste.

Possono dunque rispondere in modo approssimativo e scegliere di non dare una risposta ad alcune domande. Oppure ancora – se colti in un momento in cui non hanno molto tempo a disposizione – decidere di scegliere frettolosamente o addirittura casualmente un risposta. Se hai mai partecipato a delle indagini telefoniche, probabilmente sarà capitato anche a te di farlo per cercare di “tagliare” la telefonata.

Ultima (ma non meno importante) considerazione: gli errori di campionamento compromettono l’intero risultato della ricerca di mercato. Una selezione imprecisa del campione statistico compromette all’origine i risultati di qualsiasi indagine.

Per quanto riguarda le analisi di mercato, esistono 2 approcci principali volti a designare il campione:

  • Probabilistico
  • Non probabilistico

Vediamo, nelle prossime righe, le differenze tra questi tipi di campionamento.

Leggi anche: Dove trovare dati statistici sfruttando il web come una risorsa

Campionamento probabilistico: che cos’è e quali sono i suoi vantaggi/svantaggi

Questo approccio consiste nel selezionare le unità di campionamento attraverso processi casuali. In questo caso ogni elemento della popolazione ha la stessa probabilità di essere scelto per rappresentare il campione. 

Possiamo individuare il margine di errore e il livello di confidenza delle stime, in modo da poter generalizzare i risultati alla popolazione o all’universo oggetto di studio. 

Si tratta di un metodo molto più costoso del campionamento non probabilistico, ma più efficace. Inoltre in diversi casi può essere lento e i processi di raccolta delle informazioni risultano complessi. 

Il campionamento probabilistico è necessario per prendere decisioni molto precise, ad esempio in casi di alto rischio o per la misurazione di indicatori chiave di prestazione (KPI) delle aziende, come il livello di riconoscimento del marchio o il lancio nel mercato di un prodotto o servizio. 

Esistono diversi tipi di campionamento basato sulle probabilità. Ecco, di seguito, quali:

  • Semplice
  • Sistematico
  • Stratificato
  • Per conglomerato
  • Campionamento in più fasi, per il quale si utilizzano tecniche diverse in ciascuna di queste fasi

Vediamo ora in cosa consiste il campionamento non probabilistico.

Campionamento non probabilistico nelle analisi di mercato

In questo caso le unità di campionamento non sono selezionate a caso, sono scelte da persone. La selezione del campione non è casuale, non si basa su alcuna teoria di probabilità. Non è possibile calcolare i livelli di errore o di confidenza delle stime. 

Il metodo è più semplice rispetto a quello probabilistico e i costi sono notevolmente inferiori. Una delle procedure più comuni in questo tipo di campionamento è quella fatta per comodità, dove i campioni sono selezionati secondo criteri di accessibilità o convenienza.

Proprio perché risulta impossibile calcolare il margine di errore, il campione probabilistico dovrebbe essere utilizzato per prendere decisioni che non comportano costi o rischi elevati. 

E ora veniamo a noi.

Ti starai domandando qual è il metodo che utilizziamo per designare i campioni durante le analisi di mercato.

Quello probabilistico o quello non probabilistico?

definizione del campione statistico nelle classiche analisi di mercato

Sorpresa: nessuno dei due!

Su quale campione basiamo le nostre ricerche di mercato? In realtà le analisi CMI non hanno un vero e proprio campione statistico!

Siamo davvero sicuri che sia necessario dover scegliere tra uno di questi metodi?

No.

E il metodo CMI ne è la riprova evidente. Perché ridurre il campione a poche centinaia di persone oppure scegliere tra approccio probabilistico e non probabilistico quando possiamo avere una panoramica più ampia, affidabile e chiara grazie ai dati online che ci sono in rete?

Questo metodo è 1000 volte più potente rispetto alle domande poste a un campione, per quanto rappresentativo esso sia!

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Durante le ricerche di mercato non filtriamo i dati che raccogliamo in base a un campione “statistico” riduttivo ma sulla tipologia di dati che acquisiamo.

Devi sapere infatti che esistono diversi tipi di big data online.

  • Dati Ask, ovvero quelli generati dalle ricerche su Google, Amazon e Youtube. I software che usiamo analizzano tutte le ricerche sulle diverse piattaforme in Italia o in Paesi specifici secondo determinati parametri così da intercettare la quasi totalità della popolazione che ha cercato informazioni in rete rispetto a un argomento, un prodotto o un’azienda. Va precisato che i software non riescono evidentemente a intercettare il 100% delle ricerche per via degli AdBlocker o per crawler, stime, etc. Ma non importa, perché la platea raggiunta è infinitamente più ampia di qualsiasi campione statistico ricavato con le ricerche convenzionali. Per fare un esempio, se scopriamo che tema A = 100 ricerche/mese e tema B = 5000 ricerche/mese, magari saranno 110 nel primo caso e 4700 nel secondo, ma sono numeri ampiamente sufficienti a disegnare con precisione la rilevanza complessiva.
  • Dati Observe – Studio delle visite ai siti web dei concorrenti. I software che usiamo per indagare la rete tracciano una percentuale degli utenti che visitano i siti (in base a un sistema di cookies) ed effettuano automaticamente una stima per portare il numero dal campione alla popolazione grazie ai propri algoritmi integrati. Quindi possiamo ottenere una stima rapida e precisa di tutte le visite che riceve. Per quanto riguarda le cifre vale lo stesso discorso scritto sul punto precedente: non importa se sono realmente 75.000 o 75.200. Nemmeno Google Analytics traccia proprio tutto!
  • Dati Observe – Risultati sui social media: qui tracciamo la totalità dei like, commenti, condivisioni social e non ci basiamo sulle stime. Quindi se prendiamo il profilo della tua azienda o di un concorrente e calcoliamo le interazioni totali in un periodo, il risultato è preciso.
  • Dati Talk, ovvero tracciamento menzioni dai social media, forum, news online. Qui il tema è più delicato, per due motivi particolari:
    1. nessun software di social listening al mondo traccia tutto. È impossibile per via delle restrizioni di privacy dei social (per esempio, su Facebook possiamo tracciare solo pagine pubbliche e solo quelle che aggiungiamo al database con lo scopo di monitorare ogni ora per scaricare tutti i dati. E nessuno al mondo può monitorare tutte le pagine pubbliche!). Lo stesso vale per i forum e le testate giornalistiche: dobbiamo agganciare un crawler specifico per tracciare i dati. Ma ci saranno sempre mini-forum impossibili da tracciare.
    2. Non tutte le persone scrivono sui social, quindi stiamo intercettando solo la parte di utenti che lo fa. È come se invitassimo tutta l’Italia a partecipare a un sondaggio aperto in cui chiedi “cosa pensate su Mister X” e alcune persone a caso scelgono di partecipare. Non è un vero e proprio campione statistico perché non possiamo scegliere le persone in modo omogeneo per età, interessi, genere, stato sociale, etc.

Come ama spesso ricordare Caterina Vidulli, CEO e Data Analyst Manager di CMI:

“Social listening & Consumer insights are not simple statistics, it’s an understanding of the people’s behavior, psychology, and how the target audience really feels about the product. Once a brand has this understanding, it can conquer the minds of millions of customers.”

“L’ascolto della rete e le opinioni dei consumatori non sono semplici statistiche, è una comprensione del comportamento delle persone, della psicologia e di come il pubblico target si sente realmente a proposito del prodotto. Una volta che un marchio ha questa consapevolezza, può conquistare la mente di milioni di clienti.”

In conclusione

Noi intercettiamo al massimo delle possibilità quello che viene scritto online su un tema e poi lo analizziamo per capire ciò che dicono le persone che ne stanno parlando online. Elaboriamo statistiche sulla totalità dei dati intercettati, dopodiché possiamo indicare come si rapportano rispetto al target potenziale.

Non possiamo dunque parlare di campione statistico per le ricerche di mercato.

è capitato che alcuni i nostri clienti, abituati ai metodi tradizionali di raccolta ci abbiano chiesto: “Ma su quale campione basate gli studi? È statistico?”.

La risposta è: il metodo che utilizziamo in Central Marketing Intelligence è più che statistico.

Non è solo una questione di numeri, ma di capacità di individuare e comprendere, attraverso la rete, il comportamento del target di riferimento ad un livello superiore. Ci discostiamo dai metodi classici, basandoci su una mole di dati infinitamente più ampia, strutturata e precisa rispetto a quella che si può raccogliere durante i classici sondaggi online, telefonici o face to face e li analizziamo con tools e tecniche di analisi avanzate che ci permettono di restituire risultati affidabili, trasparenti e azionabili, ovvero in grado di ispirare con un approccio data driven le azioni più adeguate da parte dei decisori aziendali.

Vuoi avere maggiori informazioni sul nostro metodo che abbiamo battezzato Market X-Ray?

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