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

Campione statistico per ricerche di mercato

Il campionamento statistico sta alla base delle classiche ricerche di mercato, ma attenzione al metodo utilizzato per designare il campione!

Cerchi informazioni riguardo il campione statistico per ricerche di mercato? Devi sapere che si tratta di una delle basi fondamentali per una classica market research… Eppure l’accuratezza dell’analisi di mercato dipende fortemente dal metodo utilizzato per designare il campione.

Quale tipologia dei campionamento statistico è maggiormente idonea alle ricerche di mercato? Quale, invece, è la meno adatta? 

Andiamo a scoprirlo nel corso di questo approfondimento.

Definizione di campione statistico

Definita una popolazione di unità, il campione statistico rappresenta l’opinione di una moltitudine di persone. Nelle ricerche di mercato, ci permette di indagare riguardo determinate caratteristiche e preferenze con l’obiettivo di attribuirle all’universo di riferimento. 

Il campionamento va distinto dal censimento. Quest’ultimo consiste nell’intervistare un’intera popolazione.

Al contrario, le tecniche di definizione del campione mirano a rappresentare il target di riferimento relativo a una moltitudine di individui (che possiedono tutti qualcosa che li accomuna tra loro, ad esempio il desiderio di acquisto di una determinata categoria di prodotto). 

tipi di campionamento statistico per ricerche di mercato

Come puoi ben immaginare, è impossibile contattare ogni singola persona che vuole, per esempio, acquistare delle Loubutin. Per raccogliere le loro opinioni, chi si occupa della ricerca di mercato – come noi di CMI – sviluppa un campione su cui condurre l’indagine e generalizzare i risultati all’intero target. 

Il primo passo è quello di definire la cornice di campionamento. Per quanto riguarda le analisi di mercato, esistono 2 approcci principali volti a designare il campione:

  • Probabilistico
  • Non probabilistico

Vediamo, nei prossimi paragrafi, 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… 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

Sopresa: 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!

Il nostro metodo consiste nel setacciare il web per intercettare le informazioni lasciate dalle persone.

In determinati casi diamo la panoramica complessiva di ciò che fanno gli utenti, in altri raccogliamo il maggior numero di feedback presenti e li analizziamo, per poi interpretarli.

Questo metodo è 100… Macché, 1000 volte più potente rispetto alle domande poste a un campione, per quanto statistico esso sia!

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Durante le ricerche di mercato non prendiamo in considerazione un vero e proprio campione “statistico”; inoltre la situazione cambia da dato a dato. Ecco qualche esempio:

  • Dati Ask, ovvero ricerche su Google, Amazon e Youtube: i software che usiamo quantificano tutte le ricerche sulle diverse piattaforme in Italia o in Paesi specifici, quindi in teoria andiamo a prendere la popolazione totale. Va detto però che i software non riescono mai a intercettare il 100% delle ricerche per via degli AdBlocker o del fatto che utilizzano crawler, stime, etc. Diciamo che non si ha la certezza di aver considerato proprio il 100% delle ricerche… ma non importa, perché l’importante è il confronto. 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 l’importante è il paragone, non la precisione al millesimo! Il nostro obiettivo è capire la rilevanza complessiva. Non importa se le persone sono 99 o 101. 
  • Dati Observe – Studio delle visite ai siti web dei concorrenti: i software che usiamo tracciano una percentuale degli utenti che visitano i siti (in base a un sistema di cookies) e fanno già una stima per portare il numero dal campione alla popolazione. Quindi se diciamo che il concorrente A riceve 75.000 visite al sito al mese, è già una stima 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 70.000. 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 un totale.
  • 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 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.

Alla nostra agente 007 Caterina Vidulli piace molto questa frase:

“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 il più possibile 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 sul totale intercettato, poi possiamo indicare quanto è grande rispetto al target potenziale.

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

Tante volte i nostri clienti ci chiedono: “Ma su quale campione basate gli studi? È statistico?” perché sono abituati ai metodi tradizionali di raccolta dei dati come interviste, sondaggi, etc.

In questi casi, una scelta del campione non perfetta all’inizio rischia di compromettere tutto il lavoro portando ad una ricerca che non ha valore.

Ecco perché il metodo che utilizziamo in Central Marketing Intelligence è profondamente diverso.

Non è solo 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 classici metodi, 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.

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

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