Cuando un directivo se enfrenta a la toma de una decisión, bien estratégica o bien táctica, en relación a su negocio siempre hay cierta dosis de incertidumbre acerca de la posibilidad de acertar o no con la decisión. Los datos de estudios de mercado ayudan a reducirla.
Para maximizar el acierto en la toma de decisiones es clave contar con datos fiables provenientes de esa información con la que se cuenta previamente a la toma de esa decisión. Gran parte de la información que se tiene en cuenta y que “pesa” en el momento de la verdad, proviene de la propia experiencia del directivo, su formación, la información interna que la empresa ya posee, la intuición… Pero, en muchos casos, solo con eso no es suficiente y es necesario complementar la información preexistente con más información relevante y que el director en cuestión no tiene a su disposición. Es justo en ese momento cuando entran en juego los datos de estudios de mercado; cuando se necesita información relevante proveniente del mercado (consumidor) para minimizar el riesgo de error en la toma de una decisión importante.
Pero ¿cómo estar seguros de que los datos de estudios de mercado serán plenamente fiables y, por tanto, contribuirá de forma determinante en el acierto sobre la decisión a tomar?
En este post, repasaremos los conceptos y buenas prácticas que nos llevarán a asegurar que los datos aportados por nuestro estudio de mercado son verdaderamente fiables y relevantes.
Empezaremos por aclarar algunos conceptos que debemos entender antes de comenzar nuestra investigación cuantitativa.
Esta Muestra deberá ser, a su vez, lo más representativa posible de nuestro Universo. Esto implica que, si mi Universo está compuesto por igual tanto por hombres como por mujeres, en mi Muestra querré tener un 50% de hombre y un 50% de mujeres. Y, siguiendo con el ejemplo del café, si el 15% de la población consume café solo y el 85% mezclado con leche, querré que mi muestra cuente con un 15% de individuos que consuman café solo y el resto con leche. Esto mismo haré con todas las variables que caractericen a mi Universo y que considere relevantes para la investigación.
En este punto, hemos dado con una de las preguntas clave a las que nos enfrentamos siempre en un estudio de mercado cuantitativo: ¿a cuántas personas debo preguntar? o, lo que es lo mismo, ¿qué tamaño debe tener mi Muestra?
El Error Muestral, para Universos de gran tamaño (compuestos por más de 30.000 miembros), se comporta de la forma que aparece en la siguiente imagen.
Como se aprecia en la imagen, a mayor tamaño muestral (numero de encuestados), menor es el error que cometemos. Sin embargo, el Error Muestral no se reduce de forma proporcional al incremento de encuestas realizadas. Por tanto, debemos tener en cuenta la relación coste/beneficio a la hora de diseñar nuestro tamaño muestral, porque llegará un momento en el que, por mucho que incrementemos el número de encuestas, apenas reduciremos el Error Muestral.
Para Universos grandes, por encima de los 30.000 miembros, ese Error Muestral se consigue con una Muestra compuesta por 400 individuos.
Así, podría concluirse que, para cualquier investigación con un Universo amplio, con realizar 400 encuestas sería suficiente para obtener datos de estudios de mercado aceptablemente fiables.
Sin embargo, esto no siempre es así. Porque debemos tener en cuenta también las segmentaciones que queramos hacer a nuestros datos durante su análisis. Por ejemplo, en nuestro estudio sobre el consumo de café, si nuestro tamaño muestral es 400, tendremos datos con un Error Muestral bajo (por debajo del +/-5%).
Si queremos segmentar nuestros datos según sexo para ver si existen diferencias en el comportamiento entre hombres y mujeres, los datos que daremos para hombres estarán basados en un número de encuestas de 200 y los datos para mujeres en otras 200. En este caso, los datos para cada segmento, basados en 200 encuestas, asciende hasta casi el +/-7% (para un Nivel de Confianza del 95% y para el caso más desfavorable de p=q=0,5.) Si realizásemos segmentaciones más exhaustivas, por ejemplo, según edad dividida en 4 tramos, el Error Muestral de los datos para cada segmento se incrementará en función del tamaño muestral de cada uno de dichos segmentos.
Por tanto, antes de definir el tamaño de nuestra Muestra deberemos tener en cuenta qué tipo de segmentaciones querremos hacer durante nuestro análisis para tratar de definir tamaños muestrales suficientemente grandes en cada segmento de cara a obtener datos de estudios de mercado fiables para cada uno de ellos.
Así pues, ya tenéis toda la información necesaria para poder arrancar vuestra investigación teniendo la certeza de que los datos de estudio de mercado que obtendréis serán estadísticamente representativos de vuestro Universo.
Si necesitas más ayuda para poner en marcha un estudio de mercado, no dudes en contactar con We are testers.
Fecha de actualización 14 abril, 2024
