La investigación de mercado es fundamental para cualquier empresa que quiera comprender a las personas a las que ofrece sus bienes y servicios. Con la investigación preliminar, las empresas pueden obtener percepciones útiles, identificar nuevas oportunidades de venta y descubrir formas de asignar recursos de un modo eficiente y equitativo.

Una de las formas más eficaces de realizar una investigación de mercado es el muestreo, que utiliza los datos de un grupo pequeño (como una muestra aleatoria simple) y permite que los especialistas en marketing saquen conclusiones sobre una población objetivo mucho más grande.

Aunque no hagas un muestreo, forzosamente tendrás que descifrar cómo llegar a tu público. Esto, además de ser poco eficiente, provocará que pierdas valiosas oportunidades y puede dañar considerablemente tu marca. Por lo que asegurarte de que tu grupo represente realmente a la población y que tus preguntas estén redactadas de forma adecuada, te permitirá sentar las bases para llevar a cabo una investigación productiva e impactante.

Por fortuna, puedes obtener percepciones importantes sobre tu público objetivo al emplear de forma estratégica el tipo y las técnicas de muestreo adecuados. En este artículo, responderemos algunas de las preguntas más comunes de los investigadores de mercado y los dueños de empresas. Dedicar tiempo para entender qué es en realidad el muestreo y los diferentes tipos que existen te permitirá decidir si adoptar una campaña de muestreo más amplia será provechoso para tu organización. 

El muestreo es un término que se usa para describir el proceso de obtener datos de un grupo pequeño (o subgrupos). Una vez recabados estos datos, se pueden aplicar a un público más grande, como el mercado objetivo de una empresa.

Imagina que los propietarios de un restaurante se están dirigiendo a personas de entre 25 y 35 años que viven en una zona urbana y quieren decidir qué color deberían usar para su logotipo. En lugar de preguntar a cada persona de ese grupo de edad qué color es más probable que las atraiga para visitar el restaurante, podrían tomar una muestra de 100 personas de ese grupo y pedirles su opinión. Si más de la mitad de las personas dice que el azul es el color más atractivo, los propietarios pueden inferir conclusiones sobre ese grupo de edad en general, y adaptar su enfoque de marketing en consecuencia.

Claro que la calidad de las conclusiones que se pueden obtener a partir del muestreo depende del marco de muestreo mismo. En el caso del restaurante, si solo preguntaran a personas al azar sobre su color favorito, las conclusiones podrían no ser tan confiables. En otros casos, crear una muestra aleatoria simple pura podría ser más favorable. Antes de realizar una investigación de muestreo, es importante que identifiques qué conclusiones esperas obtener y a quiénes quieres encuestar. Una vez que identifiques estos puntos, podrás usar muestras pequeñas para formular conclusiones importantes sobre casi cualquier tema. 

Los investigadores las usan porque les permiten conocer de forma eficiente a un grupo en general, sin necesidad de encuestar a todos sus integrantes. Durante las elecciones, por ejemplo, sería imposible encuestar a todos los posibles electores para saber a quién planean darle su voto. En cambio, un grupo específico de electores podría ser encuestado sobre sus preferencias y los investigadores intentarían sacar conclusiones más amplias a partir de las respuestas recibidas. Aunque este tipo de encuesta sin duda presenta sus propios desafíos, aun así, proporciona percepciones valiosas, y prácticas, para todas las partes involucradas.

Las encuestas que usan muestras son útiles para responder diversas preguntas. Conocer cómo viven normalmente las personas, cómo ven el mundo y cómo usan un producto o servicio ayuda a las empresas a desarrollar mejores estrategias y métodos para llegar a su público objetivo. Existen diversos tipos de muestreo y cada uno se puede aplicar con eficacia en varias situaciones a fin de satisfacer diversas necesidades de investigación de mercado.

Los diversos métodos de muestreo generalmente entrarán en una de estas dos categorías: el muestreo aleatorio y el muestreo representativo.

Una muestra aleatoria, como su nombre lo indica, es una muestra de personas seleccionadas aleatoriamente, diseñada para representar a la población en su conjunto. Las muestras aleatorias simples pueden ayudar a las organizaciones a establecer conclusiones generales sobre las personas. Si una empresa intenta vender un producto que prácticamente cualquier persona podría usar (como la pasta dental), una muestra aleatoria simple permitiría obtener conclusiones generales. ¿Qué sabores de pasta dental prefieren normalmente las personas? ¿Cuándo se cepillan los dientes normalmente? ¿Qué tipo de cepillo de dientes usa la mayoría de las personas? Estas preguntas se pueden responder de forma eficaz al pedir la opinión de diversas personas, en lugar de limitar la encuesta a un grupo deliberadamente reducido.

En cambio, los investigadores que usan el muestreo representativo no quieren una muestra aleatoria de todas las personas, lo que quieren es una muestra aleatoria de personas que representen a un grupo específico. Por ejemplo, si una empresa vende un producto que solo algunas personas usan (como equipo para esquiar), querrían tener una muestra de personas que realmente usen ese producto en específico.

Las muestras representativas pueden dividirse de mil maneras diferentes. En el ejemplo anterior, “las personas que esquían” podría ser un grupo particular que ayude a delimitar a la población en general. En otros casos, podrías considerar dividir a la población por edad, información demográfica, ubicación, ingresos, pasatiempos, profesión u otras características. Siempre y cuando puedas encontrar suficientes encuestados para generar conclusiones estadísticamente significativas, tendrás un grado de flexibilidad considerable para crear un grupo representativo.

En esencia, en el muestreo probabilístico cada una de las personas del grupo objetivo (que puede ser aleatorio o representativo) tiene la misma probabilidad de ser seleccionada para responder la encuesta.

Por el contrario, en el muestreo no probabilístico algunas personas del grupo tendrán más probabilidades de ser seleccionadas que otras. Por ejemplo, si el grupo del que esperas obtener conclusiones son adultos mexicanos, pero realizas tu encuesta en un centro comercial de la Ciudad de México, no estás tomando una muestra de adultos mexicanos al azar, ya que restringiste tu grupo a “compradores en un centro comercial de la Ciudad de México” y estarías usando un método de muestreo no probabilístico. A esto se le conoce como muestreo por conveniencia (hablaremos al respecto más adelante). Si bien es posible que los compradores del centro comercial puedan generar resultados similares a las opiniones de la población adulta mexicana en su conjunto, es importante reconocer qué partes del grupo amplio resultan excluidas sistemáticamente por tus métodos de muestreo.  

Como su nombre lo sugiere, en este tipo de muestreo, cada integrante de un grupo tiene la misma probabilidad de ser seleccionado para responder la encuesta. El muestreo probabilístico puede existir dentro de un grupo restringido (como los adultos mexicanos), siempre y cuando cada representante de este subgrupo tenga la misma probabilidad de ser seleccionado.

Existen cuatro métodos principales de muestreo probabilístico. 

Simple y aleatorio significa que dentro de un grupo o subgrupo, cada integrante de la población tiene la misma probabilidad de ser seleccionado como encuestado. Existen muchas formas de crear una muestra aleatoria simple. Por ejemplo, a cada persona se le podría asignar un número y luego una parte específica de esos números se selecciona de manera completamente aleatoria (con un generador de números al azar, un sistema de lotería, etc.). El beneficio del muestreo aleatorio simple es que ofrece un conjunto de datos aleatorios “puros”, y esto permite que los investigadores deduzcan conclusiones generalizadas. No obstante, su relativa ineficacia lo convierte en un blanco de críticas. 

El muestreo sistemático implica seleccionar un punto de inicio aleatorio en la población total y elegir a miembros de la muestra en intervalos regulares. Por ejemplo, si los investigadores tienen una lista completa de los residentes de una ciudad con una población de 300 000 personas, podrían elegir generar una muestra aleatoria de personas al encuestar a las personas que ocupen la posición 100, 200, 300, etc. en la lista, y así se encuestaría a 3000 personas. 

Siempre y cuando no haya un patrón oculto en la lista que pudiera sesgar el proceso de selección, el muestreo sistemático genera una muestra en la que los miembros de la población seleccionada no parecen tener nada en común. Aun así, este tipo de muestreo proporciona la mayoría de los beneficios del muestreo aleatorio porque, cuando se aplica de forma correcta, la población básicamente se selecciona al azar. Al mismo tiempo, este sencillo método requiere mucho menos esfuerzo que otros métodos de muestreo. 

Este tipo de muestreo hace una selección aleatoria de varios subgrupos a fin de conformar la muestra final. Imagina que los investigadores quieren obtener percepciones sobre la opinión de los adultos mexicanos. En lugar de simplemente seleccionar un grupo de 500 adultos al azar, los investigadores seleccionarían un grupo conformado por un número equitativo de personas de cada estado de México para crear la muestra “aleatoria”. Si cada uno de los subgrupos tiene una desviación estándar (posibilidad de error) más baja que el grupo total, entonces el margen de error puede reducirse sistemáticamente. 

El muestreo por sector integra una muestra al seleccionar a personas de varios (pero no necesariamente todos) los subgrupos de una población. Lo ideal es que cada uno de estos subgrupos, o sectores, sea una representación diversa de la población en su conjunto y tenga una estructura similar a los demás subgrupos. Este tipo de muestreo probabilístico es uno de los más económicos, además de que es perfecto para obtener muestras de poblaciones relativamente grandes. Para que este tipo de muestreo sea exitoso, es fundamental que la estructura de los sectores sea uniforme y que las elecciones de cada sector sigan siendo aleatorias. 

Mientras que el muestreo probabilístico se puede usar para establecer conclusiones de grupos aleatorios (aunque algunas veces pueden modificarse un poco), el muestreo no probabilístico usa grupos que tienen una estructura un poco más deliberada. Este tipo de muestreo puede ayudar a reducir los sesgos aleatorios y, en muchos casos, garantizar que las partes clave de una población más amplia se incluyan en la muestra. 

En este método, los investigadores manipulan la muestra para que sea representativa de la población en su conjunto; es especialmente útil cuando la población general incluye diversos tipos de personas. 

Por ejemplo, imagina que la encuesta pretende formular conclusiones sobre los adultos mexicanos. En lugar de arriesgarse con una muestra aleatoria en la que uno de los grupos (algún origen étnico, sexo, grupo de edad, ubicación geográfica, etc.) tenga una representación excesiva o escasa, los investigadores podrían seleccionar intencionalmente un número proporcionado de personas de cada uno de los posibles subgrupos. Así que, si los mexicanos de origen indígena representan el 13 % de la población, los investigadores se asegurarían deliberadamente de que la muestra incluyera un 13 % de personas de origen indígena, y ajustarían otras poblaciones para que también estuvieran representadas de manera proporcional. Al hacer esto, evitarían tener una muestra aleatoria simple menos precisa, la cual podría incluir menos del 5 % y más del 20 % de personas de origen indígena. Normalmente, el muestreo por cuotas se usa para poblaciones grandes que están divididas en sectores. 

Como te podrás imaginar, este tipo de muestreo se realiza al encuestar a un grupo de personas al que es más sencillo llegar. Con frecuencia, es el método más fácil de llevar a cabo y también es muy asequible. Durante el muestreo por conveniencia, los investigadores podrían visitar un área pública concurrida y preguntar a las personas si les interesaría responder una encuesta. Esta población de ninguna manera se selecciona al azar, aunque dependiendo del tipo de datos que se busque recopilar, eso podría no tener importancia. Este muestreo a menudo se usa durante estudios piloto en los que una empresa intenta conocer la viabilidad o popularidad de un producto propuesto. 

El diseño de este método no probabilístico pretende ayudar a revelar información sobre poblaciones a las que es difícil llegar o que están “ocultas”. Con este muestreo, los investigadores animarán a su población existente a comunicarse con miembros adicionales de la población para ayudar a reforzar el conjunto de datos subyacente. Aunque este método crea sesgos sistemáticos, es uno de los mejores para llegar a poblaciones que tienden a evitar responder encuestas aleatorias, como las personas involucradas en actividades ilegales. Los investigadores de mercado solo utilizan esporádicamente el muestreo de bola de nieve y, aunque podría ser problemático, ha ayudado a obtener datos en casos en los que otros métodos no funcionaron. 

Este es un tipo de muestreo en el que los investigadores seleccionan directamente (y no al azar) a una subpoblación que supone ser representativa de la población total. A menudo se le conoce como “muestreo por juicio” o “muestreo de expertos” porque implica que una persona que está familiarizada con el grupo y sus características básicas emita una opinión experta para seleccionar la muestra. Este tipo de muestreo a menudo es distintivo de otro método no probabilístico, como el muestreo por cuotas, pero implica una intervención humana adicional.

¿Quieres obtener más información sobre las prácticas recomendadas de muestreo? Lee nuestra Guía por excelencia para realizar investigaciones de mercado.

Obtener muestras con un panel de investigación de mercado, como el panel mundial integrado de SurveyMonkey, puede ayudar a los investigadores y las organizaciones a tener acceso rápido a una población aleatoria de gran tamaño. Con estos paneles, los encuestadores tienen la libertad de controlar las preguntas que hacen, las poblaciones de las que extraen muestras y los tipos de encuestas que elijan usar.

Las poblaciones pueden dividirse de muchas formas: por aspectos demográficos, ubicación, perfil profesional, etc. Estos paneles permiten obtener percepciones valiosas de investigación de mercado, desarrollo del producto, seguimiento de la marca y comportamiento del consumidor. Cuando las empresas usan un panel para analizar un grupo específico de personas, pueden sacar conclusiones decisivas sobre el público objetivo en su conjunto. 

Todos los tipos de muestreo tienen tanto ventajas como desventajas. Por ejemplo, aunque una muestra aleatoria simple puede reducir el sesgo y ayudarte a formular conclusiones generales, con frecuencia crear una muestra realmente aleatoria puede ser muy ineficaz. Por otra parte, puede que quieras obtener información sobre un subgrupo específico y no de la población general. Al mismo tiempo, aunque el muestreo por conveniencia podría ayudarte a generar datos con rapidez, estas muestras pueden estar extremadamente sesgadas y podrían enturbiar tus conclusiones.

Evidentemente, “el mejor” tipo de muestreo no existe. Para determinar cuál es el adecuado para tu campaña, tendrás que comenzar por determinar, con precisión, qué esperas conocer al realizar la encuesta. Una vez que lo determines, tendrás que considerar otras variables pertinentes, como las limitaciones de tiempo y costos, la redacción de las preguntas y si la población a la que quieres encuestar es accesible.

Si te esfuerzas para planear mejor tu encuesta, será más fácil determinar el tipo de muestreo más útil para ti. Al comprender cabalmente los diferentes tipos de muestreo y tener acceso a recursos valiosos, como el público de más de 80 millones de personas de SurveyMonkey, podrás obtener mucha información sobre una población y llevar a cabo mejores investigaciones de mercado.