Come scegliere un campione rappresentativo per le ricerche di mercato?
Nell'ambito di una ricerca di mercato, non potrai intervistare tutti. In effetti, a causa di vincoli geografici, finanziari e di tempo, incontrare tutte le persone che compongono il tuo mercato è un compito impossibile da raggiungere.
Tuttavia, è possibile effettuare una ricerca su un campione rappresentativo, che riunisca le stesse caratteristiche di quelle della popolazione target. La domanda ora è come scegliere un campione che sia affidabile e pertinente, al fine di ottenere risultati coerenti.
Cos'è il campionamento? Il campionamento è un processo di selezione di una parte della popolazione target al fine di creare un campione per la ricerca di mercato. Ciò consente di raccogliere dati, qualitativi e quantitativi, sul target e quindi di fornire risposte ai problemi della ricerca.
Le conclusioni della ricerca e i risultati raccolti attraverso il campione si applicano all'intera popolazione target. In particolare, il campionamento viene utilizzato per realizzare interviste, focus group, sondaggi o questionari.
Quando viene utilizzato un campione rappresentativo? Il campione rappresentativo viene spesso utilizzato in uno studio quantitativo (questionario o sondaggio). Si può parlare di rappresentatività quando il campione presenta le stesse caratteristiche della popolazione interessata dallo studio.
Questo tipo di campione offre risultati statistici rilevanti. Consente inoltre al responsabile dello studio di conoscere, con precisione, il tasso di rappresentatività del proprio campione.
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Quali sono i metodi di campionamento?
Campionamento Casuale
Chiamato anche campionamento probabilistico, questo metodo consiste nel selezionare un campione in modo completamente casuale.
Anche se questo metodo si basa sull'estrazione a sorte dei partecipanti, alla fine garantisce un certo livello di rappresentatività, grazie alle leggi statistiche della probabilità (ogni persona ha la stessa probabilità di far parte del campione).
Lo svantaggio di questo metodo? È imperativo avere l'elenco completo della popolazione, per poi scegliere le persone a caso.
Campionamento a grappolo
Questo metodo consiste nel dividere la popolazione in diversi gruppi (ad esempio: studenti, anziani, abitanti delle città, abitanti delle campagne, ecc.). In particolare, consente di ridurre i costi relativi ad una ricerca che si estenderebbe su una vasta area geografica.
Dopo la definizione dei gruppi o cluster, è sufficiente scegliere lo stesso numero di individui in ciascun cluster. Questo metodo non richiede di avere un elenco completo della popolazione target.
Pertanto, costituisce una buona alternativa per l'analisi di popolazioni geograficamente molto grandi.
Tuttavia, il campionamento a grappolo ha una rappresentatività limitata. Infatti, le persone appartenenti allo stesso gruppo possono avere caratteristiche diverse dalla popolazione target.
Campionamento stratificato
Questo metodo prende in considerazione una o poche caratteristiche della popolazione target, al fine di suddividerla in strati (sottopopolazioni).
Tutto quello che devi fare è scegliere, a caso, persone appartenenti a ciascuno degli strati, assicurandoti che queste persone rappresentino le stesse proporzioni, a livello della popolazione madre.
Il rispetto della proporzionalità garantisce un buon livello di rappresentatività. Per stabilire gli strati è necessario prima effettuare un'analisi approfondita della popolazione per conoscerla meglio.
Come stabilire un campione pertinente?
Scegli le persone giuste da intervistare
Occorre soprattutto conoscere le caratteristiche della popolazione su cui si baserà la ricerca.
È importante affidarsi a persone in grado di arricchire la ricerca con informazioni utili.
Idealmente, il campione dovrebbe essere abbastanza rappresentativo, per evitare di intervistare individui che rischiano di dare risposte non utilizzabili per la ricerca.
Scegli la giusta dimensione del campione
La dimensione del campione varia essenzialmente a seconda del tipo di ricerca (qualitativa o quantitativa) e del tipo di indagine (sondaggi, focus-group, interviste faccia a faccia, ecc.) che verrà utilizzata.
Per una ricerca qualitativa: è possibile optare per un campione molto piccolo, anche fino a una o due persone. L'importante è selezionare le persone che meglio corrispondono alle esigenze della ricerca.
Ad esempio, è possibile interrogare uno specialista su un campo specifico perché sarà in grado di fornire risposte abbastanza tecniche.
Per una ricerca quantitativa: è importante scegliere un campione altamente rappresentativo della popolazione target. Il numero di individui da intervistare sarà maggiore.
Pertanto, i risultati possono portare a conclusioni che si applicano all'intera popolazione. Il campione deve essere suddiviso in diverse categorie (età, professione, categorie socio-demografiche, ecc.).
La dimensione del campione varia a seconda dei metodi di indagine
Ogni tecnica di intervista scelta dal responsabile della ricerca richiede un volume di campione diverso.
Per i Focus-Group, il numero di persone che costituiscono il campione è generalmente compreso tra 8 e 12 persone. Per quanto riguarda sondaggi e questionari, il campione è spesso composto da più di 500 persone per arrivare a un volume di dati utilizzabile.
L'importanza di scegliere la giusta dimensione del campione
La dimensione del campione è un fattore determinante per il successo della ricerca. Infatti, se la dimensione è maggiore del necessario, genererà costi aggiuntivi e inutili perdite di tempo.
D'altra parte, se la dimensione è troppo piccola, i dati raccolti saranno statisticamente inutilizzabili e le conclusioni saranno errate.
Come scegliere la giusta dimensione del campione?
Devono essere presi in considerazione alcuni fattori importanti che sono: la dimensione della popolazione target, la definizione del margine di errore, il livello di confidenza desiderato e la probabilità di ottenere risposte.
La dimensione della popolazione target
In generale, maggiore è il volume della popolazione, maggiore sarà la dimensione del campione. Un numero elevato di individui nel campione consente di diversificare le categorie e di variare le sottopopolazioni che corrispondono alle esigenze dello studio. Questa diversificazione mira a rendere il campione altamente rappresentativo.
La definizione del margine di errore
Si tratta di determinare i gradi di precisione dei risultati dell'indagine o del sondaggio effettuato.
In effetti, un grande volume di dati può far deviare i risultati in una direzione positiva o negativa.
Prendiamo l'esempio di una risposta che è stata data dal 40% del campione, se il margine di errore scelto è del 4%, significa che se la domanda è stata posta a tutta la popolazione target, gli individui che danno la stessa risposta costituiscono tra il 36% e il 44% della popolazione totale.
Più grande è il campione, più preciso è il margine di errore.
Il livello di fiducia desiderato
È il fatto che il responsabile dello studio è certo che il campione scelto ha influenzato i risultati ottenuti nei limiti del margine di errore. Per ricerche di mercato coerenti, il margine di errore viene spesso calcolato per un livello di confidenza del 95%.
Ciò significa che le risposte corrispondono alla realtà nel 95% dei casi. Un livello di confidenza inferiore al 90% rischia di falsare i risultati.
Maggiore è il livello di confidenza desiderato, maggiore dovrà essere la dimensione del campione.
La probabilità di ottenere risposte
Durante un’intervista o un sondaggio, devi aspettarti di ricevere rifiuti. Infatti, non tutte le persone a cui verrà inviato il sondaggio si prenderanno la briga di rispondere.
Il tasso di risposta deve essere preso in considerazione. Questa percentuale rappresenta la percentuale di individui che hanno ricevuto il sondaggio e hanno risposto alle domande.
Il tasso di risposta consente al responsabile della ricerca di determinare il numero di questionari che dovrà inviare per arrivare a un volume di dati utilizzabile. Ad esempio, se la popolazione target è di 100 persone e il tasso di risposta desiderato è del 20%, è necessario inviare 500 sondaggi.
Questa cifra può variare a seconda di diversi fattori:
- il rapporto con la popolazione target (clienti, prospect, colleghi, ecc.)
- la lunghezza e la complessità dell'indagine
- l'oggetto dello studio
I passi da seguire per una buona campionatura
Definisci i problemi e le ipotesi dello studio
Qualsiasi studio mira a rispondere a uno o più problemi.
Il problema viene presentato sotto forma di domande su un argomento specifico (esempio: il mercato di riferimento è alla ricerca di prodotti più rispettosi dell'ambiente?), in modo da poter effettuare analisi e giungere a conclusioni.
Per quanto riguarda le ipotesi, si tratta di proposizioni che possono essere difese o discusse nell'ambito di uno studio (esempio di ipotesi: "il mercato di riferimento vuole prodotti più economici"). Queste proposte costituiscono una previsione delle risposte ai problemi della ricerca.
Scegli il tipo di ricerca (qualitativa o quantitativa)
La ricerca qualitativa permette di identificare, esplorare e comprendere meccanismi complessi basati su variabili soggettive (esempio: perché alcune persone preferiscono i prodotti biologici?).
Per quanto riguarda la ricerca quantitativa, permette di misurare e stimare i dati per l'analisi statistica (esempio: quale percentuale del nostro mercato preferisce i prodotti di lusso).
Da un lato, l'obiettivo è quello di stabilire ipotesi per valutarle e spiegarle (ricerca qualitativa), e dall'altro si cerca di confermarle o invalidarle con cifre e percentuali (ricerca quantitativa).
Definisci un campione ottimale
La dimensione del campione varia a seconda delle modalità di raccolta delle informazioni.
Per un questionario o un'indagine, il campione deve includere un numero elevato di persone (in genere un minimo di 500 persone) mentre per un Focus-Group o un'intervista, il numero di persone può essere molto limitato (una decina di persone, vedi solo 1 o 2 individui).
Costruisci il campione
Come avrai capito, è importante che sia il più rappresentativo possibile della popolazione target interessata dall'oggetto dello studio.
Questa logica si applica anche se il campione è più piccolo, come in un Focus-Group in cui i partecipanti devono soddisfare determinate condizioni per soddisfare le esigenze della ricerca.
Per un colloquio bastano poche persone.
Per le ricerche su argomenti tecnici, un solo esperto in materia può essere sufficiente per raccogliere informazioni rilevanti.
Inquadra il campionamento
Consiste nel definire un inizio e una fine della ricerca. La dimensione del campione è generalmente determinata secondo il principio della "saturazione teorica". Ciò significa che dopo la raccolta di un certo volume di informazioni, il responsabile della ricerca ritiene che nulla di più possa arricchire ulteriormente i dati già raccolti.
CONCLUSIONE
Per un buon campionamento, non è sufficiente che il campione sia un modello ridotto della popolazione target. Il campione deve riflettere il più fedelmente possibile l'intera portata o l'importanza della diversità e varietà delle caratteristiche specifiche della popolazione target. Solo se la diversità delle persone che costituiscono il campione è ricca quanto quella degli individui della popolazione madre, si può parlare di un campione rappresentativo. Un buon campionamento rappresentativo è la chiave per applicare in modo ottimale i risultati ottenuti nel campione a livello di popolazione.
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