Fare ricerca di mercato è fondamentale per qualsiasi azienda interessata a comprendere le persone a cui vende i propri prodotti e servizi. Con una ricerca preliminare, è possibile acquisire utili informazioni, identificare nuove opportunità di vendita e capire come distribuire le risorse in modo efficiente ed equo.

Uno dei modi più efficaci per condurre ricerche di mercato è mediante il campionamento. Il campionamento impiega dati acquisiti da un piccolo gruppo di individui, un semplice campione casuale, e permette ai ricercatori di trarre conclusioni su una popolazione di riferimento molto più vasta.

Selezionando un gruppo di individui campione che sia effettivamente rappresentativo della popolazione e ponendo le domande nel modo corretto, è possibile aprire la strada a ricerche efficaci e produttive. Senza il campionamento, ci si ritroverà irrimediabilmente a fare congetture su come raggiungere il proprio pubblico. Oltre a ottenere scarsi risultati e a perdere preziose opportunità, senza il campionamento si rischierà anche di arrecare danni al brand.

Fortunatamente, è possibile acquisire informazioni chiave sul proprio pubblico di destinazione scegliendo la giusta tipologia di campionamento e impiegando in modo strategico le varie tecniche a disposizione. In questo articolo, risponderemo ad alcune delle domande più comuni che ricercatori e titolari d'impresa possono avere sul campionamento. Analizzando più nel dettaglio in cosa consiste il campionamento, e scoprendo le varie tipologie disponibili, potrai valutare se una ricerca basata sul campionamento su vasta scala fa al caso tuo. 

Campionamento è un termine usato per descrivere il processo di acquisizione di informazioni da piccoli gruppi (o sottogruppi) di individui. Una volta acquisiti, questi dati possono essere applicati a un pubblico più vasto, come il mercato di riferimento di un'azienda.

Supponiamo che un ristorante che si rivolge a un pubblico di età compresa tra 25 e 35 anni che vive in aree urbane debba decidere il colore del proprio logo. Anziché chiede a tutti gli appartenenti a tale gruppo di età quale colore li attirerebbe maggiormente, l'azienda potrebbe prendere un campione di 100 individui di tale gruppo e raccogliere le loro opinioni. Se più della metà delle persone afferma che il blu sia il colore più accattivante, l'azienda potrà trarre conclusioni sulle preferenze dei 25-35enni in generale, e adattare la propria strategia di marketing di conseguenza.

Ovviamente, le conclusioni che possono essere tratte dal campionamento potranno essere considerate valide se lo è la base di campionamento stessa. In questo esempio, se il ristorante avesse chiesto a persone scelte a caso quale fosse il loro colore preferito, anziché a individui appartenenti al proprio pubblico di destinazione, le conclusioni non sarebbero state altrettanto affidabili. In altri casi, creare un campione per randomizzazione semplice potrebbe invece rivelarsi più utile. Prima di condurre una ricerca basata sul campionamento, è importante identificare quali conclusioni ci si aspetta di trarre e chi si vuole interrogare. Una volta definiti questi aspetti, basteranno piccoli campioni per trarre importanti conclusioni su praticamente qualsiasi argomento. 

I ricercatori usano il campionamento perché aiuta ad acquisire in modo efficiente informazioni su un gruppo in generale, senza dover interrogare ogni singolo membro del gruppo. In periodo elettorale, ad esempio, sarebbe impossibile interrogare ogni votante sulle proprie intenzioni di voto. Invece, chiedendo a un gruppo specifico di votanti di esprimere le loro preferenze, è possibile tentare di trarre conclusioni di più ampia portata dalle risposte ottenute. Anche se questo tipo di sondaggio sicuramente presenta problematiche specifiche, può comunque fornire informazioni utili, e soprattutto fruibili, a tutte le parti interessate.

I sondaggi a campione possono essere usati per rispondere a diversi tipi di domande. Scoprire come le persone vivono o percepiscono il mondo e come usano un prodotto o un servizio può aiutare le aziende a sviluppare strategie migliori per raggiungere il loro pubblico di destinazione. Vi sono varie tipologie di campionamento e ognuna di esse può essere utilizzata con efficacia in situazioni diverse, per diverse esigenze di ricerca di mercato.

Le varie tipologie di campionamento generalmente rientrano in due categorie principali: il campionamento per randomizzazione e il campionamento rappresentativo.

Un campione randomizzato o casuale, come suggerisce il nome, è un gruppo di individui scelti a caso per rappresentare la popolazione nel suo insieme. I campioni per randomizzazione semplice possono aiutare aziende e organizzazioni ad acquisire informazioni generalizzate che riguardano tutte le persone. Se un'azienda, ad esempio, vuole vendere un prodotto che tutti potrebbero utilizzare, come un dentifricio, un campione a randomizzazione semplice può essere utile per trarre conclusioni di carattere generale, come gusti di dentifricio preferiti, orari in cui le persone si lavano i denti, tipi di spazzolino più utilizzati e così via. Queste informazioni possono essere acquisite chiedendo l'opinione di un ampio spettro di persone, anziché limitare il sondaggio a un gruppo deliberatamente ristretto.

Al contrario, ai ricercatori che scelgono il campionamento rappresentativo non interessa un campione randomizzato di tutte le persone, ma cercano un campione randomizzato di persone che siano rappresentative di un gruppo specifico. Ad esempio, se un'azienda vende un prodotto utilizzato solo da alcune persone, come l'attrezzatura da sci, cercherà un campione di individui che utilizzano quei particolari prodotti.

I campioni rappresentativi si possono suddividere in miriadi di modi diversi. Nell'esempio precedente, “persone che sciano” potrebbe essere un gruppo specifico che aiuta a filtrare la popolazione più vasta. In altri casi, si potrebbe considerare di suddividere la popolazione in base a età, caratteristiche demografiche, posizione geografica, reddito, hobby, professione o altro. Purché sia possibile trovare un numero di rispondenti sufficiente per generare conclusioni statisticamente significative, la creazione di campioni rappresentativi offre un discreto margine di flessibilità.

I vari tipi di campionamento si possono anche distinguere in probabilistici e non probabilistici. Essenzialmente, nel campionamento probabilistico, ogni singolo individuo del gruppo target (che può essere o randomizzato o rappresentativo) ha uguali probabilità di essere scelto per partecipare all'indagine.

Nel campionamento non probabilistico invece alcune persone all'interno del gruppo hanno più probabilità di essere selezionate rispetto ad altre. Ad esempio, se il gruppo da cui speri di trarre utili conclusioni è "popolazione italiana adulta", ma conduci il tuo sondaggio in un centro commerciale di Brescia, utilizzerai un metodo di campionamento non probabilistico. In questo caso infatti, non effettui alcun campionamento randomizzato della popolazione italiana adulta, in quanto il gruppo più ampio è stato filtrato per “clienti di un centro commerciale di Brescia”. Questo particolare tipo di campionamento viene anche definito campionamento di convenienza (maggiori informazioni più avanti). Anche se è del tutto plausibile che i clienti di questo centro commerciale producano risultati simili alle opinioni della popolazione italiana adulta nel suo complesso, è importante riconoscere quali porzioni del gruppo più ampio sono sistematicamente escluse dal metodo di campionamento utilizzato. 

Come anticipato, nel campionamento di tipo probabilistico ogni membro del gruppo ha uguali probabilità di essere scelto per l'indagine. È possibile eseguire un campionamento probabilistico anche all'interno di un gruppo filtrato (come popolazione italiana adulta), a condizione che ogni rappresentate di questo sottogruppo abbia uguali probabilità di essere selezionato.

Esistono quattro tipologie di campionamento probabilistico. 

Il campionamento per randomizzazione semplice è al contempo semplice e casuale. All'interno di un gruppo o sottogruppo, ogni individuo ha uguali probabilità di essere scelto come rispondente. Un campione per randomizzazione semplice può essere creato in vari modi. Per esempio, a ogni persona all'interno del gruppo viene assegnato un numero, quindi viene selezionata a caso (usando un generatore di numeri casuali, estraendo a sorte, ecc.) una specifica parte di questi numeri. Il campionamento per randomizzazione semplice ha il vantaggio di offrire una serie di dati "puramente" casuali, permettendo ai ricercatori di trarre conclusioni definitive. Tuttavia, questo metodo di campionamento è anche molto criticato per la sua scarsa efficienza. 

Il campionamento sistematico prevede la scelta di un punto di partenza casuale all'interno della popolazione e la successiva selezione dei membri del campione a intervalli regolari. Per esempio, se un ricercatore ha un elenco di tutti i residenti di una città di 300.000 abitanti, potrebbe scegliere di generare un campione casuale inviando il proprio sondaggio a un individuo ogni 100 dell'elenco. In questo caso, verrebbero interrogate 3.000 persone. 

A condizione che l'elenco non contenga uno schema nascosto che potrebbe distorcere il processo di selezione, il campionamento sistematico crea un gruppo campione i cui membri non sembrano avere nulla in comune. Questo tipo di campionamento offre molti dei vantaggi del campionamento per randomizzazione in quanto, se utilizzato nel modo corretto, la popolazione viene selezionata su base casuale. Allo stesso tempo, si tratta di un metodo semplice che richiede meno tempo e lavoro rispetto ad altri tipi di campionamento. 

Il campionamento per randomizzazione stratificata permette di selezionare individui da diversi sottogruppi per creare il campione finale. Supponiamo che il ricercatore voglia sondare le opinioni della popolazione italiana adulta. Anziché scegliere semplicemente 200 individui adulti a caso, può selezionarne 10 da ciascuna delle 20 regioni italiane e creare un campione "casuale" dell'intera popolazione. Se ogni sottogruppo presenta una deviazione standard (possibilità di errore) inferiore rispetto al gruppo principale, il margine di errore può essere sistematicamente ridotto. 

Con il campionamento a grappoli si crea un campione estraendo individui da diversi (ma non necessariamente tutti) sottogruppi della popolazione. Idealmente, ognuno di questi sottogruppi, o grappoli, incarna una rappresentazione specifica della popolazione nel suo complesso ed è strutturalmente simile agli altri sottogruppi. Il campionamento a grappoli è tra le tecniche di campionamento probabilistico più economiche ed è inoltre ideale per campionare popolazioni relativamente vaste. Per utilizzare in modo efficace questo particolare tipo di campionamento, è fondamentale che i grappoli siano strutturati in modo coerente e che la selezione all'interno di ciascun grappolo rimanga casuale. 

Se il campionamento probabilistico può essere utilizzato per trarre conclusioni da gruppi casuali (seppur talvolta leggermente modificati), il campionamento non probabilistico si basa su gruppi strutturati in modo un po' più ponderato. Il campionamento non probabilistico può aiutare a ridurre distorsioni randomizzate e, in molti casi, assicurare che porzioni chiave di una popolazione più ampia siano incluse nel gruppo campione. 

Nel campionamento per quote, il ricercatore manipola il gruppo campione in modo che rappresenti la popolazione nel suo insieme. Questo tipo di campionamento è utile in particolare quando la popolazione più ampia include molteplici tipologie di persone. 

Supponiamo, ad esempio, che la ricerca punti a trarre conclusioni sulla popolazione americana adulta. Anziché azzardare un campionamento randomizzato in cui un gruppo (razza, genere, età, posizione geografica, ecc.) possa essere sovra o sotto rappresentato, il ricercatore potrebbe selezionare deliberatamente un numero proporzionato di individui da ciascuno dei possibili sottogruppi. Quindi, se gli afroamericani rappresentano il 13% della popolazione americana, il ricercatore farà in modo che la popolazione campione includa il 13% di afroamericani e regolerà proporzionalmente gli altri gruppi in modo che siano altrettanto rappresentativi. In questo modo, si evita di usare un campione a randomizzazione semplice meno accurato, che potrebbe includere solo tra il 5 e il 20% di afroamericani. Il campionamento per quote viene in genere usato per popolazioni vaste e suddivise in gruppi, come la popolazione degli Stati Uniti. 

Nel campionamento per convenienza, come si potrà intuire, si sottopone a indagine un gruppo di persone facile da raggiungere. Si tratta di una tipologia di campionamento molto semplice da condurre e anche molto economica. In un campionamento di convenienza, il ricercatore potrebbe semplicemente recarsi in un luogo pubblico e chiedere alle persone se desiderano rispondere a un sondaggio. La popolazione non viene affatto selezionata a caso, tuttavia, in base al tipo di informazioni che il ricercatore si propone di raccogliere, questo non fa molta differenza. Il campionamento per convenienza viene spesso impiegato negli studi pilota in cui un'azienda valuta la fattibilità di un progetto o la popolarità di un prodotto proposto. 

Il campionamento a valanga è un metodo di campionamento non probabilistico finalizzato ad acquisire informazioni da popolazioni difficili da raggiungere o “nascoste”. In questo tipo di campionamento, i ricercatori incoraggiano i membri della popolazione esistente a reclutare altri membri della stessa popolazione per favorire il consolidamento dei dati già acquisiti. Se questo metodo crea distorsioni sistematiche, si tratta comunque di uno dei migliori per raggiungere popolazioni che tendono a evitare di rispondere a sondaggi casuali, come individui coinvolti in attività illecite. Il campionamento a valanga viene usato solo occasionalmente dai ricercatori, ma pur presentando dei problemi, ha aiutato a ottenere informazioni in situazioni in cui gli altri metodi di campionamento si sono rivelati inefficaci. 

Nel campionamento a scelta ragionata i ricercatori selezionano direttamente (anziché a caso) una sottopopolazione che si suppone sia rappresentativa della popolazione nel suo insieme. Questo tipo di campionamento è conosciuto anche come “campionamento di esperti” in quanto spesso si basa sul giudizio di persone che conoscono il gruppo e le sue caratteristiche di base. Il campionamento a scelta ragionata è spesso caratteristico di altri metodi di campionamento non probabilistici, come il campionamento per quote, ma prevede un ulteriore livello di intervento umano.

Vuoi saperne di più sulle migliori prassi di campionamento? Leggi la nostra Guida definitiva alle ricerche di mercato.

Il campionamento delle indagini svolto attraverso panel di ricerca di mercato, come il panel globale integrato di SurveyMonkey, può aiutare ricercatori e organizzazioni ad accedere rapidamente a una vasta popolazione randomizzata. Quando usano questi panel, i ricercatori hanno la libertà di scegliere le domande da porre, la popolazione da interrogare e il tipo di sondaggio da utilizzare.

Le popolazioni si possono suddividere in svariati modi, in base a caratteristiche demografiche, posizione geografica, profilo professionale e così via. Questi panel possono essere usati per acquisire utili informazioni, ad esempio, per ricerche di mercato di base, sviluppo di prodotti, monitoraggio del marchio e analisi del comportamento dei consumatori. Utilizzando un panel per osservare un gruppo specifico di persone, le aziende possono trarre conclusioni chiave sul loro pubblico di riferimento più ampio. 

Tutte le tipologie di campionamento presentano dei vantaggi e degli svantaggi. Ad esempio, se il campionamento per randomizzazione semplice può ridurre le distorsioni e favorire il raggiungimento di conclusioni di carattere generale, creare un campione realmente randomizzato può spesso risultare inefficiente. Inoltre, talvolta è più utile sondare un gruppo specifico, anziché la popolazione nel suo insieme. Allo stesso tempo, se il campionamento per convenienza può permettere una rapida generazione di dati, i gruppi campione su cui si basa possono risultare estremamente parziali e annebbiare le conclusioni finali.

È chiaro che non esiste un tipo di campionamento “migliore” degli altri. Per determinare quale sia il più adatto alla tua campagna, devi per prima cosa stabilire – esattamente – quali informazioni ti proponi di ottenere mediante l'indagine. Dopodiché, dovrai prendere in considerazione altre variabili, come tempo e costi, modalità di formulazione delle domande e accessibilità della popolazione da interrogare.

Pianificando con attenzione la tua ricerca, sarà più semplice determinare quale metodo di campionamento ti sarà più utile. Grazie a una chiara comprensione delle varie tipologie di campionamento e all'accesso a preziose risorse, come il panel SurveyMonkey di oltre 80 milioni di persone, potrai acquisire molte informazioni su una popolazione e condurre ricerche di mercato efficaci.