Los sesgos de selección en el marketing

Casi todas las de­ci­sio­nes que tomamos se ven influidas por pre­jui­cios, en gran medida in­co­n­s­cie­n­tes. Uno de estos errores co­g­ni­ti­vos es el sesgo de selección, también conocido como sesgo muestral o efecto de selección. Se trata de un sesgo cognitivo que nos lleva a se­le­c­cio­nar elementos de manera errónea, por ejemplo, datos de muestra para un estudio, lo que produce unos re­su­l­ta­dos que no se co­rre­s­po­n­den con la realidad. Este efecto puede tener un impacto notable en la in­ve­s­ti­ga­ción de mercado y, por lo tanto, todas las empresas deben co­n­si­de­rar­lo.

Los sesgos de selección influyen mucho en la selección de in­fo­r­ma­ción, no solo en los estudios de mercado o la in­ve­s­ti­ga­ción cie­n­tí­fi­ca, sino también en si­tua­cio­nes de la vida cotidiana. Solo siendo co­n­s­cie­n­tes de nuestra vu­l­ne­ra­bi­li­dad ante sesgos co­g­ni­ti­vos de este tipo podremos apro­ve­char sus efectos de manera positiva. Darse cuenta de que los datos se han evaluado in­co­rre­c­ta­me­n­te puede ser decisivo para las empresas y apo­r­tar­les muchos be­ne­fi­cios: al co­n­tra­rre­s­tar el sesgo de selección de­li­be­ra­da­me­n­te cuando se lleva a cabo un estudio, se obtienen re­su­l­ta­dos más fiables.

El sesgo de selección es un error es­ta­dí­s­ti­co que aparece cuando se se­le­c­cio­nan unidades de muestra para un estudio. Para obtener datos y re­su­l­ta­dos realmente válidos, hay que intentar limitar sus efectos por todos los medios. En marketing, por ejemplo, el sesgo de selección afecta a la ob­je­ti­vi­dad de las encuestas a clientes y otras he­rra­mie­n­tas de la in­ve­s­ti­ga­ción de mercado. Las razones de este sesgo son variadas y pueden en­co­n­trar­se tanto del lado de los pa­r­ti­ci­pa­n­tes del estudio como de los in­ve­s­ti­ga­do­res que se­le­c­cio­nan las unidades de muestra. Un aspecto que siempre hay que tener en cuenta es la pre­di­s­po­si­ción a pa­r­ti­ci­par de las personas, en caso de que no sea casual. Algunos de los sesgos de selección más conocidos son, por ejemplo, el sesgo de falta de respuesta, el sesgo de au­to­se­le­c­ción o el sesgo de su­pe­r­vi­ve­n­cia. Este último se observa cuando, en un estudio sobre el éxito o el fracaso de los pa­r­ti­ci­pa­n­tes, los re­su­l­ta­dos solo reflejan los datos de los que han tenido éxito o de los “su­pe­r­vi­vie­n­tes”, siempre de forma in­vo­lu­n­ta­ria.

Las pre­cau­cio­nes y medidas ne­ce­sa­rias para reducir o evitar el efecto del sesgo de selección son re­la­ti­va­me­n­te complejas. En este sentido, suelen uti­li­zar­se técnicas es­ta­dí­s­ti­cas, como la co­rre­c­ción de Heckman, con el fin de obtener re­su­l­ta­dos correctos en los estudios empíricos sociales o en la in­ve­s­ti­ga­ción de mercado.

Los efectos del sesgo de selección se tienen en cuenta desde hace ya mucho tiempo, y no solo en la in­ve­s­ti­ga­ción. También en el mundo em­pre­sa­rial y la vida cotidiana se­le­c­cio­na­mos in­fo­r­ma­ción y nos exponemos a datos di­s­to­r­sio­na­dos de manera selectiva. Los sesgos co­g­ni­ti­vos co­n­tri­bu­yen en gran medida a cometer errores en los procesos de selección y, por co­n­si­guie­n­te, a obtener re­su­l­ta­dos erróneos.

Las personas somos víctimas del sesgo de selección todo el tiempo, lo que demuestra que no somos im­pa­r­cia­les, sino que debemos es­fo­r­zar­nos mucho para, al menos, aspirar a un estado de neu­tra­li­dad. Los si­guie­n­tes ejemplos revelan las profundas im­pli­ca­cio­nes que conlleva este sesgo.

Imagina que queremos realizar una encuesta sobre el co­no­ci­mie­n­to general de la marca de un su­ple­me­n­to dietético saludable. Si llevamos a cabo la encuesta en gimnasios, tiendas na­tu­ri­s­tas o su­pe­r­me­r­ca­dos eco­ló­gi­cos, pre­gu­n­ta­re­mos úni­ca­me­n­te a los públicos objetivo de dicho producto. Esto puede ser útil, pero los re­su­l­ta­dos deberán valorarse con cautela, porque ya estarán co­n­di­cio­na­dos por el sesgo de selección: por lo general, los clientes de gimnasios, tiendas na­tu­ri­s­tas o su­pe­r­me­r­ca­dos eco­ló­gi­cos son más re­ce­p­ti­vos a la efe­c­ti­vi­dad y utilidad de los productos sa­lu­da­bles. Por lo tanto, cabe suponer que estos grupos conocerán la marca mejor que el resto de personas y que, en co­n­se­cue­n­cia, los datos no se habrán evaluado de forma neutral.

Nuestro segundo ejemplo de sesgo de selección revela las graves co­n­se­cue­n­cias de no elegir los sujetos de muestra de forma realmente aleatoria. Su­po­n­ga­mos que un equipo de in­ve­s­ti­ga­ción quiere realizar una encuesta sobre la coyuntura económica de un país que re­pre­se­n­te lo máximo posible a todas las empresas. Sin embargo, para se­le­c­cio­nar los datos, recurre al registro mercantil, por lo que solo elige las so­cie­da­des anónimas y empresas co­me­r­cia­les que figuran en esa lista. En este caso, el sesgo de selección es mucho mayor de lo que puede parecer a simple vista: debido a su efecto, el estudio no solo excluye a las pequeñas empresas, sino también a los numerosos autónomos, como abogados, médicos, ar­qui­te­c­tos o artistas, y a los pro­fe­sio­na­les que trabajan a tiempo parcial en todos los sectores.

Este error es muy evidente, y los in­ve­s­ti­ga­do­res con más ex­pe­rie­n­cia pro­ba­ble­me­n­te no lo cometerán. Sin embargo, el sesgo de selección puede aparecer en los estudios de forma mucho más sutil, di­s­to­r­sio­na­n­do algo tan im­po­r­ta­n­te como la previsión económica de un país.

El sesgo de selección supone un reto sobre todo para la in­ve­s­ti­ga­ción de mercado y no tanto para las ac­ti­vi­da­des de marketing. Ya en el momento de evaluar el éxito de las campañas pu­bli­ci­ta­rias, que en última instancia también es un tipo de in­ve­s­ti­ga­ción de mercado, se debe tener en cuenta el posible sesgo muestral ―por ejemplo, para lograr re­su­l­ta­dos eficaces con las campañas.

El sesgo de au­to­se­le­c­ción, una variante del sesgo de selección, desempeña un papel muy im­po­r­ta­n­te en las encuestas a clientes y usuarios. Este sesgo aparece siempre que los pa­r­ti­ci­pa­n­tes pueden decidir si desean realizar la encuesta. Si las personas que no quieren pa­r­ti­ci­par tienen una opinión si­g­ni­fi­ca­ti­va­me­n­te diferente (por ejemplo, in­sa­ti­s­fa­c­ción con la empresa) de las que sí (por ejemplo, sa­ti­s­fa­c­ción con la empresa), el sesgo muestral podría provocar que se so­bre­va­lo­re la sa­ti­s­fa­c­ción del cliente. En este caso, el sesgo de selección puede y debe reducirse uti­li­za­n­do técnicas de po­n­de­ra­ción es­ta­dí­s­ti­ca.

El sesgo de selección supone un reto es­pe­cia­l­me­n­te complejo para el marketing, porque suele aparecer en co­m­bi­na­ción con otros sesgos co­g­ni­ti­vos. Para co­n­tra­rre­s­tar­lo ade­cua­da­me­n­te en términos es­ta­dí­s­ti­cos, primero se deben detectar todos los sesgos que pueden afectar al estudio. Por ejemplo, es posible que el sesgo de selección aparezca a la vez que el sesgo de pu­bli­ca­ción (cuando solo se publican los re­su­l­ta­dos positivos) o el sesgo de au­to­se­le­c­ción, que ya hemos descrito (cuando solo pa­r­ti­ci­pan ciertos grupos).

Cuanto menor sea la cantidad de muestras y/o datos que se extraigan de ellas, más probable es que el sesgo de selección impida de­sa­rro­llar unas campañas de marketing basadas en datos reales. Los errores no de­te­c­ta­dos pueden di­s­to­r­sio­nar los re­su­l­ta­dos de cualquier estudio o encuesta, hasta el punto de provocar que sean to­ta­l­me­n­te ar­bi­tra­rios y, en de­fi­ni­ti­va, llevarnos a tomar de­ci­sio­nes de marketing equi­vo­ca­das con co­n­se­cue­n­cias de­sas­tro­sas. Por el contrario, un estudio bien diseñado ga­ra­n­ti­za­rá que se eviten los efectos in­co­n­s­cie­n­tes, las di­s­to­r­sio­nes no deseadas y las posibles ma­ni­pu­la­cio­nes.

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