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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