Sobre la muestra
En los estudios de mercado y en los análisis de CMR los instrumentos utilizados por las empresas son múltiples, articulados, dinámicos y se necesitan siempre más competencias internas para utilizarlos de forma eficaz, para evaluar los pros y los contras, los plazos de realización y las inversiones necesarias.

Uno de los temas más interesantes y menos debatidos, y quizás uno de los errores más comunes, es la confusión que a veces se crea en los usuarios de las investigaciones de marketing entre resultados que provienen de datos de muestra (es decir, una porción que debería ser representativa de la entera población) y datos que provienen de datos de censo, que son relativos a la totalidad de la población de un sector específico en análisis.

Evidentemente, el tema no se plantea en aquellos ámbitos donde el censo no es práctica normalmente sostenible (el universo de los consumidores, el universo de las empresas, los electores para las elecciones políticas, etc…).

La importancia del enfoque censario
El sujeto es más significativo cuando se analicen los agregados que por su naturaleza son "limitados", como por ejemplo los canales de distribución del denominado "Normal Trade" o Traditional Trade o detalle tradicional (la identificación de la mejor definición seria de por si un tema de debate). Estos canales son distintos conceptualmente de la Gran Distribución Organizada (GDO), con la que han desarrollado desde hace años una constante competición de business (que está desembocando, al menos en las intenciones declaradas, en una interacción para beneficio del consumidor).

Estos recogen realidades diferentes como los «comerciantes puros» (por ejemplo recambios auto), los «especialistas» (farmacias), los talleres artesanales (instaladores eléctricos, talleres), los laboratorios productivos (panaderías), también realidades más complejas, como los Hoteles.

En cualquier caso, todos tienen en común un número limitado de actores y una más fácil, aunque no simple, accesibilidad para la revelación de datos y opiniones.

Estas características hacen posible afrontar el análisis en estos canales con técnicas de censo, que claramente ofrecen un mejor conocimiento individual y por consecuencia una “actionability” más eficaz.

Además, incluso cuando el enfoque alternativo (la muestra) sea posible, y parezca la mejor elección, es preciso tener presente algunos elementos que a veces pueden ser omitidos por las empresas. Esto se debe al hecho que el recurso a una muestra es posible cuando la misma se pueda construir en términos científicos y con una serie de condiciones, es decir:

• conocimiento real, documentado y actualizado del universo de refe-rencia;
• posibilidad de extraer una muestra random, o por cuotas  razonable-mente representativas;
• posibilidad de contactar y sustituir los componentes de la muestra de manera correcta en el método.

Sólo en estas condiciones es posible obtener resultados estadísticos representativos de todo el universo de la población, y calcular el "error estadístico" consiguiente de manera correcta. En este sentido comprobamos que a menudo los resultados de los estudios de mercado no están acompañados de las indicaciones del «error estadístico», es decir, la banda de oscilación de los resultados presentados, y de la probabilidad de que el resultado recaiga en la "banda".

Pero además de estas cuestiones de método, que sin embargo tienen un impacto directo sobre los resultados de los análisis, hay implicaciones de orden “operativo”, tan si no más importantes, en términos de interpretación de los resultados, del proceso de toma de decisiones consecuente, de la acción real sobre los procesos de marketing y venta. En otros términos hay que considerar las consecuencias sobre los análisis de previsión (relacionadas a CMR operativo, Big Data, Data Mining, etc.) que impactan sobre las acciones de comunicación, de “1to1” marketing y finalmente, "last but not the least”, de business.

Nos referimos en particular a las acciones que se tomen en acuerdo a los resultados de los análisis de mercado, que pueden ser operativas sólo con acciones de data Mining y data Matching, que penalizan acciones individua-les miradas, ya que trabajan por extrapolaciones estadísticas e inferencias que, aunque sofisticadas, son una aproximación de la realidad.

El uso del dato real de cada elemento de la población permite a las empre-sas la ejecución de acciones más específicas y más eficaces.

“Case history”
Un ejemplo es el caso de un fabricante de productos para peluquerías, que condujo en 2009 un estudio para comprender cuales peluquerías tuviesen más propensión para la adopción de una nueva "coloración" en lanzamiento y para identificar el posicionamiento, con el fin de ampliar la base de clientes para este nuevo producto. Se condujo una encuesta telefónica realizada sobre una muestra de 1.000 peluquerías, que supuso una inversión de un tercio del presupuesto anual de Trade marketing, y 3 meses de tiempo. Los resultados no mostraron un camino claro, solo se evidenció que el nuevo producto estaba mejor acogido por los salones más estructurados y unisex. Como conclusión se proporcionaron indicaciones operativas a comercial/marketing, basadas sobre estos resultados. Los resultados fueron decepcionantes (el producto fue propuesto indistintamente a todos, la rentabilidad fue del 23% inferior a la de otros lanzamientos comparables y 3 meses de ventaja competitiva fueron perdidos).

Como consecuencia la empresa decidió adoptar un enfoque de censo (apro-ximadamente 66.000 peluquerías, datos inmediatamente disponibles y budget poco mayor que en el estudio estadístico anterior) que demostró que el nuevo colorante era aceptado de manera no previsible e imposible de modelar con una muestra, porqué actuaban muy distintas dinámicas (tamaño, hábitos, inercia de la clientela, grado de innovación del producto). Por lo tanto, la técnica de censo permitió tener en cuenta todas las peluquerías, al neto de restricciones geográficas y contractuales existentes. Además se realizó una segmentación de las peluquerías en “top” (con altas ventas), “mid” (buenas ventas pero con costes de envío a su cargo), “small” (ventas excluidas por los bajos volúmenes de venta y costes logísticos que habrían determinado un business no rentable con estos clientes). La acción fue integrada por un mailing preventivo “ad hoc”, reforzando la acción comercial. Puesto que “comprender” sirve para actuar (=vender), el enfoque empírico se demostró exitoso.

Conclusiones
El uso de datos de censo es por lo tanto, para determinados business y en determinadas circunstancias, mejor desde el punto de vista tanto analítico como operativo. A menudo, para los motivos citados, es también la única vía razonablemente práctica. Claramente esta forma de operar implica una inversión más alta para la singla empresa (“time and cost consuming) y un mayor tiempo necesario para la recogida y análisis de los datos, y por lo tanto accesibles sólo en algunos casos específicos, típicamente relativos a los canales del Normal Trade o similares, así como anteriormente definido.

Estos datos están disponibles desde hace años, y conocen un creciente interés y utilización por parte de las empresas de diversos sectores, también en relación con el crecimiento de la cultura del CMR, del Big data, del Database marketing y del Marketing 1to1 en el ámbito B2B. Por supuesto también por el enfoque con datos de censo es necesaria atención en el metodo para los requisitos de exhaustividad, actualizacion, focalizacion que sólo profesionales expertos y con larga experiencia podrán garantizar.

En conclusión, con un ejemplo político, las empresas pueden disponer de las opiniones de todo el electorado, en lugar de contentarse solo con los sondeos o los “exit poll”!