2. Universo
En el artículo anterior hablamos sobre las consecuencias que puede tener para una empresa la falta de representatividad a la hora de analizar la información que se publica en Internet.
Hoy hablaremos sobre la importancia de conocer el “universo” de Internet como la tiene también en la investigación tradicional.
En investigación, podemos definir "universo" como el conjunto de población que queremos estudiar. Gracias a los estudios censales, como los que realiza el INE, podemos saber cuántos españoles son de un determinado sexo, tienen una determinada edad, renta y demás variables de segmentación. Si quisiéramos realizar un estudio representativo para estudiar al target de Ferrari, recurriríamos a este tipo de fuentes para diseñar la muestra. Tal vez nos faltarían algunos datos, pero, desde luego, sabríamos muy claramente que no deberíamos hacer las encuestas a las puertas de un comedor social.
¿Alguien conoce alguna fuente fiable que arroje información sobre el Universo de Internet? La respuesta es no. Ni existe, ni existirá próximamente. Ni el mismísimo Google, con sus mastodónticos mecanismos de rastreo, es capaz de indexarlo todo.
Pues bien, ahora, imaginemos que, a pesar de la mala experiencia, Ferrari decide darnos una segunda oportunidad, y nos encarga rastrear las menciones de la marca en Twitter. Por curarnos en salud, esta vez les hemos advertido que, para la mayoría de menciones que encontremos, seremos incapaces de decirles quién está detrás de las mismas, y que, por tanto, habrá que tomar los resultados con cautela.
Ponemos en marcha nuestras herramientas de monitorización, y recabamos todas las menciones durante dos meses. Tras finalizar el proceso, elaboramos el informe y nos ponemos en camino para ir a presentar los resultados a las oficinas de Ferrari en Maranello. Como ha pasado tiempo, el guardia de seguridad se ha olvidado de nuestras caras y del circo que montamos en nuestra última visita. Nos deja pasar.
El nuevo director de marketing, bastante más listo que el anterior, nos invita a presentar los datos. Nosotros comenzamos la exposición con lo más básico: el número de menciones. En el mes de abril fueron 3 millones de menciones, y en el de mayo, 3,5 millones de menciones. Nuestra primera conclusión, que destacamos ocupando toda una diapositiva del Power Point, es clara: "Ferrari ha aumentado su buzz en Twitter en un 17% en un solo mes". ¡Bien!, ¡Fiesta!, ¡Alegría!
Al leerlo, el director de marketing, que ya sabe algo de nuestros antecedentes chapuceros, frunce el ceño mientras mira al techo reflexivamente. Al cabo de medio minuto, nos mira y nos lanza la siguiente pregunta:
- ¿Cuánto aumentaron los usuarios de twitter entre abril y mayo?
Nuestro equipo enmudece y empieza a palidecer. El más valiente se atreve a responder.
- No se sabe: Twitter no ofrece este tipo de información. ¿Por qué le parece importante ese dato?
A lo que el director de marketing, responde airado:
- Para saber si debo alegrarme o preocuparme por ese incremento del 17%, primero necesito conocer cuánto ha crecido Twitter, para poder relativizarlo.
Otro de nuestros técnicos cree tener una buena respuesta antes de que la cosa empeore:
- Señor, lo que sí podemos decirle en que su principal competidor, Lamborguini, solo creció un 12%. Por lo tanto, aunque Twitter haya crecido, usted ha mejorado su situación en términos relativos.
Aunque esta salida hubiera sido lo suficientemente satisfactoria para el anterior director de marketing, para el nuevo, sería un motivo más para aumentar el enfado.
- Voy a reformularle la pregunta: ¿Sabría usted decirme cuánto aumentaron entre abril y mayo los usuarios afines a Ferrari y Lamborguini? Su respuesta es importante, porque no hay ninguna certeza de que los seguidores de ambas marcas evolucionen en Twitter de manera similar, ya que factores como la edad pueden influir en este hecho. ¡Ya he visto suficiente! Pueden ustedes regresar por donde han venido.
¿Qué le habría sucedido a estos "investigadores"? Pues que habrían subestimado el sesgo que introduce el hecho de que el universo de Twitter evoluciona y que, en la mayoría de los casos, desconocemos cómo y en qué sentido.
No le demos más vuelta al asunto: Cuando se desconoce mínimamente el universo de lo que se estudia, no hay representatividad posible.