Cuando hablamos de sesgos comunes en el marketing, nos referimos a las diferentes formas de interpretar de forma precisa los datos, tanto si se usan los análisis para SEO, como para el desarrollo de productos o tu planificación de negocio. Basado en esto, nos preguntamos sobre si los perjuicios pueden influir en la lógica de la tecnología. Se puede pensar que la lógica imparcial de la tecnología informática podría evitar los prejuicios de la humanidad. Pero en cierto sentido, el riesgo de sesgo de los programas de automatización y otras herramientas similares supera al de las personas, ya que los ordenadores crean patrones lógicos ficticios.
El “pensamiento” informatizado se basa en extraer datos de las personas. Teniendo en cuenta el creciente valor de la tecnología de aprendizaje automático, los datos que lo alimentan son cada vez más rentables. Algunos han empezado a calificar los datos como el “nuevo petróleo”, no sólo por ser la fuente de combustible de una importante mercancía, sino porque tanto su obtención como sus impactos tienen repercusiones de gran alcance. En las estadísticas hay diferentes tipos de sesgo que dificultan la interpretación precisa de los datos.
Sesgo estadístico es un término usado para describir estadísticas que no proporcionan una representación precisa de la población.
El sesgo estadístico es el término que se utiliza para hacer referencia a las estadísticas que no necesariamente son exactas, como resultado de algún tipo de problema con los datos. El sesgo puede deberse a la exclusión de una variable, al sesgo del observador o al sesgo de financiación, en los casos en que una empresa ha pagado por el estudio.
Tipos de sesgos comunes en el marketing
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En el marketing hay varios tipos de sesgos, prevenirlos y comprenderlos puede ayudar a interpretar mejor los datos. Los sesgos estadísticos que se pueden encontrar son los siguientes.
- Sesgo de confirmación.: El sesgo de confirmación es un error que supone permitir el uso de una idea preconcebida para influir en la forma de jerarquizar e interpretar los datos. Un ejemplo de sesgo de confirmación sería creer que la mayoría de la gente prefiere el helado de vainilla al de chocolate y, en consecuencia, darle más importancia a los datos que apoyan esa idea.
- Sesgo de selección.: El sesgo de selección es el resultado del uso de muestras de población que no representan con exactitud a todo el grupo objetivo. Por ejemplo, los datos tomados de un único barrio no representarían con exactitud a una gran ciudad.
- Sesgo por valores atípicos.: Las variables atípicas pueden sesgar significativamente los datos. Por ejemplo, si se analiza la renta en Estados Unidos, hay pocas personas muy ricas que pueden distorsionar cualquier cálculo de promedios.
- Sesgo del observador.: El sesgo del observador es un sesgo estadístico que se deriva de la subjetividad del observador. Nadie puede ser completamente imparcial, de modo que el sesgo del observador siempre supondrá con seguridad un problema.
- Sesgo de financiación.: El sesgo de financiación hace referencia a la probabilidad en que un estudio es favorable a la persona que lo ha financiado. Estos estudios tienden a suministrar datos inexactos, lo que puede dificultar que se apliquen indebidamente a su empresa. El sesgo de financiación es muy frecuente en las comparaciones de productos.
- Sesgo de variable omitida.: En el sesgo de variable omitida, la ausencia de una variable influye en la validez de la estadística. Por ejemplo, un estudio sobre automóviles que no incluya el año o el kilometraje puede arrojar resultados inexactos. El sesgo por variable omitida es uno de los tipos más comunes de sesgo en estadística.
- Sesgo de supervivencia.: El sesgo de superviviente se produce cuando solo se tienen en cuenta los puntos de datos procedentes de supervivientes. Si no se tienen en cuenta todas las posibles fuentes de datos, se puede obtener una representación errónea. Un ejemplo de sesgo de supervivencia es el de la Segunda Guerra Mundial, cuando se estudiaron los aviones supervivientes para reforzar dónde habían recibido más disparos. En realidad, habría sido mejor estudiar los aviones derribados y reforzar los futuros modelos en los puntos donde estos aviones fueron tiroteados y derribados.
El mundo del diseño no está exento de la influencia de sesgos comunes en el marketing y la interpretación de datos. En la era digital, el diseño gráfico y de productos está estrechamente ligado a la recopilación y análisis de datos para comprender las preferencias y necesidades de los usuarios.
Sin embargo, la presencia de sesgos estadísticos puede distorsionar la percepción de la audiencia y, por lo tanto, afectar el proceso de diseño.
Por ejemplo, el sesgo de confirmación puede llevar a diseñadores a asumir que ciertas ideas preconcebidas son verdaderas, lo que puede influir en la elección de elementos de diseño.
El sesgo de selección puede llevar a tomar decisiones basadas en muestras de población inadecuadas, lo que podría resultar en un diseño que no resuena con el público objetivo en su totalidad.
El sesgo por valores atípicos podría llevar a la creación de diseños que no representen adecuadamente la diversidad de la audiencia.
En última instancia, la comprensión de estos sesgos estadísticos en el contexto del diseño es esencial para asegurar que los productos y servicios se desarrollen de manera más equitativa y efectiva, optimizando así la experiencia del usuario en un entorno de E-commerce en constante evolución.
