การทำ Market research ให้ได้ผลนั้น ไม่จำเป็นต้องสำรวจประชากรทั้งกลุ่มเป้าหมาย เพราะในความเป็นจริง การเก็บข้อมูลจากทุกคนเป็นเรื่องที่ทำได้ยาก ทั้งในแง่ของเวลาและงบประมาณ นี่จึงเป็นเหตุผลว่าทำไมการใช้ "เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง" (Sampling) จึงเป็นกระบวนการสำคัญที่จะช่วยให้เราเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดทรัพยากรมากกว่าเดิม

แต่การจะทำการสุ่มตัวอย่างให้ได้กลุ่มที่สะท้อนความคิดและพฤติกรรมของประชากรจริง ก็ต้องเริ่มต้นจากการเลือกเทคนิคที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของงานวิจัย โดย

การสุ่มตัวอย่าง (Sampling) คืออะไรในบริบทของ Market Research?

การสุ่มตัวอย่าง คือกระบวนการคัดเลือกกลุ่มย่อยจากประชากรเป้าหมาย เพื่อนำข้อมูลที่ได้มาใช้วิเคราะห์และสรุปแนวโน้มในระดับภาพรวม โดยไม่ต้องเก็บข้อมูลจากทุกคนจริง ๆ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้เร็วขึ้นด้วยต้นทุนที่น้อยลง เมื่อใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่างอย่างเหมาะสม กลุ่มตัวอย่างที่ได้ก็จะสามารถสะท้อน Insight จากประชากรเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ทั้งในเชิงพฤติกรรม ความชอบ หรือความคิดเห็นต่อผลิตภัณฑ์ บริการ หรือประเด็นทางสังคมที่กำลังศึกษาอยู่

คำศัพท์พื้นฐานที่ควรรู้

• Population: กลุ่มประชากรทั้งหมดที่ต้องการศึกษา
• Sample: กลุ่มย่อย ๆ ที่เลือกมาจากกลุ่มประชากรเพื่อเป็นตัวแทนในการวิจัย
• Representative sample: กลุ่มตัวอย่างที่สะท้อนลักษณะของประชากรทั้งหมดได้อย่างแม่นยำ และลดอคติของข้อมูล
• Sampling frame: รายชื่อหรือฐานข้อมูลของประชากรทั้งหมดที่สามารถใช้สุ่มตัวอย่างได้
• Sample size: จำนวนกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการศึกษา ซึ่งขึ้นอยู่กับจุดประสงค์ของงานวิจัยและปัจจัยทางประชากร
• Sampling bias: อคติที่เกิดขึ้นจากการเลือกกลุ่มตัวอย่างไม่เหมาะสม ทำให้ผลวิจัยคลาดเคลื่อนไปจากความเป็นจริง
• Random selection: วิธีการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ที่ช่วยให้เกิดความเท่าเทียมกันในกลุ่มประชากรที่ทำการวิจัย
• Sampling techniques: เทคนิคต่าง ๆ ที่ใช้ในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง เช่น random, quota หรือ purposive sampling

ทำไมการสุ่มตัวอย่างถึงสำคัญในการทำ Market research?

เพราะการเก็บข้อมูลจากทุกคนในกลุ่มเป้าหมาย มักใช้เวลานานและมีต้นทุนสูง การใช้การสุ่มตัวอย่างจึงเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพกว่า ในขณะที่ยังสามารถได้ Insight ที่น่าเชื่อถือ ถ้าหากมีการวางแผนและเลือกใช้เทคนิคต่าง ๆ ในการทำ Market research อย่างเหมาะสม

ข้อดีหลักของการใช้การสุ่มตัวอย่าง

• ประหยัดเวลาและงบประมาณ โดยเฉพาะกับงานที่ต้องการข้อมูลแบบเร่งด่วน
• ทำให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่สะท้อนภาพรวมของประชากร
• เหมาะสำหรับกรณีศึกษาที่ไม่สามารถทำกับทุกคนได้ เช่น การทดสอบผลิตภัณฑ์ใหม่
• ช่วยให้สามารถโฟกัสกับ Segment แบบเจาะจง และวิเคราะห์ได้ละเอียดมากขึ้น
• ทำให้สามารถทำวิจัยซ้ำได้ในระยะยาว เพื่อติดตามแนวโน้มและพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปในกลุ่มเป้าหมาย

ประเภทของเทคนิคการสุ่มตัวอย่างในงาน Market research

เทคนิคการสุ่มตัวอย่างสามารถแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภทหลัก ได้แก่

1. Probability sampling (การสุ่มแบบอิงความน่าจะเป็น)

การสุ่มแบบอิงความน่าจะเป็นจะใช้การสุ่มแบบสุ่มจริง (Random selection) ซึ่งทำให้ทุกคนในกลุ่มเป้าหมายมีโอกาสเท่าเทียมกันที่จะถูกเลือก จึงได้กลุ่มตัวอย่างที่เป็นตัวแทนของประชากรจริง ลดโอกาสเกิด Sampling bias และทำให้ผลการวิจัยมีความน่าเชื่อถือในเชิงสถิติมากขึ้น

เมื่อไหร่ที่ควรใช้ Probability sampling

• เมื่อต้องการความแม่นยำสูงและผลลัพธ์ที่เป็นตัวแทนของประชากรทั้งหมด
• เมื่อต้องการหลีกเลี่ยงความลำเอียงในการเลือกกลุ่มตัวอย่าง
• เมื่อวิจัยในระดับใหญ่ เช่น nationwide survey หรืองานที่ต้องใช้ผลเพื่อสรุปแนวโน้มในวงกว้าง

เทคนิคที่ใช้บ่อยในการทำ Probability sampling

• Simple random sampling: ทุกคนมีโอกาสถูกเลือกเท่ากัน มักใช้วิธีจับสลากหรือระบบตัวเลขสุ่ม
• Stratified sampling: แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย เช่น ตามเพศหรือช่วงอายุ แล้วสุ่มจากแต่ละกลุ่ม
• Systematic sampling: เลือกจากรายชื่อด้วยการเว้นช่วง เช่น ทุก ๆ คนที่ 10
• Cluster sampling: แบ่งประชากรเป็นกลุ่มย่อย เช่น ตามเขต ตามพื้นที่ แล้วสุ่มเลือกทั้งกลุ่ม
• Multistage sampling: ผสมหลายวิธี เช่น เลือกจังหวัดก่อน แล้วสุ่มเขต จากนั้นสุ่มบุคคล

2. Non-probability sampling (การสุ่มแบบไม่อิงความน่าจะเป็น)

การสุ่มตัวอย่างแบบไม่อิงความน่าจะเป็น คือกระบวนการเลือกกลุ่มตัวอย่างโดยที่แต่ละคนในกลุ่มเป้าหมายไม่ได้มีโอกาสเท่าเทียมกันในการถูกเลือก วิธีนี้มักใช้ความสะดวก การตัดสินใจของผู้ดำเนินงานวิจัย หรือเงื่อนไขเฉพาะในการคัดเลือก แม้จะทำได้ง่ายและรวดเร็วกว่า แต่ก็มีความเสี่ยงสูงกว่าในการเกิด Sampling bias และผลลัพธ์อาจไม่สามารถสรุปแทนประชากรทั้งหมดได้

เมื่อไหร่ที่ควรใช้ Non-probability sampling

• เมื่อต้องการทำวิจัยในเวลาอันจำกัด หรือมีงบประมาณจำกัด
• เมื่อต้องการศึกษาการสำรวจในระดับเบื้องต้น
• เมื่อต้องการเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ ที่ยากจะเจอในการสุ่มแบบทั่วไป
• เมื่อต้องการข้อมูลเชิงลึกจากกลุ่มเป้าหมายที่เลือกไว้ล่วงหน้า

เทคนิคที่ใช้บ่อยในการทำ Non-probability sampling

• Convenience sampling: เลือกกลุ่มตัวอย่างที่เข้าถึงได้ง่าย เช่น ผู้คนในพื้นที่สาธารณะ หรือผู้ใช้งานบนแพลตฟอร์มออนไลน์
• Judgment sampling: ผู้ดำเนินงานวิจัยใช้ดุลยพินิจในการเลือกกลุ่มที่ตนเห็นว่าเหมาะสมกับงานวิจัยมากที่สุด
• Quota sampling: กำหนดสัดส่วนของกลุ่มประชากร เช่น เพศ อายุ รายได้ แล้วหาผู้ตอบแบบสอบถามให้ครบตามโควตา
• Purposive sampling: เลือกเฉพาะกลุ่มที่มีลักษณะตรงตามเกณฑ์ เช่น คนที่เคยใช้ผลิตภัณฑ์บางประเภท
• Snowball sampling: ให้ผู้เข้าร่วมวิจัยแนะนำหรือเชิญผู้อื่นเข้าร่วม เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะที่เข้าถึงยาก
• Voluntary sampling: ผู้ตอบแบบสอบถามสมัครใจเข้าร่วม เช่น ผ่านโพลหรือฟอร์มแบบเปิดออนไลน์

วิธีเลือกเทคนิคการสุ่มตัวอย่างให้เหมาะกับงานวิจัย

การเลือกเทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมเป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และคุณภาพของ Insight ที่ได้จากการทำ Market Research โดยสามารถพิจารณาได้จาก 5 ปัจจัยหลักดังต่อไปนี้

1. ตั้งเป้าหมายให้ชัดเจน

ก่อนเลือกวิธีเก็บข้อมูล ต้องรู้ก่อนว่าอยากได้อะไร เช่น

• ต้องการ Insight ที่สะท้อนภาพรวมของตลาด หรือเน้นเจาะกลุ่มเฉพาะ
• ต้องการข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงคุณภาพ
• ต้องการสำรวจพฤติกรรม ความคิดเห็น หรือทดสอบผลิตภัณฑ์

หากต้องการผลลัพธ์ที่แม่นยำและเป็นตัวแทนของประชากร ควรเลือกใช้ Probability sampling แต่ถ้าเป็นการเก็บข้อมูลเบื้องต้นหรือเจาะกลุ่มเฉพาะ การใช้ Non-probability sampling อาจเหมาะสมกว่า

2. วิเคราะห์ลักษณะของประชากรเป้าหมาย

• ประชากรมีจำนวนมากหรือไม่
• เข้าถึงได้ยากหรือไม่
• มีความหลากหลายทางประชากรศาสตร์หรือไม่

หากมีรายชื่อประชากรที่ชัดเจนและสามารถสุ่มได้ ควรใช้เทคนิคเช่น Systematic หรือ Cluster sampling แต่หากต้องเข้าถึงกลุ่มเฉพาะ เช่น ผู้เชี่ยวชาญหรือกลุ่มเปราะบาง Snowball sampling อาจเหมาะกว่า

3. ประเมินข้อจำกัดของโปรเจกต์

• มีเวลาแค่ไหน
• งบประมาณเท่าไหร่
• ทีมงานและเครื่องมือเพียงพอหรือไม่

ถ้ามีเวลาจำกัด หรืองบประมาณจำกัด เทคนิคอย่าง Quota หรือ Convenience sampling อาจตอบโจทย์ แต่ถ้าต้องการความถูกต้องและแม่นยำมากเป็นพิเศษ และมีงบประมาณเพียงพอ Stratified หรือ Multistage sampling ก็จะให้ผลที่แม่นยำกว่า

4. ดูขอบเขตของโครงการ

• วิจัยเฉพาะในพื้นที่เดียวหรือหลายพื้นที่
• ต้องการเปรียบเทียบ Segment หรือแค่ดูภาพรวม

หากมีการกระจายตัวตามลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่สูง Cluster sampling จะช่วยลดต้นทุน แต่ถ้าเน้นเปรียบเทียบในกลุ่ม เช่น เพศ รายได้ วัย Stratified sampling จะเหมาะกว่า

5. ปรึกษาทีมงานและผู้เชี่ยวชาญ

การเลือกวิธีที่เหมาะสมควรเป็นการตัดสินใจร่วมกันกับทีมผู้วิจัย โดยอาจจะพิจารณาจาก

• ประสบการณ์ในโปรเจกต์ที่ผ่านมา
• ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่น Sampling bias
• เป้าหมายทางธุรกิจที่ต้องการให้ Insight ตอบโจทย์ได้จริง

Selection bias คืออะไร และทำไมต้องระวัง?

Selection bias คืออคติที่เกิดจากการเลือกกลุ่มตัวอย่างไม่เหมาะสม ทำให้ข้อมูลที่ได้ไม่สะท้อนภาพรวมจริงของประชากร เช่น หากแบรนด์ทำแบบสอบถามเฉพาะลูกค้าประจำ ผลลัพธ์ที่ได้ก็อาจมีแต่เสียงชื่นชม และไม่สะท้อนมุมมองของลูกค้าในกลุ่มอื่น ๆ และอาจจะทำให้พลาดอะไรหลาย ๆ อย่างขึ้นได้

ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจาก Selection Bias

• ได้ Insight ที่ไม่ครอบคลุมหรือคลาดเคลื่อน
• ตัดสินใจผิดทาง เช่น พัฒนาโปรดักต์จาก Feedback ของกลุ่มเดิม
• เสียทรัพยากรไปกับกลยุทธ์ที่ใช้ไม่ได้จริงในตลาด

วิธีหลีกเลี่ยง Selection Bias

• ใช้การสุ่มแบบ Random ให้โอกาสทุกคนถูกเลือกเท่ากัน
• เพิ่มขนาดกลุ่มตัวอย่าง เพื่อกระจายความหลากหลาย
• ตรวจสอบกระบวนการเก็บข้อมูลอยู่เสมอ และพิจารณาความเป็นตัวแทนของกลุ่มตัวอย่าง

การเลือกวิธีการสุ่มตัวอย่างที่เหมาะสม ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือจุดตั้งต้นของ Market research ที่น่าเชื่อถือและนำไปใช้ได้จริง ไม่ว่าจะเป็นการวางกลยุทธ์สินค้า การเข้าใจลูกค้า หรือการวัดผลแคมเปญ ด้วยเทคนิคที่เหมาะสม คุณจะได้ Insight ที่ลึกขึ้น ชัดขึ้น และพร้อมช่วยสนับสนุนธุรกิจให้เกิดการตัดสินใจพัฒนาและต่อยอดได้ดีมากยิ่งขึ้น

Milieu เป็นผู้นำด้านซอฟต์แวร์ Online survey และ Market research จากสิงคโปร์ ที่ช่วยให้ธุรกิจเข้าถึงกลุ่มเป้าหมายได้อย่างแม่นยำ ด้วยเทคนิคการทำ Sampling ที่มีประสิทธิภาพ ติดตาม กลยุทธ์แบบ Data-driven พร้อมอัปเดตงานวิจัย และ Insight ล่าสุดจากทีมผู้เชี่ยวชาญของเราได้เลยที่นี่