De alguna manera, la inclusión, desde un punto de vista estadístico, ha estado en la mente de los profesionales de consumer insight durante décadas. La representación ha sido una marca de calidad en investigaciones de todo tipo, asegurando que todas las voces sean tomadas en cuenta en proporción.
Pero la inclusión se ha transformado en una preocupación mucho más amplia, que ha crecido mucho más allá de los tamaños de muestras y los recuentos de población. Las marcas necesitan reconocer y satisfacer las necesidades de todos los tipos de consumidores: étnicamente diversos, con capacidades diferentes y con una fuerte preferencia por ciertos modos y dispositivos para comunicarse. Los investigadores deben asumir esta nueva definición expansiva tanto como una misión y como un mandato; si obtener la representación correcta era complejo antes, se ha vuelto aún más desafiante e importante.
Un viaje, no un destino
En primer lugar, no afirmaríamos haber resuelto, de una vez por todas, ninguno de los innumerables desafíos en torno a la inclusión en la investigación. Este es un viaje, no un destino único, y con ese espíritu compartimos nuestra experiencia hasta la fecha. Todos tienen algo que aportar y las empresas dentro de toda la industria de Insights, seguirán aprendiendo y mejorando el trabajo de los demás. La inclusión no es algo que una sola empresa, o incluso un par de empresas, pueda conquistar sola, pero estamos avanzando a pasos agigantados.
Tres de las áreas en las que Microsoft y GfK han colaborado en los últimos años son las más importantes para los profesionales del conocimiento hoy en día:
● Hacer que la investigación sea verdaderamente mobile-first: priorizando los dispositivos que la mayoría de las personas usan para completar encuestas en estos días, y por lo tanto representando así a la población en línea.
● Asegurar que las poblaciones hispanas estén representadas proporcionalmente en las encuestas.
● Hacer que la participación en la investigación sea accesible para todos, independientemente de su capacidad.
Un lugar importante para comenzar
Nuestro trayecto hacia el mobile-first comenzó en realidad desde 2018. No encaja en la definición tradicional de diversidad, equidad e inclusión (DEI), pero cuando estábamos armando esta historia, reconocimos que el uso de dispositivos es un lugar importante para empezar a hablar de inclusión. Los datos de GfK Consumer Life muestran que el 75% de los estadounidenses mayores de 15 años usaron un teléfono inteligente en los últimos 30 días.
Además, si tuvieran que renunciar a todas sus posesiones menos una, la mayoría de las personas en los EE. UU. preferirían quedarse con sus teléfonos. Esta increíble simbiosis y dependencia, desarrollada durante los últimos 20 años aproximadamente, ha tenido un profundo impacto en la participación en la investigación, pero no siempre en el diseño de estudios y encuestas.
Cuando comenzamos este proceso, como muchos otros en la industria, todavía estábamos demasiado orientados a la realización de encuestas basadas en PC. A medida que profundizamos en la experiencia, pudimos ver evidencia clara de que nuestra experiencia de encuesta presentada de esta manera no era óptima para aquellos en un dispositivo móvil. De hecho, mientras que los teléfonos inteligentes representaron el 30% de las encuestas iniciadas, solo representaron el 5% de nuestras encuestas completadas. Y las métricas de satisfacción de la encuesta fueron notablemente más bajas entre quienes respondieron una encuesta en un teléfono inteligente. Siete de cada 10 encuestados con PC sintieron que entendían completamente las preguntas de la encuesta, en comparación con sólo la mitad para los encuestados que usaron teléfonos inteligentes (Figura 1). Y vimos diferencias similares en cuanto a la facilidad de uso y la duración de la encuesta.
Entonces, ¿qué significa esto y por qué pertenece a una conversación sobre inclusión? Cuando comenzamos a observar a las audiencias que respondían nuestras encuestas en un teléfono inteligente, rápidamente nos dimos cuenta de que nuestra experiencia actual, que provocaba tantos abandonos, también excluía a las audiencias clave. Por ejemplo:
● Los jóvenes entre 18 a 24 años son tres veces más propensos, que el resto de la población, a usar un teléfono inteligente para encuestas;
● Es mucho más probable que los encuestados en español/hispanos y afroamericanos aparezcan en las muestras de teléfonos inteligentes; y
● los encuestados mediante teléfonos inteligentes tienen más probabilidades de ganar menos de $50,000 al año y menos probabilidades de tener un título universitario de cuatro años.
Al no proporcionar un entorno en el que los encuestados pudieran realizar la encuesta a su manera, claramente nos estábamos perdiendo algunos puntos de vista clave. Como resultado, nos comprometimos a adoptar un enfoque mobile-first para todas las encuestas, para asegurarnos de capturar todas las voces potenciales.
Vale la pena hacer una pausa aquí para notar que cuando decimos mobile-first estamos haciendo una distinción importante frente a simplemente mobile-friendly. Los cambios que hicimos para dar prioridad a los dispositivos móviles se realizaron en todos los dispositivos, por lo que la experiencia está destinada a afectar la experiencia de todos los encuestados en cualquier dispositivo.
¿Qué acciones tomamos para dar prioridad a los dispositivos móviles? Un gran paso fue mantenernos honestos sobre la duración de la encuesta. Para servir a una audiencia móvil, necesitábamos que nuestro tiempo máximo de encuesta fuera de 15 minutos, lo que significaba tomar algunas decisiones difíciles sobre la información que realmente necesitábamos para impulsar decisiones comerciales clave. Examinamos detenidamente la longitud de las preguntas y declaraciones, así como una variedad de otros factores.
También exploramos una serie de cambios de diseño con la intención de suavizar la experiencia móvil. Pasamos a un diseño en bancos, por ejemplo, que nos permitió obtener la misma funcionalidad que obteníamos de las cuadrículas, pero con una mejor usabilidad. Los botones también son más grandes y fáciles de seleccionar, lo que hace que las respuestas de los teléfonos inteligentes sean muy sencillas. En otro escenario, utilizamos acordeones en lugar de cuadrículas.
Como resultado de todos estos cambios, vimos una disminución del 24% en los abandonos en todos los dispositivos, no solo en los móviles. Así que inherentemente la experiencia mejoró para todos los usuarios. Pasar a mobile first también mejoró nuestra representación desde varias perspectivas; sin duda en todo tipo de dispositivo, pero también en cuanto a etnia, educación e ingresos familiares.
Ir más allá
Puede parecer que la industria ha estado hablando de representar a los consumidores hispanos durante años, y ciertamente se han logrado algunos avances. Sin embargo, hace aproximadamente un año, Microsoft desarrolló un grupo interdisciplinario de equipos para auditar la diversidad y la inclusión en la investigación. Un problema constante que encontramos fue la subrepresentación de los consumidores hispanos. Esto reveló cuánto más camino debemos recorrer aún.
A medida que nos sumergimos en las soluciones, identificamos, desde el principio, algunos problemas clave. Específicamente, descubrimos que la incidencia de personas autoidentificadas como hispanos fue mucho más baja en nuestra investigación de lo que indican los datos del censo. Investigaciones posteriores revelaron que la población hispana incluida en nuestra muestra tendía a ser mayor, más educada y con mayores ingresos. Decidimos aprovechar la Pew’s National Survery of Latinos1 para comprender cómo representar con precisión a la población hispana de EE. UU.
Si bien una población representativa se divide en 30/40/30 de acuerdo con el dominio del idioma, nuestra muestra se sesgó dramáticamente hacia los bilingües y casi no incluyó encuestados que dominaran el español (Figura 2). Esto se debió en gran medida a la falta de hispanohablantes y de primera generación.
Una solución propuesta fue dar a todos los encuestados la opción de completar la encuesta en español o en inglés. Sin embargo, las conversaciones con nuestros principales proveedores de muestras en línea nos llevaron a darnos cuenta de que esto no resolvería nuestro problema de insuficiencia de representación: Los paneles de la generación pop de EE. UU. no representan adecuadamente a los consumidores hispanos. De hecho, encontramos una incidencia desproporcionadamente baja de hispanohablantes.
Nuestra solución: GfK y Microsoft idearon un método que implicaba:
● Incluir paneles hispanos para ampliar nuestra muestra;
● Hacer preguntas de asimilación para asegurar una muestra representativa de personas autoidentificadas como hispanas.
● Y ponderar esta muestra aumentada de nuevo en nuestra muestra gen-pop.
Al final, encontramos que ajustar nuestra población representativa de hispanos no movió nuestros números totales significativamente; las puntuaciones en métricas clave, como la facilidad de uso, la innovación, el amor, la relevancia y la calidad, solo aumentaron un punto cada una cuando incluimos el aumento hispano. Pero, al profundizar más, descubrimos que hemos logrado incorporar un punto de vista crucial en nuestros estudios, con diferencias entre la muestra hispana y no hispana que aumentan de cuatro a nueve puntos en estas mismas métricas.
Nuestra solución funcionó, pero es costosa y laboriosa en un estudio de seguimiento de marca grande y multifacético. En última instancia, este es un problema que debe abordarse a nivel de la industria, de modo que una muestra representativa se considere la norma.
Accesible para todos
El tercer componente que asumimos es la accesibilidad, es decir, hacer que nuestra investigación sea accesible para todos los encuestados.
Primero hablemos de la definición de una discapacidad. La accesibilidad de la investigación es un desafío enorme e importante, posiblemente el tema más difícil de entender de los tres que se tratan aquí. Una amplia variedad de poblaciones puede tener dificultades para llegar o realizar encuestas convencionales. Para los efectos de este trabajo, optamos por centrarnos en cuatro discapacidades que pudimos identificar a través de los datos del censo para puntos de referencia: visual, auditiva, cognitiva y de movilidad.
Además, optamos por pensar en las discapacidades como situacionales, temporales o permanentes, con la creencia de que, si resolvemos para alguien con una discapacidad permanente, también resolvemos para aquellos que están en escenarios temporales o situacionales (entonces si resolvemos para uno, resolvemos para muchos). Por ejemplo, alguien podría estar experimentando una dificultad visual de varias maneras. Si tienen una discapacidad permanente, podrían ser ciegos. Alternativamente, alguien podría estar experimentando cataratas o estar cegado por el sol en sus ojos: escenarios situacionales o temporales que causan dificultades visuales. Si creamos una solución para alguien ciego, eso también puede aliviar un problema para otros en estos escenarios alternativos.
Para abordar la accesibilidad en nuestra investigación, planteamos el problema desde dos ángulos:
● ¿Están representadas las personas con discapacidad en nuestra población encuestada?
● ¿Estamos creando un entorno que permita a las personas con discapacidades realizar nuestras encuestas?
En respuesta a la primera pregunta, habíamos planteado la hipótesis de que nuestra representación sería baja ya que sabíamos que nuestro entorno de encuesta no se había optimizado por completo. Así que nos sorprendió saber que, de hecho, superamos el índice en comparación con el censo en términos de representación de las personas con discapacidad (Figura 3). Una de nuestras principales hipótesis para esta diferencia es que algunos encuestados pueden sentirse más cómodos clasificándose a sí mismos en un entorno de encuesta a diferencia del censo.
Sin embargo, esto no significa que estamos recibiendo una respuesta representativa de todos nuestros encuestados. De hecho, estamos seguros de que todavía estamos defraudando a algunos de nuestros encuestados y haciendo que su experiencia en la encuesta sea demasiado difícil.
Entonces, ¿cómo estamos haciendo que nuestras encuestas sean más accesibles para todos? Estos son algunos ejemplos de lo que estamos haciendo para asegurarnos de hacerlo bien. ¡Algunos son más difíciles que otros!
● Pantallas de alto contraste, que permiten a las personas con problemas de visión ver nuestro contenido con claridad.
● Respuestas corregibles: los encuestados deben poder corregir, cambiar o editar las respuestas después de su selección inicial de contestación.
● Navegación por teclado: toda la funcionalidad del contenido se puede operar a través de una interfaz de teclado sin necesidad de sincronizar las pulsaciones de teclas individuales. La navegabilidad del teclado es necesaria para operar la tecnología de asistencia (por ejemplo, lectores de pantalla).
Esta es sólo una pequeña selección de los pasos que estamos tomando para ser completamente accesibles. A medida que avanzamos en esta parte del camino, hay dos cosas importantes que hemos notado. En primer lugar, existe un impulso natural entre mobile-first y la accesibilidad en términos de funcionalidad. Por ejemplo, cuando movimos nuestras encuestas hacia mobile-first, configuramos algunas preguntas para que avanzaran automáticamente, de modo que los encuestados necesitaran hacer menos clics. Necesitábamos pensar en eso aquí, ya que los encuestados con problemas cognitivos pueden necesitar más tiempo para considerar una respuesta. Y los encuestados con problemas de movilidad/destreza pueden dar una respuesta incorrecta por error. Necesitamos estar dispuestos a tener estas discusiones difíciles mientras optimizamos la experiencia general.
En segundo lugar, debemos asociarnos con personas que experimentan estas discapacidades para ayudarnos a comprender mejor el problema y la solución.
Juntos
Como dijimos anteriormente, este es un camino que debemos emprender juntos como industria. Lo que hemos aprendido, más que nada, es que tenemos que reducir la velocidad y hacer preguntas. No hay una lista de verificación de DEI que deba seguirse. Los investigadores necesitan pensar en la diversidad y la inclusión en todas sus investigaciones; a menos que estés siendo intencionalmente inclusivo, es probable que estés siendo involuntariamente exclusivo.
Necesitamos estar dispuestos a colaborar y experimentar para avanzar hacia mejores soluciones. Algunas cosas las podemos resolver como investigadores individuales, pero otras implican que nos unamos como industria para encontrarlas y solucionarlas. Si bien hemos mostrado algunos pasos tangibles aquí, esperamos escuchar los pasos que todos ustedes están tomando a medida que tratamos de mover la industria en esta dirección.
