Количественные маркетинговые исследования

Количественные маркетинговые исследования – это применение методов количественных исследований в области маркетинговых исследований . Оно уходит корнями как в позитивистский взгляд на мир, так и в современную маркетинговую точку зрения, согласно которой маркетинг — это интерактивный процесс, в котором и покупатель, и продавец достигают удовлетворительного соглашения по « четырем пунктам » маркетинга: продукт, цена, место (местоположение). ) и Продвижение.

Как метод социального исследования он обычно включает в себя построение анкет и шкал . Людям, которые отвечают (респондентам), предлагается заполнить анкету . Маркетологи используют эту информацию для получения и понимания потребностей людей на рынке, а также для создания стратегий и маркетинговых планов .

Сбор данных

Самый популярный метод количественного маркетингового исследования – опрос. Опросы обычно содержат комбинацию структурированных и открытых вопросов. Участники опроса отвечают на один и тот же набор вопросов, что позволяет исследователю легко сравнивать ответы разных типов респондентов. Опросы можно распространять одним из четырех способов: по телефону, по почте, лично и онлайн (с помощью мобильного или настольного компьютера).

Другой метод количественного исследования — проведение экспериментов по изучению того, как люди реагируют на различные ситуации или сценарии. Одним из примеров этого является A/B-тестирование маркетинговой коммуникации, например целевой страницы веб-сайта. Посетителям сайта показываются разные варианты целевой страницы, и маркетологи отслеживают, какой из них более эффективен.

Различия между количественными исследованиями потребителей и B2B

Количественные исследования используются как в исследованиях потребителей, так и в исследованиях бизнеса для бизнеса (B2B). Однако существуют различия в том, как исследователи потребительского спроса и исследователи B2B распространяют свои опросы.

Как правило, опросы распространяются чаще онлайн, чем лично, по телефону или по почте. Однако в исследованиях B2B онлайн-исследования не всегда возможны, часто из-за того, что с некоторыми лицами, принимающими бизнес-решения, трудно связаться по электронной почте. В результате исследователи B2B по-прежнему часто проводят опросы по телефону.

Типичная общая процедура

Проще говоря, исследовательский процесс состоит из пяти основных и важных этапов:

1. Определение проблемы.
2. Дизайн исследования .
3. Сбор данных .
4. Анализ данных .
5. Написание и презентация отчета.

Краткое обсуждение этих шагов:

1. Аудит проблемы и определение проблемы. В чем проблема? Каковы различные аспекты проблемы? Какая информация необходима?
2. Концептуализация и операционализация. Как именно мы определяем рассматриваемые концепции? Как мы можем перевести эти концепции в наблюдаемое и измеримое поведение?
3. Спецификация гипотезы . Какие утверждения мы хотим проверить?
4. Спецификация дизайна исследования: какую методологию использовать? - примеры: анкета, опрос
5. Конкретизация вопроса . Какие вопросы задавать? В каком порядке?
6. Спецификация шкалы : как будут оцениваться предпочтения?
7. Спецификация плана выборки – Какова общая численность населения? Какой размер выборки необходим для этой совокупности? Какой метод выборки использовать? - примеры: Вероятностная выборка: - ( кластерная выборка , стратифицированная выборка , простая случайная выборка , многоступенчатая выборка , систематическая выборка ) и Невероятностная выборка : - (выборка по соображениям удобства, выборка по суждениям, целенаправленная выборка, выборка по квотам, выборка в виде снежного кома). , и т. д. )
8. Сбор данных: используйте почту, телефон, Интернет, перехваты в торговых центрах.
9. Кодификация и повторная спецификация. Внесите изменения в необработанные данные, чтобы они были совместимы со статистическими методами и целями исследования. Примеры: присвоение чисел, проверки согласованности, замены, удаления, взвешивание, фиктивные переменные, масштабные преобразования, стандартизация шкалы.
10. Статистический анализ. Выполните различные описательные и логические методы (см. ниже) на необработанных данных. Сделайте выводы от выборки ко всей совокупности. Проверьте результаты на статистическую значимость.
11. Интерпретируйте и интегрируйте результаты. Что означают результаты? Какие выводы можно сделать? Как эти результаты связаны с аналогичными исследованиями?
12. Напишите отчет об исследовании. Отчет обычно имеет такие заголовки, как: 1) резюме; 2) цели; 3) методология; 4) основные выводы; 5) подробные графики и диаграммы. Представьте отчет клиенту в виде 10-минутной презентации. Будьте готовы к вопросам.

Этап проектирования может включать пилотное исследование для выявления скрытых проблем. Этапы кодификации и анализа обычно выполняются на компьютере с использованием статистического программного обеспечения . Этапы сбора данных в некоторых случаях могут быть автоматизированы, но для их выполнения часто требуются значительные трудовые ресурсы. Интерпретация – это навык, приобретаемый только с опытом.

Статистический анализ

Данные, полученные для количественного маркетингового исследования, могут быть проанализированы практически любым методом статистического анализа , который можно в общих чертах разделить на описательную статистику и статистический вывод . Важным набором методов является метод, связанный со статистическими обследованиями . В любом случае соответствующий тип статистического анализа должен учитывать различные типы ошибок, которые могут возникнуть, как указано ниже.

Надежность и валидность

Исследования должны быть проверены на надежность , обобщаемость и валидность .

Обобщаемость – это способность делать выводы из выборки в генеральную совокупность.

Надежность – это степень, в которой мера будет давать последовательные результаты.

• Надежность повторного тестирования проверяет, насколько схожи результаты, если исследование повторяется при аналогичных обстоятельствах. Стабильность при повторных измерениях оценивается с помощью коэффициента Пирсона.
• Надежность альтернативных форм проверяет, насколько схожи результаты, если исследование повторяется с использованием разных форм.
• Надежность внутренней согласованности проверяет, насколько хорошо отдельные показатели, включенные в исследование, преобразуются в составной показатель. Внутреннюю согласованность можно оценить путем сопоставления результатов в двух половинах теста (надежность, разделенная пополам). Значение коэффициента корреляции момента произведения Пирсона корректируется с помощью формулы прогнозирования Спирмена-Брауна, чтобы оно соответствовало корреляции между двумя полноразмерными тестами. Обычно используемой мерой является α Кронбаха , которая эквивалентна среднему значению всех возможных коэффициентов разделения пополам. Надежность можно повысить за счет увеличения размера выборки.

Валидность спрашивает, измерило ли исследование то, для чего оно предназначено.

• Проверка содержания (также называемая лицевой валидностью) проверяет, насколько хорошо содержание исследования связано с изучаемыми переменными; он пытается ответить, являются ли исследовательские вопросы репрезентативными для исследуемых переменных. Это демонстрация того, что элементы теста взяты из измеряемой области.
• Проверка критериев проверяет, насколько значимы критерии исследования по сравнению с другими возможными критериями. Когда критерий собирается позже, цель состоит в том, чтобы установить прогностическую достоверность.
• Проверка конструкции проверяет, какая базовая конструкция измеряется. Существует три варианта валидности конструкта: конвергентная валидность (насколько хорошо исследование соотносится с другими показателями того же конструкта), дискриминантная валидность (насколько плохо исследование соотносится с показателями противоположных конструктов) и номологическая валидность (насколько хорошо исследование соотносится с другие переменные, как того требует теория).
• Внутренняя валидация , используемая в основном в планах экспериментальных исследований, проверяет связь между зависимыми и независимыми переменными (т. е. действительно ли экспериментальное манипулирование независимой переменной вызвало наблюдаемые результаты?)
• Внешняя валидация проверяет, можно ли обобщить экспериментальные результаты.

Валидность подразумевает надежность: валидная мера должна быть надежной. Однако надежность не обязательно подразумевает достоверность: надежная мера не означает, что она действительна.

Типы ошибок

Случайные ошибки выборки:

• образец слишком мал
• выборка не репрезентативна
• использован неподходящий метод отбора проб
• случайные ошибки

Ошибки в дизайне исследования:

• внесена предвзятость
• погрешность измерения
• ошибка анализа данных
• ошибка рамки выборки
• ошибка определения численности населения
• ошибка масштабирования
• ошибка в построении вопроса

Ошибки интервьюера:

• ошибки записи
• ошибки обмана
• ошибки в допросе
• ошибка выбора респондента

Ошибки респондента:

• ошибка отсутствия ответа
• ошибка неспособности
• ошибка фальсификации

Ошибки гипотез:

• ошибка типа I (также называемая альфа-ошибкой)
  • результаты исследования приводят к отклонению нулевой гипотезы, даже если она на самом деле верна
• ошибка типа II (также называемая бета-ошибкой)
  • результаты исследования приводят к принятию (неотвержению) нулевой гипотезы, даже если она на самом деле ложна

См. также

• Моделирование выбора
• Анализ силы бренда
• Интеллектуальный анализ данных
• исследования своими руками
• Управление обратной связью предприятия
• Онлайн-панель
• Качественные маркетинговые исследования

Библиография

• Брэдберн, Норман М. и Сеймур Садман. Опросы и опросы: понимание того, что они нам говорят (1988)
• Конверс, Джин М. Обзорные исследования в Соединенных Штатах: корни и возникновение 1890-1960 (1987), стандартная история
• Глинн, Кэрролл Дж., Сьюзан Хербст, Гаррет Дж. О'Киф и Роберт Ю. Шапиро. «Общественное мнение» (1999). Учебник
• Оскамп, Стюарт и П. Уэсли Шульц; Отношения и мнения (2004)
• Джеймс Дж. Вебстер , Патриция Ф. Фален, Лоуренс В. Личти; Анализ рейтингов: теория и практика исследования аудитории Lawrence Erlbaum Associates, 2000
• Янг, Майкл Л. Словарь опросов: язык современного исследования общественного мнения (1992)