Количественное маркетинговое исследование - Quantitative marketing research

Количественное маркетинговое исследование это применение методов количественного исследования в области маркетинга. Это имеет корни как в позитивист мировоззрение и современная маркетинговая точка зрения, согласно которой маркетинг - это интерактивный процесс, в котором и покупатель, и продавец достигают удовлетворительного соглашения о "четыре Пс "маркетинга: продукт, цена, место (местоположение) и продвижение.

Как социальные исследования метод, он обычно включает построение анкеты и напольные весы. Людей, которые отвечают (респонденты), просят заполнить опрос. Маркетологи использовать информацию для получения и понимания потребностей людей на рынке, а также для создания стратегии и маркетинговые планы.

Сбор информации

Самый популярный метод количественного маркетингового исследования - это опрос. Опросы обычно содержат сочетание структурированных вопросов 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 в Интернете (с мобильного или настольного компьютера).

Другой метод количественного исследования - проведение экспериментов с целью выяснить, как люди реагируют на различные ситуации или сценарии. Одним из примеров этого является A / B-тестирование части маркетинговых коммуникаций, например целевой страницы веб-сайта. Посетителям веб-сайта показываются разные версии целевой страницы, и маркетологи отслеживают, какой из них более эффективен.[1]

Типичная общая процедура

Проще говоря, процесс исследования включает пять основных и важных шагов:

  1. Определение проблемы.
  2. Дизайн исследования.
  3. Сбор информации.
  4. Анализ данных.
  5. Доклад & презентация.

Краткое обсуждение этих шагов:

  1. Аудит проблем и определение проблемы - В чем проблема? Каковы различные аспекты проблемы? Какая информация нужна?
  2. Концептуализация и операционализация - как именно мы определяем задействованные концепции? Как преобразовать эти концепции в наблюдаемое и измеримое поведение?
  3. Гипотеза спецификация - Какие утверждения мы хотим проверить?
  4. Спецификация проекта исследования - какую методологию использовать? - примеры: анкета, опрос
  5. Спецификация вопроса - Какие вопросы задать? В каком порядке?
  6. Спецификация шкалы - Как будут оцениваться предпочтения?
  7. Дизайн выборки спецификация - Какова общая численность населения? Какой размер выборки необходим для этого населения? Какой метод отбора проб использовать? - примеры: Вероятностный отбор: - (выборочное обследование, стратифицированная выборка, простая случайная выборка, многоступенчатый отбор проб, систематический отбор проб ) & Невероятностная выборка:- (Удобная выборка, выборка суждения, целенаправленная выборка, выборка квот, выборка снежным комом и т. Д.)
  8. Сбор данных - использование почты, телефона, интернета, перехвата торговых центров
  9. Кодификация и повторная спецификация - Внесите корректировки в исходные данные, чтобы они были совместимы со статистическими методами и целями исследования - примеры: присвоение чисел, проверки согласованности, замены, удаления, взвешивание, фиктивные переменные, преобразования шкалы, стандартизация шкалы
  10. Статистический анализ - Выполните различные описательные и логические методы (см. Ниже) на необработанных данных. Сделайте выводы из выборки для всего населения. Проверьте результаты на статистическую значимость.
  11. Интерпретируйте и объедините результаты - что означают результаты? Какие выводы можно сделать? Как эти результаты соотносятся 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 диаграммы и схемы. 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 компьютером с использованием статистическое программное обеспечение. В некоторых случаях этапы сбора данных можно автоматизировать, но для их выполнения часто требуются значительные человеческие ресурсы. Устный перевод - это навык, который можно освоить только на опыте.

статистический анализ

Данные, полученные для количественного маркетингового исследования, могут быть проанализированы практически с помощью любых методов статистический анализ, которые можно условно разделить на описательная статистика и статистические выводы. Важный набор методов связан с статистические обзоры. В любом случае соответствующий тип статистического анализа должен учитывать различные типы ошибок, которые могут возникнуть, как указано ниже.

Надежность и достоверность

Исследования должны быть проверены на надежность, обобщаемость и срок действия.

Обобщаемость это способность делать выводы из выборки для генеральной совокупности.

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

  • Тест-ретест надежность проверяет, насколько похожи результаты, если исследование повторяется при аналогичных обстоятельствах. Стабильность при повторных измерениях оценивается с помощью коэффициента Пирсона.
  • Надежность альтернативных форм проверяет, насколько похожи результаты, если исследование повторяется с использованием разных форм.
  • Надежность внутренней согласованности проверяет, насколько хорошо отдельные меры, включенные в исследование, преобразованы в составную меру. Внутренняя согласованность может быть оценена путем корреляции производительности на двух половинах теста (надежность разделения половин). Ценность Коэффициент корреляции продукт-момент Пирсона регулируется с Формула предсказания Спирмена – Брауна чтобы соответствовать корреляции между двумя полнометражными тестами. Обычно используется мера Кронбаха α, что эквивалентно среднему значению всех возможных коэффициентов разделения половин. Надежность можно повысить, увеличив размер выборки.

Срок действия спрашивает, измерило ли исследование то, для чего оно предназначено.

  • Проверка содержимого (также называемая фактической достоверностью) проверяет, насколько хорошо содержание исследования связано с изучаемыми переменными; он пытается ответить, являются ли вопросы исследования репрезентативными для исследуемых переменных. Это демонстрация того, что элементы теста взяты из измеряемой области.
  • Проверка критерия проверяет, насколько значимы критерии исследования по сравнению с другими возможными критериями. Когда критерий будет собран позже, цель состоит в том, чтобы установить прогностическую достоверность.
  • Построить валидацию проверяет, какая основная конструкция измеряется. Возможны три варианта валидности конструкции: конвергентная действительность (насколько хорошо исследование соотносится с другими показателями того же конструкта), дискриминантная действительность (насколько плохо исследование соотносится с измерениями противоположных конструктов), и номологическая валидность (насколько хорошо исследование соотносится с другими переменными в соответствии с требованиями теории).
  • Внутренняя проверка, используемый в основном в планах экспериментальных исследований, проверяет связь между зависимыми и независимыми переменными (т.е. действительно ли экспериментальное манипулирование независимой переменной привело к наблюдаемым результатам?)
  • Внешняя проверка проверяет, можно ли обобщить экспериментальные результаты.

Действительность предполагает надежность: действительная мера должна быть надежной. Однако надежность не обязательно подразумевает действительность: надежный показатель не означает, что он действителен.

Типы ошибок

Случайные ошибки выборки:

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

Ошибки исследовательского дизайна:

  • предвзятость
  • погрешность измерения
  • ошибка анализа данных
  • ошибка основы выборки
  • ошибка определения населения
  • ошибка масштабирования
  • ошибка построения вопроса

Ошибки интервьюера:

  • ошибки записи
  • ошибки обмана
  • вопросы об ошибках
  • ошибка выбора респондента

Ошибки респондента:

  • ошибка отсутствия ответа
  • ошибка неспособности
  • ошибка фальсификации

Ошибки гипотез:

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

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Принципы маркетинга Модуль 6: Маркетинговая информация и исследования | Основные методы маркетинговых исследований (Весна 2016)