Kliendiga seotud aruannete täiustatud uuringute meetodid
Nagu igas uurimuses, on esialgne samm ka küsimuste väljaselgitamine, mille kohta küsitlus on mõeldud vastama.
Turundaja peab kindlaks tegema, kas uurimisobjekt on prognoositav, selgitav või kirjeldav (haruldane uuringu puhul). Mis siis, kui mõlemat tüüpi eesmärgid on olulised?
Raskusaste: Keskmine
Nõutav aeg: üks nädal
Siin on järgmine:
See on kõigest suhetest
Suurte sõltuvate ja sõltumatute muutujate hulka saab uurida võtmejuhianalüüsi kaudu ja tavaliselt on analüüs suunatud ühele või mitmele sõltuvale muutujale ja mitmele sõltumatule muutuvale. Selle sõltumatu muutuja statistiliselt oluline mõju sõltuvale muutujale, mis on uurimistöö keskmes. Ühelt poolt on kliendile huvi pakkuv strateegiline tunnus (nagu turuosa). Teiselt poolt on olemas tulemusnäitajate või kirjeldavate atribuutide kogum, mis arvatakse olevat seotud strateegilise omadusega mingil moel.
Põhijuhi analüüs võib vastata "Miks?"
Võtmejuhi analüüsi jaoks valitud asjakohased muutujad ja analüütiline meetod on suures osas uurimisobjekti funktsiooniks: seletus, prognoos, kirjeldus.
Kui seletus on eesmärk, arvatakse, et sõltumatud muutujad mõjutavad varieeruvust, mida täheldatakse sõltuval muutujast. Sõltumatud muutujad peaksid ka tegutsema. Näiteks üldine rahulolu klienditeenindusega (sõltuv muutuja) on tõenäoliselt seotud ooteaja, tagasipöördumisvõimaluste lihtsustamise ja tagasimaksenõuetega (kõik sõltumatud muutujad ja muutustele või tegevusele reageerivad).
Põhijuhi analüüs võib vastata "Mis siis?"
Kui ennustus on uurimisobjekt, otsitakse sõltumatuid muutujaid, mis näitavad lubadust tulemuste ennustamiseks. Sellisel juhul ei pea sõltumatud muutujad tegutsema. Ennustavate teadusuuringute eesmärk ei ole sõltuva muutuja muutmine, vaid sellest midagi ennustada. Näiteks võib võtmejuhianalüüsi kavandada ennetamaks korduvkasutamist pärast suitsetamise ennetamise programmis osalemist, kuid uurijad võiksid uurida ka teisi sõltumatuid muutujaid, mis arvasid, et nad parandavad oma suitsetamisest loobumise programmi edukust.
Põhijuhi analüüs on uuringu sõbralik
Brändiomadused jagunevad sageli kolme kategooriasse: rahulolu, kokkulepe või jõudluse reitingud. Uuringute vastajate hinnangute või nende kategooriate atribuutide pingerea salvestamiseks võib kasutada erinevaid skaalasid. Kõige tavalisem hindamisskaala on Likert, mida on lihtne kohaldada rahulolu ja kokkuleppe avalduste suhtes. Kui küsitlusküsimustikud hindavad mitmete tootemarkide toote või teenuse omadusi või omadusi, saavad nad märkida kasti "jah", mille tulemuseks on kodeeritud andmed 1/0. Selliseid binaarandmeid saab hõlpsasti statistilisel analüüsil ümber ehitada.
Erinevad turusegmendid erinevatele võtmehalduritele
Turu segmenteerimisuuringud näitavad, et erinevatel turgudel võivad olla olulised eri võtmetegurid ning mõned olulised tegurid võivad olla olulised kõikides turusegmentides. Võtmehalduri analüüs võib lihtsustada uurimiskava, sest atribuudi saab uuringus küsida ainult üks kord, kuid saadud andmeid saab filtreerida erinevatesse jaotustükkidesse või osadeks, mis kajastavad diskreetseid tarbijarühmi. Näiteks võivad jaotustükid kajastada demograafilisi näitajaid, vanust, sugu, sotsiaalmajanduslikku seisundit, sissetulekut või haridustaset.
Key Driver'i analüüsi saab kasutada koos kategooriatega
Võtmejuhi analüüsi tegemiseks saab kasutada erinevaid analüüsimeetodeid. Mõned sõltuvad muutujad on kategoorilised, ei ole skaleeritud , seega ei saa neid analüüsida lineaarse regressiooniga. Selle asemel kasutatakse lineaarset diskriminantanalüüsi või logistilist regressiooni. Kategooria muutujaid saab kasutada nii prognoositavate kui ka seletusmärkidega uuringutes. Kliendirahulolu või lojaalsusnäitajad kasutavad sageli kategoorilisi väärtusi, mis näitavad näiteks kliendisuhete olekut (aktiivne / mitteaktiivne).
Lineaarsus - veel üks asi, mida tuleb kaaluda
Põhijõud on atribuut, millel on statistiliselt oluline seos soovitud tulemuse või strateegilise omadusega. Sõltumatut muutujat loetakse lineaarseks, kui sellel on sõltuv muutujaga sirgjooneline suhe. Näiteks võiks olla hinna elastsus - nagu toote muutumise hind, nende muutuste korral ilmneb müügimahtude lineaarne mudel. Kui ennustatavat kehtivust pole vaja väga kõrget taset, on hästi kavandatud uuringus lineaarsed andmed suhteliselt ebakindlad, ilma et oleks vaja kasutada arenenud tehnikatasemeid.
Võtmehoidja analüüsi tarkvararakendused
Paljud tarkvarapaketid on ette nähtud võtmejuhi analüüsi jaoks vajalike statistiliste protsesside läbiviimiseks. Quirki ajakiri avaldab tarkvara ülevaateid.
Siin loetletud kaks hõlmavad olemasolevate valikute hulgast kõige põhilisemaid rakendusi, mis töötavad Microsoft Excel-i lisandmoodulina terviklike platvormide, näiteks SPSS-i jaoks.
ALLSTAT on taskukohane andmete analüüs ja statistiline lahendus Microsoft Excelile .
SPSS on standard ja see on läbinud palju muudatusi - millest üks IBM SSPSi otseturunduse moodul tundub olevat turutegurite jaoks eriti funktsionaalne.
Põhijuhi analüüsi eelised
Kuna võtmejuhi analüüs on tõhus ja skaleeritav, aitab see säilitada uuringu disaini ja analüüsi eelarvelisi ja ressursipiire. Olemasolevad brändijuhid - öeldes, et need on tuttavad klientidele, kes iga-aastaselt küsitlevad - saab kasutada olemasolevate uuringute raamistikes; põhiuurijate analüüsi kasutavad uuringud ei pea olema pikemad ega keerukamad. Kliendipõhised küsimustikud ei pea märkimisväärselt muutuma, et mahutada võtmejuhi analüüsi. Lugu, mis kasutab võtmehalduri analüüsi, on arusaadav ja võimaldab esitluse andmete visuaalset kuvamist.
Viide
Quirki turu-uuringute ülevaade avaldab artikleid laiaulatusliku turu-uuringute teemade kohta. Andmete kasutamise ja teadustöö tehnikaid ja suundumusi käsitlevad seeriad on eriti kasulikud teadustöötajatele, kes on huvitatud uurimistegevuse pähklite ja poltide analüüsist.
Allikad
- Quirki artikli number 20010104 - Rajan Sambandami (Washingtoni Fort Washingtoni reageerimiskeskuse) analüüsi meetodite uuring.
- Quirki artikli number 20010297 - > Micheal Liebermani (mitmemõõtmeliste lahenduste, New York