Zaawansowane metody badań ankietowych dla raportów skierowanych na klienta
Jak w każdym badaniu, pierwszym krokiem jest zidentyfikowanie pytań, na które ankieta ma odpowiedzieć.
Marketer musi ustalić, czy cel badań jest przewidujący, wyjaśniający lub opisowy (rzadko spotykany w ankiecie). Co jeśli oba rodzaje celów są ważne?
Trudność: średnia
Wymagany czas: jeden tydzień
Oto jak:
Wszystko zależy od związku
Szeroka gama zmiennych zależnych i niezależnych może być badana za pomocą analizy kluczowych sterowników i zazwyczaj analiza jest kierowana na jedną lub więcej zmiennych zależnych i wiele zmiennych niezależnych. Jest to statystycznie istotny wpływ zmiennej niezależnej na zmienną zależną, która jest przedmiotem badań. Z jednej strony istnieje interes strategiczny (taki jak udział w rynku) dla klienta. Z drugiej strony istnieje zestaw wskaźników wydajności lub atrybutów opisowych, które w pewien sposób są związane z cechami strategicznymi.
Kluczowa analiza kierowcy może odpowiedzieć "Dlaczego?"
Wybrane odpowiednie zmienne i metoda analityczna wybrana do analizy kluczowych kierowców są w dużej mierze funkcją celu badawczego: wyjaśnienie, przewidywanie, opis.
Jeśli celem jest wyjaśnienie, uważa się, że wybrane zmienne niezależne wpływają na zmienność zaobserwowaną w zmiennej zależnej. Zmienne niezależne również powinny mieć zastosowanie. Na przykład ogólna satysfakcja z obsługi klienta (zmienna zależna) jest prawdopodobnie związana z czasem oczekiwania, prostotą zwrotów i polityką zwrotów (wszystkie zmienne niezależne i reagujące na zmiany lub działania).
Key Driver Analysis może odpowiedzieć "Co, jeśli?"
Jeśli celem badań jest przewidywanie , poszukiwane są zmienne niezależne, które dają nadzieję na przewidywanie wyniku. W tym przypadku zmienne niezależne nie muszą być możliwe do zastosowania. Celem badań predykcyjnych nie jest zmiana zmiennej zależnej, ale przewidzenie czegoś na jej temat. Na przykład, kluczowa analiza kierowców może być zaprojektowana w celu przewidywania recydywy po udziale w programie zapobiegania paleniu, ale naukowcy mogą również zbadać inny zestaw niezależnych zmiennych, które, jak się uważa, poprawiają wskaźnik sukcesu ich programu rzucania palenia.
Kluczowa analiza kierowców jest przyjazna ankietom
Atrybuty marki często należą do jednej z trzech kategorii: satysfakcji, zgodności lub oceny wydajności. Różne skale mogą być używane do rejestrowania ocen ankiet respondentów lub rankingów atrybutów w tych kategoriach. Najpopularniejszą skalą oceny jest Likert, który łatwo można zastosować do oświadczeń o zadowoleniu i umowie. Kiedy ankietowani oceniają wiele atrybutów produktu lub usługi lub atrybutów w kilku markach, mogą zaznaczyć pole "tak", z wypadkową danych zakodowanych 1/0. Te dane binarne można łatwo przekonwertować do celów analizy statystycznej.
Różne kluczowe czynniki dla różnych segmentów rynku
Badania segmentacji rynku wskazują, że różne kluczowe czynniki mogą być ważne na różnych rynkach, a niektóre kluczowe czynniki mogą być ważne we wszystkich segmentach rynku. Kluczowa analiza sterowników może uprościć projekt ankiety, ponieważ atrybut może zostać zadany tylko raz w ankiecie, ale uzyskane dane mogą być filtrowane na różne "cięcia" lub transze, które odzwierciedlają dyskretne grupy konsumentów. Na przykład cięcia mogą odzwierciedlać demografię, wiek, płeć, status społeczno-ekonomiczny, dochód lub poziom wykształcenia.
Kluczowa analiza kierowcy może być wykorzystana z kategorycznymi wartościami
Do przeprowadzenia kluczowej analizy sterowników można wykorzystać różne techniki analityczne. Niektóre zmienne zależne są kategoryczne, nieskalowane , a więc nie można ich analizować za pomocą regresji liniowej. Zamiast tego stosuje się liniową analizę dyskryminacyjną lub regresję logistyczną. Zmienne kategorialne mogą być używane w ankietach z celami zarówno prognostycznymi, jak i objaśniającymi. Ankiety satysfakcji klienta lub lojalności często wykorzystują wartości kategoryczne, które wskazują na przykład stan relacji z klientem (aktywny / nieaktywny).
Liniowość - jeszcze jedna rzecz do rozważenia
Kluczowym czynnikiem jest atrybut o statystycznie istotnym związku z pożądanym wynikiem lub cechą strategiczną. Zmienna niezależna jest uważana za liniową, jeśli ma liniową zależność ze zmienną zależną. Przykładem może być elastyczność cenowa - w miarę zmiany ceny produktu w odpowiedzi na te zmiany pojawia się liniowy wzorzec wielkości sprzedaży. O ile nie jest wymagany bardzo wysoki poziom predyktywności, w dobrze zaprojektowanym badaniu dane liniowe mogą rzetelnie reprezentować dane nieliniowe, bez konieczności uciekania się do bardziej zaawansowanych technik.
Oprogramowanie do analizy kluczy
Wiele pakietów oprogramowania zaprojektowanych jest do przeprowadzania procesów statystycznych niezbędnych do analizy kluczowych sterowników. Magazyn Quirk publikuje recenzje oprogramowania.
Dwa wymienione tutaj obejmują zakres dostępnych opcji od najbardziej podstawowych aplikacji przeznaczonych do pracy jako dodatki Microsoft Excel do kompleksowych platform, takich jak SPSS.
ALLSTAT to niedroga analiza danych i rozwiązanie statystyczne dla Microsoft Excel.
SPSS jest standardem i został poddany wielu korektom - jeden z nich, moduł marketingu bezpośredniego IBM SSPS, wydaje się być szczególnie przydatny dla badaczy rynku.
Korzyści z analizy klucza kierowcy
Ponieważ analiza kluczowych sterowników jest wydajna i skalowalna, pomaga w utrzymaniu granic budżetowych i zasobów w projektowaniu i analizie ankiet. Obecni kierowcy marki - powiedzmy, którzy są obeznani z klientami, którzy co roku biorą udział w ankiecie - mogą być wykorzystywani w istniejących ramach ankiet; ankiety, które wykorzystują kluczową analizę kierowcy, nie muszą być dłuższe lub bardziej skomplikowane. Ankiety skierowane do klienta nie muszą się znacząco zmieniać, aby uwzględnić analizę kluczowych sterowników. Historia wykorzystująca kluczową analizę sterowników jest zrozumiała i umożliwia wizualne wyświetlenie danych do prezentacji.
Odniesienie
Quirk's Market Research Review publikuje artykuły dotyczące szerokiego zakresu tematów badań rynkowych. Ich seria poświęcona wykorzystaniu danych oraz technikom badawczym i trendom jest szczególnie przydatna dla naukowców zainteresowanych badaniami z zakresu badań ankietowych.
Źródła
- Artykuł Quirka nr 20010104 - Przegląd metod analizy autorstwa Rajana Sambandama (z Centrum Odpowiedzi w Fort Washington, PA)
- Artykuł Quirka nr 20010297 - > Key Driver Analysis Micheal Lieberman (of Multivariate Solutions, New York