Kaedah Penyelidikan Survei Lanjutan untuk Laporan Menghadapi Pelanggan
Seperti mana-mana penyelidikan, langkah awal adalah mengenal pasti soalan yang dijana tinjauan untuk menjawab.
Pemasar mesti menentukan sama ada objektif penyelidikan adalah ramalan, penjelasan atau deskriptif (jarang untuk tinjauan). Bagaimana jika kedua-dua jenis objektif adalah penting?
Kesukaran: Purata
Masa Dikehendaki: Satu Minggu
Ini caranya:
Itu Semua Mengenai Hubungan
Pelbagai pembolehubah bergantung dan bebas boleh dikaji melalui analisis pemandu utama dan, biasanya, analisis diarahkan pada satu atau lebih pembolehubah bergantung dan pelbagai pembolehubah bebas. Ia adalah kesan signifikan statistik pembolehubah bebas pada pemboleh ubah bergantung yang menjadi tumpuan penyelidikan. Di satu sisi, ada ciri strategik (seperti bahagian pasaran) yang menarik minat pelanggan. Di sisi lain, terdapat satu set petunjuk prestasi atau sifat deskriptif yang dipercayai berkaitan dengan ciri strategik dalam beberapa cara.
Analisis Pemandu Utama Boleh Menjawab "Kenapa?"
Variabel yang berkaitan yang dipilih dan kaedah analisis yang dipilih untuk analisis utama pemandu adalah sebahagian besar fungsi objektif penyelidikan: penjelasan, ramalan, deskripsi.
Jika penjelasan adalah matlamat, pembolehubah bebas yang dipilih dipercayai mempengaruhi variasi yang diamati dalam pembolehubah bergantung. Pembolehubah bebas perlu dilakukan juga. Sebagai contoh, kepuasan secara keseluruhan dengan perkhidmatan pelanggan (pembolehubah bergantung) mungkin berkaitan dengan masa tunggu, kesederhanaan pulangan, dan dasar bayaran balik (semua pembolehubah bebas dan responsif kepada perubahan, atau tindakan).
Analisis Pemandu Utama Boleh Menjawab "Bagaimana Jika?"
Jika ramalan adalah objektif penyelidikan, pembolehubah bebas dicari yang menunjukkan janji untuk meramalkan hasilnya. Dalam contoh ini, pembolehubah bebas tidak perlu bertindak. Matlamat dalam penyelidikan ramalan bukanlah untuk menukar pembolehubah bergantung, tetapi untuk meramalkan sesuatu mengenainya. Sebagai contoh, analisis utama pemandu mungkin dirancang untuk meramalkan residivisme selepas menyertai dalam program pencegahan merokok, tetapi para penyelidik juga dapat mengkaji pelbagai pembolehubah bebas yang dipercayai dapat meningkatkan kadar kejayaan program penghentian merokok mereka.
Analisis Pemandu Utama Adalah Ukur Mesra
Atribut jenama sering kali jatuh ke dalam salah satu daripada tiga kategori: Kepuasan, persetujuan, atau penarafan prestasi. Berbagai skala boleh digunakan untuk merekod penilaian responden tinjauan atau kedudukan atribut dalam kategori ini. Skala penarafan yang paling umum adalah Likert, yang mudah digunakan untuk penyataan kepuasan dan perjanjian. Apabila responden tinjauan menilai banyak sifat produk atau perkhidmatan atau sifat di beberapa jenama, mereka boleh menyemak kotak untuk "ya," dengan data yang dihasilkan dikodkan 1/0. Data perduaan ini mudah ditukar untuk tujuan analisis statistik.
Pemacu Utama yang berbeza untuk Segmen Pasaran yang berbeza
Penyelidikan segmentasi pasaran menunjukkan bahawa pemacu utama berbeza mungkin penting di pasaran yang berlainan, dan beberapa pemacu utama mungkin penting di semua segmen pasaran. Analisis pemacu utama dapat mempermudah reka bentuk tinjauan semenjak satu atribut hanya boleh ditanya dalam satu kaji selidik, tetapi data yang dihasilkan dapat ditapis menjadi "pemotongan" atau tranche yang mencerminkan kumpulan pengguna diskret. Sebagai contoh, luka boleh mencerminkan demografi, umur, jantina, status sosioekonomi, pendapatan, atau tahap pencapaian pendidikan.
Analisis Pemandu Utama Boleh Digunakan Dengan Nilai Keterampilan
Pelbagai teknik analisis boleh digunakan untuk melakukan analisis pemandu utama. Sesetengah pemboleh ubah bergantung adalah kategori, tidak berskala , dan tidak boleh dianalisis dengan regresi linier. Sebaliknya, analisis diskriminasi linier atau regresi logistik digunakan. Pembolehubah kategori boleh digunakan dalam kaji selidik dengan objektif ramalan dan penjelasan. Kepuasan pelanggan atau kaji selidik kesetiaan sering menggunakan nilai-nilai kategori yang menunjukkan, sebagai contoh, status hubungan pelanggan (aktif / tidak aktif).
Linearity - Satu Lagi Perkara untuk Pertimbangkan
Pemandu utama adalah atribut dengan hubungan yang signifikan secara statistik terhadap hasil atau ciri strategik yang dikehendaki. Pembolehubah bebas dianggap linear jika ia mempunyai hubungan garis lurus dengan pemboleh ubah bergantung. Contohnya ialah keanjalan harga - apabila harga produk berubah, pola lelurus linear berlaku sebagai tindak balas kepada perubahan ini. Kecuali tahap kesahan ramalan yang sangat tinggi diperlukan, dalam kajian yang dirancang dengan baik, data linear dapat mewakili data tanpa linier dengan adil, tanpa harus menggunakan teknik yang lebih maju.
Aplikasi Perisian untuk Analisis Pemacu Utama
Banyak pakej perisian direka untuk menjalankan proses statistik yang diperlukan untuk analisis pemandu utama. Majalah Quirk menerbitkan ulasan perisian.
Kedua-dua disenaraikan di sini merangkumi pelbagai pilihan yang tersedia dari aplikasi paling asas yang direka untuk berfungsi sebagai Add-in Microsoft Excel kepada platform yang komprehensif seperti SPSS.
ALLSTAT adalah analisis data yang murah dan penyelesaian statistik untuk Microsoft Excel.
SPSS adalah standard, dan ia telah menjalani banyak semakan - salah satu modul Pemasaran Langsung SSPS IBM seolah-olah sangat berfungsi untuk penyelidik pasaran.
Manfaat Analisis Pemandu Utama
Oleh kerana analisis utama pemandu adalah cekap dan berskala, ia membantu mengekalkan anggaran dan sumber daya perancangan dan analisis tinjauan. Pemandu jenama sedia ada - katakan, yang biasa kepada pelanggan yang setiap tahun mengambil kaji selidik - boleh digunakan dalam rangka kerja kaji selidik sedia ada; kaji selidik yang menggunakan analisis pemandu utama tidak perlu dibuat lebih lama atau lebih rumit. Soal selidik yang dihadapi pelanggan tidak perlu berubah dengan ketara untuk menampung analisis pemandu utama. Cerita yang menggunakan analisis pemandu utama boleh difahami dan meminjamkan kepada paparan visual data untuk pembentangan.
Rujukan
Tinjauan Penyelidikan Pasaran Quirk menerbitkan artikel mengenai pelbagai topik penyelidikan pasaran. Siri mereka mengenai Penggunaan Data dan Teknik dan Trend Penyelidikan amat berguna bagi penyelidik yang berminat dalam kacang dan bolt penyelidikan kaji selidik.
Sumber
- Artikel Quirk # 20010104 - Kaedah Analisis Kaedah Analisis oleh Rajan Sambandam (Pusat Tindak Balas di Fort Washington, PA)
- Artikel Quirk # 20010297 - > Key Driver Analysis by Micheal Lieberman (daripada Multivariate Solutions, New York