Avanserte undersøkelser Forskningsmetoder for klientvendte rapporter

Undersøkelsesdata egner seg godt til en prosess kjent som nøkkeldriveranalyse. Å identifisere og analysere viktige drivere kan hjelpe markedsførere og annonsører med å finne svar på spørsmål som: hva som driver kunden min til å bytte til et annet merke? Hva som bidrar til forbrukerens tilbøyelighet til å kjøpe produktet mitt? Hvilken forbrukergruppe er mest fornøyd med tjenestene våre?

Som i enhver forskning, er det første trinnet å identifisere spørsmål undersøkelsen er designet for å svare på. Markedsføreren må avgjøre om forskningsmålet er prediktivt, forklarende eller beskrivende (sjelden for en undersøkelse). Hva om begge typer mål er viktige?

Vanskelighet: Gjennomsnitt

Tid kreves: En uke

Det handler om forhold

Et bredt utvalg av avhengige og uavhengige variabler kan studeres gjennom nøkkeldriveranalyse, og typisk er analysen rettet mot en eller flere avhengige variabler og flere uavhengige variabler. Det er den statistisk signifikante effekten av den uavhengige variabelen på den avhengige variabelen som er fokuset i forskningen. På den ene siden er det en strategisk egenskap (som markedsandel) av interesse for klienten. På den andre siden er det et sett med ytelsesindikatorer eller beskrivende attributter som antas å være relatert til den strategiske egenskapen på noen måte.

"Hvorfor?""

De relevante variablene som er valgt og den analytiske metoden som er valgt for nøkkeldriveranalyse, er i stor grad en funksjon av forskningsmålet: forklaring, prediksjon, beskrivelse.

Hvis en forklaring er målet, antas de valgte uavhengige variablene å påvirke variasjon observert i den avhengige variabelen. De uavhengige variablene bør også være handlingsrike. For eksempel er generell tilfredshet med kundeservice (den avhengige variabelen) sannsynligvis relatert til ventetid, enkelheten i avkastning og refusjonspolicy (alle uavhengige variabler og responsive på endring eller handling).

"Hva om?""

Hvis det er søkt forutsigelser, søkes det forskningsmål, blir det søkt om uavhengige variabler for å forutsi et resultat. I dette tilfellet trenger ikke de uavhengige variablene å være handlingsrike. Målet med prediktiv forskning er ikke å endre den avhengige variabelen, men å forutsi noe om det. For eksempel kan nøkkeldriveranalyse være designet for å forutsi residivisme etter deltakelse i et røykeforebyggende program, men forskerne kan også undersøke et annet sett med uavhengige variabler som antas å forbedre suksessraten for deres røykesluttprogram.

Det er undersøkelsesvennlig

Merkeattributter faller ofte inn i en av tre kategorier: tilfredshet, avtale eller resultatvurderinger. En rekke skalaer kan brukes til å registrere undersøkelser som respondenter rangeringer eller rangering av attributter i disse kategoriene. Den vanligste vurderingsskalaen er Likert, som lett brukes til tilfredshet og avtaleuttalelser. Når respondentene respondenter vurderer mange attributter til et produkt eller en tjeneste eller attributter på flere merker, kan de merke en boks for "Ja" med de resulterende dataene som er kodet 1/0. Disse binære dataene konverteres enkelt for statistisk analyse av statistisk analyse.

Forskjellige markedssegmenter

Forskning av markedssegmentering indikerer at forskjellige viktige drivere kan være viktige i forskjellige markeder, og at noen viktige drivere kan være viktige i alle markedssegmenter. Key Driver Analyse kan forenkle undersøkelsesdesign siden et attributt bare kan spøres en gang i en undersøkelse, men de resulterende dataene kan filtreres i forskjellige "kutt" eller trancher som gjenspeiler diskrete forbrukergrupper. For eksempel kan kutt gjenspeile demografi, alder, kjønn, sosioøkonomisk status, inntekt eller utdanningsnivå.

Kategoriske verdier

En rekke analytiske teknikker kan brukes til å utføre en nøkkeldriveranalyse. Noen avhengige variabler er kategoriske, ikke skalert, og kan derfor ikke analyseres ved lineær regresjon. I stedet brukes lineær diskriminerende analyse eller logistisk regresjon. Kategoriske variabler kan brukes i undersøkelser med både prediktive og forklaringens mål. Kundetilfredshet eller lojalitetsundersøkelser bruker ofte kategoriske verdier som for eksempel indikerer statusen til kundeforholdet (aktiv/ikke-aktiv).

Linearitet: en ting til å vurdere

En nøkkeldriver er et attributt med et statistisk signifikant sammenheng til et ønsket resultat eller strategisk karakteristikk. Den uavhengige variabelen anses å være lineær hvis den har et lineært forhold til den avhengige variabelen. Et eksempel vil være priselastisitet - Når prisen på produktet endres, oppstår et lineært mønster av salgsvolum som svar på disse endringene. Med mindre et veldig høyt nivå av prediktiv gyldighet er nødvendig, i en godt designet studie, kan lineære data rettferdig representere ikke-lineære data, uten å måtte ty til mer avanserte teknikker.

Programvareapplikasjoner

Mange programvarepakker er designet for å utføre de statistiske prosessene som trengs for nøkkeldriveranalyse. Quirk's Magazine publiserer programvareanmeldelser.

De to som er oppført her spenner over utvalget av tilgjengelige alternativer fra de mest grunnleggende applikasjonene designet for å fungere som Microsoft Excel-tillegg til omfattende plattformer som SPSS.

Allstat er en billig dataanalyse og statistisk løsning for Microsoft Excel.

SPSS er standarden, og den har gjennomgått mange revisjoner - hvorav den ene IBM SSPS direkte markedsføringsmodul ser ut til å være spesielt funksjonell for markedsforskere.

fordeler

Fordi nøkkeldriveranalyse er effektiv og skalerbar, hjelper det å opprettholde budsjett- og ressursgrensene for undersøkelsesdesign og analyse. Eksisterende merkevarere - si, som er kjent for kunder som årlig tar en undersøkelse - kan brukes innen eksisterende undersøkelsesrammer; Undersøkelser som bruker nøkkeldriveranalyse trenger ikke gjøres lengre eller mer kompliserte. Klientvendte spørreskjemaer trenger ikke endre merkbart for å imøtekomme nøkkeldriveranalyse. En historie som bruker nøkkeldriveranalyse er forståelig og egner seg til en visuell visning av dataene for presentasjon.

Henvisning

Quirks markedsundersøkelsesgjennomgang publiserer artikler om et bredt spekter av markedsundersøkelsesemner. Deres serie på Databruk og Forskningsteknikker og trender er spesielt nyttige for forskere som er interessert i nøttene og boltene i undersøkelsesforskning.

Kilder

• Quirks artikkel #20010104 - En undersøkelse av analysemetoder av Rajan Sambandam (av Response Center i Fort Washington, PA)
• Quirks artikkel #20010297 - Key Driver Analyse Av Micheal Lieberman (av Multivariate Solutions, New York