Дані опитування добре підходять для процесу, відомого як аналіз ключових факторів. Виявлення та аналіз ключових факторів можуть допомогти маркетологи і рекламодавці знайти відповіді на такі питання, як: Що спонукає мого клієнта переходити на інший бренд? Що впливає на схильність споживача придбати мій продукт? Котрий група споживачів є найбільше задоволений з нашими послугами?
Як і в будь-якому дослідженні, початковим кроком є визначення питань, на які покликане відповісти опитування. Маркетолог повинен визначити, чи є мета дослідження прогнозною, пояснювальною чи описовою (це рідко для опитування). Що робити, якщо важливі обидва типи цілей?
Складність: Середній.
Необхідний час: Один тиждень.
Це все про стосунки
Широкий спектр залежних і незалежних змінних можна вивчити за допомогою аналізу ключових факторів і, як правило, аналіз спрямований на одну або більше залежних змінних і кілька незалежних змінні. Саме статистично значущий вплив незалежної змінної на залежну змінну є центром дослідження. З одного боку, є стратегічна характеристика (наприклад, частка ринку), яка цікавить клієнта. З іншого боку, існує набір показників ефективності або описових атрибутів, які, як вважають, певним чином пов’язані зі стратегічною характеристикою.
"Чому?"
Вибрані відповідні змінні та аналітичний метод, обраний для аналізу ключових факторів, значною мірою залежать від мети дослідження: пояснення, прогнозування, опис.
Якщо метою є пояснення, вважається, що вибрані незалежні змінні впливають на зміну, що спостерігається в залежній змінній. Незалежні змінні також мають бути активними. Наприклад, загальна задоволеність обслуговуванням клієнтів (залежна змінна), ймовірно, пов’язана з час очікування, простота повернення та політика відшкодування (усі незалежні змінні та реагують на зміни або дія).
"А якщо?"
Якщо метою дослідження є прогнозування, шукаються незалежні змінні, які є перспективними для прогнозування результату. У цьому випадку незалежні змінні не обов’язково повинні мати дію. Мета прогнозного дослідження полягає не в тому, щоб змінити залежну змінну, а в тому, щоб передбачити щось про неї. Наприклад, аналіз ключових факторів може бути розроблений для прогнозування рецидиву після участі в програмі профілактики куріння, але дослідники також можуть вивчити інший набір незалежних змінних, які, як вважають, покращують рівень успішності їхньої відмови від куріння програма.
Це зручно для опитування
Атрибути бренду часто належать до однієї з трьох категорій: задоволеність, згода або оцінки ефективності. Для запису оцінок респондентів або ранжування атрибутів у цих категоріях можна використовувати різноманітні шкали. Найпоширенішою шкалою оцінювання є шкала Лайкерта, яку легко застосувати до заяв про задоволеність і згоду. Коли респонденти опитування оцінюють багато атрибутів продукту чи послуги або атрибути кількох брендів, вони можуть поставити прапорець «так» із результатом код даних 1/0. Ці двійкові дані легко конвертуються для статистичного аналізу.
Різні сегменти ринку
Дослідження сегментації ринку показує, що різні ключові чинники можуть бути важливими на різних ринках і що деякі ключові фактори можуть бути важливими для всіх сегментів ринку. Аналіз ключових драйверів може спростити дизайн опитування оскільки атрибут можна запитати лише один раз в опитуванні, але результуючі дані можна відфільтрувати в різні «розрізи» або транші, які відображають окремі групи споживачів. Наприклад, скорочення можуть відображати демографічні показники, вік, стать, соціально-економічний статус, дохід або рівень освіти.
Категориальні значення
Щоб виконати аналіз ключових факторів, можна використовувати різноманітні аналітичні методики. Деякі залежні змінні є категоріальними, а не масштабованими, тому їх не можна аналізувати за допомогою лінійної регресії. Натомість лінійний дискримінантний аналіз або логістичну регресію. Категориальні змінні можна використовувати в опитуваннях як з прогнозними, так і з пояснювальними цілями. Опитування щодо задоволеності клієнтів або лояльності часто використовують категоричні значення, які вказують, наприклад, на статус відносин із клієнтами (активні/неактивні).
Лінійність: ще одна річ, яку слід враховувати
Ключовий драйвер — це атрибут зі статистично значущим зв’язком із бажаним результатом або стратегічною характеристикою. Незалежна змінна вважається лінійною, якщо вона має прямий зв’язок із залежною змінною. Прикладом може бути еластичність за ціною - коли ціна продукту змінюється, у відповідь на ці зміни виникає лінійна модель обсягу продажів. Якщо не потрібен дуже високий рівень прогностичної валідності, у добре спланованому дослідженні лінійні дані можуть справедливо відображати нелінійні дані без необхідності вдаватися до більш просунутих методів.
Програмні додатки
Багато програмних пакетів розроблено для виконання статистичних процесів, необхідних для аналізу ключових драйверів. Журнал Quirk публікує огляди програмного забезпечення.
Два перелічені тут охоплюють діапазон доступних варіантів від найпростіших програм, призначених для роботи як надбудови Microsoft Excel, до комплексних платформ, таких як SPSS.
ALLSTAT — це недороге рішення для аналізу даних і статистики для Microsoft Excel.
SPSS є стандартом, і він зазнав багатьох змін, одна з яких Модуль прямого маркетингу IBM SSPS здається особливо функціональним для дослідників ринку.
Переваги
Оскільки аналіз ключових факторів є ефективним і масштабованим, він допомагає підтримувати межі бюджету та ресурсів для розробки та аналізу опитування. Існуючі чинники бренду, скажімо, знайомі клієнтам, які щорічно беруть участь у опитуванні, можна використовувати в межах існуючих систем опитування; опитування, які використовують аналіз ключових факторів, не потребують довшого чи складнішого. Анкети для клієнта не потребують помітних змін для аналізу ключових факторів. Розповідь, яка використовує аналіз ключових факторів, є зрозумілою та піддається візуальному відображенню даних для презентації.
довідка
Огляд дослідження ринку Quirk публікує статті на широке коло тем дослідження ринку. Їх серія на Використання даних і Дослідницькі методи та тенденції особливо корисні для дослідників, які цікавляться тонкощами опитувальних досліджень.
- Стаття Quirk №20010104 - Огляд методів аналізу Раджан Самбандам (з Центру реагування у Форт-Вашингтон, Пенсильванія)
- Стаття Quirk №20010297 - Аналіз ключових факторів Майкл Ліберман (з Multivariate Solutions, Нью-Йорк
