Marktforschung 101: Datenanalyse

ÜBerblick über die Marktforschungsdatenanalyse

Der Marktforschungsprozess besteht aus sechs diskreten Stufen oder Schritten. Sie sind wie folgt:

  • Schritt 1 - Artikulieren des Forschungsproblems und der Ziele
  • Schritt 2 - Entwickeln des Gesamtforschungsplans
  • Schritt 3 - Sammeln der Daten oder Informationen > Schritt 4
  • - Analysieren der Daten oder Informationen Schritt 5
  • - Präsentieren oder Verbreiten der Ergebnisse Schritt 6
  • - Verwenden Sie die Ergebnisse, um die Entscheidung
Datenanalyse in der Marktforschung

Im Marktforschungsprozess ist der vierte Schritt: Analysieren Sie die Daten oder Informationen.

Die Datenmenge, die in einer Marktforschungsstudie gesammelt und zusammengestellt werden kann, kann astronomisch sein. Datenorganisation und Datenreduktion sind zwei sehr wichtige Aspekte der Datenanalyse, die selten hervorgehoben werden. Dennoch sind diese Schritte von entscheidender Bedeutung für die Fähigkeit, Daten sinnvoll zu interpretieren und eine überzeugende und aufschlussreiche Dateninterpretation durchzuführen. Eine beeindruckende Reihe von Methoden zur Datenorganisation und Datenreduktion stehen zur Verfügung.

Ein Marktforscher kann Daten tabellen oder Häufigkeitsverteilungen zusammenstellen. Die Mittelwerte oder Mittelwerte und andere Dispersionsmaße sind übliche Arten der Analyse von Daten, für die Häufigkeitsverteilungen verfügbar sind. Sehr oft werden erweiterte Statistiken und Entscheidungsmodelle verwendet, um die Informationen zu maximieren, die aus Forschungsdaten extrahiert werden können. Der folgende Abschnitt enthält eine kurze Beschreibung einiger häufig verwendeter statistischer Werkzeuge, Entscheidungsunterstützungsmodelle und Optimierungsroutinen

Quantitative Entscheidungshilfen für die Marktforschung

Statistische Methoden

Multiple Regression

  • - Diese statistische Prozedur wird verwendet, um die Gleichung mit der besten Anpassung für die Erklärung zu schätzen. wie sich der Wert einer abhängigen Variablen ändert, wenn sich die Werte einer Anzahl von unabhängigen Variablen verschiebt. Ein einfaches Marktforschungsbeispiel ist die Schätzung der besten Anpassung für Werbung, indem untersucht wird, wie sich der Umsatz (die abhängige Variable) im Verhältnis zu den Ausgaben für Werbung, Anzeigenplatzierung und Anzeigenzeit ändert. Diskriminanzanalyse
  • - Diese statistische Technik wird zur Klassifizierung von Personen, Produkten oder anderen Sachwerten in zwei oder mehr Kategorien verwendet. Marktforschung kann Diskriminanzanalysen auf verschiedene Weise nutzen. Ein einfaches Beispiel ist die Unterscheidung, welche Werbekanäle für verschiedene Produkttypen am effektivsten sind. Faktoranalyse
  • - Diese statistische Methode wird verwendet, um zu bestimmen, welche die stärksten zugrundeliegenden Dimensionen eines größeren Satzes von Variablen sind, die interkorreliert sind. Wo viele Variablen korreliert sind, identifiziert die Faktorenanalyse, welche Beziehungen am stärksten sind. Mit Hilfe der Faktorenanalyse kann ein Marktforscher, der wissen möchte, welche Kombination von Variablen oder Faktoren für einen bestimmten Verbrauchertyp am attraktivsten ist, die Faktoranalyse verwenden, um die Daten auf wenige Variablen zu reduzieren, die für die Verbraucher am attraktivsten sind. Clusteranalyse
  • - Diese statistische Prozedur wird verwendet, um Objekte in eine bestimmte Anzahl von Gruppen zu trennen, die sich gegenseitig ausschließen, aber auch in der Konstitution relativ homogen sind. Dieser Prozess ist ähnlich wie bei der Marktsegmentierung, wo der Marktforscher an Ähnlichkeiten interessiert ist, die die Gruppierung von Verbrauchern in Segmente erleichtern, und er ist auch an den Attributen interessiert, die die Marktsegmente voneinander unterscheiden. Conjoint-Analyse
  • - Diese statistische Methode dient dazu, die Präferenzen der Konsumenten in Bezug auf verschiedene Marketingangebote zu entpacken. Zwei Dimensionen sind für den Marktforscher in der Conjoint-Analyse von Interesse: (1) Die abgeleiteten Nutzenfunktionen jedes Attributs und (2) die relative Wichtigkeit der bevorzugten Attribute für die Verbraucher .. Multidimensionales Skalieren
  • - Diese Kategorie stellt eine Konstellation von Techniken dar, die verwendet werden, um Wahrnehmungskarten von konkurrierenden Marken oder Produkten zu erzeugen. Zum Beispiel werden in der multidimensionalen Skalierung Marken in einem Raum von Attributen gezeigt, in denen die Distanz zwischen den Marken Unähnlichkeit repräsentiert. Ein Beispiel für multidimensionale Skalierung in der Marktforschung würde den Herstellern von Single-Serving-Kaffee in Form von "K-Cups" zeigen. Die verschiedenen K-Cup-Marken würden in dem mehrdimensionalen Raum durch Attribute wie die Stärke des Bratens, die Anzahl der aromatisierten und speziellen Versionen, die Vertriebskanäle und die Verpackungsoptionen angeordnet. Sie können weitere Datenreduktions- und Entscheidungsunterstützungsmodelle untersuchen, die in Schritt 4 des Marktforschungsprozesses verwendet werden. Oder Sie können mit Schritt 5 fortfahren: Präsentieren Sie die Ergebnisse.

Quellen:

Kotler, P. (2003). Marketingmanagement (11. Auflage). Oberer Sattel-Fluss, NJ: Pearson Ausbildung, Inc., Prentice Hall.

Lehmann, D. R. Gupta, S. und Seckel, J. (1997). Marktforschung. Lesung, MA: Addison-Wesley.