كيفية استخدام برامج التشغيل الرئيسية لتحليل بيانات المسح

طرق البحث المتقدمة في الدراسات الإستقصائية للتقارير المواجهة للعميل

توفر بيانات الاستقصاء جيدًا لعملية تعرف بالتحليل الأساسي للسائق . يمكن أن يساعد تحديد العوامل الرئيسية وتحليلها في مساعدة جهات التسويق والمعلنين في العثور على إجابات لأسئلة مثل: ما الذي يدفع زبوني للتحول إلى علامة تجارية أخرى؟ ما الذي يساهم في نزوع المستهلك لشراء المنتج الخاص بي؟ ما هي مجموعة المستهلكين الأكثر رضى عن خدماتنا؟

كما هو الحال في أي بحث ، فإن الخطوة الأولى هي تحديد الأسئلة التي تم تصميم الاستبيان للإجابة عليها.

يجب على المسوّق تحديد ما إذا كان هدف البحث تنبؤيًا أو توضيحيًا أو وصفيًا (نادرًا بالنسبة للمسح). ماذا لو كان كلا النوعين من الأهداف مهمين؟

الصعوبة: متوسط

الوقت المطلوب: أسبوع واحد

إليك الطريقة:

1. كل شيء عن العلاقة

   يمكن دراسة مجموعة واسعة من المتغيرات المستقلة والمستقلة من خلال تحليل السائق الرئيسي ، وعادة ما يتم توجيه التحليل إلى واحد أو أكثر من المتغيرات التابعة والمتغيرات المستقلة المتعددة. إن التأثير الهام من الناحية الإحصائية للمتغير المستقل على المتغير التابع هو محور البحث. من ناحية ، هناك خاصية استراتيجية (مثل حصة السوق) تهم العميل. ومن ناحية أخرى ، هناك مجموعة من مؤشرات الأداء أو سمات وصفية يعتقد أنها ذات صلة بالخصائص الاستراتيجية بطريقة ما.

2. يمكن تحليل السائق الرئيسي الإجابة "لماذا؟"

   المتغيرات ذات الصلة المختارة والطريقة التحليلية المختارة لتحليل السائق الرئيسي هي إلى حد كبير وظيفة هدف البحث: التفسير ، التوقع ، الوصف.

   إذا كان التفسير هو الهدف ، يعتقد أن المتغيرات المستقلة المختارة تؤثر على الاختلاف الملحوظ في المتغير التابع. يجب أن تكون المتغيرات المستقلة قابلة للتنفيذ أيضًا. على سبيل المثال ، من المرجح أن يكون الرضى العام عن خدمة العملاء (المتغير التابع) مرتبطًا بوقت الانتظار وبساطة العوائد وسياسة رد الأموال (جميع المتغيرات المستقلة والمتجاوبة مع التغيير أو الإجراء).

1. يمكن تحليل مفتاح السائق الإجابة "ماذا لو؟"

   إذا كان التنبؤ هو هدف البحث ، يتم البحث عن المتغيرات المستقلة التي تبشر بالخير للتنبؤ بنتيجة. في هذه الحالة ، لا يجب أن تكون المتغيرات المستقلة قابلة للتنفيذ. الهدف في البحث التنبوي ليس تغيير المتغير التابع ، ولكن التنبؤ بشيء حيال ذلك. على سبيل المثال ، قد يتم تصميم تحليل السائق الرئيسي للتنبؤ بانتكاس الارتداد بعد المشاركة في برنامج للوقاية من التدخين ، ولكن الباحثين قد يفحصون أيضًا مجموعة مختلفة من المتغيرات المستقلة التي يعتقد أنها تحسن من معدل نجاح برنامج الإقلاع عن التدخين.

1. تحليل السائق الرئيسي هو مسح ودية

   غالبًا ما تندرج سمات العلامة التجارية في واحدة من ثلاث فئات: الرضا ، أو الاتفاق ، أو تصنيفات الأداء. يمكن استخدام مجموعة متنوعة من المقاييس لتسجيل تقييمات المستجيبين للدراسة الاستقصائية أو تصنيف السمات في هذه الفئات. مقياس التقييم الأكثر شيوعًا هو Likert ، والذي يمكن تطبيقه بسهولة على بيانات الإرضاء والاتفاق. عندما يقيم المشاركون في الاستطلاع العديد من سمات منتج أو خدمة أو سمات عبر عدة علامات تجارية ، يمكنهم تحديد مربع "نعم" ، مع ترميز البيانات الناتجة 1/0. يتم تحويل هذه البيانات الثنائية بسهولة لأغراض التحليل الإحصائي.

2. مختلف السائقين الرئيسيين لقطاعات السوق المختلفة

   تشير أبحاث تجزئة السوق إلى أن المحركات الرئيسية المختلفة قد تكون مهمة في الأسواق المختلفة ، وأن بعض المحركات الرئيسية قد تكون مهمة في جميع قطاعات السوق. يمكن للتحليل الأساسي للسائق تبسيط تصميم المسح حيث أن السمة يمكن طرحها مرة واحدة فقط في الاستبيان ، ولكن البيانات الناتجة يمكن تصفيتها إلى "تخفيضات" مختلفة أو شرائح تعكس مجموعات المستهلكين المنفصلة. على سبيل المثال ، يمكن أن تعكس التخفيضات العوامل الديموغرافية أو العمر أو الجنس أو الوضع الاجتماعي الاقتصادي أو الدخل أو مستويات التحصيل العلمي.

3. يمكن استخدام تحليل السائق الرئيسي مع القيم الفئوية

   يمكن استخدام مجموعة متنوعة من التقنيات التحليلية لإجراء تحليل رئيسي للسائق. بعض المتغيرات التابعة هي قاطعة ، لا تحجيم ، وبالتالي لا يمكن تحليلها عن طريق الانحدار الخطي. بدلاً من ذلك ، يتم استخدام التحليل التمييزي الخطي أو الانحدار اللوجستي. يمكن استخدام المتغيرات الفئوية في الاستطلاعات مع كل من أهداف التنبؤ والتفسير. غالبًا ما تستخدم استبيانات رضا العملاء أو الولاءات قيمًا فئوية تشير ، على سبيل المثال ، إلى حالة علاقة العميل (نشط / غير نشط).

1. الخطية - أكثر شيء للنظر

   المحرك الرئيسي هو سمة ذات علاقة ذات دلالة إحصائية إلى النتيجة المرجوة أو السمة الاستراتيجية. يعتبر المتغير المستقل خطي إذا كان له علاقة خط مستقيم مع المتغير التابع. ومن الأمثلة على ذلك مرونة السعر - نظرًا لتغير سعر المنتج ، يحدث نمط خطي لحجم المبيعات استجابة لهذه التغييرات. ما لم يكن هناك حاجة إلى مستوى عالٍ جدًا من الصلاحية التنبؤية ، يمكن أن تمثل البيانات الخطية في دراسة مصممة تصميماً جيداً بيانات غير خطية ، دون اللجوء إلى تقنيات أكثر تقدماً.

2. تطبيقات البرمجيات لتحليل السائق الرئيسي

   تم تصميم العديد من حزم البرامج لتنفيذ العمليات الإحصائية اللازمة لتحليل السائق الرئيسي. تنشر مجلة Quirk مراجعات البرامج.

   يغطي هذان النطاقان نطاق الخيارات المتاحة من التطبيقات الأساسية المصممة للعمل كبرنامج Microsoft Excel Add-ins على منصات شاملة مثل SPSS.

   ALLSTAT هو تحليل البيانات غير مكلفة والحل الإحصائي لبرنامج Microsoft Excel.

   SPSS هو المعيار ، وقد خضع لعدة مراجعات - واحدة منها تبدو وحدة IBM SSPS Direct Marketing فعالة بشكل خاص لباحثي السوق.

1. فوائد تحليل السائق الرئيسي

   نظرًا لأن التحليل الأساسي للسائق فعال وقابل للتوسع ، فإنه يساعد في الحفاظ على حدود الميزانية والموارد الخاصة بتصميم وتحليل الاستطلاعات. يمكن استخدام برامج تشغيل العلامة التجارية الموجودة - على سبيل المثال ، التي هي مألوفة للعملاء الذين يجرون مسحًا سنويًا - ضمن أطر المسح الحالية ؛ لا تحتاج المسوحات التي تستخدم التحليل الأساسي للسائق إلى أن تكون أطول أو أكثر تعقيدًا. لا يلزم أن تتغير الاستبيانات المواجهة للعميل بشكل ملحوظ لاستيعاب تحليل السائق الرئيسي. إن القصة التي تستخدم تحليل السائق الرئيسي مفهومة وتفسح المجال لعرض مرئي لبيانات العرض.

2. مرجع

   تنشر شركة Quirk's Market Research مقالات حول مجموعة واسعة من موضوعات أبحاث السوق. إن السلسلة الخاصة بهم حول استخدام البيانات وتقنيات البحث والاتجاهات مفيدة بشكل خاص للباحثين المهتمين بالمكسرات والمسامير الملولبة في أبحاث المسح.

   مصادر

   • Quirk Article # 20010104 - A Survey of Analysis Methods by Rajan Sambandam (of the Response Center in Fort Washington، PA)
   • مقال كويرك # 20010297 - > تحليل السائق الرئيسي بواسطة مايكل ليبرمان (من الحلول متعددة المتغيرات ، نيويورك