マーケティング管理-調査プロセス

マーケティング要件を確立した後、調査プロセスを確立する必要があります。ほとんどのマーケティングリサーチプロジェクトには、次の手順が含まれます-

問題を定義する
研究デザインを決定する
データ型とソースを特定する
設計データ収集フォームとアンケート
サンプルプランとサイズを決定する
データを収集する
データを分析して解釈する
調査報告書を作成する

これらすべてのステップを1つずつ見ていきましょう。

問題の定義

経営陣が直面する意思決定の問題は、意思決定に必要な情報を述べ、その情報をどのように入手できるかを示す質問の形で市場調査の問題に変換する必要があります。たとえば、新製品をキャストするかどうかの決定問題がある可能性があります。対応する研究上の問題は、市場が新製品を受け入れるかどうかを評価することかもしれません。

研究の目的を明確に述べる必要があります。真の決定問題に確実に対処するには、研究者が研究結果の考えられる結果の概要を説明し、意思決定者が各シナリオでの行動計画を策定することが役立ちます。そのような結果の使用は、研究が始まる前に研究の目的が合意されることを保証することができます。

リサーチデザイン

マーケティングリサーチの問題を定義した後、リサーチデザインを決定する必要があります。マーケティングリサーチはさらに次の3つのカテゴリに分類できます-

探索的研究

これは、問題をより具体的に定式化し、概念を明確にし、説明を収集し、洞察を得て、非現実的なアイデアを取り除き、仮説を立てることを目的としています。

記述的研究

これは探索的研究よりも堅固であり、製品の簡単な使用法を特定したり、製品を使用する人口の割合を決定したり、製品の将来の需要を予測したりすることを目的としています。

因果関係研究

これは、変数間の因果関係を検索することを目的としています。実験室およびフィールド実験を通じてこの目標を達成します。

上記のタイプの調査のいずれかを使用して、マーケティング調査に最適な調査設計を決定できます。

データ型とソース

データ型は、特定のデータがさまざまなカテゴリまたはタイプに分類されるためのさまざまな属性として説明できます。使用するデータ型とソースは、二次データまたは一次データに分けることができます。これらのデータ型を見てみましょう。

二次データ

二次データとは、他の目的のために以前に収集されたが、即時の研究で使用できるデータを意味します。二次データは、売上請求書や保証書のように会社の内部にある場合もあれば、公開データや市販のデータのように会社の外部にある場合もあります。国勢調査は二次データの重要なものです。

二次データには、時間を節約し、データ収集コストを最小限に抑えるという利点があります。

このデータ型の主な欠点は、データが問題に完全に適合しない可能性があることと、一次データよりも二次データの精度をチェックすることが難しい可能性があることです。

一次データ

多くの場合、二次データは、目前の研究のために特別に作成された一次データによってサポートされなければなりません。一次データのいくつかの一般的なタイプは、人口統計学的および社会経済的特徴、心理的およびライフスタイルの特徴などです。

一次データは、相互作用または観察によって取得できます。コミュニケーションには、口頭または書面で回答者に質問することが含まれます。この方法は、情報について質問する必要があるため、用途が広いです。ただし、応答が正確でないか、基準に達していない可能性があります。

個人面接には、郵送質問票にはない面接官の偏見があります。たとえば、個人面接では、回答者の面接官の想像力が回答に影響を与える可能性があります。

アンケートデザイン

アンケートは、一次データを収集するための不可欠なツールです。質問の構成が不十分だと、大きな間違いが発生し、調査データが無効になる可能性があるため、質問票の設計にはかなりの努力を払う必要があります。

実際の調査を実施する前に、質問票を完全にテストする必要があります。

測定スケール

マーケティング属性は、名目、順序、間隔、および比率のスケールでスケーリングできます-

Nominal数値は単なる識別子であり、許可される分析用途はカウントのみです。例—社会保障番号、PINコード。
Ordinalスケールはスケーリングに使用されます。数字のギャップは意味を伝えません。Medianモード計算は序数で実行できます。たとえば、州のランキング。
Intervalスケールは、数値間の等間隔のバランスを取ります。これらのスケールは、ランク付けと2つの数値間の間隔の重み付けに使用できます。ゼロ点は任意であり、間隔スケールで数値間の比率をとることはできないことがわかっています。ただし、平均、中央値、最頻値はすべて有効です。例—温度尺度。
Ratio スケールは絶対零度の値を示唆しているため、スケール上の数値間の比率にはいくつかの意味があります。 In平均、中央値、最頻値に加えて、幾何平均もこの測定尺度で有効です。例-体重、身長。

データ収集

データ収集プロセスにより、ドキュメントに追加のエラーが発生します。これらのエラーは、非サンプリングエラーと呼ばれます。一部の非サンプリングエラーは、インタビュアーの側で意図的なものである場合があります。インタビュアーは、特定の応答を提供するように回答者に指示することにより、部分性を導入する場合があります。

面接官はまた、面接プロセスを明確に理解していないため、または倦怠感のために、意図しない間違いを引き起こす可能性があります。

このような非サンプリングエラーの発生は、品質管理技術によって減らすことができます。

データ分析と解釈

分析を実行する前に、生データを適切な形式にグルーミングする必要があります。まず、間違いを修正または削除できるように編集する必要があります。

次に、データをコーディングする必要があります。この手順では、編集された生データを数値または記号に変換します。データがどのようにコード化されたかを文書化するためにコードブックが作成されます。最後に、データはさまざまなカテゴリに分類されるイベントの数をカウントするために表にされます。

Cross tabulationは、マーケティングリサーチで最も一般的に使用されるデータ分析方法です。この手法では、サンプルをサブグループに分割して、従属変数がサブグループごとにどのように変化するかを表します。3番目の変数を起動して、最初は明らかではなかった関係を明らかにすることができます。

マーケティングリサーチレポート

マーケティングリサーチレポートの形式は、組織の要件によって異なります。レポートには、調査の有効化レター、目次、説明のリスト、結果、制限などの内容が表示されることがよくあります。