Métodos avançados de pesquisa para relatórios voltados para o cliente

Os dados da pesquisa se prestam bem a um processo conhecido como análise de driver chave. Identificar e analisar os principais motoristas pode ajudar profissionais de marketing e anunciantes a encontrar respostas para perguntas como: O que leva meu cliente a mudar para outra marca? O que contribui para a propensão de um consumidor a comprar meu produto? Qual grupo de consumidores está mais satisfeito com nossos serviços?

Como em qualquer pesquisa, a etapa inicial está identificando perguntas que a pesquisa foi projetada para responder. O profissional de marketing deve determinar se o objetivo da pesquisa é preditivo, explicativo ou descritivo (raro para uma pesquisa). E se os dois tipos de objetivos forem importantes?

Dificuldade: Média

Tempo requerido: Uma semana

É tudo sobre relacionamento

Uma ampla variedade de variáveis ​​dependentes e independentes pode ser estudada através da análise dos principais driver e, normalmente, a análise é direcionada a uma ou mais variáveis ​​dependentes e várias variáveis ​​independentes. É o efeito estatisticamente significativo da variável independente na variável dependente que é o foco da pesquisa. Por um lado, há uma característica estratégica (como participação de mercado) de interesse para o cliente. Por outro.

"Por que?"

As variáveis ​​relevantes escolhidas e o método analítico selecionado para análise de driver -chave são em grande parte uma função do objetivo da pesquisa: explicação, previsão, descrição.

Se uma explicação é o objetivo, acredita -se que as variáveis ​​independentes selecionadas influenciem a variação observada na variável dependente. As variáveis ​​independentes também devem ser acionáveis. Por exemplo, a satisfação geral com o atendimento ao cliente (a variável dependente) provavelmente está relacionada ao tempo de espera, à simplicidade dos retornos e à política de reembolso (todas as variáveis ​​independentes e responsivas à mudança ou ação).

"E se?"

Se a previsão é o objetivo da pesquisa, são procuradas variáveis ​​independentes que demonstrem promessas para prever um resultado. Nesse caso, as variáveis ​​independentes não precisam ser acionáveis. O objetivo da pesquisa preditiva não é alterar a variável dependente, mas prever algo sobre isso. Por exemplo, a análise dos principais motoristas pode ser projetada para prever a reincidência após a participação em um programa de prevenção do tabagismo, mas os pesquisadores também podem examinar um conjunto diferente de variáveis ​​independentes que se acredita melhorar a taxa de sucesso de seu programa de cessação do tabagismo.

É amigável para a pesquisa

Os atributos da marca geralmente se enquadram em uma das três categorias: satisfação, concordância ou classificação de desempenho. Uma variedade de escalas pode ser usada para registrar as classificações dos entrevistados da pesquisa ou classificação de atributos nessas categorias. A escala de classificação mais comum é o Likert, que é facilmente aplicado a declarações de satisfação e concordância. Quando os entrevistados da pesquisa classificam muitos atributos de um produto ou serviço ou atributos em várias marcas, eles podem verificar uma caixa para "sim", com os dados resultantes codificados por dados 1/0. Estes dados binários são facilmente convertidos para fins de análise estatística.

Diferentes segmentos de mercado

Pesquisas de segmentação de mercado indicam que diferentes fatores -chave podem ser importantes em diferentes mercados e que alguns fatores importantes podem ser importantes em todos os segmentos de mercado. A análise principal do driver pode simplificar o design da pesquisa, pois um atributo pode ser solicitado apenas uma vez em uma pesquisa, mas os dados resultantes podem ser filtrados em diferentes "cortes" ou tranches que refletem grupos de consumidores discretos. Por exemplo, cortes podem refletir dados demográficos, idade, sexo, status socioeconômico, renda ou níveis de escolaridade.

Valores categóricos

Uma variedade de técnicas analíticas pode ser usada para executar uma análise de driver chave. Algumas variáveis ​​dependentes são categóricas, não escaladas e, portanto, não podem ser analisadas por regressão linear. Em vez disso, análise discriminante linear ou regressão logística são usadas. Variáveis ​​categóricas podem ser usadas em pesquisas com objetivos preditivos e de explicação. As pesquisas de satisfação ou lealdade do cliente geralmente empregam valores categóricos que indicam, por exemplo, o status do relacionamento do cliente (ativo/não ativo).

Linearidade: mais uma coisa a considerar

Um fator -chave é um atributo com uma relação estatisticamente significativa com um resultado desejado ou característica estratégica. A variável independente é considerada linear se tiver uma relação linear com a variável dependente. Um exemplo seria a elasticidade do preço - à medida que o preço das mudanças no produto, um padrão linear de volume de vendas ocorre em resposta a essas mudanças. A menos que seja necessário um nível muito alto de validade preditiva, em um estudo bem projetado, dados lineares podem representar dados não lineares, sem ter que recorrer a técnicas mais avançadas.

Aplicações de Software

Muitos pacotes de software são projetados para realizar os processos estatísticos necessários para a análise de driver chave. A revista Quirk publica resenhas de software.

Os dois listados aqui abrangem a gama de opções disponíveis dos aplicativos mais básicos projetados para funcionar como complementos do Microsoft Excel para plataformas abrangentes, como o SPSS.

Allstat é uma análise de dados barato e solução estatística para o Microsoft Excel.

O SPSS é o padrão e passou por muitas revisões - uma das quais o módulo de marketing direto da IBM SSPS parece ser particularmente funcional para pesquisadores de mercado.

Benefícios

Como a principal análise do motorista é eficiente e escalável, ajuda a manter os limites orçamentários e de recursos do projeto e análise da pesquisa. Os drivers de marca existentes - digamos, que são familiares para os clientes que fazem uma pesquisa anualmente - podem ser usados ​​nas estruturas de pesquisa existentes; Pesquisas que empregam análise de driver -chave não precisam ser mais longas ou mais complicadas. Os questionários voltados para o cliente não precisam mudar visivelmente para acomodar a análise dos principais driver. Uma história que usa a análise dos principais driver é compreensível e se presta a uma exibição visual dos dados para a apresentação.

Referência

A Revisão de Pesquisa de Mercado de Quirk publica artigos sobre uma ampla gama de tópicos de pesquisa de mercado. Sua série em Uso de dados e Técnicas de pesquisa e tendências são particularmente úteis para pesquisadores interessados ​​nas porcas e parafusos da pesquisa de pesquisa.

Fontes

• Artigo de Quirk #20010104 - Uma pesquisa sobre métodos de análise Por Rajan Sambandam (do Centro de Resposta em Fort Washington, PA)
• Artigo de Quirk #20010297 - Análise de driver -chave por Micheal Lieberman (da Multivariate Solutions, Nova York