Pesquisa de mercado 101 Análise de dados

A análise de dados em um projeto de pesquisa de mercado é o estágio em que dados qualitativos, dados quantitativos ou uma mistura de ambos são reunidos e examinados para tirar conclusões com base nos dados.

6 etapas de pesquisa de mercado

Passo 1 - Articular o problema e os objetivos da pesquisa: a pesquisa de mercado começa com uma definição do problema a ser resolvido ou a pergunta a ser respondida. Normalmente, existem várias abordagens alternativas que podem ser usadas para conduzir a pesquisa de mercado.

Passo 2 - Desenvolva o plano de pesquisa geral: a tarefa deste estágio é determinar a maneira mais eficaz de coletar as informações necessárias.

etapa 3 - Colete os dados ou informações: neste momento, você deve considerar como obter as informações (ou seja, como os participantes serão contatados, sejam pesquisas, telefonemas, entrevistas individuais, etc.).

Passo 4 - Analisar os dados ou informações: a coleta de volumes de informação pode ser esmagadora. Nesta fase, você precisa organizar os dados e eliminar o que não é crucial.

Etapa 5 - Apresentar ou disseminar as descobertas: de conhecer seu público -alvo a saber quais descobertas são acionáveis, antes de liberar suas descobertas, você precisa entender quais descobertas deseja disseminar.

Etapa 6 - Use as descobertas para tomar a decisão: como os consumidores externos de pesquisa de mercado podem não usar as descobertas com precisão, adequadamente ou completamente, você precisa considerar os atributos de uma boa pesquisa de mercado.

Ferramenta quantitativa de suporte à decisão de pesquisa de mercado

Os seguintes métodos estatísticos ajudarão você a chegar de A a Z no processo de pesquisa.

Regressão múltipla - Este procedimento estatístico é usado para estimar a equação com o melhor ajuste para explicar como o valor da variável dependente muda à medida que os valores de várias variáveis ​​independentes mudam. Um exemplo de pesquisa de mercado simples é a estimativa do melhor ajuste para publicidade, analisando como as mudanças de receita de vendas (a variável dependente) em relação a despesas com publicidade, colocação de anúncios e tempo de anúncios.

Análise discriminante - Essa técnica estatística é usada para a classificação de pessoas, produtos ou outros tangíveis em duas ou mais categorias. Pesquisas de mercado podem usar análises discriminantes de várias maneiras. Um exemplo simples é distinguir quais canais de publicidade são mais eficazes para diferentes tipos de produtos.

Análise fatorial - Este método estatístico é usado para determinar quais são as dimensões subjacentes mais fortes de um conjunto maior de variáveis ​​inter-correlacionadas. Em uma situação em que muitas variáveis ​​estão correlacionadas, a análise fatorial identifica quais relações são mais fortes. Um pesquisador de mercado que deseja saber qual combinação de variáveis ​​(ou fatores) é mais atraente para um tipo específico de consumidor, pode usar a análise fatorial para reduzir os dados para apenas algumas variáveis.

Análise de Cluster - Este procedimento estatístico é usado para separar objetos em grupos específicos que são mutuamente exclusivos, mas também relativamente homogêneos em uma constituição. Esse processo é semelhante ao que ocorre na segmentação de mercado quando o pesquisador de mercado está interessado nas semelhanças que facilitam o agrupamento de consumidores em segmentos e também interessados ​​nos atributos que tornam os segmentos de mercado distintos.

Análise conjunta - Este método estatístico é usado para descompactar as preferências dos consumidores em relação a diferentes ofertas de marketing. Duas dimensões são de interesse para o pesquisador de mercado em análise conjunta, o inferido Funções de utilidade de cada atributo, e o importância relativa dos atributos preferidos para os consumidores.

Escala multidimensional - Esta categoria representa uma constelação de técnicas usadas para produzir mapas perceptivos de marcas ou produtos concorrentes. Por exemplo, em escala multidimensional, as marcas são mostradas em um espaço de atributos nos quais a distância entre as marcas representa dissimilaridade. Um exemplo de escala multidimensional em pesquisas de mercado mostraria os fabricantes de café único na forma de K-Cups. As diferentes marcas K-Cup seriam dispostas no espaço multidimensional por atributos como a força do assado, número de versões com sabor e especialidade, canais de distribuição e opções de embalagem.