Потенциальные источники ошибок маркетингового исследования

В
плане МИ должен быть предусмотрен
контроль за источником ошибок.Различают
общую ошибку (отклонение истинного
значения переменной от наблюдаемого).
Общ ош-ка склад-ся из случайной и
систем-кой ошибок. Системат-я
ошибка-Источники:
а)ош-ки
исслед-ля:-ош-ка замены
инф-ии;—измерения;—опред-я ген
сов-ти;—модели выборки;—обраб-ки данных.
б)ош-ки
интервьера:—выбора(не того
выбрали);—вороса(не так
сформулирован);—записи;—обмана. в)ош-ки
респондента:—нежелания
отвечать;—неспособности отвечать.
Большинство из систем-х ош-к не поддаются
колич-му измерению. Случ-я
ош-ка-рез-т
о. выборки. Её можно снизить,увеличив V
выборки,так же она не поддается расчету.

11. Метод сетевого планирования в маркетинговом исследовании: сущность, применение.

Современные
проекты порой очень сложны и включают
в себя сотни и тысячи работ, выполняемых
разными специалистами и внешними
подрядчиками. Поэтому без планирования
здесь не обойтись.

Сетевое
планирование
– набор методов, который предназначен
для управления расписанием проекта.
Его основной инструмент – сетевой
график,
который позволяет:

• выявить
  перечень работ проекта

• наглядно
  представить порядок их следования

• определить
  длительности каждой работы и всего
  проекта

• определить
  критические работы проекта и его
  критический путь

• определить
  резервы времени по каждой работе и т.д.

Алгоритм
построения и применения сетевого
графика.

1. Определение
   перечня
   операций
   (элементарных работ), из которых состоит
   проект. Необходимо решить, насколько
   мелкие работы вы включите в график.

2. Оценка длительности операций

3. Теперь
   мы можем построить сам сетевой
   график проекта,
   который отражает последовательность
   выполнения работ.

Работы
изображают стрелками, а каждая стрелка
должна начинаться и завершаться событием,
которое изображают кружком. Чтобы
отразить взаимосвязи, вводят фиктивные
работы (отображаются пунктиром).

1. Теперь
   можно провести расчет
   сетевого графика.
   Сначала мы идем слева направо и
   рассчитываем ранние сроки работ (раннее
   начало и раннее окончание), а затем
   справа налево, получая поздние сроки
   работ (позднее начало и позднее
   окончание). Ранние сроки работы – это
   раньше которых она не может
   начаться/завершиться, поздние – крайние
   сроки ее начала/завершения.

2. Теперь
   мы можем применить метод
   критического пути.
   Те работы, у которых ранние и поздние
   сроки совпадают, называются критическими
   работами проекта,
   а в совокупности они образуют его
   критический
   путь.
   Это самая длинная последовательность
   работ проекта, которая определяет его
   длительность. Если мы хотим оптимизировать
   свой проект по срокам, мы также будем
   сокращать работы, лежащие на критическом
   пути.

3. Остальные
   работы (не критические) имеют временные
   резервы:
   частный и общий. Частный говорит нам о
   том, на сколько мы можем задержать
   работу, на задерживая ни одной
   работы-последователя. Общий – на сколько
   можно задержать работу, задержав
   работы-последователи, но все же завершив
   проект в срок.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #

  09.05.2015260.29 Кб29шпоры по Материаловедению 1 курс.docx

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Начнем с двух поучительных примеров. В первом производитель металла пытался увеличить премиальность своего бренда. Он улучшил качество товара, логистику доставки и со временем стал предпочитаемым поставщиком для большинства местных покупателей. 

Однако цена оставалась прежней, а производитель хотел изменить это. Он провел опрос потребителей, который показал, что цена не является большим фактором при закупке металла. Опираясь на эти данные, производитель увеличил цену на несколько процентов. После увеличения цены, продажи резко упали.

Почему исследование подвело? Было проведено недостаточно глубокое изучение важности цены. Все производители металла запрашивали примерно одинаковую стоимость. Исключительно поэтому исследование показало низкую важность цены. 

Во втором примере уважаемый журнал Literary Digest пытался предсказать исход американских президентских выборов 1936 года. Огромный опрос (2,3 млн заполненных анкет) показал, что кандидат Республиканской партии одержит уверенную победу и получит 55% голосов. Однако произошло противоположное: кандидат Демократической партии победил, получив 61% голосов.

Как могло провалиться такое масштабное исследование? Были допущены две ошибки:

• намного больше сторонников республиканца, чем сторонников демократа, получили запрос на участие в исследовании;
• намного больший процент сторонников республиканца вернули заполненные анкеты. 

Список похожих исследовательских промахов велик и включает, например, предсказания провала первого фильма «Звездные войны», вывода на рынок New Coke и многие другие. Просчет какого-то конкретного исследования — это не доказательство бесполезности всех исследований. 

Ниже я описал только главные стадии потребительских исследований и основные потенциальные проблемы на каждой из них. Чем больше этих проблем вы видите в каком-то конкретном исследовании, тем меньше стоит доверять и базировать важные решения на этом исследовании. 

Формулировка целей исследования

Грамотно составленное исследование потребителей имеет узкий фокус и показывает проблему с нескольких ракурсов. Что может подорвать его эффективность на самой начальной стадии?

Проблема 1: цели слишком амбициозные.

Слишком амбициозные и широкие цели (например, изучить, как ЦА воспринимает всех конкурентов) часто ведут к поверхностным и общим данным, которые могут дать ложную уверенность в том, что тема изучена надлежащим образом. Результат будет такой же, как и в примере с производителем металла выше: неправильное решение из-за недостаточно тщательного изучения ситуации.

Составление плана исследования

Профессиональный план помогает достичь целей исследования с минимальными затратами ресурсов. Какие подводные камни существуют на этой стадии?

Проблема 2: метод исследования не соответствует цели исследования.

Для каждого конкретного вопроса/цели оптимален далеко не каждый тип исследования. Если выбрать неподходящую методологию, то это приведет к некачественным или даже ошибочным данным. Например, тестировать причинно-следственные связи (влияние рекламы на KPIs) нужно с помощью настоящих экспериментов, изучать мотивацию оптимально с помощью фокус-групп, а получить большой объем данных о ЦА следует с помощью опроса.

Проблема 3: отсутствие важных методологических деталей для оценки качества исследования.

Каждое профессиональное исследование открыто описывает свои методологические параметры для объективной оценки его слабых и сильных сторон. Как минимум нужно знать, где и как была составлена выборка, как и чем мотивировали людей участвовать в исследовании и как выглядел инструментарий (процедуры эксперимента, ключевые вопросы опросника, скрипт для фокус-групп).

Сбор данных

Некачественное внедрение плана исследования может сорвать даже грамотно разработанное исследование. На что нужно обращать внимание?

Проблема 4: отсутствие контроля качества собираемых данных.

Множество факторов может подорвать качество собираемых данных: включение в выборку лиц, не являющихся ЦА, сфабрикованные или невнимательно записанные данные, неадекватно подготовленные интервьюеры или модераторы и другие. Откровенно говоря, отследить все эти технические моменты извне очень сложно даже экспертам.

Практичнее изучить агентство, которое провело исследование: имеет ли оно честную репутацию и длительный опыт проведения сложных и высококачественных исследований, рекламирует ли оно свои низкие цены и короткие сроки (оба фактора снижают качество) и следует ли оно высоким стандартам этики и качества (ICC/ESOMAR, НК-ОИРОМ или ISO).

Проблема 5: сбор данных с помощью методологий, в основном опирающихся на человеческую (а не автоматизированную) обработку данных.

Потенциал ошибок из-за человеческого фактора выше в таких исследованиях, как глубинные интервью, личные опросы и фокус-группы. В них интервьюеры, модераторы, супервайзеры и другие лица играют ключевую роль в получении, организации и записи информации о ЦА.

В этом узком смысле онлайн-опросы, онлайн-тестирование и автоматизированный сбор больших данных менее подвержены проблемам на этапе сбора данных. Однако на интеллектуально-требовательных этапах проектирования исследования и интерпретации результатов автоматизация уступает использованию профессиональных исследователей.

Анализ данных

После сбора высококачественных данных необходимо их грамотно проанализировать. Проблемы на данном этапе технически сложны, и мы пропустим большинство из них (подбор статистических тестов, соответствующих параметрам массива данных, использование нескольких статистических метрик для описания результатов анализов и т.д.). Но все же следует обратить внимание на следующие.

Проблема 6: отсутствие описания качества собранных данных.

Необходимо знать, сколько человек ответили на каждый важный вопрос, как отслеживалась внимательность заполнения анкеты и сколько опрошенных было исключено из-за нарушений инструкций исследования (невнимательности, неверного заполнения анкет и т.д.).

Проблема 7: отсутствие внутреннего подтверждения важных результатов.

Для ключевых выводов необходимо, чтобы несколько разных тестов показывали один и тот же результат (в научных кругах это называется «репликацией» и является золотым стандартом результатов, которым следует доверять).

Интерпретация результатов анализа и разработка рекомендаций

Результаты технически правильных статистических анализов необходимо интерпретировать в свете общего дизайна исследования и стратегических целей исследования. Какие ошибки возникают на данном финальном этапе?

Проблема 8: отсутствие обсуждения того, как слабые стороны исследования могли повлиять на результаты.

Как уже упоминалось, ни одна методология сбора или анализа данных неидеальна. Более того, эти методологии могут напрямую влиять на результаты исследования и соответственно на управленческие решения. Опытные и честные исследователи открыто обсуждают влияние важных методологических факторов на выводы исследования.

Проблема 9: интерпретация оторвана от данных.

Иногда непонятно, где заканчивается описание результатов и где начинается интерпретация этих результатов. Это увеличивает вероятность неправильных выводов и решений.

В заключение следует отметить, что ошибочное и некачественное исследование намного опаснее его отсутствия, так как оно ведет к ложной уверенности в понимании ситуации. Каждое маркетинговое исследование — это цепочка этапов, где любое проблемное звено может подорвать все исследование. Любая из вышеперечисленных проблем может привести к неправильным результатам и выводам.

Фото на обложке: eamesBot/shutterstock.com

В теории маркетинга принято отличать ошибки выборки от вневыборочных ошибок, к которым и относят погрешности во время сбора данных. Помимо них существуют также ошибки при постановке проблемы, при интерпретации данных и т. д. Специалисты-маркетологи проанализировали то, как протекают различные исследования, и отметили, что в первую очередь, ошибки могут быть:

• Непреднамеренными (когда проблема кроется в методах сбора данных, мастерстве интервьюера, правильности вопросов)
• Преднамеренными (когда респондент даёт неверные результаты, или интервьюер недобросовестно собирает их, фальсифицирует и т. д.).

Следует детальнее рассмотреть каждую группу этих ошибок:

Итак, непреднамеренные ошибки, которые, нередко могут возникать даже в хорошо спланированных маркетинговых исследованиях, как правило, разделяют на:

• Ошибки интервьюера

  В этом случае он может неправильно понять тонкости и различные аспекты самого исследования, неверно растолковать инструкции, не установить контакт с отдельными респондентами. Некоторые исследователи относят к этой категории даже усталость человека, проводящего опрос – это тоже в итоге может привести к ошибке.

• Ошибки респондента

  Лицо, предоставляющее информацию, может неправильно понять вопроса, инструкций по заполнению анкеты и т. д. Помимо этого, на ответ респондента может тоже повлиять усталость, спешка, невнимательность и прочее.

Эта категория ошибок, как правило, допускается при проведении любого исследования. В том случае, если масштабы этих ошибок не критичны, то результаты исследования пострадать не должны.

В отличие от преднамеренных ошибок, которые также принято разделять на:

• Ошибки интервьюера

  Происходят в том случае, если человек, проводящий опрос, интервью или иную форму исследования, сознательно фальсифицирует данные, стараясь «подогнать» ответы под желаемый результат, или оказывает давление на респондентов с той же самой целью.

• Ошибки респондента

  Происходят, когда человек сознательно допускает ошибки в вопросах личного характера, вроде, личного дохода, возраста и т. д. Кроме того, он может с подозрением относиться к самому интервьюеру. Собственно, некоторые исследователи склонны утверждать, что в этом кроется неумение самого интервьюера расположить к себе респондента, и его непрофессионализм.

В теории маркетинга, ошибки при сборе данных также разделяются на ошибки недостижимости и ошибки наблюдения. В первом случае респондент может быть недоступен или просто отказываться от участия. В конечном итоге на общий результат это мало может повлиять. В отличие от ошибок наблюдения, которые возникают по причине как респондентов, когда они дают неверные ответы, так и по причине интервьюеров или исследователей, когда они неправильно фиксируют или анализируют ответы.

Если детальнее рассмотреть ошибки наблюдения, то их причины, как правило, кроятся в:

• отклонении или подмене информации (когда информация, найденная исследователем, отклоняется или совсем не соответствует той, которая необходима для решения проблемы, или не отвечает поставленным задачам)
• ошибка в измерениях (может появится как на начальном этапе разработки инструментов исследований, так и в самом конце, на этапе интерпретации данных. Итоговая информация, полученная после проведённых измерений, не соответствует той, которая необходима исследователю. Проблема может заключаться в составлении анкет, подходе к респондентам, методах сбора информации)
• ошибка выбора респондента (когда интервьюер выбирает людей, не оговорённых критериями выборки)
• ошибка вопросов (зависит во многом от мастерства интервьюера, когда он задаёт вопросы некорректно, слишком быстро, не чувствует респондента, в результате чего получает неверные данные)
• ошибка фальсификации (когда респондент указывает неверные данные, или, когда интервьюер подтасовывает их в угоду результату)
• ошибка фиксирования данных (если интервьюер понял ответ респондента «по-своему», и в итоге неверно его зафиксировал)

Для того, чтобы избежать появления подобных ошибок, маркетологи рекомендуют правильно и чётко составлять основу выборки, и беспрекословно следовать ей по ходу исследования. Правильно работать с респондентами – быть абсолютно откровенными, точно указывать цели собираемой информации, гарантировать анонимность, не избегать возможности мотивации респондентов, а главное, стараться минимально вторгаться в их личную жизнь. Важно также прорабатывать анкеты и опросники – стараться сделать вопросы более лёгкими, не двусмысленными, избегать лишних вопросов и т д.

Ошибки при проведении маркетинговых исследований могут быть допущены на любом из его этапов. Этап сбора данных – один из ключевых при проведении практически любого исследования. Кроме того, он предполагает работу с респондентами, которая даже при наличие строгого плана работы, будет во многом протекать стихийно, а, следовательно, ошибок иной раз, не избежать.

Маркетинговые исследования потенциальные источники ошибок

В-третьих, анкета должна сводить к минимуму ошибку наблюдения. Потенциальные ее источники в ходе планирования исследования обсуждались в главе 3, ошибка наблюдения определялась как ошибка, при неточных ответах опрашиваемых или в случаях, когда ответы неправильно записывались или анализировались. Анкета может быть основным источником ошибок наблюдения. Минимизация этой ошибки — важная цель разработки анкеты. Во врезке «Практика маркетинговых исследований» показано, каким образом лучше разрабатывать анкеты для достижения этих целей [2].  [c.370]

Маркетинговые исследования Издание 3 (2002) — [
c.130
]