Tietoanalyysi: Viimeinen askel markkinatutkimuksessa

Olen puhunut kaikista markkinatutkimuksen vaiheista paitsi viimeisestä, joka on data-analyysi. Joten tänään on vihdoin päivä, jolloin käydään läpi tietoanalyysi ja suljetaan siten tämä markkinatutkimussarja.

Mutta ennen hyppäämistä eteenpäin katsotaan ensin, mikä on markkinatutkimus, miksi tarvitset sitä milloin tarvitset ja kenen tulisi järjestää se. Nyt sitä mennään!

Miksi?

Palvelustasi riippumatta tuotteellasi on vain vähän mahdollisuuksia menestyä ilman asianmukaista markkinatutkimusta. On liian vaarallista olettaa, että tiedät jo tarpeeksi kohdemarkkinoistasi. Saanen kertoa sinulle totuuden “Et tiedä mitään, Jon Snow!” Joten mene suorittamaan markkinatutkimusta varmistaaksesi, että olet oikealla tiellä.

Kun?

No, ASAP! Sinun on tehtävä markkinatutkimus heti, kun ajattelet uutta tuotetta tai palvelua. Tutkimuksen tulisi olla varhaisin vaiheesi. Älä ota sitä itsestäänselvyytenä.

Kenen pitäisi suorittaa markkinatutkimusta?

  • Tuotepäälliköt
  • Startupers / yrittäjien
  • Kuka tahansa muu, joka välittää tarpeeksi tuotteesta / palvelusta

Joten, kuten aiemmin totesin, data-analyysi on viimeinen askel markkinatutkimuksessa. Oikeastaan ​​se on kolmas vaihe, jonka suunnittelu on ensimmäinen askel ja tiedonkeruu toinen. Suunnitteluun sisältyy muutama vaihe, joiden pitäisi valmistaa sinut varsinaiseen tutkimukseen. Olen kirjoittanut erillisen artikkelin suunnittelusta, joten voit tarkistaa sen tarkemmin.

Sitten tulee tiedonkeruu, johon sisältyy kvantitatiivisen ja laadullisen tiedon kerääminen. Näiden kahden välillä on joitain eroja. Tässä on lyhyt katsaus:

Kvantitatiivinen tieto:

  • Mikä on markkinoidesi koko?
  • Mikä prosenttiosuus markkinoista sinulla voi olla?
  • Demografinen kuva potentiaalisista B2C-asiakkaista (ikä, sukupuoli, sijainti, tulot, sosiaaliluokka, ammatti, koulutus)
  • Demografinen kuva potentiaalisista B2B-asiakkaistasi (teollisuus, sijainti, yrityksen koko, hintaetuudet)
  • Mistä potentiaaliset johtosi tulevat?
  • Mikä on ikäryhmä?

Laadulliset tiedot:

  • Mikä on nykyinen kysyntä kohdemarkkinoillasi?
  • Mitkä ovat nykyisten tai uusien asiakkaiden arvot ja uskomukset
  • Kohderyhmäsuuntaukset - kasvutrendit, kuluttajien mieltymyssuuntaukset ja tuotekehityksen suuntaukset
  • Kasvupotentiaali ja mahdollisuus tuotteellesi ja / tai yrityksellesi, joka on kokoasi.

Sinä näet? Kerättävää tietoa on paljon. Ja voit suorittaa tutkimuksia, haastatteluja, kohderyhmiä, havaintoja ja kaikkea muuta kerätäksesi näitä tietoja.

Heti kun kaikki tiedot ovat käsissäsi, aloita data-analyysi. Se on markkinatutkimuksen vaihe, jossa laadullinen, kvantitatiivinen tieto tai näiden yhdistelmä kootaan yhteen tietojen perusteella johtopäätösten tekemiseksi. Nämä päätelmät tarjoavat sitten tarpeeksi oivalluksia, jotta voit vastata markkinatutkimuskysymyksiisi ja vahvistaa uuden tuotteen / palvelun tai siirtyä olemassa olevan tuotteen / palvelun kanssa.

Yleensä tilastollista testausta käytetään data-analyysin aikana. Tätä tehdään arvioidakseen tutkijoiden tekemien johtopäätösten merkitystä.

Jos teet markkinatutkimusta laadullisilla menetelmillä, voit silti mitata tuloksia data-analyysin avulla. Sinun tarvitsee vain koodata tulokset, kuten normaalisti tekisit kvantitatiivisessa tietoanalyysissä. Tätä data-analyysin muotoa kutsutaan sisältöanalyysiksi.

Mutta ennen sitä katsotaan, mitä pitäisi tehdä käsitellessään kvantitatiivista data-analyysiä. Tosiasia, että markkinatutkimuksen avulla kerätyn tiedon määrä voi olla valtava. Ja tärkeintä tässä on käyttää tietojen järjestämistä ja vähentämistä tekniikoiden avulla tietojen kokoamiseen ja kokoamiseen oivalluksi tulkitsemiseksi. Muutamia tilastollisia menetelmiä ovat tekijäanalyysi, moninkertainen regressio, klusterianalyysi jne. Haluat ehkä tutkia näitä menetelmiä erikseen nähdäksesi, kumpi valitaan projektiisi.

Palaa kvalitatiiviseen data-analyysiin, muista, että laadullinen data voi sisältää paljon tekstimateriaalia. Esimerkiksi, jos se on terveydenhuoltoalalla, tekstit, kuten keskustelujen tekstit tai kokousten pöytäkirjat, voidaan kerätä ja analysoida. Kuten olen jo todennut, tekstit ja laadullinen tieto voidaan yleensä koodata ja sitten analysoida samalla tavalla kuin kvantitatiivinen tieto tehdään.

Loppuhuomautukset

Tämä koko tietojen analysointia koskeva keskustelu voi kuulostaa pelottavalta. Mutta se ei ole yleensä niin pelottavaa, kuin ihmiset ajattelevat. Tiedonkeruu on yksi asia, tietojen analysointi on aivan toinen asia. Sinun on suoritettava molemmat. Älä unohda näitä, jos haluat tuotteesi tai palvelusi menestyvän markkinoilla. Jos sinusta tuntuu, että et ole henkilö, joka suorittaa tietojen analysointia, valtuuta tämä työ muille. On olemassa paljon hyviä tutkijoita tai jopa yrityksiä, jotka ovat valmiita tekemään työn puolestasi. Se saattaa olla hieman kallista joskus tietomäärästä ja toimialasta riippuen, mutta peli on kynttilän arvoinen!