Andmete analüüs: viimane samm turu-uuringutes

Olen rääkinud kõigist turu-uuringute etappidest, välja arvatud viimane, mis on andmete analüüs. Niisiis, täna on lõpuks päev, kus me läbime andmete analüüsi ja sulgeme seeläbi selle turu-uuringute sarja.

Kuid enne edasi liikumist vaatame kõigepealt, mis on turu-uuringud, miks teil seda vaja on, kui teil seda vaja on ja kes peaks seda korraldama. Siin me läheme!

Miks?

Pole tähtis, kui hea teie teenus on, ilma teie korraliku turu-uuringuta on teie tootel vähe võimalusi õnnestuda. Liiga ohtlik on eeldada, et teate oma sihtturust juba piisavalt. Las ma ütlen teile tõe “Te ei tea midagi, Jon Snow!” Niisiis, minge läbi turu-uuringud, et veenduda, et olete õigel teel.

Millal?

Noh, ASAP! Peate läbi viima turu-uuringud niipea, kui mõtlete selle uue toote või teenuse üle. Teadusuuringud peaksid olema teie esimene samm. Ärge võtke seda enesestmõistetavana.

Kes peaks läbi viima turu-uuringuid?

  • Tootejuhid
  • Alustajad / ettevõtjad
  • Kõik teised, kes toote / teenuse eest piisavalt hoolivad

Niisiis, nagu ma juba ütlesin, on andmete analüüs turu-uuringute viimane samm. Tegelikult on see kolmas, esimene samm on planeerimine ja teine ​​andmete kogumine. Planeerimine hõlmab mõnda faasi, mis peaksid teid tegelikuks uurimistööks ette valmistama. Olen kirjutanud planeerimise kohta eraldi artikli, nii et saate seda üksikasjalikuma ülevaate saamiseks kontrollida.

Seejärel tuleb andmete kogumine, mis hõlmab kvantitatiivsete ja kvalitatiivsete andmete kogumist. Nende kahe vahel on mõned erinevused. Siin on kiire ülevaade:

Kvantitatiivsed andmed:

  • Kui suur on teie turu suurus?
  • Milline protsent turuosa teil potentsiaalselt võib olla?
  • Teie potentsiaalsete B2C klientide demograafiline pilt (vanus, sugu, asukoht, sissetulek, sotsiaalne klass, amet, haridus)
  • Võimalike B2B klientide demograafiline pilt (tööstus, asukoht, ettevõtte suurus, hinnasoodustused)
  • Kust on pärit teie potentsiaalsed kliendid?
  • Milline on vanusevahemik?

Kvalitatiivsed andmed:

  • Milline on teie sihtturu praegune nõudlus?
  • Millised on olemasolevate või uute klientide väärtused ja veendumused
  • Suundumused sihtturul - kasvutrendid, tarbijate eelistuste suundumused ja tootearenduse suundumused
  • Teie suuruse toote ja / või ettevõtte kasvupotentsiaal ja võimalus.

Sa näed? Kogumiseks on terve hulk andmeid. Ja selle teabe kogumiseks võite korraldada uuringuid, intervjuusid, fookusgruppe, tähelepanekuid ja kõike muud.

Niipea kui kõik andmed on teie käes, alustage andmete analüüsi protsessi. See on turu-uuringute etapp, kus koondatakse kvalitatiivsed andmed, kvantitatiivsed andmed või nende segu, et nende andmete põhjal järeldusi teha. Need järeldused pakuvad teile seejärel piisavalt teadmisi, et vastata oma turu-uuringute küsimustele ja kinnitada uus toode / teenus või liikuda edasi oma olemasoleva toote / teenusega.

Tavaliselt kasutatakse andmeanalüüsi ajal statistilist testimist. Seda tehakse teadlaste tehtud järelduste olulisuse hindamiseks.

Kui viite läbi turu-uuringuid kvalitatiivsete meetodite abil, saate tulemusi siiski mõõta andmeanalüüsi abil. Peate lihtsalt tulemused kodeerima, nagu tavaliselt teeksite kvantitatiivses andmeanalüüsis. Seda andmeanalüüsi vormi tuntakse sisuanalüüsina.

Kuid enne seda vaatame, mida tuleks kvantitatiivse andmeanalüüsi tegemisel ette võtta. Fakt on see, et turu-uuringute kaudu kogutud andmete hulk võib olla tohutu. Ja siin on kõige olulisem kasutada andmete korraldamise ja andmete vähendamise tehnikaid, et andmeid andmete mõistmiseks tõlgendada ja kokku panna. Mõned statistilised meetodid on faktoranalüüs, mitmekordne regressioon, klastrianalüüs jne. Võite proovida neid meetodeid eraldi, et näha, millist neist oma projekti jaoks valida.

Tulles tagasi kvalitatiivse andmeanalüüsi juurde, pidage meeles, et kvalitatiivsed andmed võivad sisaldada palju tekstimaterjale. Näiteks kui see on tervishoiu valdkonnas, saab koguda ja analüüsida selliseid tekste nagu vestluste ärakirjad või koosolekute protokollid. Nagu ma juba ütlesin, saab tekstid ja kvalitatiivsed andmed kodeerida ja seejärel analüüsida samamoodi nagu kvantitatiivseid andmeid.

Lõppsõna

Kogu see vestlus andmete analüüsi osas võib teile kõlada. Kuid see pole tavaliselt nii hirmutav, kui inimesed arvavad. Andmete kogumine on üks asi, andmete analüüs on hoopis teine ​​asi. Peate mõlemad läbi viima. Ärge jätke neid tähelepanuta, kui soovite, et teie toode või teenus turul õnnestuks. Kui tunnete, et te pole andmeanalüüsi tegelane, delegeerige see töö teistele. Seal on palju häid teadlasi või isegi ettevõtteid, kes on nõus teie heaks selle töö ära tegema. Sõltuvalt andmemahust ja teie tegevusalast võib see mõnikord olla pisut kulukas, kuid mäng on küünal väärt!