Pokazywanie postów oznaczonych etykietą badania rynku. Pokaż wszystkie posty
Pokazywanie postów oznaczonych etykietą badania rynku. Pokaż wszystkie posty

środa, 9 czerwca 2010

Terminologia badawcza - case

Wczoraj odebrałam telefon z zapytaniem ofertowym. Rozmowa była krótka, a rozmówcą na pewno osoba młoda – podejrzewam, że student, chociaż pewności mieć nie mogę.
Nie to jest jednak istotne, ale przebieg rozmowy, a konkretnie terminologia stosowana przez rozmówcę.
W grę wchodzą dwa pojęcia: próba oraz zwrot z ankiet. Mój rozmówca próbę utożsamiał z populacją badaną, a zwrot z ankiet z próbą.
Nie wymagam nigdy od moich klientów znajomości terminologii – klienci nie muszą nic wiedzieć o badaniach, natomiast ja aby się z nimi w jakiś sposób porozumiewać muszę niektóre terminy wyjaśnić. Tak zresztą było również w tym przypadku.
Potencjalny klient chciał zrealizować badanie ankietowe przy pomocy formularza internetowego na próbie 80 przedsiębiorstw, przy czym w próbie miałyby się znaleźć wszystkie typy przedsiębiorstw – mikro, małe, średnie i duże przedsiębiorstwa. Próba miałaby również reprezentować wszystkie branże, a respondentami miałyby być osoby decyzyjne takie jak menadżerowie, kierownicy czy właściciele firm.
Niedoszły klient wspomniał o 80 wypełnionych ankietach, dlatego w rozmowie użyłam sformułowania „próba 80 firm”, na co klient odpowiedział, że nie - próba to wszystkie przedsiębiorstwa działające na terenie Polski, a zwrot ankiet ma wynosić 80.
Nie mogłam się oprzeć i wytłumaczyłam, że wszystkie przedsiębiorstwa to w tym przypadku badana populacja, a 80 firm wypełniających ankietę to próba. Zwrot z ankiet to natomiast procent wypełnionych ankiet.  Jeśli wysyłam zaproszenie do badania do 1000 firm, a ankietę wypełni tylko 100, to zwrot z ankiet wyniesie 10%.
Wytłumaczenie terminologii chyba nie wpłynęło najlepiej na pogodę ducha rozmówcy, natomiast wytłumaczenie, że realizacja badania internetowego wśród firm – a przynajmniej bardzo dużych firm (bo i takie miały się znaleźć w próbie) jest właściwie niemożliwa całkowicie zniechęciło rozmówcę. Szybko podziękował i się rozłączył. Nie zdążyłam więc wyjaśnić, że:
  1. próba jest na tyle mała, że wyniki takiego badania można uznać za przepowiednie wróżki,
  2. w tak małej próbie nie da się zmieścić przekroju wszystkich polskich firm (ze względu na ich wielkość i branżę)
  3. ankieta internetowa dla populacji badanej jaką są wszystkie typy firm jest narzędziem nieprzydatnym – zwrot z ankiet jest marginalny a reprezentatywność żadna.


Dla porządku jeszcze raz wyjaśnię sporne terminy:


Populacja badana – zapewne czasem mylona z liczbą ludności w badanym kraju lub na świecie. Populacja to nic innego niż grupa osób lub firm, o której chcemy się czegoś dowiedzieć. Populacją mogą być wszyscy ludzie, ale też mogą to być np. tylko osoby posiadające koty – jeśli chcemy zbadać wizerunek karmy dla kotów. Przepytanie całej populacji jest zazwyczaj niemożliwe, ale również niepotrzebne. Wystarczy pewna reprezentacja tej populacji (próba), a wyniki otrzymane po przepytaniu tej reprezentacji można uogólnić na całą populację badaną.


Próba – to część populacji – ta, którą akurat przepytujemy. Oczywiście próba powinna reprezentować populację. Czyli jeśli chcemy przeanalizować coś co dotyczy wszystkich przedsiębiorstw (wszystkie przedsiębiorstwa to nasza populacja), to próba składająca się tylko w firm małych, lub tylko z firm wykorzystujących Internet w swojej działalności nie będzie dobra. Nie będzie reprezentować populacji.

Termin „zwrot z ankiet” pojawia się najczęściej w badaniach pocztowych (które wyginęły jak dinozaury – i dobrze, że wyginęły ;-)) oraz w badaniach internetowych. Jest to pojęcie związane z tym, że wysyłamy określoną liczbę ankiet do domów lub na skrzynki mailowe, a procent otrzymanych ankiet to właśnie ten „zwrot”. Pojęcie to jest też czasem używane w innych badaniach np. telefonicznych i osobistych – wtedy oznacza procent przeprowadzonych wywiadów w stosunku do wszystkich prób przeprowadzenia tych wywiadów. Np. jeśli ankieter zapukał do 100 drzwi, a tylko jedna osoba wpuściła go do mieszkania i odpowiedziała na wszystkie pytania w ankiecie, to zwrot z ankiet będzie w tym przypadku 1%. Może to również oznaczać procent przeprowadzonych wywiadów wśród osób spełniających warunki badania. Jeśli populacją badaną są osoby posiadające koty, a ankieter przeszedł 100 domów, a tylko w 50 mieszkali opiekunowie kotów, i tylko w jednym z tych domów udało się przeprowadzić wywiad, to zwrot z ankiet będzie w tym przypadku 2%. Sama jednak używam tego pojęcia wyłącznie w przypadku badań internetowych.

sobota, 5 czerwca 2010

Wartość informacji

Każda firma do funkcjonowania potrzebuje informacji. Informacje się zbiera, selekcjonuje i analizuje. Problemem najczęściej nie jest brak informacji, ale jej wartość.

Zasady wyboru źródła informacji

Zasada nr 1. bardziej wartościowe są dane zmierzone niż dane deklarowane.

Dla przykładu: firma szuka informacji dotyczących wielkości konkretnego segmentu rynku. Wielkość tę można otrzymać na kilka sposobów: można poszukać takich informacji na stronie GUSu, lub zamawiając w GUSie dokładniejsze dane. Są to dane kompletne (nie szacunkowe) oparte na obowiązkowej sprawozdawczości. Dane te nie obejmują szarej strefy, ale danych dotyczących szarej strefy nie sposób uzyskać również z innych źródeł.

Wielkość rynku można również ustalić w oparciu o deklaracje konsumentów dotyczących kupowania/używania badanego produktu. Tak uzyskane dane mają jednak poważne wady. Po pierwsze deklaracje mijają się z prawdą (są zazwyczaj zawyżane, czasem mocno) i są to dane zbierane wśród niewielkiej części konsumentów (wielkość próby jest ograniczona budżetem przeznaczonym na badania). Niemożliwa jest również weryfikacja danych. W badaniach tego typu nie ma pewności, czy dane nie zostały np. sfałszowane przez ankieterów, lub nie został zaburzony dobór respondentów do próby. Tego błędu badania nie da się w żaden sposób oszacować.

Zasada nr 2. Bardziej wartościowe są zmierzone dane dotyczące poprzedniego roku niż prognozy na lata kolejne.

Szczególnie nieprzydatne są prognozy oparte wyłącznie na deklaracjach. Jeśli już mamy korzystać z prognoz, to korzystajmy z prognoz opartych na danych mierzalnych uwzględniających kilka zmiennych.

Osoba, która próbuje w oparciu o pewne dane (np. z GUSu) oszacować kierunek i siłę zmian może łatwo wpaść w pułapkę analizy jednej zmiennej bez sprawdzenia powiązań z innymi zmiennymi.

Przykład: Po opublikowaniu danych przez GUS dotyczących zatrudnienia i wynagrodzeń z lutego 2010 analitycy (m.in. ten) uznali dane za odwrócenie trendu spadkowego. Dane z GUSu wskazują bowiem, że płace wzrosły, natomiast bezrobocie wzrosło mniej niż miesiąc wcześniej.

Nie uwzględnili natomiast tego, że zatrudnienie wzrosło mniej niż w styczniu, bo w styczniu wzrosło najbardziej w ciągu ostatnich 12 miesięcy (część przedsiębiorców nie przedłużyło rocznych umów). Analitycy nie spojrzeli również na zmianę zatrudnienia w poszczególnych sektorach. A największy wzrost zatrudnienia dotyczył sektorów finansowanych z budżetu państwa, w sektorach prywatnych dominowały zwolnienia.

Analitycy nie wzięli również pod uwagę tego, że wzrost średnich wynagrodzeń dotyczył głównie sektorów gospodarki, w których zatrudnienie zmalało. W czasie kryzysu firmy zwalniają w pierwszej kolejności osoby pracujące na najniższych stanowiskach. To powoduje podniesienie średniego wynagrodzenia.

Tak przedstawione dane nie wyglądają już tak pozytywnie, prawda?.

środa, 9 września 2009

Analiza treści internetowych

Wszystkie treści pojawiające się w Internecie mogą być w szerokim zakresie klasyfikowane i analizowane pod kątem badanego zagadnienia, produktu, wydarzenia itp.

W pierwszym etapie ustalane są hasła kluczowe (i ich modyfikacje) odpowiadające przedmiotowi badania. Następnie włączane jest narzędzie do gromadzenia informacji o stronach internetowych w których występują wybrane hasła kluczowe. Na bieżąco spływają strony utworzone w ciągu ostatnich paru dni. Regularnie pojawiają się również informacje o stronach starszych.

Dane, które spływają dotyczą publikacji dostępnych dla wyszukiwarek. Możliwe jest również ręczne zbieranie danych o stronach niedostępnych dla wyszukiwarek np. z zamkniętych dla osób niezalogowanych grup dyskusyjnych.

Dane, jakie są zbierane grupowane są według typu informacji na:

miejsce publikacji: dane dotyczące stron na których badane informacje są zamieszczone np. udział poszczególnych portali w publikowanych treściach dotyczących badanego tematu (w podziale na podkategorie), liczba odwiedzin, liczba odsłon, liczba użytkowników, page rank poszczególnych portali.

typ publikacji: w Internecie publikowane są materiały różnego typu. Mogą to być np.

- wpisy na blogach, na forach portali informacyjnych, na forach specjalistycznych, w grupach dyskusyjnych na portalach społecznościowych czy na miniblogach.

- artykuły i informacje prasowe (publikowane na stronie własnej lub na innych portalach np. branżowych)

- komentarze do blogów lub do artykułów

- ogłoszenia, w tym oferty produktowe, aukcje kupna/sprzedaży, ogłoszenia o pracę

treść publikacji: dane dotyczące przedmiotu podejmowanych w Internecie tematów związanych z badanym zagadnieniem. Jakie artykuły się pojawiają? O czym dyskutują Internauci poruszając dane zagadnienie? Jakie problemy przedstawiają i jakie rozwiązania chcieliby widzieć? Jakie skojarzenia są przywoływane odnośnie badanego tematu?

Dane dotyczące treści publikacji podlegają analizie jakościowej. W pierwszym etapie grupuje się poszczególne tematy w ogólne kategorie, następnie przydziela dodatkowe podkategorie tematyczne. W dalszej kolejności wybierane są niektóre tematy i wątki, które wyróżniły się częstotliwością poruszania tematu, nasileniem emocjonalnym autorów treści, czy przydatnością informacji (np. wątki, w których Internauta podsuwa sposób rozwiązania problemu).

Informacje dotyczące poszczególnych tematów są opracowywane w formie przeglądu. Każdy opis tematu zawiera esencję informacji.