Введение

Применение количественных методов исследования в области маркетинга. Количественное маркетинговое исследование – это применение количественных методов исследования к сфере маркетинговых исследований. Оно берет начало как в позитивистском взгляде на мир, так и в современной маркетинговой концепции, согласно которой маркетинг представляет собой интерактивный процесс, в котором и покупатель, и продавец приходят к взаимовыгодному соглашению относительно "четырех П" маркетинга: продукта, цены, места (распространения) и продвижения. Как метод социальных исследований, оно обычно включает в себя разработку опросников и шкал. Опрашиваемых (респондентов) просят заполнить анкету. Маркетологи используют полученную информацию для выявления и понимания потребностей потребителей на рынке, а также для разработки стратегий и маркетинговых планов.

Сбор данных

Наиболее популярным методом количественного маркетингового исследования является опрос. Опросы обычно содержат комбинацию структурированных и открытых вопросов. Участники опроса отвечают на один и тот же набор вопросов, что позволяет исследователю легко сравнивать ответы разных типов респондентов. Опросы могут распространяться четырьмя способами: по телефону, почтой, лично и онлайн (с мобильных устройств или компьютеров). Другой метод количественного исследования – проведение экспериментов для изучения реакции людей на различные ситуации или сценарии. Примером этого является A/B-тестирование маркетинговых материалов, например, посадочной страницы веб-сайта. Посетителям сайта демонстрируются разные версии посадочной страницы, а маркетологи отслеживают, какая из них эффективнее.

Различия между потребительским и B2B количественным исследованием

Количественные исследования используются как в потребительских исследованиях, так и в исследованиях в сфере B2B. Однако существуют различия в способах распространения опросов исследователями, работающими с потребителями, и исследователями B2B. Как правило, опросы распространяются онлайн чаще, чем лично, по телефону или по почте. Тем не менее, в исследованиях B2B онлайн-исследования не всегда возможны, часто из-за трудностей с получением контактов определенных лиц, принимающих решения в компаниях, по электронной почте. В результате исследователи B2B по-прежнему часто проводят опросы по телефону.

Статистический анализ

Данные, полученные в ходе количественных маркетинговых исследований, могут быть проанализированы практически любым из множества методов статистического анализа, которые в целом делятся на описательную статистику и статистический вывод. Важной группой методов является комплекс методов, связанных со статистическими опросами. В любом случае, при выборе подходящего типа статистического анализа необходимо учитывать различные типы ошибок, которые могут возникнуть, как описано ниже.

Надежность и обоснованность

Исследования должны быть проверены на надежность, обобщаемость и валидность. Обобщаемость – это способность делать выводы из выборки на генеральную совокупность. Надежность – это степень, в которой измерительный инструмент обеспечивает согласованные результаты. Надежность повторных измерений проверяет, насколько сходны результаты при повторном проведении исследования в аналогичных условиях. Стабильность при повторных измерениях оценивается с помощью коэффициента корреляции Пирсона. Надежность альтернативных форм проверяет, насколько сходны результаты при повторном проведении исследования с использованием различных вариантов инструмента. Надежность внутренней согласованности проверяет, насколько хорошо отдельные показатели, включенные в исследование, объединяются в единый составной показатель. Внутренняя согласованность может быть оценена путем корреляции результатов двух половин теста (надежность половинного расщепления). Значение коэффициента корреляции Пирсона корректируется с помощью формулы прогнозирования Спирмена-Брауна для соответствия корреляции между двумя полными тестами. Обычно используемой мерой является альфа Кронбаха, которая эквивалентна среднему значению всех возможных коэффициентов половинного расщепления. Надежность может быть повышена за счет увеличения размера выборки. Валидность определяет, измеряло ли исследование то, что предполагалось измерить. Контентная валидность (также называемая внешней валидностью) проверяет, насколько содержание исследования соответствует изучаемым переменным; она стремится ответить на вопрос, насколько репрезентативны исследовательские вопросы по отношению к исследуемым переменным. Это демонстрация того, что элементы теста взяты из области, которую необходимо измерить. Критериальная валидность проверяет, насколько значимы критерии исследования по отношению к другим возможным критериям. Если критерий собирается позже, цель состоит в установлении прогностической валидности. Конструктная валидность проверяет, какой лежащий в основе конструкт измеряется. Существуют три вида конструктной валидности: конвергентная валидность (насколько хорошо исследование коррелирует с другими измерениями того же конструкта), дискриминантная валидность (насколько слабо исследование коррелирует с измерениями противоположных конструктов) и номологическая валидность (насколько хорошо исследование коррелирует с другими переменными в соответствии с теорией). Внутренняя валидность, используемая в основном в экспериментальных исследованиях, проверяет связь между зависимыми и независимыми переменными (т.е. действительно ли экспериментальное воздействие на независимую переменную вызвало наблюдаемые результаты?). Внешняя валидность проверяет, можно ли обобщить результаты эксперимента. Валидность подразумевает надежность: валидный инструмент измерения должен быть надежным. Однако надежность не обязательно подразумевает валидность: надежный инструмент измерения не гарантирует, что он валиден.