Interpretazione quantitativa dei dati

I dati quantitativi sono informazioni ottenute tramite sondaggi telefonici o per posta, in cui la dimensione del campione è relativamente grande. I dati quantitativi sono più affidabili nel prevedere il comportamento di acquisto futuro dei consumatori rispetto ai dati qualitativi di piccoli campioni provenienti, ad esempio, dai focus group. L’interpretazione quantitativa dei dati è il processo di analisi dei risultati dei sondaggi, in cui le informazioni vengono spesso raccolte in tabelle di dati per un facile riferimento. I professionisti della ricerca di mercato interpretano i dati della ricerca quantitativa in vari modi.

Identificazione

L’interpretazione quantitativa dei dati include lo studio dei risultati di varie domande in un sondaggio. I risultati vengono solitamente visualizzati numericamente e in percentuale nelle tabelle dati. Ad esempio, una piccola azienda può condurre un sondaggio sulla soddisfazione dei clienti per telefono. Una domanda potrebbe affermare: “Quanto sei soddisfatto nel complesso del prodotto che hai acquistato?” Le possibili risposte alla domanda possono essere “molto soddisfatto”, “un po ‘soddisfatto”, “nessuno dei due”, “un po’ insoddisfatto” e “molto insoddisfatto”. Un responsabile delle ricerche di mercato è particolarmente interessato al numero di persone che sono “molto” o “un po ‘” soddisfatte del prodotto. Ad esempio, supponiamo che 300 clienti abbiano risposto alla domanda e che il 250 o l’83% fosse molto o in parte soddisfatto del prodotto. L’azienda probabilmente interpreterà questi dati positivamente in quanto i consumatori sono per lo più soddisfatti del prodotto.

Significato

La maggior parte dei professionisti delle ricerche di mercato cerca differenze significative nei dati quando effettua le proprie interpretazioni. Queste differenze sono principalmente rilevanti quando si confrontano i risultati del sondaggio di periodi diversi. Ad esempio, ai consumatori può essere chiesto di valutare il servizio clienti di una piccola azienda in base a professionalità, accuratezza, tempestività e se il problema è stato effettivamente risolto. Potrebbero essere stati apportati miglioramenti in tutte queste aree, ma i risultati della tempestività potrebbero essere stati l’unico miglioramento significativo. Pertanto, l’interpretazione sarebbe che la tempestività fosse l’unico importante miglioramento del servizio clienti. Tutti gli altri risultati suggerirebbero solo miglioramenti aneddotici.

Funzione

L’interpretazione quantitativa dei dati è solo una parte dell’analisi complessiva di un’indagine. Il responsabile della ricerca deve anche pensare ai modi in cui le informazioni possono essere utilizzate a vantaggio dell’azienda. Le aziende conducono ricerche di mercato per identificare un problema o scoprire le esigenze e le preferenze dei consumatori. I dati sono privi di significato a meno che l’azienda non utilizzi effettivamente le informazioni, secondo il titolo dell’articolo “Condurre un’analisi di mercato” su VA-Interactive.com. Ad esempio, se un’azienda scopre che i clienti probabilmente acquisteranno un nuovo prodotto se ha un prezzo compreso tra $ 18 e $ 20, la società dovrebbe prezzare il suo prodotto di conseguenza.

Considerazioni

Le piccole imprese dovrebbero anche utilizzare informazioni secondarie e qualitative insieme a informazioni quantitative quando interpretano i risultati del sondaggio. Le informazioni secondarie includono le dimensioni del mercato, le informazioni sui principali concorrenti e persino la crescita del settore. Nielsen, la società di rating TV e il gruppo NPD sono società che vendono ricerche secondarie. I dati qualitativi vengono solitamente ottenuti attraverso l’osservazione e i focus group, dove le dimensioni del campione sono relativamente piccole. Le aziende dovrebbero utilizzare tutte le informazioni disponibili per interpretare meglio i dati della ricerca quantitativa e, di conseguenza, prendere decisioni aziendali migliori. Ad esempio, sebbene i dati quantitativi possano suggerire ai consumatori come i prodotti di un’azienda, le informazioni potrebbero essere oscurate da una ricerca secondaria che fa presagire una migliore tecnologia all’orizzonte.

Prevenzione / Soluzione

L’interpretazione quantitativa dei dati può essere utilizzata per aiutare le aziende a identificare le opportunità sul mercato. Ad esempio, un piccolo distributore di tè può scoprire attraverso una ricerca quantitativa che i clienti al dettaglio utilizzano il loro prodotto per ragioni medicinali. L’azienda può dedurre da questi dati che esiste un nuovo mercato per il loro prodotto e che dovrebbe prendere in considerazione la distribuzione del prodotto nei negozi di alimenti naturali.