✅ Методи аналізу даних щодо міцності бренда - Навчання, навички

Методи аналізу даних - Вступ

Методи аналізу даних - Вступ

Світ даних постійно розвивається і змінюється. Це, у свою чергу, змінює порядок ведення своїх справ компаній. Іншими словами, використовуючи методи аналізу даних, компанії отримують нові та важливі уявлення не лише про цілі своєї компанії, а й очікування клієнтів.

За словами аналітики Світлани Сицил з Gartner, великі дані забезпечують контекст для компаній та допомагають подолати відстань між невизначеними та визначеними даними. Це, в свою чергу, створює нові очікування, оскільки на кожному етапі потрібно підтримувати постійну якість. Конвергенція соціальної, мобільної, хмарної інформації та великих даних, а також здобуття важливої інформації, яка може допомогти досягти споживчих цілей, також є важливими факторами в галузі навичок аналізу даних.

Загалом, існує дві форми методики аналізу даних, а саме кількісний та якісний аналіз даних. Розуміння мети тренінгу з аналізу даних є надзвичайно важливим, оскільки це визначає, яку форму даних потрібно інвестувати в компанію.

У той час як навчання кількісному аналізу даних, як правило, стосується кількості, а саме тих, які є в числовій формі. Кількісні дані можна виміряти, і приклади включають кількість клієнтів, які придбали той чи інший товар, кількість успішних маркетингових кампаній за рік, серед іншого.

З іншого боку, якісний тренінг з аналізу даних вимірюється інформацією, яку неможливо виміряти. Приклади якісних методів аналізу даних включають особливості, які приваблюють клієнтів, якості, які змушують роботодавця залишатися серед компанії серед інших.

Поглиблений погляд на якісні методи аналізу даних

Визначені як процес осмислення великої кількості даних, якісні методи аналізу даних, як правило, базуються на різних джерелах.

Якісні методи аналізу даних використовують безліч джерел, це дозволяє даним базувати свої висновки на безлічі вичерпних даних. Це означає, що якісні дані беруть описову інформацію, надану компаніями, і пропонують вагоме тлумачення для них.

Інформацію можна отримати з різних джерел, таких як інтерв'ю, документи, блоги, фотографії та відео.

Якісні методи аналізу даних, як правило, обертаються уявленнями та знаннями, отриманими дослідниками. У той же час важливо пам’ятати, що завдяки фасилітації учасники дослідження також можуть відігравати важливу роль у всьому процесі, оскільки вони можуть допомогти визначити ключові теми, пов’язані з дослідженням.

Оскільки якісне дослідження базується на враженнях та уявленнях дослідника, важливо, щоб дослідження проводилися систематично.

Важливо також, щоб дослідник усвідомлював свої обов'язки та мав змогу проводити дослідження таким чином, як всебічне, правильне та прозоре. Це дуже важливий фактор, оскільки серед багатьох людей існує думка, що якісні дослідження не такі ефективні та надійні, як кількісні дані.

Загалом, надзвичайно важливо, щоб дослідники, які проводять якісні методи аналізу даних, повинні приділяти багато уваги кожному слову, висловленому цільовою аудиторією, окрім контексту, послідовності та суперечностей поглядів, частоти та інтенсивності коментарів. на що вони наголошують. Все це дуже важливі речі і можуть впливати на загальну думку та висновки дослідження.

Методи аналізу даних можна здійснити двома способами.

Перший спосіб вивчити уявлення з заздалегідь визначеними рамками. Порівняно простий підхід, цей метод тісно узгоджується з політичними та програмними дослідженнями, які, як правило, мають цілі та завдання, які вирішуються на самому початковому етапі. Це чудовий спосіб проведення досліджень, оскільки він допомагає дослідникам зосередитись лише на питаннях та розуміннях, які мають значення для бренду.
Підхід другого методу аналізу даних має більш дослідницьку перспективу, спонукаючи компанії враховувати та кодувати всі дані. Дозволяючи дослідникам краще розуміти, переглядаючи всі зацікавлені дані, цей підхід може прийняти абсолютно новий та унікальний напрямок. Найчастіше якісні методи аналізу даних залежать від обох цих підходів.

Незважаючи на це, перший етап якісних даних - це ознайомлення з даними. Усі дослідники даних повинні бути знайомі з даними, щоб вони могли краще зрозуміти предмет.

Ось чому кодування даних може бути дуже важливим аспектом дослідження даних. Код - це слово або словосполучення, яке може зафіксувати суть матеріалу. Це, як правило, перший крок у зменшенні та інтерпретації даних. Після того, як ви зашифрували всю інформацію, дослідникам потрібно абстрагувати теми з коду.

Після цього коди потрібно згрупувати разом за їх темами та особливостями. Для розуміння кодування дослідники можуть зібрати дані під певними заголовками.

Методи кількісного аналізу даних

Деякі методи аналізу даних, які використовуються дослідниками для якісного збору даних, включають наступне:

1. Інтерв'ю:

Інтерв'ю - це чи не одна з найпоширеніших форм проведення кількісних досліджень. Хоча співбесіди проводяться один на один, інколи їх можна проводити і в групі. Починаючи від високоструктурованого за своєю суттю формату відкритого та розмовного формату, структура інтерв'ю, як правило, залежить від цілей та завдань бренду / компанії.

Високоструктурована форма інтерв'ю використовується в першу чергу інтерв'юерами у випадку пошуку соціально-демографічної інформації. Однак у більшості випадків інтерв'ю, як правило, є відкритим та менш структурованим. Крім того, порядок питань, які задає дослідник, може змінюватися, тоді як питання залишатимуться тими ж.

Ось чому хороший інтерв'юер є важливим для успіху будь-якого дослідження. Важливо також, щоб інтерв'юер створив систему підтримки та довіри з респондентами, оскільки це має важливе значення для отримання доступу до їх справжньої думки та переконань. Ось чому вмілі співбесіди вимагають практики та часу.

У той же час важливо, щоб інтерв'юер виглядав не судимим і повинен бути обізнаний як про вербальні, так і невербальні повідомлення, що надсилаються респондентами. Перш за все, інтерв'юер повинен бути хорошим слухачем, щоб він міг зробити висновки щодо респондентів.

2. Фокусні групи:

Іншою формою якісних методик аналізу даних досліджень є фокус-група, яка, як правило, використовується для конкретних типів аудиторії. Це, як правило, ефективний тип методу, оскільки завдяки цій методиці аналізу даних дослідник може отримати багато інформації про багатьох людей за один сеанс.

Фокус-групи, як правило, однорідні за своєю природою, такі як групи вчителів, спортивних осіб чи студентів. Оскільки фокус-групи, як правило, проводяться в умовах без стресу і приємного оточення, суб'єкти, як правило, розслаблені, і тому інтерв'юер може отримати важливу інформацію.

3. Спостереження:

Третім типом методів аналізу даних для кількісних даних є спостереження. Хоча багато дослідників використовують камеру для запису того, що відбувається на полі, це досить рідко. Це важко виконати, оскільки суб'єкти можуть усвідомлювати дослідника, що ускладнює їх уявлення про свої дослідження. Ключовим завданням для інтерв'юера було б допомогти випробовуваним поводитись природним чином та відповісти на їх питання без будь-якого страху та дискомфорту.

Інші методи збору даних отримують уявлення завдяки зображенню інцидентів перед випробовуваними. Друковані матеріали, такі як навчальна програма, репутація, замітки та фотографії, використовуються для документування знахідок та розумінь, які дослідники здобули завдяки якісним дослідженням.

Поглиблений погляд на методи кількісного аналізу даних

Кількісні дані стосуються чисел та числової форми інформації. Це стосується таких питань, як, скільки, як часто, коли і де. Деякі приклади кількісних даних у формі результатів включають наступні 50 відсотків клієнтів, які знайшли новий товар корисним, 70 відсотків клієнтів Інтернету бронюють квитки в кіно в Інтернеті або 3 з 5 клієнтів хочуть, щоб купони були доставлені на їх смартфон.

Ці види розумінь дуже корисні для компаній, які хочуть зрозуміти та розширити свою клієнтську базу стратегічно та всебічно. Надаючи компаніям фактичну статистику та кількість, методи кількісного аналізу даних дійсно можуть допомогти брендам створити ефективні кампанії та маркетингові стратегії.

У методах кількісного аналізу даних статистика відіграє дуже важливу роль, допомагаючи дослідникам отримувати інформацію від відповідних даних. Статистика може допомогти узагальнити дані, а також описати та зрозуміти закономірності, зв’язки та зв’язки між різними одиницями та числами.

Статистика може мати описовий або інфекційний характер. Хоча описова статистика допомагає дослідникам узагальнити відповідні дані, інфекційна статистика використовується для виявлення статистично значущих відмінностей між групами даних.

Деякі з найважливіших кількісних включають наступне

Зразкові запитання та анкети:

Анкета - це середовище дослідження, в якій ряд запитань надається різним респондентам з метою збору інформації про певний предмет.

Винайдене Лондонським статистичним товариством у 1838 р. Анкети надзвичайно популярні майже у всіх формах галузей. Однією з найбільших переваг інвестування в анкету є те, що це відносно економічно та не вимагає великих зусиль з боку дослідників.

З іншого боку, їх недолік може бути таким, що респонденти зазвичай дають однотипні відповіді на всі запитання. Це може вплинути на остаточну думку та результат дослідження дослідника, оскільки анкета може не призвести до будь-яких цінних розумінь чи користі.

Анкета може бути дуже корисною для дослідників, які хочуть з’ясувати певні риси в демографічній групі, такі як уподобання до брендів, поведінка щодо харчових звичок, факти відповідно до статі, домінуючі риси особистості у людини.

Телефонічні інтерв'ю:

Ще одні важливі навички кількісного аналізу даних - це телефонні інтерв'ю. Маючи власний набір переваг та недоліків, телефонні інтерв'ю ґрунтуються на кінцевих цілях та цілях бренду. Одні з найпоширеніших переваг телефонного інтерв'ю:

Це економічно ефективний засіб, оскільки вимагає дуже менших витрат та людського капіталу
Інтерв'ю є трудомістким та невпинним, проблема, яка вирішується телефонним інтерв'ю, оскільки це можна зробити відповідно до зручності респондента
Це може покращити якість збору даних
Він може включати велику демографічну область, оскільки немає подорожей у подорожах. У той же час важливо зазначити, що іноді на шляху телефонного інтерв'ю може виникнути кілька перешкод, як, наприклад, порушення зв'язку та спілкування з третіми сторонами. Однак, використання хорошої телефонної компанії, яка має досвід роботи з великими групами людей, розповсюджених у різних регіонах, може допомогти компанії провести свої дослідження і тим самим досягти своїх цілей.

Інтернет-опитування:

Інтернет сьогодні є дуже потужним середовищем. Додайте до цього багато платформ соціальних медіа, таких як Facebook, LinkedIn, twitter та Instagram, відчули свою присутність майже у всіх регіонах світу. Це означає, що онлайн-опитування стали дуже простим та ефективним засобом збору інформації від цільової аудиторії.

Орієнтуючись на клієнтів в Інтернеті та просячи тему взяти участь у відповідних соціальних кампаніях та опитуваннях, бренди можуть отримати набагато кращу та всебічну інформацію про свою здатність та сприйняття бренда.

Інтернет-опитування є чудовим середовищем для збору необхідної інформації, оскільки вона не просто економічно ефективна, але може включати і дуже велику вибірку аудиторії. Іншими словами, огляди в Інтернеті - це чудовий засіб, за допомогою якого бренди можуть розкривати змістовні думки, коментарі та відгуки про свої бренди безпосередньо від покупців.

Використовуючи це, вони можуть створювати змістовні кампанії та стратегії, що відповідають їх потребам та порівнюють результати. Оскільки вони швидкі, ефективні та дешеві, огляди в Інтернеті можуть допомогти брендам отримати швидкі та ефективні відповіді безпосередньо зі своєї клієнтської бази.

Загалом, методи аналізу даних, будь то кількісні дані або якісні дані, є надзвичайно важливими для того, щоб допомогти компаніям досягти переконливих результатів, а також встановити нові цілі та завдання в майбутньому. Коли маркетингові кампанії та стратегії будь-якої компанії базуються на глибоких кореневих дослідженнях, тоді рівень успіху та прибутковості збільшується, і їм стає набагато легше вирішувати та долати свої проблеми ефективно.

Методи аналізу даних щодо міцності бренда - Навчання, навички - edu CBA

Методи аналізу даних - Вступ