NộI Dung
Đồng tác giả của bài viết này là Michael R. Lewis. Michael R. Lewis là một nhà lãnh đạo doanh nghiệp, doanh nhân và cố vấn đầu tư đã nghỉ hưu ở Texas. Ông có hơn 40 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh và tài chính.Có 13 tài liệu tham khảo được trích dẫn trong bài viết này, chúng ở dưới cùng của trang.
Khảo sát thị trường là một phần quan trọng của nghiên cứu để đo lường ấn tượng và sở thích của khách hàng trong một thị trường nhất định. Vô cùng thay đổi tùy thuộc vào quy mô, thiết kế và mục tiêu cuối cùng, khảo sát thị trường là một trong những công cụ chính được các công ty và tổ chức sử dụng để xác định các sản phẩm và dịch vụ cung cấp, cũng như chiến lược áp dụng để tiếp thị chúng.
giai đoạn
Phần 1 của 3:
Tìm kiếm thị trường đầy hứa hẹn
- 4 Phân tích kết quả của bạn. Ghi lại và biên dịch các phản hồi bằng số, đảm bảo tính trung bình và phân tích các phản hồi không phù hợp (những phản hồi đặc biệt thấp hoặc cao). Đọc và phân tích các câu trả lời mở để hiểu cách người tham gia của bạn hoàn thành khảo sát và ý kiến của họ. Tổng hợp thông tin trong báo cáo tóm tắt các kết quả thu được, ngay cả khi báo cáo chỉ dành cho sử dụng cá nhân.
- Duyệt các câu trả lời để tìm các trích dẫn thú vị được thực hiện bởi những người tham gia. Tất cả các biểu thức đặc biệt đáng nhớ, sáng tạo hoặc tích cực có thể được sử dụng lại cho một chiến dịch quảng cáo trong tương lai.
lời khuyên
- Về cơ bản, khảo sát không linh hoạt. Các khảo sát nên được thực hiện theo cách tương tự cho tất cả những người trả lời để thu thập dữ liệu nhất quán. Nói cách khác, bạn không thể điều chỉnh hướng của các câu hỏi trong quá trình, ngay cả khi bạn thấy rằng một biến không mong muốn là điều cần thiết. Đây là điểm mạnh và điểm yếu của một cuộc khảo sát và bạn phải tính đến điều này khi thiết kế nghiên cứu của mình.
- Nó là tốt hơn để có một cuộc điều tra rõ ràng và chính xác hơn là cố gắng bao gồm một loạt các chủ đề trong một cuộc khảo sát duy nhất. Bạn càng ít thảo luận về các chủ đề, dữ liệu bạn sẽ nhận được càng chi tiết và hữu ích.
- Cho kết quả chính xác. Tốt nhất là cung cấp kết quả chính xác từ một mẫu nhỏ, thay vì "làm sai lệch" kết quả để tăng kích thước mẫu.