先進的調査クライアント指向型レポートの調査方法
他の調査と同様に、最初のステップは、アンケートに回答するように設計された質問を特定することです。
マーケティング担当者は、研究目的が予測的か、説明的か、または記述的か（調査の場合はまれ）を判断する必要があります。 両方のタイプの目的が重要な場合はどうなりますか？
難易度：平均
所要時間： 1週間
方法は次のとおりです。
それはすべての関係について
主要なドライバー分析によって、多様な依存変数と独立変数を調べることができます。通常、分析は1つ以上の従属変数と複数の独立変数に向けられます。 これは、研究の焦点である独立変数が従属変数に与える統計的に有意な影響です。 一方では、クライアントに関心を持つ戦略的な特性（市場シェアなど）があります。 他方では、何らかの形で戦略的特性に関連していると考えられる一連のパフォーマンス指標または記述的属性が存在する。
主要な運転者分析が「なぜ？」と答えることができる
選択された関連変数および主要な運転者分析のために選択された分析方法は、主に研究目的の説明、説明、予測、機能の関数である。
説明が目標である場合、選択された独立変数は、従属変数で観測される変動に影響を及ぼすと考えられている。 独立変数も実行可能でなければなりません。 たとえば、顧客サービス（従属変数）に対する全体的な満足度は、待機時間、収益の単純化、払い戻しポリシー（すべての独立変数、変更またはアクションに対応）に関連している可能性が高い。
主要な運転者分析は「何の場合？
予測が研究目的である場合、結果を予測するための約束を示す独立変数が求められる。 この場合、独立変数は実行可能である必要はありません。 予測研究の目標は、従属変数を変更するのではなく、その変数を予測することです。 例えば、主要な運転者分析は、喫煙防止プログラムに参加した後の再犯を予測するように設計されているかもしれないが、研究者は、禁煙プログラムの成功率を改善すると考えられる別の独立変数のセットを調べるかもしれない。
主要な運転者分析は調査に優しい
ブランド属性は、満足度、合意、またはパフォーマンスの3つのカテゴリの1つに分類されます。 さまざまなスケールを使用して、調査回答者の評価またはこれらのカテゴリの属性のランキングを記録できます。 最も一般的な評価尺度はLikertであり、これは満足と納得の言葉に簡単に適用されます。 アンケート回答者が商品やサービスの属性や属性を複数のブランドに評価した場合、「はい」のチェックボックスをオンにして、結果のデータを1/0にコーディングすることができます。 このバイナリデータは、統計分析の目的で簡単に変換されます。
市場セグメントごとに異なる主要要因
市場セグメンテーション調査によれば、異なる市場で異なるキードライバーが重要であり、すべての市場セグメントで重要な要因が重要であることが示されています。 主要なドライバー分析では、アンケートで属性を1回だけ尋ねることができるため、アンケートデザインを簡略化できますが、得られたデータを個別の消費者グループを反映するさまざまな「カット」やトランシェにフィルタリングできます。 例えば、人口統計、年齢、性別、社会経済的地位、収入、または教育達成度を反映するものがあります。
キードライバ分析をカテゴリ値とともに使用することができます
主要なドライバー分析を実行するために、さまざまな分析技術を使用することができます。 いくつかの従属変数は、カテゴリ化されていてスケールされていないため、線形回帰によって分析することはできません。 代わりに、 線形判別分析またはロジスティック回帰が用いられる。 カテゴリ変数は、予測目的と説明目的の両方の調査で使用できます。 顧客満足またはロイヤルティ調査では、顧客関係（アクティブ/非アクティブ）のステータスなどを示すカテゴリ値を採用することがよくあります。
線形性 - 考慮すべきもう一つ
重要な要因は、望ましい結果または戦略的な特性と統計的に有意な関係がある属性です。 独立変数は、それが従属変数と直線関係にある場合、線形であるとみなされます。 一例として価格弾力性があります。製品の価格が変化するにつれて、これらの変化に対応して販売量の線形パターンが発生します。 非常に高い予測妥当性が要求されない限り、うまく設計された研究では、線形データは、より高度な技術に頼ることなく、非線形データを公平に表すことができます。
主要な運転者分析のためのソフトウェアアプリケーション
多くのソフトウェアパッケージは、重要なドライバ分析に必要な統計処理を実行するように設計されています。 Quirkの雑誌はソフトウェアレビューを公開しています。
ここに掲載されている2つは、Microsoft Excelアドインとして機能するように設計された最も基本的なアプリケーションから、SPSSなどの包括的なプラットフォームまで、さまざまなオプションが用意されています。
ALLSTATは、Microsoft Excel用の安価なデータ分析と統計ソリューションです。
SPSSは標準であり、多くの改訂が行われました。そのうちの1つは、IBM SSPSダイレクト・マーケティング・モジュールが市場の研究者にとって特に機能しているようです。
主要な運転者分析の利点
主要な運転者分析は効率的でスケーラブルであるため、調査設計と分析の予算と資源の境界を維持するのに役立ちます。 既存のブランド・ドライバーは、毎年アンケートを受ける顧客にはよく知られていますが、既存の調査フレームワーク内で使用できます。 主要な運転者分析を採用した調査は、より長く複雑にする必要はありません。 主要な運転手の分析に対応するために、クライアントに面したアンケートは大幅に変更する必要はありません。 主要なドライバ分析を使用するストーリーは理解でき、提示するためのデータを視覚的に表示するのに役立ちます。
参照
QuirkのMarket Research Reviewは、幅広い市場調査のトピックに関する記事を発表しています。 データ利用と研究技術と動向に関する彼らのシリーズは、調査研究の根底に関心のある研究者にとって特に有用です。
ソース
- Quirkの記事＃20010104 - Rajan Sambandamによる分析手法の調査（ペンシルバニア州フォートワシントンのレスポンスセンター）
- Quirkの記事＃20010297 - > Micheal Lieberman著の主要な運転者分析 （多変量解答、ニューヨークの