策点洞察

市场调研成为一门独立学科,是上个世纪五十年代的事情。今天,虽然市场调研已经成为很多咨询公司接项目的标配,但是在国内,能够把市场调研做得非常专业的公司,依然屈指可数。

市场本身是一个海量的对象,要穷尽所有对象,也就是市场调查中所谓的样本,难度之大,可想而知。即使号称无所不能的云计算、大数据,也只能对联网和在线数据进行抓取,那些线下的、无法量化的动作、行为、表情和现象,技术的天然缺陷依然无能为力。因此可以说,市场调研的误差出现,是不可能完全避免的。

对无法改变的事实,我们要学会首先臣服。在臣服的前提之下,我们再去找到面对或者叫应对的方法。换句话说,市场调研的误差无法避免,那么,找到误差的成因和缩小误差的方法,才是一条提高市场调研质量的可行之法。

 

我今天就给大家介绍,市场调研误差形成的八个成因及应对方法。

 

1、调研员的主观原因。

一个训练有素的人和一个训练无素的人,最大的差别在于:一个训练有素的人,在表达同一件事情的时候,即使是在不同的时间、不同的地点、不同的对象,他都是使用相同的逻辑和方法,进行有条理的表述;而一个训练无素的人,即使是同一时间、同一地点、同一对象,即使是在说同一件事情,他能不能把这个事情讲明白,完全取决于他的心情和状态。好的时候,他能把事情说得文采飞扬;不好的时候,既可能说错,也可能说漏。市调人员的素质,是形成市调误差的第一个原因。

比如,在针对保健品项目的调研中,针对复购率偏低,我们通常会询问调研对象,为什么没有选择二次购买?调研对象常见的反馈之一是:感觉这个产品没有什么效果,所以没有再次购买!没有调研的经验的人,要么不再进行追问,要么追问:“为什么会觉得没有效果呢?”这样的做法,在很大程度上都会遇到调研对象的抵触:没有效果就是没有效果,哪里来的为什么?

但是,如果改为问:您说的没有效果,是指的哪些方面呢?调研对象容易从个人感受阿奎是描述,比如:原来每个月都会感冒一次,现在还是每个月要感冒一次!这个时候,我们就从发现调研对象不愿意进行二次复购,转为发现调研对象是在用每个月的感冒次数衡量产品的效果。这就为我们解决问题找到了路径之一。

调研员本身的能力原因形成的误差,通常需要经过制定严格的调研计划,和统一的培训来控制误差,调研人员说什么、做什么、做到哪一步,经过调研计划者的试调研修正,以及制定规范的调研动作,都能够最大程度上缩小这样的误差。

 

2、调研员的客观原因

除了调研员的主观原因外,还有一些调研人员的客观原因会形成调研误差,而这些客观因素也是最容易被忽略的。

长得比较帅的男性调研员,在对女性用品的需求和使用意愿的调研中,女性调研对象就比较容易隐藏产品的真实用途。比如早年针对女性剃毛器使用频率的调研,很多女性受访者都会隐瞒真实的剃毛器使用频率,尤其是在面对比较帅的男性调研人员的时候。

要减少这样的误差,最好是能够针对调研的行业、问题、人群进行测试性的研究。如果缺乏这样的能力,还有一个最简单的办法,就是执行调研的人员,外貌特征越普通越好,既不要太帅,也不能太丑,扔到人群里,最好是找不出来的那种。

 

3、被访者的主观原因

受访者的主观原因,主要是指受访者的配合度。有些受访者对调研活动天然的反感,一听说是市场调研,本能的拒绝。有些人即使被迫接受调研(比如公司内部的调研),在配合度和意愿上心存抵触,这也是导致误差出现的原因之一。

要避免这样的误差,一是要尽可能罗列出受访者拒绝的原因,做好提前性的预案。比如针对“我没时间”、“我不知道”、“我不是专家”这样的托词,标准的化解方法是什么。另外一方面,在调研的时间、地点、环境、奖励设计上,要考虑行业特性。比如,针对建材零售门店的调研,周一至周五的下午,门店的老板一般有空。更确切点,周一至周五的下午四点到五点半是最佳时间。因为下午一点左右,门店的老板们在吃饭;两点到三点,很多老板又在睡午觉。

 

4、被访者的客观原因

相对于被访者的主观拒绝,被访者的客观原因,更容易导致误差的形成。所谓被访者的客观原因,是指被访者的个人色彩太强,影响了样本的均衡性,导致误差形成。

比如,在有一些消费者座谈中,或者一对一的调研拜访中,有些人因为职业和经历的原因,特别善于表达,而且因为自身表达能力很强,语言又极富特色,很容易影响、感染其他座谈的消费者,甚至是调研人员的判断。最后调研结果,成了某个人的感受,这种误差也比较常见。

所以,我们在日常的调研执行过程中,一般都会对受访者职业、甚至行业进行区分,比如受访者是不是同行,又比如受访者如果是记者、律师、培训师等这样的职业,就会进行有目的的筛选。

 

5、抽样范围不完整、不规范,导致抽样对象重复

对于调研对象,一个样本代表一种状态,原则上每个样本也只能出现一次。但是由于抽样范围和抽样方法的设计缺陷,也会带来抽样结果的偏差。

比如,如果我们用电话作为抽查索引时,就可能出现同一个人接受两次以上的调查,因为现代社会一个人拥有两个号码的情况越来越多;或者我们在进行门店调查时,采用一个门店作为一个样本的方式,同样也可能导致拥有多个门店的老板,成为反复的调查对象。

要降低这样的抽样误差,在抽查索引的设计时,就要考虑一对一的唯一性原则。比如身份证号码就能执行比较好的唯一性原则。又或者,在数据处理前,就先将调研样本进行同类项合并处理。

 

6、受访者关系控制不当,导致误差产生。

除了前面讲到的受访者职业特征导致的误差,还有一种受访者关系会影响到调研结果。在一对多的调研(比如消费者座谈)过程中,两个甚至多个受访者同时受访,而要命的是,受访者之间还是亲、朋、同、熟(亲人、朋友、同学、熟人)的关系,顾忌于面子、亲情、关系,很多受访者都不愿发表与关系人相反的言论和态度,这可能导致某些重要的调研信息丧失,也是造成调研误差的原因之一。

对于一对多方式的调研,在邀请受访样本时,就应该设置关系确认这一项。即把可能的受访对象与每位受访者进行关系确认。对于被迫进入一对多的调研时,比如正在对门店受访者进行调研,受访者的老婆走过来,对问题开始发表见解,这就可能极大程度上影响受访者的判断。这个时候,最好的办法是,提前打一个预防针,对受访者的老婆说:“我们正在进行市场调研,十分钟后我们也希望邀请您接受我们的采访,不知道您是否愿意先给我十分钟,完成对您老公的调研?”

 

7、统计方法形成的误差

稍微有些统计学基础的人都知道,任何统计方法的要义在于减小误差,而不是消灭误差。凡是涉及到抽样,误差就不可避免。比如说线性回归方程的设计,就考虑到了要减少周期性误差、季节性误差以及其他误差,很多方程的设计本身都会有一个误差范围。

所以调研人员只要知道,统计方程的设计,本身就考虑了误差的存在,所以,只要是用的统计学方法,误差就不可避免。

 

8、样本本身需要修正

承诺和行动是两回事,虽然二者在某种程度上会有一定的一致性。调研结果的本身如果不经过任何处理,拿来就用,就很容易犯以偏概全的错误。

我在《用数字解放营销人》里,就例举过一个典型的调研误差。如下:

消费者选项

消费者态度(人)

消费者比例

肯定会购买

300

20%

极有可能会购买

750

50%

可能会/可能不会购买

225

15%

极有可能不买

150

10%

肯定不会购买

75

5%

总计

1500

100%

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