先月、私たちは消費者および市場調査のエキスパートであり、Data Analytics Corp.の創設者を迎えました。ウォルター・R・パチコフスキー私たちに分析的に言えばウェブキャストシリーズ ライブWebキャストを見逃した場合でも、オンデマンドで見る 。Host Anne Milleyは多くの聴衆からの質問を受けましたが、それらすべてに到達することはできませんでした。それで、ウォルターはこの質疑応答で彼らの何人かに答えることに丁寧に同意しました。
質問： （a）分析プロジェクトの前にテストする仮説を立てるためのあなたのアプローチは何ですか？（b）B2Bにはモデルに入れることができないほど多くの要因があるため、B2Bセグメントの分析作業はB2Cセグメントよりもはるかに難しいと思いますか。
回答： これらの最初の2つの質問に対する回答は似ているので、私はそれらに一緒に答えます。これが、最先端の定性的研究が全体的な研究デザインの重要な部分になるところです。覚えておいて、私はほとんどのプロジェクトのために提唱する2つの段階があります：定性的に続く定量的。定性的フェーズは、定量的フェーズのパラメータ設定に役立ちます。重要な要因や属性、要因のレベル、正しい表現、重要な概念など、定量的なフェーズに必要なすべてのパラメータが一般的にわかりません。質的研究、フォーカスグループ、または主題の専門家（SME）または主要オピニオンリーダー（KOL）との1対1の詳細なインタビューは、それらを特定するのに役立ちます。これにより、量的フェーズはより集中的かつ強力になります。
これは仮説およびB2B要因とどのような関係がありますか？仮説は単なるパラメータであり、量的段階に含めるべき要因や属性のリストと変わらない。消費者、中小企業、またはKOLとの話し合いは、マーケティング担当者が想像したことのない仮説を立てるのに役立ちます。
同じことがB2Bモデリングにも当てはまります。実際、B2BやB2CやB2B2Cのモデリングにも当てはまります。要因のリストが大きい場合は、中小企業やKOLに助けを求めてください。それらはあなたが何が重要で何が無視できるのかをあなたに言うのを助けるでしょう。しかし、これは単なる最先端の定性的研究です。
質問： 組織は、発見されたデータと、適切に設計された調査や実験から得られる情報豊富なデータの両方から価値を創造するためのバランスの取れたアプローチをとっていると思いますか
回答： バランスが取れているかどうかはわかりませんが、両方の種類のデータを使用することは間違いありません。私はさまざまな業界で仕事をしているので、Anneと話した多くの慣習、最善と最悪の関係を見ます。面接で述べた洗練された組織である大規模組織の多くは、これら2つのデータソースを使用して、主要なビジネス上の質問に答え、市場を理解しています。これらは、適切なツールを使用するというベストプラクティスに従うものです。この場合、ツールはデータのタイプです。
ここ数年、私はインタビューで述べたように、選択モデリング、実験的アプローチの良い例、そしてビッグデータを使った作業に関するワークショップを開催しました。彼らはよく参加していただけでなく、多くの参加者が同じ会社、異なる部門から来たにもかかわらず同じ会社から来たことに気づきました。だから両方のタイプの使用はそこにあります - 私はデータを持っています！
質問： 価格設定が選択実験の要因である場合、実験で示された最適価格は実際の最良価格が現場であるべきものとどの程度一致しているのでしょうか。
回答： これは素晴らしい質問です。そして答えるのは難しい。最初に、質問の最後の部分で「実際の価格はその分野にどうあるべきか」について尋ねました。これが調査の目的のすべてです - その価格を見つけることです。私が問題にしているのは、この調査が現在の既存の価格を再現するかどうかということです。これは、プロファイラーを使用して決定するのが最善です。 JMP またはベースケースを現在の実際の状態に設定することによってシミュレータ。しかし、市場価格は調査で扱うことができない他の多くの要因によって左右されるため、これらの条件は市場の状況と正確には一致しません。それにもかかわらず、研究は終わりを迎えるべきです。だからこの問題を手助けするプロファイラを探してください。
