Nel primo Statistically Speaking on consumatori e ricerche di mercato , i nostri ospiti in primo piano - tre dottorandi straordinari e di successo - hanno condiviso una serie di modi interessanti per acquisire una maggiore comprensione dei mercati e dei clienti per derivare politiche e decisioni e strategie di prodotto più informate.
Roselinde Kessels dell'Università di Maastricht, Liz Knapp di Avon e Laura Castro-Schilo di JMP
Ci siamo divertiti lungo la strada, prendendo in prestito alcune domande del sondaggio mal progettate da @BadSurveyQ su Twitter e sondaggi JMP dipendenti sulle modifiche al loro uso di prodotti per la cura della pelle e cosmetici dall'inizio della pandemia.
Nella sua plenaria, Roselinde Kessels dell'Università di Maastricht ha condiviso due studi di casi di esperimenti a scelta discreta per aiutare gli spettatori a rispondere alle seguenti domande:
- Chi sono i miei clienti?
- Cosa li spinge verso un prodotto o servizio?
- Come posso fare appello a loro?
Gli esempi che ha scelto sono tempestivi. La prima è stata l'applicazione di tracciamento del contatto digitale COVID-19 nei Paesi Bassi, inclusa un'ulteriore esplorazione delle scelte di opt-out. Il secondo si è concentrato sulla determinazione della priorità del vaccino COVID-19 in Belgio.
Oltre a Roselinde, il pannello ha visto la partecipazione di Liz Knapp, chimico senior di Avon, e Laura Castro-Schilo, sviluppatore di statistiche di ricerca senior presso JMP. I metodi utilizzati nelle ricerche di mercato e sui consumatori sono ampi ei nostri relatori hanno coperto molti campi: analisi dei dati del sondaggio, analisi del testo / sentiment, analisi dei dati esplorativa / visualizzazione dei dati e modellazione di equazioni strutturali.
Speravamo di avere un avvistamento del cucciolo di Laura, Keefe, ma ha dormito in un'altra stanza per tutta la durata del webcast. Invece, dovremo accontentarci di una foto:
Ci sono stati molti preziosi suggerimenti da questo episodio di Statistically Speaking, tra cui:
- L'importanza di progettare esperimenti con attenzione.
- I vantaggi della collaborazione.
- Perché dovresti sforzarti di misurare e modellare il non osservabile.
- Come ottenere maggiori informazioni e aiutare la pianificazione del prodotto a lungo termine esplorando una varietà di dati (incluso il testo).
Puoi guardarlo su richiesta .
