Wissenschaftler haben nicht immer Recht. Tatsächlich gewöhnen sich die Guten meistens daran, falsch zu liegen. Probleme zu lösen, die noch niemand gelöst hat, bedeutet oft, dass man viele Ansätze ausprobiert, die nicht funktionieren. Wenn Sie einem Forschungs- und Entwicklungsteam eines Unternehmens angehören, besteht auch die Möglichkeit, dass Ihre Lösung zu teuer ist, nicht skalierbar ist oder keinen Markt hat. In jedem Fall gehört es zu Ihrer Aufgabe, herauszufinden, auf welche Weise Sie sich in einer Sache irren könnten.
Deshalb bin ich nicht sehr geduldig, wenn ich mit Datenanalysten spreche, die darauf bestehen, die „richtigen“ Antworten zu bekommen, oder mit Leuten, die sagen, ein Softwarepaket sei nutzlos, wenn es nicht ihre bevorzugte statistische Technik implementiert. Langwierige Auseinandersetzungen, in denen Marktforscher religiös verschiedene statistische Techniken verteidigen, die in 99 Prozent der Fälle die gleiche Antwort liefern, machen mich müde, weil diese Debatten am Kern der Sache vorbeigehen. Ob es um Big Data, Deep Learning oder die Verarbeitung natürlicher Sprache geht, es gibt immer eine aufregende neue Technik, und wie bei jedem Trend in jedem Markt gilt: Die Leute werden davon besessen sein, bis sie es nicht mehr sind .
Marktforscher sollten nicht davon besessen sein Rechts . Sie sollten besessen sein besser . Meiner Meinung nach liegt die größte Chance zur Verbesserung der Marktforschung nicht in den neuesten statistischen Techniken. Es ist eine sorgfältige Umsetzung der ältesten und am wenigsten sexy Teile der wissenschaftlichen Forschung.
Statischer Forschungsbericht == verpasste Gelegenheit
Wenn das Endergebnis Ihrer Marktforschungsprojekte Berichte sind, die nie wieder gesehen werden, verpassen Sie eine wertvolle Gelegenheit, im Laufe der Zeit mehr über Ihr Unternehmen – und Ihre Kunden – zu erfahren. Der Trend, den Sie in Ihrer letzten Analyse übersehen haben, könnte sich wiederholen. Vielleicht gab es in einer älteren Umfrage ein Warnsignal dafür, dass Ihr meistverkauftes Produkt einen neuen Konkurrenten hat – einen, den Sie beim ersten Mal nicht sehen konnten, der aber jetzt offensichtlich wäre. Möglicherweise gibt es in Ihrer Marktforschung Erfolge aus der Vergangenheit, die Sie in Zukunft umsetzen könnten, oder vielleicht besteht die Chance, aus den Fehlern der Vergangenheit zu lernen. So oder so: Wenn Sie die Marktforschungshistorie Ihres Unternehmens nicht kennen, wiederholen Sie sie einfach, ohne sie zu verbessern.
Märkte verändern sich schnell. Das ist möglicherweise der Grund, warum viele Unternehmen „alte“ Daten ignorieren und stattdessen neue Informationen sammeln. Ich würde argumentieren, dass schnelle Veränderungen ein wichtiger Grund sind, sowohl die Vergangenheit als auch die Gegenwart zu studieren. Frühere Studien und die daraus abgeleiteten Prognosen geben Ihrem Unternehmen die Möglichkeit, Denkfehler zu erkennen oder Methoden zu verbessern, die beim letzten Mal funktioniert haben.
Neue Analysen mit alten Daten und Nachbildungen früherer Studien mit neuen Daten sind wertvolle Werkzeuge, um festzustellen, wie sich Ihr Markt verändert. Wenn Sie frühere Analysen so speichern, dass sie leicht neu erstellt werden können, können Sie dies zu einem Bruchteil der Kosten tun, die für die Erstellung einer völlig neuen Aufgabe anfallen würden. Warum sollten Sie nicht die Möglichkeit nutzen, kostengünstig und schnell zu lernen?
Neue Erkenntnisse brauchen Kontext
Wer in der Wissenschaft arbeitet, hat genug von neuen und überraschenden Ergebnissen in der Presse erscheinen, als wären sie absolut wahr.Eine Studie, die auf einer winzigen Stichprobe basiert und deren Ergebnisse nicht reproduziert werden können, ist für einen Wissenschaftler keine Neuigkeit, aber in der Wirtschaft muss man manchmal Entscheidungen auf der Grundlage kleiner Stichproben und unvollständiger Informationen treffen. Wenn Sie die Ergebnisse früherer Studien immer zur Hand haben, ist es viel einfacher, neue Ergebnisse in einen Kontext zu stellen. Kontext bedeutet bessere Informationen und bessere Informationen bedeuten bessere Entscheidungen. Als Dokumente gespeicherte Forschungsberichte ohne ihre Daten oder die Schritte, die zur Erlangung der Ergebnisse verwendet wurden, können einen gewissen Kontext liefern. Aber wäre es nicht besser, die Daten tatsächlich zu sehen und die Analysen nebeneinander neu zu erstellen?
JMP kann helfen
Da Wissenschaftler erkennen, dass die einfache Reproduzierbarkeit von Studienergebnissen ein entscheidender Faktor für die Weiterentwicklung der wissenschaftlichen Forschung ist, schreiten einige voran und entwickeln neue Tools und neue Best Practices für die Reproduzierbarkeit. JMP wurde ursprünglich für Wissenschaftler und Ingenieure entwickelt und viele dieser Best Practices sind schon seit langem in die Software integriert. Die JMP-Skriptsprache, die Tools der Datentabelle, die Datenänderungen transparent machen, und die Live-Berichte sind Ausdruck der Philosophie, dass statistische Analysen nicht mysteriös sein und statistische Ergebnisse reproduzierbar sein sollten. Du kannst Probieren Sie JMP kostenlos aus , Übrigens.
Danke, Chelsea! Wenn man an bestimmte Arten der Wissenschaft gewöhnt ist, hält man das irgendwie für selbstverständlich (ich weiß, dass ich das getan habe), aber ein Geschäftsumfeld unterscheidet sich so sehr von einem akademischen Umfeld. Wir können viel voneinander lernen!
Ja! Ein reproduzierbarer Arbeitsablauf ist so wichtig (in der Wissenschaft und überall!), spart so viel Zeit und ist in JMP lächerlich einfach 
