悪い調査サンプルが抱える7つのリスク

顧客調査は、市場に関する知識を得るために行われる。 適切な調査対象者から信頼できる顧客データと嗜好を収集するには、アンケートを正確に設計する必要があります。. 収集されたデータは分析され、新たな洞察を生み出すために使用される。

製品やサービスの成否は、マーケティング・リサーチから得られる情報や洞察の質によって大きく左右される。 調査のために選ばれたサンプルが調査基準と一致しない場合、調査分析が不正確な結果につながる可能性がある。 それに基づいて下された決断は、ビジネスの成長と成功に悪影響を及ぼしかねない。

製品やサービスの成否は、マーケティング・リサーチから得られる情報や洞察の質によって大きく左右される。

回答者の選択

悪い調査サンプルがもたらす7つのリスク

悪い調査サンプルのリスクは以下の通りです：

• 重要な観客を見落としている： オーディエンスとは、商品を買ってくれる人、学校に入学してくれる人、寄付をしてくれる人などだけではない。 ビジネス目標を達成するために重要なステークホルダーを特定することが重要である。 重要な観客が見落とされ、それが成功に大きな影響を与えるというシナリオもあり得る。 また、適切なオーディエンスが、より大きなステークホルダー・グループのサブセットであることが判明する場合もある。 重要な聴衆を見落とせば、研究者は有益な回答を失うかもしれない。
• 最も重要なオーディエンスを優先していない： 組織のオーディエンスとは、従業員、顧客、株主、ビジネス・パートナーなどを指す。 しかし、常に同じように重要なわけではない。 すべての研究製品についてコンタクトを取ることはできない。 ここでのリスクは、すべての人に配慮しようとするあまり、実際には誰にも利益や価値をもたらさないことだ。 意図する読者にとって何が重要かを無視することによって、組織はマーケティング戦略を設計し、彼らのニーズに合わせて技術製品を調整することができないかもしれない。
• 調査の偏り： 調査研究には多くの調査バイアスが伴う。 研究者は、例えば、あらゆる民族的背景を持つ回答者にアピールするためにオンライン調査を作成したと考えるかもしれない。 しかし、アンケートの設問やそのイメージさえも、ある民族を優遇し、他の民族を不快にさせる可能性がある。 調査のスタイルは、研究者が情報収集を試みるすべての対象者に受け入れられるものでなければならない。 そうでなければ、集められた回答はまったく偏ったものとなり、研究目標は達成されない。

• 調査の無回答： 市場調査の問題のひとつは、調査対象者への調査の提供方法に関するものである。 正確な母集団をターゲットにすることさえ問題だ。 研究者は調査を計画し、回答しないことを選択した回答者を対象とする。 なぜ人々が参加をためらうのか、その理由を探ろうとするのだ。 参加者の労力が多すぎるとか、インセンティブが魅力的でないといった結論が導き出される。 適切な方法で適切な回答を得ることで、無回答のリスクを排除することができます。

• 時間です： 時間が限られている場合、サンプリングを使わない調査は不可能になる。 正確なサンプルによって、研究者はより少ない時間でより精度の高い結果を得ることができる。 意思決定に基づく市場調査に関しては、時間が最も重要である。 市場は常に変化している。 調査の前にサンプリングを正確に行わないと、研究者は回答者を絞り込んで回答を集めるのに余計な時間を費やすことになる。 情報収集に時間を費やし、サンプルを修正した後に再度情報を収集すると、市場の状況が変化し、その結果、決断が遅すぎたり、タイミングが悪いときに決断を下さなければならなくなる可能性がある。

• お金だ： ゼロから意思決定の段階まで調査を行うには、ある程度の投資が必要である。 投資のレベルは、もっぱら研究活動の種類と規模に依存する。 また、業者からサンプルを購入することを選択する研究者もいる。 調査のやり直しを避け、調査活動により多くの費用をかけることを避けるためには、最初の段階で適切なサンプルを対象とすることが重要である。 また、研究活動から具体的な決定が引き出せない以上、当初提供されるインセンティブは死んだ投資と同じである。

• データの正確さ： データの正確さは、調査を実施し、悪い調査サンプルのリスクを避けるために、研究者が最も重視する要素であろう。 ペットの飼い主からゲーマーのレビューを集めても、ゲームを発売するのに必要な質の高いデータは得られない。 確かに、ペットを飼っている人の中にはゲーマーもいるだろうが、大半はゲーマーではないだろう。 これは調査のデータの質に直接影響する。 質問に答えてもらう人を間違えると、分析全体に欠陥が生じる可能性がある。 質問が悪いと目立つが、サンプリングが悪いとすぐにはわからない。

常に忘れないでほしい：

• 常に最初にサンプルを定義する。 誰と話したいか、なぜ話したいかを書き出す。
• 観客に誰を含めるべきかについてガイドラインを定義し、設計する。
• サンプルを小グループに分ける必要があるかどうかを決定する。 これは、さらなる分析やサブグループ間の相互比較に役立つ。
• サンプルに求める品質を明確にしましょう。 アクセスパネルの台頭により、プロの回答者がいるかどうかが問われないことが多くなっているため、この点はますます重要になっている。
• たとえ数ドルの追加費用を払うことになっても、次のようなプロのサンプルプロバイダーと常に提携してください。
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