✅ Методы анализа данных для укрепления бренда - Обучение, Навыки

Методы анализа данных - Введение

Методы анализа данных - Введение

Мир данных постоянно развивается и меняется. Это, в свою очередь, меняет порядок ведения дел компаниями. Другими словами, используя методы анализа данных, компании получают новые и важные представления не только о целях своей компании, но и об ожиданиях клиентов.

По словам аналитика Светланы Сайкул из Gartner, большие данные обеспечивают контекст для компаний и помогают сократить расстояние между неопределенными и определенными данными. Это, в свою очередь, создает новые ожидания, потому что на каждом этапе необходимо поддерживать постоянное качество. Конвергенция социальной, мобильной, облачной и большой информации, а также получение важной информации, которая может помочь в достижении целей потребителей, также являются важными факторами в области навыков анализа данных.

В целом, существует две формы анализа данных, а именно количественный и качественный анализ данных. Понимание цели тренинга по анализу данных чрезвычайно важно, так как это решит, какую форму данных необходимо инвестировать в компанию.

В то время как обучение количественному анализу данных, как правило, имеет дело с количествами, а именно с цифрами. Количественные данные могут быть измерены, и примеры включают в себя число клиентов, которые приобрели определенный продукт, количество успешных маркетинговых кампаний в год, среди прочего.

Обучение качественному анализу данных, с другой стороны, измеряется с точки зрения информации, которая не может быть измерена. Примеры методов качественного анализа данных включают функции, которые привлекают клиентов, качества, которые заставляют работодателя оставаться в компании среди других.

Углубленный взгляд на качественные методы анализа данных

Методы качественного анализа данных, определяемые как процесс определения больших объемов данных, обычно основаны на различных источниках.

Методы качественного анализа данных используют несколько источников, что позволяет данным основывать свои выводы на множестве всесторонних идей. Это означает, что качественные данные берут описательную информацию, предоставленную компаниями, и предлагают достоверную интерпретацию для них.

Понимание может быть получено из различных источников, таких как интервью, документы, блоги, фотографии и видео.

Методы качественного анализа данных обычно основаны на знаниях и знаниях, полученных исследователями. В то же время важно помнить, что с помощью фасилитации участники исследования могут также играть важную роль во всем процессе, поскольку они могут помочь определить ключевые темы, связанные с исследованием.

Поскольку качественное исследование основано на впечатлениях и взглядах исследователя, важно, чтобы исследование проводилось систематически.

Также важно, чтобы исследователь знал о своих обязанностях и мог проводить исследование таким образом, чтобы он был всеобъемлющим, правильным и прозрачным. Это очень важный фактор, поскольку многие люди считают, что качественные исследования не так эффективны и надежны, как количественные данные.

В целом, чрезвычайно важно, чтобы исследователи, которые проводят качественные методы анализа данных, уделяли большое внимание каждому слову, сказанному целевой аудиторией, в дополнение к контексту, последовательности и сокращению мнений, частоте и интенсивности комментариев. что они подчеркивают. Все это очень важные вещи и могут повлиять на общее понимание и выводы исследования.

Методы анализа данных могут быть выполнены двумя способами.

Первый способ изучить идеи с заранее определенной структурой. Относительно простой подход, этот метод тесно связан с политическими и программными исследованиями, которые, как правило, имеют цели и задачи, которые определяются на самой начальной стадии. Это отличный способ проведения исследований, поскольку он помогает исследователям сосредоточиться только на вопросах и идеях, которые имеют значение для бренда.
Второй метод анализа данных имеет более исследовательский подход, поощряя компании рассматривать и кодировать все данные. Позволяя исследователям получать более глубокое понимание, просматривая все соответствующие данные, этот подход может принять совершенно новое и уникальное направление. Чаще всего методы качественного анализа данных зависят от обоих этих подходов.

При этом первый этап качественных данных - это знакомство с данными. Все исследователи данных должны быть знакомы с данными, чтобы они могли лучше понять предмет.

Вот почему кодирование данных может быть очень важным аспектом исследования данных. Код - это слово или фраза, которые могут охватить суть материала. Как правило, это первый шаг в сокращении и интерпретации данных. После того как вы закодировали всю информацию, исследователи должны абстрагировать темы от кода.

После этого коды должны быть сгруппированы в соответствии с их темами и функциями. Чтобы понять смысл кодирования, исследователи могут собрать данные под определенными заголовками.

Методы количественного анализа данных

Некоторые методы анализа данных, используемые исследователями для сбора качественных данных, включают следующее:

1. Интервью:

Интервью, пожалуй, одна из самых распространенных форм проведения количественных исследований. Хотя, как правило, собеседования проводятся один на один, иногда их можно проводить и в группе. Начиная от высоко структурированного характера и заканчивая открытыми и диалоговыми форматами, структура интервью обычно зависит от целей и задач бренда / компании.

Сильно структурированная форма интервью в основном используется интервьюерами в случае выявления социально-демографических данных. Однако в большинстве случаев интервью, как правило, являются открытыми и менее структурированными. Кроме того, порядок вопросов, задаваемых исследователем, может отличаться, в то время как вопросы останутся прежними.

Вот почему хороший интервьюер необходим для успеха любого исследования. Также важно, чтобы интервьюер создал систему поддержки и доверия с респондентами, потому что это важно для получения доступа к их истинным мнениям и убеждениям. Вот почему умелые интервью требуют практики и времени.

В то же время важно, чтобы интервьюер казался не осуждающим и должен знать как устные, так и невербальные сообщения, отправляемые респондентами. Помимо всего прочего, интервьюер должен быть хорошим слушателем, чтобы он мог сделать правильный вывод респондентов.

2. Фокус-группы:

Другой формой качественного анализа данных исследований является фокус-группа, которая обычно используется для определенных типов аудитории. Как правило, это эффективный метод, потому что с помощью этой методики анализа данных исследователь может получить много информации о многих людях всего за один сеанс.

Фокус-группы, как правило, однородны по своей природе, такие как группы учителей, спортсменов или студентов. Поскольку фокус-группы обычно проводятся в свободной от стресса и приятной обстановке, испытуемые, как правило, расслаблены, и поэтому интервьюер может получить важные идеи.

3. Наблюдение:

Третий тип методов анализа данных для количественных данных - это наблюдение. Хотя многие исследователи используют камеру для записи происходящего на поле, это довольно редко. Это трудно выполнить, потому что субъекты могут осознавать, что исследователь мешает им получить представление о своих исследованиях. Основная задача интервьюера - помочь субъектам вести себя естественно и отвечать на свои вопросы без какого-либо страха или дискомфорта.

Другие методы сбора данных получают понимание посредством описания инцидентов перед субъектами. Печатные материалы, такие как учебный план, репутация, заметки и фотографии, используются для документирования результатов и идей, полученных исследователями благодаря качественным исследованиям.

Углубленный взгляд на методы количественного анализа данных

Количественные данные касаются чисел и числовой формы информации. Это касается таких вопросов, как, сколько, как часто, когда и где. Некоторые примеры количественных данных в форме результатов включают в себя следующие 50 процентов клиентов, которые считают новый продукт полезным, 70 процентов интернет-клиентов бронируют билеты в кино онлайн или 3 из 5 клиентов предпочитают получать купоны на свой смартфон.

Эти типы идей очень полезны для компаний, которые хотят понять и расширить возможности своей клиентской базы стратегическим и всесторонним образом. Предоставляя компаниям фактическую статистику и количество, методы количественного анализа данных могут реально помочь брендам создавать эффективные кампании и маркетинговые стратегии.

В методах количественного анализа данных статистика играет очень важную роль, помогая исследователям получать информацию из соответствующих данных. Статистика может помочь обобщить данные, а также описать и понять шаблоны, отношения и связи между различными единицами и числами.

Статистика может быть описательной или выводной по своему характеру. В то время как описательная статистика помогает исследователям обобщать соответствующие данные, логическая статистика используется для выявления статистически значимых различий между группами данных.

Некоторые из наиболее важных количественных включают в себя следующее

Примеры вопросов и анкет:

Анкета является средством исследования, в котором ряд вопросов предоставляется различным респондентам с целью сбора информации по определенному предмету.

Анкеты, изобретенные Лондонским статистическим обществом в 1838 году, чрезвычайно популярны практически во всех отраслях промышленности. Одним из самых больших преимуществ инвестирования в анкету является то, что она относительно рентабельна и не требует больших усилий со стороны исследователей.

С другой стороны, их недостаток может заключаться в том, что респонденты обычно дают одинаковые ответы на все вопросы. Это может повлиять на окончательное понимание и результаты исследования исследователя, так как вопросник может не привести к каким-либо ценным сведениям или преимуществам.

Анкета может быть очень полезна для исследователей, которые хотят выяснить определенные черты в демографической группе, такие как предпочтения для брендов, поведение в отношении пищевых привычек, факты в зависимости от пола, доминирующие черты личности в человеке среди других вещей.

Телефонные интервью:

Еще одним важным навыком количественного анализа данных являются телефонные интервью. Телефонные интервью, имеющие свой набор преимуществ и недостатков, основаны на конечных целях и задачах бренда. Вот некоторые из наиболее распространенных преимуществ телефонного интервью:

Это экономически эффективная среда, так как она требует гораздо меньших затрат и человеческого капитала
Собеседование один на один занимает много времени и является беспокойным, проблема, которая решается с помощью телефонного интервью, поскольку это может быть сделано в соответствии с удобством респондента
Это может улучшить качество сбора данных
Он может включать в себя большую демографическую зону, так как нет проблем с поездками. В то же время важно отметить, что иногда на пути телефонного интервью может быть несколько препятствий, таких как разрыв соединения и общение с третьими сторонами. При этом использование хорошей телефонной компании, имеющей опыт работы с большими группами людей, распространяющейся по всему региону, может помочь компании провести свои исследования и тем самым достичь своих целей.

Интернет-опросы:

Интернет сегодня является очень мощным средством. Добавьте к этому, что многие социальные сети, такие как Facebook, LinkedIn, Twitter и Instagram, дали о себе знать почти во всех регионах мира. Это означает, что онлайн-опросы стали очень простым и эффективным средством сбора информации от целевой аудитории.

Ориентируясь на клиентов в Интернете и задавая темы для участия в соответствующих социальных кампаниях и опросах, бренды могут получить гораздо лучшее и всестороннее представление о силе и восприятии своего бренда.

Онлайн-опросы являются отличным средством сбора необходимой информации, поскольку они не только экономически эффективны, но и могут включать очень большую выборку аудитории. Другими словами, онлайн-опросы являются отличным средством, с помощью которого бренды могут находить значимые мнения, комментарии и отзывы о своих брендах непосредственно от покупателей.

Используя это, они могут создавать значимые кампании и стратегии, которые учитывают их потребности и сравнивают результаты. Будучи быстрыми, эффективными и дешевыми, онлайн-опросы могут помочь брендам получить быстрые и эффективные ответы непосредственно от своей клиентской базы.

В целом методы анализа данных, будь то количественные данные или качественные данные, чрезвычайно важны для того, чтобы помочь компаниям достичь окончательных результатов, а также установить новые цели и задачи в будущем. Когда маркетинговые кампании и стратегии любой компании основаны на глубоко укоренившихся исследованиях, тогда возрастают показатели успеха и прибыльности, и им становится намного проще эффективно решать и преодолевать свои проблемы.

Методы анализа данных для укрепления бренда - Обучение, Навыки - Edu CBA

Методы анализа данных - Введение