डेटा विश्लेषण: बाजार अनुसंधान में अंतिम चरण

मैंने पिछले एक को छोड़कर मार्केट रिसर्च में सभी चरणों के बारे में बात की है जो डेटा विश्लेषण है। इसलिए, आज अंततः वह दिन है जब हम डेटा विश्लेषण के माध्यम से जाएंगे और इस प्रकार बाजार अनुसंधान के बारे में इस श्रृंखला को बंद कर देंगे।

लेकिन आगे कूदने से पहले, पहले यह जान लें कि बाजार अनुसंधान क्या है, इसकी आवश्यकता होने पर आपको इसकी आवश्यकता क्यों है और इसे किसको व्यवस्थित करना चाहिए। ये रहा!

क्यूं कर?

कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपकी सेवा कितनी अच्छी है, आपके उत्पाद को उचित बाजार अनुसंधान के बिना सफल होने की कुछ संभावना है। यह मानना ​​बहुत खतरनाक है कि आप पहले से ही अपने लक्षित बाजार के बारे में पर्याप्त जानते हैं। मुझे सच बताएं "आप कुछ भी नहीं जानते हैं, जॉन स्नो!" इसलिए, यह सुनिश्चित करने के लिए बाजार अनुसंधान करें कि आप सही रास्ते पर हैं।

कब?

खैर, ASAP! जैसे ही आप उस नए उत्पाद या सेवा के बारे में सोचते हैं, आपको बाजार अनुसंधान करने की आवश्यकता होती है। अनुसंधान आपका सबसे पहला कदम होना चाहिए। इसे स्वीकार न करें

बाजार अनुसंधान कौन करना चाहिए?

  • उत्पाद प्रबंधकों
  • Startupers / उद्यमियों
  • कोई और जो उत्पाद / सेवा के बारे में पर्याप्त परवाह करता है

इसलिए, जैसा कि मैंने पहले कहा, डेटा विश्लेषण बाजार अनुसंधान का अंतिम चरण है। दरअसल, यह पहला कदम रखने वाला तीसरा है और डेटा संग्रह दूसरा है। नियोजन में कुछ चरण शामिल हैं जो आपको वास्तविक शोध के लिए तैयार करने चाहिए। मैंने योजना के बारे में एक अलग लेख लिखा है, इसलिए आप इसे अधिक विस्तृत रूप से देख सकते हैं।

फिर डेटा कलेक्शन आता है जिसमें मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा एकत्र करना शामिल है। इन दोनों के बीच कुछ अंतर हैं। यहाँ एक त्वरित अवलोकन है:

मात्रात्मक डेटा:

  • आपके बाजार का कुल आकार क्या है?
  • आपके पास संभावित रूप से बाज़ार का कितना प्रतिशत हिस्सा हो सकता है?
  • अपने संभावित बी 2 सी ग्राहकों (आयु, लिंग, स्थान, आय, सामाजिक वर्ग, व्यवसाय, शिक्षा) की जनसांख्यिकीय तस्वीर
  • आपके संभावित बी 2 बी ग्राहकों की जनसांख्यिकीय तस्वीर (उद्योग, स्थान, फर्म का आकार, मूल्य प्राथमिकताएं)
  • आपकी संभावित लीड कहां से आ रही हैं?
  • आयु सीमा क्या है?

गुणात्मक तथ्य:

  • आपके लक्षित बाजार में वर्तमान मांग क्या है?
  • मौजूदा या नए ग्राहकों के मूल्य और मान्यताएं क्या हैं
  • लक्ष्य बाजार में रुझान - वृद्धि के रुझान, उपभोक्ता वरीयताओं में रुझान और उत्पाद विकास में रुझान
  • आपके उत्पाद और / या आपके आकार के व्यापार के लिए विकास की क्षमता और अवसर।

आप समझ सकते हैं? इकट्ठा करने के लिए बहुत सारा डेटा है। और आप इस जानकारी को इकट्ठा करने के लिए सर्वेक्षण, साक्षात्कार, फोकस समूह, अवलोकन और कुछ भी कर सकते हैं।

जैसे ही आपके हाथों में सभी डेटा होते हैं, डेटा विश्लेषण की प्रक्रिया शुरू करें। गुणात्मक डेटा, मात्रात्मक डेटा या दोनों का मिश्रण होने पर बाजार अनुसंधान में यह एक चरण है, उस डेटा के आधार पर निष्कर्ष निकालने के लिए एक साथ लाया जाता है। ये निष्कर्ष तब आपके लिए पर्याप्त अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं ताकि आप अपने बाजार अनुसंधान के सवालों का जवाब दे सकें और एक नए उत्पाद / सेवा को मान्य कर सकें या अपने मौजूदा उत्पाद / सेवा के साथ आगे बढ़ सकें।

आमतौर पर, सांख्यिकीय परीक्षण का उपयोग डेटा विश्लेषण के दौरान किया जाता है। यह किसी भी निष्कर्ष के महत्व का अनुमान लगाने के लिए किया जा रहा है, जिसके लिए शोधकर्ता आए हैं।

यदि आप गुणात्मक तरीकों के माध्यम से बाजार अनुसंधान कर रहे हैं, तो आप अभी भी डेटा विश्लेषण के माध्यम से परिणामों को माप सकते हैं। आपको केवल परिणामों को कोड करने की आवश्यकता है जैसे आप सामान्य रूप से क्वांटिटेटिव डेटा विश्लेषण में करेंगे। डेटा विश्लेषण के इस रूप को सामग्री विश्लेषण के रूप में जाना जाता है।

लेकिन इससे पहले, आइए देखें कि मात्रात्मक डेटा विश्लेषण से निपटने के दौरान किसी को क्या करना चाहिए। तथ्य यह है कि बाजार अनुसंधान के माध्यम से एकत्र किए गए डेटा की मात्रा बहुत बड़ी हो सकती है। और यहां सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि डेटा संगठन और डेटा कटौती तकनीकों का उपयोग करने के लिए डेटा को संकलित करने और उसे इकट्ठा करने के लिए किया जाता है। सांख्यिकीय विधियों में से कुछ कारक विश्लेषण, एकाधिक प्रतिगमन, क्लस्टर विश्लेषण आदि हैं। आप इन तरीकों पर अलग-अलग शोध करना चाहते हैं ताकि आप देख सकें कि आपकी परियोजना के लिए कौन सा तरीका चुनना है।

गुणात्मक डेटा विश्लेषण पर वापस जा रहे हैं, ध्यान रखें कि गुणात्मक डेटा में बहुत सारी पाठ सामग्री शामिल हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि यह स्वास्थ्य सेवा उद्योग में है, तो बैठक से बातचीत या मिनटों के टेप जैसे ग्रंथों को एकत्र और विश्लेषण किया जा सकता है। जैसा कि मैंने ऊपर कहा है, ग्रंथों और गुणात्मक डेटा, सामान्य रूप से, कोडित किए जा सकते हैं और फिर विश्लेषण किया जा सकता है जैसे मात्रात्मक डेटा किया जाता है।

अंतिम शब्द

डेटा विश्लेषण के बारे में यह पूरी बातचीत आपको डरावनी लग सकती है। लेकिन यह आमतौर पर उतना डरावना नहीं है जितना लोग सोचते हैं कि यह है। डेटा संग्रह एक बात है, डेटा विश्लेषण पूरी तरह से एक और चीज है। आपको दोनों को पूरा करने की जरूरत है। यदि आप अपने उत्पाद या सेवा को बाज़ार में सफल बनाना चाहते हैं, तो उन्हें अनदेखा न करें। यदि आपको लगता है कि आप डेटा विश्लेषण करने वाले व्यक्ति नहीं हैं, तो उस कार्य को दूसरों को सौंपें। बहुत सारे अच्छे शोधकर्ता या कंपनियां भी हैं जो आपके लिए काम करने को तैयार होंगी। यह कभी-कभी डेटा और आपके उद्योग की मात्रा के आधार पर थोड़ा महंगा हो सकता है, लेकिन खेल मोमबत्ती के लायक है!