डेटा संग्रह के बाद बाजार अनुसंधान डेटा विश्लेषण का एक अवलोकन

बाजार अनुसंधान प्रक्रिया में छह असतत चरणों या कदम होते हैं। वे निम्नानुसार हैं:

• चरण 1 - अनुसंधान समस्या और उद्देश्यों को स्पष्ट करें
• चरण 2 - समग्र शोध योजना का विकास करें
• चरण 3 - डेटा या जानकारी एकत्र करें > चरण 4
• - डेटा या जानकारी का विश्लेषण करें चरण 5
• - निष्कर्षों का वर्तमान या प्रसार करें चरण 6
• - निर्णय करने के लिए निष्कर्ष का उपयोग करें

बाजार अनुसंधान में डेटा विश्लेषण

बाजार अनुसंधान प्रक्रिया में, चौथा चरण है: डेटा या सूचना का विश्लेषण करें

बाजार अनुसंधान अध्ययन में इकट्ठा और इकट्ठा किए जा सकने वाले डेटा की मात्रा खगोलीय हो सकती है। डेटा संगठन और डेटा में कमी डेटा विश्लेषण के दो महत्वपूर्ण पहलू हैं जो शायद ही कभी हाइलाइट किए जाते हैं। फिर भी, ये कदम आंकड़ों और समझदार और व्यावहारिक डेटा व्याख्या करने की क्षमता के बारे में समझने की क्षमता के लिए महत्वपूर्ण हैं। डेटा संगठन और डेटा में कमी के लिए तरीकों का एक प्रभावशाली सरणी उपलब्ध है।

एक बाजार शोधकर्ता डेटा को मुद्रित कर सकता है या आवृत्ति वितरण संकलित कर सकता है। इसका अर्थ या औसत और फैलाव के अन्य उपाय डेटा के विश्लेषण के सामान्य तरीके हैं, जिसके लिए आवृत्ति वितरण उपलब्ध हैं। बहुत बार, उन्नत आंकड़ों और निर्णय मॉडल का उपयोग सूचना को अधिकतम करने के लिए किया जाता है जिसे अनुसंधान डेटा से निकाला जा सकता है। निम्नलिखित खंड में कई सामान्यतः इस्तेमाल किए गए सांख्यिकीय उपकरण, निर्णय समर्थन मॉडल, और अनुकूलन रूटीन का एक संक्षिप्त विवरण प्रदान करता है

मात्रात्मक बाजार अनुसंधान निर्णय समर्थन उपकरण

सांख्यिकीय तरीके

एकाधिक प्रतिगमन

• - यह सांख्यिकीय प्रक्रिया समझाए जाने के लिए सबसे अच्छी फिट के समीकरण का अनुमान लगाने के लिए प्रयोग की जाती है कितने स्वतंत्र चर परिवर्तनों के मूल्यों के रूप में एक निर्भर चर का मूल्य बदलता है एक साधारण मार्केट रिसर्च का उदाहरण विज्ञापन के लिए विज्ञापन, विज्ञापनों की नियुक्ति, और विज्ञापन के समय पर व्यय के संबंध में बिक्री राजस्व (निर्भर चर) कैसे बदलता है, यह देखकर विज्ञापन के लिए सर्वश्रेष्ठ फिट का अनुमान है। भेदभाव का विश्लेषण
• - यह सांख्यिकीय तकनीक दो या दो से अधिक श्रेणियों में लोगों, उत्पादों या अन्य स्पर्शियों के वर्गीकरण के लिए उपयोग की जाती है। बाजार अनुसंधान कई तरीकों से भेदभावपूर्ण विश्लेषण का उपयोग कर सकता है एक सरल उदाहरण यह है कि अलग-अलग प्रकार के उत्पादों के लिए विज्ञापन चैनल सबसे प्रभावी हैं। फैक्टर विश्लेषण
• - यह सांख्यिकीय पद्धति यह निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाती है कि अंतर-सहसंबद्ध चर के बड़े सेट के सबसे मजबूत अंतर्निहित आयाम कौन से हैं जहां कई चर सहसंबद्ध हैं, कारक विश्लेषण यह पहचानता है कि कौन से संबंध सबसे मजबूत हैं। कारक विश्लेषण का उपयोग करके, एक बाजार शोधकर्ता जो जानना चाहता है कि किस प्रकार के वैरिएबल्स या कारकों का संयोजन किसी विशेष प्रकार के उपभोक्ता के लिए सबसे अधिक आकर्षक है, कुछ वैरिएबल डेटा को कम करने के लिए कारक विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं, उपभोक्ताओं के लिए सबसे ज्यादा आकर्षक हैं। क्लस्टर विश्लेषण
• - यह सांख्यिकीय प्रक्रिया अलग-अलग समूहों में एक विशिष्ट संख्या में वस्तुओं को अलग करने के लिए उपयोग की जाती है, लेकिन ये संविधान में अपेक्षाकृत समरूप हैं। यह प्रक्रिया बाजार के विभाजन में होती है, जहां बाजार शोधकर्ता समानता में दिलचस्पी रखते हैं, जो उपभोक्ताओं को खंडों में समूहबद्ध करने की सुविधा देता है और जो उन विशेषताओं में भी दिलचस्पी है जो बाजार क्षेत्रों को अलग बनाती हैं। संयुक्त विश्लेषण
• - यह सांख्यिकीय पद्धति विभिन्न विपणन प्रस्तावों के संबंध में उपभोक्ताओं की प्राथमिकताओं को खोलने के लिए उपयोग की जाती है। एकमात्र विश्लेषण में बाजार के शोधकर्ता के लिए दो आयाम रुचि के हैं: (1) उपभोक्ता को पसंदीदा विशेषताओं के अनुमानित उपयोगिता कार्य प्रत्येक विशेषता का, और (2) सापेक्ष महत्व । बहुआयामी स्केलिंग
• - यह श्रेणी प्रतिस्पर्धी ब्रांडों या उत्पादों के अवधारणात्मक मानचित्रों का इस्तेमाल करने वाली तकनीकों का एक नक्षत्र दिखाती है। उदाहरण के लिए, बहुआयामी स्केलिंग में, ब्रांड विशेषताओं की जगह में दिखाए जाते हैं जिनमें ब्रांड के बीच की दूरी भिन्नता का प्रतिनिधित्व करती है। बाजार अनुसंधान में बहुआयामी स्केलिंग का एक उदाहरण "के-कप" के रूप में सिंगल सर्विंग कॉफ़ी के निर्माताओं को दिखाएगा। विभिन्न के-कप ब्रांडों को बहुआयामी अंतरिक्ष में रोटी की ताकत, स्वाद और विशेष संस्करणों की संख्या, वितरण चैनलों, और पैकेजिंग विकल्प जैसे गुणों से जोड़ दिया जाएगा। आप बाजार अनुसंधान प्रक्रिया के चरण -4 में उपयोग किए जाने वाले अधिक डेटा में कमी और निर्णय समर्थन मॉडल का पता लगा सकते हैं। या आप चरण 5 पर आगे बढ़ सकते हैं: निष्कर्ष पेश करें

स्रोत:

_{कोटलर, पी (2003)। विपणन प्रबंधन (11 वां संस्करण) ऊपरी सिडल नदी, एनजे: पियर्सन एजुकेशन, इंक, प्रेंटिस हॉल}

_{लिमन, डी आर गुप्ता, एस।, और सैकेल, जे। (1 99 7) बाजार अनुसंधान। पढ़ना, एमए: एडिसन-वेस्ले}