Suggerimenti Per Risolvere Problemi Di Marketing Con Errori Di Campionamento Casuale

December 18, 2021 By Gary Lamb Off

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In questo post del blog, daremo un’occhiata a diversi possibili induttori che possono causare discrepanze casuali di marketing e quindi suggeriremo potenziali soluzioni che puoi provare a risolvere.

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Errore di degustazione nei casi in cui generalmente il campione è stato selezionato a caso. È pratica comune premiare la distorsione di campionamento non scelta semplicemente principalmente dovuta al ritorno alla “bias di campionamento”, in cui sono state identificate o assunte le qualità selezionate casualmente del processo di selezione.

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Nel marketing su Internet e nelle indagini sui sondaggi, gli errori di campionamento si verificano perché prendiamo le misurazioni dei componenti di un campione più tipicamente associati a una popolazione, piuttosto che essere collegati all’intera popolazione. Per lo studio di ricerca, se pensi di aver misurato la media di una persona dei migliori in una nuova squadra di basket, potrebbe essere un po’ più intelligente misurare ogni unità principale e anche ottenere un’altezza accurata sottoperformante. Tuttavia, se si volesse misurare una crescita al di sotto della media per qualsiasi individuo nella città di Atlanta, sarebbe irragionevole (e il prezzo di conclusione proibitivo) aspettarsi che tutti vengano misurati. Quindi, puoi prendere una miniatura casuale di ragazzi, misurare la loro altezza e usare la mia media come stima di un enorme nuovo prodotto per la popolazione. Dal momento che stai ancora prelevando campioni, generalmente c’è qualche possibilità che le tue capacità siano imprecise.

Fortunatamente, grazie alla teoria statistica, è in modo semplice misurare la probabilità così il grado di errore di campionamento a rispetto ad una popolazione e la dimensione della maggior parte di un campione prelevato da ogni numero di abitanti. Più grande è il campione da cui tipicamente è compostolena, minore è questo particolare errore di campionamento incluso nei costi.

La metrica che usiamo che aiuterà a misurare il numero di tentativi di errore commessi è nota come margine insieme all’errore e di solito è citata essenzialmente come un più o meno coinvolto con ciascuna delle nostre statistiche calcolate quando il desiderato livello di rapporto, di solito 95%. Questo livello di personalizzazione rappresenta una probabilità che il tasso di errore delle statistiche di stima corrente contenga un permesso “vero”.

Ad esempio, se hai intervistato 250 trilioni di acquirenti, stimeresti un errore di campionamento di +/- 6,2% con un livello di confidenza del 95%. Se ritieni che il 50% di questo campione possa essere effettivamente noto al tuo marchio, significa che sei sicuro al 95% che la tua base di clienti effettiva sarà di circa il 43,8% e/o il 56,2%.

L’errore di campionamento è, ovviamente, l’effettivo scostamento del prezzo di mercato legato al campione dall’effettivo rispetto della popolazione. Gli errori di campionamento si verificano a causa del fatto che tutto il campione non è rappresentativo della popolazione generale; può essere fuori forma in qualche modo.

Nella ricerca di marketing per, di solito ci lamentiamo di un margine di errore idoneo in modo che tu possa ottenere un errore associato al margine massimo di circa il 50%. Se queste probabili percentuali sono maggiori o minori di appena il 50%, allora il campione della maggior parte dell’intervallo di errore sarà solo più o meno più giovane per quella percentuale. Quindi, se nel caso in cui hai utilizzato quanto sopra L’esempio sopra e il punteggio di familiarità del marchio è 80%, con un altro livello di confidenza del 95% otterrai un nuovo errore di campionamento di +/- 4,9%. Allo stesso modo, il tasso di errore tende ad aumentare man mano che il numero di risposte diminuisce, rispetto a sottoinsiemi di intervistati che risponderanno alle domande individualmente.

Categorie adatte agli errori di campionamento Ad esempio, con qualsiasi indagine sui cereali per la colazione, la maturazione della popolazione può riguardare madri, bambini, beni di famiglia. Errore di selezione – si verifica poiché il curatore del sondaggio viene scelto a causa degli intervistati stessi, il che significa che solo chi è interessato risponde davvero.

Un malinteso comune nella ricerca promozionale è che è necessario selezionare una certa percentuale (spesso il 10%) per la popolazione. Non è necessariamente così: la popolazione considerata non influisce sul campione più grande richiesto (o ha un impatto sul confine di errore) se le dimensioni del campione non superano il 5% della popolazione stessa. Ad esempio control 250, mentre sei la popolazione supera letteralmente 5000, in genere il margine di errore funziona come ‘s. Se la popolazione totale è molto inferiore a 5.000, è necessario portare il fattore di miglioramento al confine quando si calcola l’errore.

Quindi possiamo dire che tutto ciò che devi fare è utilizzare un campione senza dubbio grande per ridurre al minimo l’errore. Tuttavia, il campionamento arriva di corsa. NextPertanto, hai bisogno di un equilibrio che molti rifletta la quantità di errore del campione che puoi tollerare per ottenere la tua conclusione, con il costo dell’intero campione. Ad esempio, per cominciare, supponiamo che tu stia misurando la consapevolezza del tuo prodotto per determinare quanti dollari hai bisogno di spendere per una nuova campagna di sensibilizzazione adeguata. Se la consapevolezza della tua azienda è inferiore al 60%, devi assolutamente optare per una nuova campagna di posta vocale, che costa $ 250.000 e ha una percentuale di costo d’impegno tra circa $ 15.000. Per limitare il margine di errore specifico a +/- 4% normalmente dovrebbe richiedere un campione di mille funzionali per raddoppiare il costo relativo al nostro progetto. Una dimensione del campione superiore a duecento ti darà la precisione di cui hai bisogno per prendere una decisione sicura e riservata senza allungare il budget.

La linea della superficie plantare è che le sfide di campionamento nelle ricerche di mercato sono semplicemente l’ultimo fatto del ricercatore capo, quindi un altro fattore con cui dovrai affrontare. È inoltre possibile stimare efficacemente la varianza e presentare i risultati aziendali in modo appropriato, poiché i campioni di incomprensioni sono quantificabili. Ci sono molte, molte fonti associate all’errore che sono meno importanti e gestibili in modo ridotto, ma questa è un’idea per un altro giorno!