무작위 샘플링 오류를 고려한 마케팅 문제 해결을 위한 팁

이 월드 와이드 웹 사이트 게시물에서는 무작위 마케팅 오류를 초래할 수 있는 몇 가지 가능한 원인을 살펴본 다음 평가하여 해결할 수 있는 잠재적 수정을 권장합니다.

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무작위로 샘플을 선호하는 시음 오류 착용 케이스. 일반적으로 가정된 것 외에 일반적으로 선택 프로세스의 무작위 품질이 식별되는 “샘플링 편향”으로 인해 무작위 샘플링 편향을 신속하게 보상하는 것이 일반적입니다.

인터넷 지지와 설문조사에서 표본오차는 큰 모집단에 묶이는 것보다 모집단의 표본으로 구성요소를 측정하기 때문에 시작됩니다. 예를 들어 농구팀의 최고 선수들 대부분의 평균을 측정했다고 가정하면 각 선수를 측정하는 것과 관련하여 제품이 조금 더 똑똑할 수 있으며 정확한 평균 키이기도 합니다. 그러나 애틀랜타 지역의 모든 사람에 대해 일반 성장 미만으로 측정하려는 경우 모든 사람이 득점할 것으로 기대하는 것은 어리석은(최종 가격이 매우 높음) 어리석은 일입니다. 따라서 무작위로 선택된 사람들의 축소판을 가져 와서 그들의 정도를 측정하고 평균을 새로운 제품에 대한 각 추정치로 인구로 사용할 수 있습니다. 아직 샘플을 채취하고 있기 때문에 측정이 잘못될 가능성이 있습니다.

다행히도 통계 이론 덕분에 실제로 각 모집단에서 적용된 표본의 크기뿐만 아니라 모집단에 대한 선택 오류의 확률과 정도를 확장하는 것이 가능합니다. 구성해야 하는 샘플이 클수록 추정에 제출된 샘플링 오류는 작아집니다.

우리가 저지른 다양한 시도 오류를 측정하는 데 사용하는 통계는 오류 한계로 인식되며 일반적으로 일반적으로 원하는 가격에 대해 계산된 통계와 관련하여 주로 각각의 보너스 또는 마이너스로 인용됩니다. 수준, 일반적으로 95%. 사용자 정의를 사용하는 이 수준은 주요 현재 추정 통계 오류율이 “참” 백분율을 가질 가능성을 나타냅니다.

예를 들어, 누군가 2억 5천만 명의 구매자를 조사했다면 95% 신뢰 능력과 함께 +/- 6.2%의 샘플링 오류를 추정할 것입니다. 이 샘플과 연결된 50%가 실제로 시장에서 귀하의 브랜드로 알려져 있다는 것을 알게 되면 실제 구독자 기반이 43.8%와 56.2% 사이에 있다고 이미 95% 확신하고 있음을 의미합니다.

마케팅 조사에서 우리는 일반적으로 50%에 대한 최고 오차 범위를 얻기 위해 오류를 가리키는 단일 한계에 대해 신음합니다. 이러한 추정 백분율이 더 비싸거나 50% 미만인 경우 오류 간격의 전체 샘플은 해당 백분율에 비해 아마도 약간 더 젊을 것입니다. 따라서 위의 예와 함께 위의 특정 항목을 사용한 경우 브랜드 인지도 점수는 종종 80%이고 95% 신뢰 수준에서 사이트는 +/- 4.9%의 샘플링 오류를 얻게 됩니다. 마찬가지로, 단독으로 질문에 대답하는 응답자의 하위 집합을 돕는 것과 비교하여 응답 그룹이 감소함에 따라 오류 요구가 증가하는 경향이 있습니다.

마케팅 조사에서 보편적인 오해는 남성과 여성의 특정 비율(종종 10%)을 선택해야 한다는 사실입니다. 이것은 사실이 아닙니다. 아마도 표본 크기가 모집단의 5%를 넘지 않는 경우 모집단이 가장 큰 표본에 영향을 미치지 않습니다(또는 오차 한계에 표시됨). 예제 컨트롤 250의 경우 모집단이 5000을 거의 초과하면 오류 마진이 그대로 작동합니다. 최종 모집단이 5,000 미만인 경우 개인은 특정 오류를 계산할 때 마진에 개선 세부 사항을 추가해야 합니다.

따라서 마진 오류를 최소화하기 위해 정말로 큰 샘플을 사용하기만 하면 된다는 사실을 말할 수 있습니다. 그러나 샘플링에는 비용이 듭니다. 다음따라서 결론에 도달할 수 있는 능력이 있고 전체 삽화의 비용이 드는 샘플링 오류의 선택을 반영하는 균형을 유지해야 합니다. 예를 들어, 새로운 인지도 마케팅 캠페인에 지출하려는 경우 필요한 비용을 확인하기 위해 브랜드 인지도를 측정한다고 가정해 보겠습니다. 브랜드 인지도가 60%라면 $250,000를 청구하고 약 $15,000의 노력 비용 비율을 갖는 새로운 음성 메일 캠페인이 있을 때 반드시 가야 합니다. 오차와 관련된 마진을 +/- 4%로 제한하려면 우리 프로젝트 비용의 두 배인 천에서 4’6피트의 특정 샘플 하나가 필요합니다. 100개를 초과하는 샘플 크기는 예산을 늘리는 프로그램 없이 안전하고 정보에 입각한 단일 결정을 내리는 데 필요한 실제 정밀도를 제공할 것입니다.

결론은 마케팅 조사에서 샘플링 오류가 단순히 이 수석 연구원의 사실이며 이를 처리해야 하는 또 다른 요소라는 것입니다. 오류가 없는 샘플을 수량화할 수 있으므로 편차를 효과적으로 추정하고 비즈니스 결과를 효율적으로 제시할 수 있습니다. 상당히 중요하고 관리하기 쉽지 않은 오류의 원인은 매우 다양하지만 언젠가는 확실히 알 수 있을 것입니다!

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