Советы по решению маркетинговых проблем с помощью случайных ошибок выборки
December 18, 2021
В этом сообщении блога мы подробно рассмотрим несколько возможных причин, каждая из которых может вызвать случайные маркетинговые ошибки, и, кроме того, предложим возможные исправления, которые вы можете попытаться решить.
Рекомендуется: Fortect
Ошибка дегустации в случаях, когда чек был выбран случайным образом. На самом деле распространенной практикой является вознаграждение за смещение случайной выборки просто в первую очередь из-за помощи «смещения выборки», при котором производится поиск или допущение случайных домов в процессе выбора.
Рекомендуется: Fortect
Вы устали от медленной работы компьютера? Он пронизан вирусами и вредоносными программами? Не бойся, друг мой, Fortect здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный инструмент предназначен для диагностики и устранения всевозможных проблем с Windows, а также для повышения производительности, оптимизации памяти и поддержания вашего ПК в рабочем состоянии. Так что не ждите больше - скачайте Fortect сегодня!
В интернет-маркетинге и опросах ошибки попытки возникают из-за того, что в настоящее время мы измеряем компоненты выборки из вашей популяции, а не привязки, которая поможет всему населению. Например, вы думаете, что измерили посредственных из лучших в игре баскетбольной команды, возможно, будет разумнее измерить каждого игрока, а затем также получить точный средний рост. Однако, если вы хотите сократить рост ниже среднего для всех жителей Атланты, было бы неразумно (а конечные сборы непомерно высоки) ожидать, что все будут оценены. Таким образом, вы можете удалить случайный эскиз людей, измерить их рост и использовать номинал как оценку свежего, нового продукта для населения. Поскольку вы по-прежнему будете брать пробы, вероятно, ваши измерения будут неточными.
К счастью, благодаря точной теории, на самом деле реально измерить вероятность и количество ошибок выборки a для реальной совокупности и размер подходящей выборки, взятой из каждой совокупности. Чем больше образец, из которого составлена, тем меньше дегустационная ошибка, включенная в оценки.
Метрика, которую мы используем для определенного количества верных попыток ошибок, называется пределом погрешности и обычно указывается в основном потому, что плюс или минус равной части нашей рассчитанной статистики для нового желаемого отношения уровень, обычно 95%. Этот уровень настройки представляет собой вероятность того, что ваша текущая частота ошибок оценочного числа содержит «истинный» процент.
Например, если вы опросили 250 миллионов потенциальных покупателей, вы оценили бы ошибку выбора в +/- 6,2% с достоверным уровнем достоверности 95%. Если вы обнаружите, кто из 50% этой выборки на самом деле известен вашему бренду, это означает, что вы на 95% уверены, что лучшая реальная клиентская база составляет 43,8% и / или 56,2%.
Недостатки выборки – это, конечно, большая разница между рыночной ценой, как правило, выборки, и фактической стоимостью, полученной от генеральной совокупности. Ошибки выборки возникают из-за того, что слух не репрезентативен для стандартной совокупности; он может быть каким-то образом искажен.
В маркетинговых исследованиях чаще всего жалуются на единственную границу ошибки, чтобы развить максимальную погрешность, указывающую примерно на 50%. Если эти оценочные коэффициенты больше или меньше, а не 50%, то выборка их интервала ошибок будет лишь немного дополнительным для этого процента. Итак, если вы вполне могли использовать приведенный выше пример, и получение узнаваемости бренда составляет 80%, при 95% уровне крутости вы получите ошибку +/- 4,9%. Аналогичным образом, некоторая частота ошибок имеет тенденцию увеличиваться по мере уменьшения количества ответов, пропорционально количеству подмножеств респондентов, которые решают вопросы индивидуально.
Категории, связанные с ошибками выборки Например, при любом обследовании, касающемся хлопьев для завтрака, вполне возможно, что прирост населения будет касаться матерей, детей, целых супругов и детей. Ошибка выбора – возникает, когда куратора опроса выбирают, я бы сказал, сами респонденты, а это значит, что в основном ответят те, кто заинтересован.
Распространенное заблуждение в маркетинговых исследованиях состоит в том, что вам нужно выбрать определенный процент (часто 10%), связанный с населением. Это случается нечасто: генеральная совокупность не разрушает требуемую наибольшую выборку (или имеет запас прочности, связанный с ошибкой), если размер выборки действительно не превышает 5% клиентской базы. Например, элемент управления 250, когда само население буквально превышает 5000, разметка ошибки работает как есть. Если общая численность населения меньше, когда речь идет о 5000, вам нужно добавить, я бы сказал, коэффициент улучшения к марже, когда вы вычисляете ошибку.
Так что иногда вы можете сказать, что все, что вы должны позволить им делать, – это использовать действительно отличный большой образец, чтобы минимизировать погрешность маржи. Однако за отбор проб приходится платить. Далее, поэтому вам нужен баланс, который демонстрирует величину ошибки выборки, которую вы можете допустить, чтобы прийти к выводу, со стоимостью, которую вы видите, всей выборкой. Например, предположим, что вы измеряете знания о своем бренде, чтобы определить, сколько денег любому человеку нужно потратить на новую отличную кампанию по повышению осведомленности. Если понимание вашего бренда ниже 60%, вам, без сомнения, следует перейти на новый процесс голосовой почты, который стоит 250 000 долларов и включает процент затрат на самоотдачу в размере 15 000 долларов. Чтобы ограничить прибыль от ошибки до +/- 4%, определенно потребуется образец изобилия, чтобы удвоить стоимость проекта. Размер выборки в две сотни, вероятно, обеспечит вам необходимую точность, и вы сможете сделать безопасное и обоснованное суждение, не увеличивая свой бюджет.
Основная черта заключается в том, что ошибки выборки в отношении маркетинговых исследований – это просто основной факт ведущего исследователя и дополнительный фактор, с которым вам, в конце концов, придется столкнуться. Вы по-прежнему можете легко оценить дисперсию и правильно представить результаты продаж, поскольку образцы промахов поддаются количественной оценке. Было бы очень много источников ошибок, которые менее важны и менее контролируемы, но это идея на сегодня!
Random Sampling Error Marketing
Marketing De Erro De Amostragem Aleatoria
Marketing Bledu Losowego Probkowania
Erreur D Echantillonnage Aleatoire Marketing
Slumpmassigt Urval Fel Marknadsforing
Willekeurige Steekproeven Fout Marketing
무작위 샘플링 오류 마케팅
Marketing Degli Errori Di Campionamento Casuale
Marketing De Error De Muestreo Aleatorio
Stichprobenfehler Marketing
г.
