nghiên cứu marketing phần 3 ppt

41 - Kích thích vật chất: đôi khi cần đề xuất món quà nhỏ cho người tham dự kèm theo thư. - Hình thức bảng câu hỏi: khổ giấy càng bé, tỷ lệ trả lời càng cao. Chữ viết rõ trên giấy tốt, in thưa hàng, nếu câu hỏi mở nên chừa đủ số dòng để trả lời, có thể in hình khôi hài nhỏ để gây thích thú và kích thích trả lời. - Chuẩn bị phong bì trả lời: phong bì có dán tem, in địa chỉ nơi nhận để người trả lời gửi lại bảng câu hỏi đã hòan tất câu trả lời. Thu thập dữ liệu bằng phương pháp thử nghiệm Như đã trình bày trong trong các phần trước đây, để thu thập dữ liệu ngoài việc nghiên cứu các tài liệu (để thu thập dữ liệu thứ cấp), hoặc quan sát, phỏng vấn (để thu thập dữ liệu sơ cấp), còn có thể được thự c hiện thông qua việc thử nghiệm. Trong nghiên cứu marketing, các cuộc thử nghiệm đóng vai trò rất lớn, ngoài việc kiểm tra hoặc khẳng định một giải pháp hiệu chỉnh đưa ra, chúng còn cung cấp một nguồn dữ liệu khá lớn có thể sử dụng trong nhiều đề tài nghiên cứu về lĩnh vực marketing. Khung cảnh (môi trường thử nghiệm): thử nghiệm có thể được thực hiện trong hai khung cảnh là trong phòng thí nghi ệm hay trên hiện trường. Hai khung cảnh này khác nhau ở mức độ có thể kiểm tra được một số biến số nào đó của người nghiên cứu và mức độ thực tế của khung cảnh nghiên cứu. - Thử nghiệm labo (laboratory expriments): Trong thử nghiệm này, người nghiên cứu đưa ra các tác động cho các đối tượng trong khung cảnh đã được xếp đặt cho mục tiêu của các cuộc thử nghiệm. Khung cảnh xếp đặt theo ý muốn như vậy giúp cho người nghiên cứu giảm thiểu đến mức thấp nhất ảnh hưởng không thích hợp của một số biến ngoại lai nhờ kiểm soát và điều chỉnh được sự biến đổi của một số biến số nào đó. Trong các labo như vậy, có đủ các trang thiết bị cần thiết như là gương một chiều, màn ảnh, hệ thống kiểm tra độ thắp sáng và nhiệt độ cũng như các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến việc thử nghiệm. Thử nghiệm labo được tiến hành không khó khăn lắm nhưng ít khi được thực hiện trong nghiên cứu marketing do các biến số thử nghiệm labo không phải lúc nào cũng giống như thực tế trên hiện trường, và trong quá trình này, người nghiên cứu đã khống chế các tác động bên ngoài, do đó việc áp dụng các kết quả thử nghiệm này rất hạn chế. - Thử nghiệm hiện trường: đây là loại thử nghiệm được tiến hành ở môi trường thực tế. Lợi ích lớn nhất của cuộc thử nghiệm hiện trường là tính thật của khung cảnh. Những biến số được đưa vào thí nghiệm như: sản phẩm, quảng cáo, giá cả sẽ giống như hòan cảnh mua bán bình thường. Thử nghiệm hiện trường thường rất tốn kém và phức tạp hơn so với thử nghiệm labo, nhưng đây lại là phương pháp thông dụng trong nghiên cứu marketing vì tính thực tiễn của kết quả thử nghiệm cao nên có tác dụng rất lớn trong việc quyết định một giải pháp (ví dụ: thử nghiệm sản phẩm mới trước khi thương mại hóa, thử nghiệm một thông điệp quảng cáo, m ột loại nhãn hiệu ). Những sai lầm thường mắc phải trong các cuộc thử nghiệm: Một cuộc thử nghiệm có giá trị là cuộc nghiên cứu xác định được một kết quả mà kết quả này chỉ phụ thuộc biến số đã đưa ra thử nghiệm, chứ không còn thuộc yếu tố ngoại lai nào khác nữa. Nhưng trong mọi thử nghiệm vẫn có yếu tố ngoại lai có m ặt trong môi trường, do đó cần phải xác định được các biến số đó và kiểm soát được chúng. Vì vậy, trước khi tìm hiểu các loại thử nghiệm, cần phải biết được một số nguyên nhân gây ra sai lệch có thể làm giảm giá trị của các cuộc thử nghiệm. Các nguyên nhân chủ yếu có thể gây ra sai lệch trong các cuộc thử nghiệm là: - Lịch sử: yếu tố lịch sử có thể là một biến c ố xảy ra trong lúc đang tiến hành thử nghiệm, nhưng không phải là yếu tố do cuộc thử nghiệm mà có. 42 - Lỗi thời: là biến số không rõ rệt. Lỗi thời là thay đổi dần phản ứng của người tiêu dùng qua thời gian, hoặc sự thay đổi về nhận thức do tích lũy kiến thức và kinh nghiệm qua thời gian thử nghiệm. Ví dụ: sự thay đổi thái độ mua bán, thay đổi cách sinh hoạt - Bỏ ngang: đó là trường hợp một hay nhiều đơn vị bỏ cuộc trong cuộc thử nghiệm làm cho kết quả thử nghiệm không tính được vì không biết đơn vị bỏ cuộc có cùng một thái độ ứng xử và cho kết quả giống như các đơn vị còn lại không? - Hiệu ứng thử nghiệm: trong qúa trình thử nghiệm, một đối tượng ý thức mình đang chịu thử nghiệm sẽ xúc động, trả lời lệch lạc, hoặc có thái độ không thật - Công cụ đo lường: sự sai lệ ch do sử dụng công cụ đo lường trong cuộc thử nghiệm (ví dụ: do thiết bị bảng câu hỏi thiếu hợp lý, bố trí hệ thống quan sát không phù hợp). - Chọn mẫu lệch: là sai lầm xảy ra khi đơn vị thử nghiệm đã được lựa chọn không đại diện cho tổng thể muốn điều tra. Cách ghi chú thử nghiệm bằng ký hiệu: - Ký hiệu X chỉ tác động của m ột thử nghiệm nào đó vào một nhóm nào đó. X là biến số độc lập. - Ký hiệu O đề cập đến sự quan trắc, đánh giá hay đo lường biến số phụ thuộc theo đơn vị thử nghiệm. Nếu có hơn một lần định lượng thì ký hiệu lần lượt là O 1 , O 2 , O 3 , - Ký hiệu R chỉ việc đưa ra một cách bất kỳ (ngẫu nhiên, không lựa chọn) một đơn vị (đối tượng) nào đó để tiến hành thử nghiệm. Các mô hình thử nghiệm: - Mô hình thử nghiệm một nhóm: Trong mô hình này, những đơn vị được rút ra để thử nghiệm không được chọn một cách ngẫu nhiên mà dựa trên một số căn cứ khác. Đối với những thử nghiệ m này, các biến số nguyên nhân được bộc lộ trước rồ sau đó chúng mới được đo lường sự ảnh hưởng. • Mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau (posttest) X O 1 • Mô hình thử nghiệm một nhóm đo lường trước và sau (pre & posttest): mô hình này chỉ khác mô hình một nhóm thử nghiệm đo lường sau là các đối tượng được nghiên cứu trước khi tiến hành thử nghiệm phải thực hiện đo lường. O 1 X O 2 • Mô hình chuỗi thời gian (time -series): Mô hình chuỗi thời gian là sự mở rộng của mô hình thử nghiệm trước và sau. Chúng cung cấp những kết quả của các lần đo lường liên tục và các kiểu thử nghiệm giống nhau ở các địa điểm khác nhau cùng một thời gian. O 1 O 2 O 3 O 4 X O 5 O 6 O 7 O 8 Các mô hình thử nghiệm một nhóm có cách làm đơn giản, ít tốn kém chi phí, nhưng do các đối tượng thử nghiệm được lựa chọn có chủ ý hoặc tình nguyện nên kết quả khó đảm bảo tính đại diện cũng như độ tin cậy. Loại mô hình thử nghiệm này được sử dụng để tìm hiểu các biến số nguyên nhân, nhưng lại không kiểm soát được các yếu tố tác động khác, và không có cơ sở để kiểm chứng tác động này (so vớ i nhóm đối tượng khác). 43 - Mô hình thử nghiệm có kiểm chứng: trong dạng mô hình này, người ta đưa thêm vào một nhóm kiểm chứng (không đưa vào tác động thử nghiệm), và đối tượng thử nghiệm được lựa chọn một cách ngẫu nhiên. Có các loại mô hình chủ yếu sau: • Mô hình kiểm chứng đo lường sau (posttest): Trong mô hình này các nhóm đối tượng đưa vào thử nghiệm không có đo lường trước khi tiến hành thử nghiệm. Mô hình R X O 1 (nhóm thử nghiệm) R O 2 (nhóm kiểm chứng) Mô hình này đơn giản, ít tốn kém thời gian và chi phí thử nghiệm, thường được áp dụng khá rộng rãi trong nghiên cứu marketing. • Mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau (pre & posttest): Trong mô hình này, các nhóm kiểm chứng và nhóm thử nghiệm được đo lường trước khi tiến hành đưa tác động vào nhóm thử nghiệm. Mô hình R O 1 X O 3 (nhóm thử nghiệm) R O 2 O 4 (nhóm kiểm chứng) • Mô hình 4 nhóm Solomon: Trong mô hình này người nghiên cứu sử dụng thêm hai nhóm đối tượng (một kiểm chứng và một thử nghiệm) nhưng không tiến hành đo lường trước, vào trong mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau. Thực chất đây là sự kết hợp của mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường sau và mô hình một nhóm kiểm chứng đo lường trước và sau. Mô hình R O 1 X O 3 (nhóm thử nghiệm 1) R O 2 O 4 (nhóm kiểm chứng 1) R X O 5 (nhóm thử nghiệm 2) R O 6 (nhóm kiểm chứng 2) Mô hình này còn được gọi là “mô hình thử nghiệm được kiểm nghiệm một cách lý tưởng“ vì trong mô hình, hầu hết nguyên nhân đưa đến sai lầm đều đã được điều chỉnh để đạt giá trị nội nghiệm cao. Được xem là mô hình lý tưởng nhưng nó lại không được dùng nhiều trong nghiên cứu marketing vì phí tổn cao và khó thực hiện. Người nghiên cứu thường bị ràng buộc về tài chính và thời gian. Dù giá trị thông tin cao đến đâu, ngườ i nghiên cứu cũng khó bị thuyết phục vì một phương án và mô hình tốn kém như vậy. Tuy nhiên, mô hình này giúp ta hiểu rõ về nguyên nhân gây sai lầm trong thử nghiệm để thấy được phương hướng và nắm được phương cách khắc phục, làm chủ được quá trình thử nghiệm. - Sự mở rộng các mô hình thử nghiệm: • Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn: Mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn là mô hình thử nghiệm đơn giản nhất trong các mô hình mở rộng (các đối tượng thử nghi ệm lớn hơn hai) và là phương thức thường được dùng khi người nghiên cứu muốn tìm hiệu ứng của một biến số độc lập. Người nghiên cứu giả định rằng không có khác biệt nào giữa các đơn vị thử nghiệm, và từ đó tất cả đơn vị thử nghiệm được xem như nhau và phân chia bất kỳ theo nhóm thử nghiệm. Ví dụ: giả sử ta muốn bán một sản phẩm mà không biết giá nào hiệu quả nhất. Ta thử nghiệm 3 giá khác nhau: cao - trung bình - thấp, và ghi chép số bán cho mỗi bậc giá. Để thực hiện quá trình thử nghiệm này, các đơn vị thử nghiệm (gian hàng) được xếp theo ba biến số xử lý, phản ánh bậc giá khác nhau. Chúng ta dùng các ký hiệu: n - số gian hàng ở mỗi bậc xử lý (mức giá). x ni - số đo của biến số phụ thuộc (số lượng hàng bán được) ở n đơn vị thử nghiệm (cửa hàng) sau khi đã thực hiện xử lý bậc i (mức giá i). Trong ví dụ trên, đó là số lượng hàng bán được ở n gian hàng theo mức giá i. x số trung bình cho tất cả đơn vị thử nghiệm theo bậc xử lý i (số trung bình hàng bán được ở mỗi gian hàng bán theo mức giá i) Mức giá Số gian hàng Giá cao Giá trung bình Giá thấp Tổng số n Trung bình xử lý X n1 X 1 X n2 X 2 X n3 X 3 X • Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng (khối): Mô hình ngẫu nhiên có phân tầng là sự mở rộng hơn mô hình ngẫu nhiên hóa hoàn toàn. Trong mô hình này, có tính đến các yếu tố ngoại lai đơn lẻ có ảnh hưởng đến hiệu ứng của các đơn vị thử nghiệm. Nên người nghiên cứu sẽ tách các yếu tố ngoại lai đó bằng cách “ngăn” tác dụng của nó. Ở ví dụ trên, nếu lập luận rằng tính chất của các cửa hàng (cửa hàng bách hóa, cử a hàng giảm giá, cửa hàng chuyên mãi) có ảnh hưởng đến doanh số bán ra ngoài yếu tố giá cả, thì người nghiên cứu có thể loại bỏ tác động này bằng cách sử dụng mô hình ngẫu nhiên phân tầng như sau: Mức giá Cao Trung bình Thấp 5 1 7 3 6 8 Gian hàng thứ 9 2 4 Trung bình theo cột Giá bán trung bình theo mức giá cao 1 x Giá bán trung bình theo mức giá trung bình 1 x Giá bán trung bình theo mức giá thấp 3 x • Mô hình hình vuông latinh: Mô hình hình vuông latinh có cơ sở vững chắc hơn mô hình ngẫu nhiên hóa phân tầng, mô hình này kiểm soát hoặc ngăn chặn tác dụng của hai yếu tố ngoại lai. Mô hình có tên như vậy vì cách sắp xếp bảng trình bày là một hình vuông. Mô hình này đòi hỏi cách xây dựng phức tạp và việc thực hiện có thể rất tốn kém. Thời gian thử nghiệm Cửa hàng 3/9-16/9 23/9-7/10 14/10-23/10 A 1 2 3 B 4 3 1 C 3 4 2 D 2 1 4 44 45 Muốn làm mất tác dụng của yếu tố ngoại lai, mô hình này tiến hành thử nghiệm các biện pháp với mỗi đối tượng, một lần một biện pháp và thành một chuỗi liên tục. Như vậy có sự luân phiên nhiều lần xử lý. Và người nghiên cứu hy vọng việc luân phiên nối tiếp các xử lý như vậy sẽ làm các yếu tố ngoại lai bù trừ nhau, tự triệt tiêu nhau. Ví dụ: có một chuyên viên marketing đang cần trưng bày s ản phẩm và có 4 thử nghiệm định thực hiện. Người này cho rằng không có đủ 4 cửa hàng khá giống nhau ở thành phố này để so sánh kết quả thực nghiệm. Do đó, cách làm mà anh ta đề nghị là luân phiên trưng bày 4 lần tại 4 cửa hàng, mỗi lần trưng bày 2 tuần, cách một tuần để ảnh hưởng rơi rớt lại của cuộc trưng bày được tiến hành trước đó mất hẳn đi. Mô hình th ử nghiệm được áp dụng trên đây là mô hình hình vuông latinh. • Mô hình thừa số: Một mô hình dùng đơn vị thử nghiệm quay vòng gọi là mô hình thừa số. Về biểu đồ, mô hình này có dạng như mô hình hình vuông latinh, nhưng chủ đích thì khác nhau. Trong mô hình hình vuông latinh chỉ có một loại biến số được đưa vào (cuộc trưng bày) và cũng là 4 đơn vị riêng biệt (chứ không phải những mức độ về các đặc điểm riêng biệt). Ví d ụ: một nhà kinh doanh quyết định chọn 2 phương thức khuyến mãi cho sản phẩm của mình là quảng cáo trên đài truyền hình địa phương và hạ giá bán. Ông ta nêu lý do: trên thị trường đầy cạnh tranh, nếu chỉ quảng cáo thôi thì chưa đủ để khuyến khích khách hàng mua sản phẩm của mình nếu không đồng thời giảm giá bán, ngược lại giảm giá mà không quảng cáo thì cũng không hiệu qủa. Ông ta chỉ phân vân ở chỗ là quảng cáo sẽ phải chi ếm bao nhiêu phần trăm doanh số bán và giảm giá ở mức nào. Chi phí quảng cáo (%) Giảm giá 0,6% 1% 1,4% 30 ngàn đồng A B C 40 ngàn đồng D E F 50 ngàn đồng G H I Cuối cùng ông ta đã chọn ba mức giá bán cho sản phẩm của mình là 30 ngàn đồng, 40 ngàn đồng và 50 ngàn đồng và ba mức chi phí quảng cáo là 0,6%, 0,7% và 1,4% doanh số bán và thực hiện việc đo lường số lượng hàng bán được theo mỗi mức giá tương ứng với mỗi mức chi phí quảng cáo. Dựa trên kết quả đo lường này ông ta sẽ chọn được phương án kết hợp giữa một mức giá và một mức chi phí quảng cáo đem lại khối lượng bán cao nhất. TÓM TẮT Xác định đầy đủ những dữ liệu nào cần thu thập và phương pháp nào được sử dụng để thu thập dữ liệu là một công việc quan trọng của nhà nghiên cứu để đảm bảo có được đầy đủ thông tin mà dự án nghiên cứu đặt ra. Dữ liệu thu thập bao gồm nhiều loại khác nhau. Người ta có thể phân loại dữ liệu theo đặc tính của d ữ liệu, theo chức năng của dữ liệu, theo địa điểm thu thập dữ liệu hoặc theo nguồn thu thập dữ liệu. Khi xác định dữ liệu cần thu thập, để đạt được mục tiêu nghiên cứu, cần phải tuân thủ theo ba yêu cầu: thông tin chứa trong dữ liệu phải phù hợp và đủ làm rõ mục tiêu nghiên cứu; dữ liệu phải xác thực trên hai phương diện độ tin cậy và giá trị và các dữ liệu phải đảm bảo thu thập nhanh với chi phí chấp nhận được. 46 Dữ liệu thứ cấp có vai trò quan trọng trong nghiên cứu marketing không chỉ vì các dữ liệu thứ cấp có thể giúp có ngay các thong tin để giải quyết nhanh chóng vấn đề trong một số trường hợp, nó còn giúp xác định hoặc làm rõ vấn đề và hình thành các giả thiết nghiên cứu, làm cơ sở để hoạch định thu thập dữ liệu sơ cấp. Tuy nhiên khi sử dụng dữ liệu thứ cấp phải đánh giá giá trị của nó theo các tiêu chu ẩn như tính cụ thể, tính chính xác, tính thời sự và mục đích thu thập của dữ liệu thứ cấp đó. Có hai nguồn cung cấp dữ liệu thứ cấp là nguồn dữ liệu thứ cấp bên trong và nguồn dữ liệu thứ cấp bên ngoài doanh nghiệp. Dữ liệu nghiệp bên trong có thể là báo cáo về doanh thu bán hàng, chi phí bán hàng và các chi phí khác, hồ sơ khách hàng Dữ liệu thứ cấp bên ngoài là các tài liệu đã được xuất bản có đượ c từ các nghiệp đoàn, chính phủ, chính quyền địa phương, các tổ chức phi chính phủ, các hiệp hội thương mại, các tổ chức chuyên môn, các ấn phẩm thương mại, các tổ chức nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp… Dữ liệu sơ cấp có thể được thu thập bằng các phương pháp nghiên cứu khác nhau. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế nhất định, do vậy phù hợp với những d ự án nghiên cứu nhất định. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm: Nghiên cứu định tính, quan sát, phỏng vấn và thử nghiệm. Các nghiên cứu định tính bao gồm phỏng vấn nhóm, phỏng vấn chuyên sâu và kỹ thuật hiện hình. Phương pháp quan sát có thể được thực hiện bằng con người hoặc thiết bị. Các phương pháp phỏng vấn bao gồm phỏng vấn cá nhân trực tiếp, phỏng vấn nhóm cố định, phỏng vấn bằng đi ện thoại, phỏng vấn bằng thư tín. Phương pháp thử nghiệm có thể được thực trong phòng thí nghiệm hoặc thực hiện tại hiện trường. Khi thực hiện các cuộc thử nghiệm chúng ta có thể phải chịu sai lệch trong kết quả do các nguyên nhân: lịch sử, lỗi thời, bỏ ngang, hiệu ứng thử nghiệm, công cụ đo lường hoặc lấy mẫu. Do vậy, việc tổ chức m ột cuộc thử nghiệm cần phải chuẩn bị tốt, lường trước những sai lầm có thể xảy ra và có hướng khắc phục. CÂU HỎI 1. Các yêu cầu khi xác định dữ liệu. Để đạt các yêu cầu đó, người làm công tác marketing phải làm gì ? 2. Các tiêu thức phân loại và phân loại dữ liệu. 3. Những lý do nào cho thấy vai trò quan trọng của việc sử dụng dữ liệu thứ c ấp trong nghiên cứu marketing? 4. Các loại dữ liệu thứ cấp bên trong? 5. Hãy tìm hiểu và cho biết một số nguồn dữ liệu thứ cấp hiện nay là rất hữu ích để các doanh nghiệp thực hiện nghiên cứu marketing? 6. Một quan điểm cho rằng: “ lợi ích duy nhất của nghiên cứu định tính trong nghiên cứu marketing là giúp xác lập vấn đề nghiên cứu khi nhà nghiên cứu chưa có ý niệm cách thiết lập vấn đề ”. Bạn nghĩ sao về quan điểm này. 7. Những ưu điểm và hạn chế của phỏng vấn nhóm trong nghiên cứu định tính? 8. Khi nào thì sử dụng phỏng vấn chuyên sâu là thích hợp hơn phỏng vấn nhóm tập trung? 9. Nêu một vài kỹ thuật hiện hình được áp dụng trong nghiên cứu marketing? 10. Trong trường hợp nào sử dụng phương pháp quan là thích hợp? 11. Trường bạn muốn biết s ố sinh viên đến thư viện mỗi ngày, nam hay nữ đến thư viện nhiều hơn, loại sách, báo, tạp chí mà họ mượn. Bạn hãy khuyên phương pháp thu thập dữ liệu nào nên được sử dụng trong trường hợp này? 47 12. Hãy nêu các phương pháp phỏng vấn được sử dụng trong nghiên cứu marketing? Ưu và nhược điểm của mỗi loại? 13. Phân tích những nguyên nhân gây ra các sai lệch trong các cuộc thử nghiệm. 14. Người ta muốn kiểm tra tính hiệu quả của một quảng cáo chống hút thuốc lá. Hai mẫu ngẫu nhiên gồm 250 người được chọn. Một trong hai nhóm người này đã được xem quảng cáo. Sau đó người ta đánh giá thái độ của nh ững người tham gia đối với thuốc lá trên cả hai nhóm. a. Trong thực nghiệm này, xác định biến độc lập và biến phụ thuộc b. Mô hình thực nghiệm nào đã được sử dụng để nghiên cứu? 15. Giả định công ty Honda Vietnam chuẩn bị đưa ra một sản phẩm xe máy kiểu dáng mới. Công ty đang đề nghị một vài mức giá cho sản phẩm này: 25 triệu, 27 triệu hoặc 30 triệu. Giám đốc Marketing của công ty muốn tíến hành một thực nghiệm hiện trường cho các phương án giá này. a. Hãy thiết kế chi tiết một mô hình thử nghiệm thích hợp cho nhu cầu nghiên cứu này. b. Dự đoán những nguyên nhân có thể dẫn đến sai số của mô hình thử nghiệm? Trong nghiên cứu marketing việc xác định dữ liệu và phương pháp thu thập dữ liệu đó đóng vai trò rất lớn trong việc đưa ra quyết định marketing, nó giúp cho người đưa ra quyết định có đầy đủ thông tin về vấn đề cần giải quyết. TÀI LIỆU THAM KHẢO Devashis Mitra, “The venture capital industry in India,” Journal of Small Business Management, vol. 38, no. 2 (April, 2000): 67–79. Richard Parker, “Problems in the marketing of spectator sports,” The Mid-Atlantic Journal of Business, vol. 36, no. 1 (March, 2000): 37–46. Humphrey Taylor, “The very different methods used to conduct telephone surveys of the public,” Journal of the Market Research Society, vol. 39, no. 3 (July, 1997): 421–432. Humphrey Taylor, “Horses for courses: How survey firms in different countries measure public opinion with very different methods,” Journal of the Market Research Society, vol. 37, no. 3 (July, 1995): 211– 219. David H. Wilson, Gary J. Starr, Anne W. Taylor, and Eleonora Dal Grande, “Random digit dialing and electronic white pages samples compared: Demographic profiles and health estimates,” Australian and New Zealand Journal of Public Health, vol. 23, no. 6 (December, 1999): 627–633. Scott G. Dacko, “Data collecting should not be manual labor,” Marketing News, vol. 29, no. 18 (August 28, 1995): 31. Henry C.K. Chen, “Direction, magnitude and implications of non-response bias in mail surveys,” Journal of the Market Research Society, vol. 38, no. 3 (July, 1996): 267–276. Maria Krysan, Howard Schuman, Lesli Jo Scott, and Paul Beatty, “Response rates and response content in mail versus face-to-face surveys,” Public Opinion Quarterly, vol. 58, no. 3 (Fall, 1994): 381–399. A.J. Faria and John R. Dickinson, “The effect of reassured anonymity and sponsor on mail survey response rate and speed with a business population,” Journal of Business & Industrial Marketing, vol. 11, no. 1 (Winter, 1996): 66–76. Nigel Hopkins, “Going online with consumer research: The General Mills experience,” 2000 EXPLOR Forum, American Marketing Association and the University of Wisconsin-Madison, November 17, 2000. 48 CHƯƠNG BỐN 4 CÁC THANG ĐIỂM ĐO LƯỜNG TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING NỘI DUNG CHÍNH Chương này đề cập đến những nội dung chính sau: - Đo lường và ý nghĩa của đo lường - Các thang điểm đo lường - Các tiêu chuẩn của một đo lường tốt - Những khó khăn của việc đo lường và biện pháp khắc phục - Đánh giá thang đo lường 49 ĐO LƯỜNG VÀ Ý NGHĨA CỦA ĐO LƯỜNG Đo lường Đo lường trong nghiên cứu marketing là quá trình gắn những con số hoặc các biểu tượng đối với những đặc tính của các sự vật, hiện tượng nghiên cứu theo các nguyên tắc đã được xác định để có thể đánh giá, so sánh và phân tích chúng. Không phải các sự vật được đo lường mà người nghiên cứu đo lường các thuộc tính của sự vật, hiệ n tượng. Sự vật được hiểu theo nghĩa rộng, có thể là một con người, một nhãn hiệu, một doanh nghiệp, một sự kiện Ví dụ khi nghiên cứu về người người tiêu dùng, người nghiên cứu sẽ đo lường mức thu nhập cá nhân, tầng lớp xã hội, trình độ học vấn, chiều cao, cân nặng, thái độ hay bất kỳ thuộc tính nào khác của họ, hay để đo lường thái độ của khách hàng với nhãn hiệu nước mắm Chinsu, người ta có thể sử dụng những số 1, 2, 3, 4 và 5 để biểu thị, trong đó (1) hoàn toàn không thích, (2) không thích, (3) không quan tâm, (4) thích, (5) rất thích. Đối với một quá trình đo lường, hai vấn đề cần thiết phải đảm bảo là (1) mỗi một con số hoặc kí tự chỉ được gắn với một thuộc tính của sự vật đang được đo lường và (2) việc gắn số hoặc kí t ự này phải nhất quán đối với các sự vật được đo lường. Ý nghĩa của đo lường - Đo lường được xem là công việc cơ bản của nghiên cứu marketing: đo lường những hiện tượng marketing là cơ sở để cung cấp các tin tức có ý nghĩa giúp cho việc ra quyết định. Các quyết định marketing đều được đưa ra trên cơ sở xử lý các dữ liệu đã được đo lường. Chẳng hạn để phân đọan thị trường theo đặc điểm nhân khẩu, người làm marketing phải có các dữ liệu đo lường đặc điểm nhân khẩu của thị trường: tổng số người; tỷ lệ nam, nữ; tỷ lệ theo từng độ tuổi - Nhờ đo lường mà các đặc tính của sự vật được biến thành dạng mà nhà nghiên cứu có thể phân tích được, các đặc tính khác nhau đó giúp ta phân biệt các sự vật với nhau. Những đặc tính của một cá nhân và rất nhiều những hiện tượng khác đều là những quan tâm của người nghiên cứu marketing và cần được đo lường, đánh giá. Những thông tin về chúng là cần thiết cho các quyết định Marketing. Có những đặc tính của sự v ật là định lượng như chiều cao, cân nặng của một người nào đó, nhưng có nhiều đặc tính chỉ ở dạng định tính như mức độ nhận biết, thái độ của người tiêu dùng về một nhãn hiệu hàng hóa chẳng hạn. Đo lường những đặc tính như vậy là hết sức quan trọng trong nghiên cứu Marketing. Các cố gắng để gắn các con số cho các đặc tính sự vật là hế t sức quan trọng vì các phân tích tính toán và thống kê chỉ có thể thực hiện bằng các con số. CÁC THANG ĐIỂM ĐO LƯỜNG Trong nghiên cứu marketing, việc đo lường có thể được thực hiện bằng cách sử dụng những thang đo giúp cho việc định lượng các vấn đề nghiên cứu. Có bốn loại thang đo lường thường đ- ược sử dụng là thang đo biểu danh, thang đo thứ tự, thang đo khoảng và thang đo tỷ lệ. Việc và sử dụng thang đo lường nào sẽ định hướng cho việc sử dụng các công cuộc phân tích sau này của người nghiên cứu, đồng thời nó cũng giúp cho việc trình bày công cụ thu thập dữ liệu (cụ thể là bản câu hỏi) được rõ ràng hơn. Thang đo biểu danh (Nominal scale) Thang đo biểu danh là thang đo sử dụng các con số hoặc kí tự đánh dấu để phân loại đối tượng hoặc sử dụng như ký hiệu để phân biệt và nhận dạng đối tượng. Thang đo biểu danh chỉ biểu hiện về mặt ý nghĩa biểu danh mà hoàn toàn không biểu hiện về định lượng của đối tượng đó. Khi một thang định danh được sử dụng với mục đích chỉ danh, nó tồn tại một quan hệ tương ứng một - 50 một giữa con số và đối tượng: một đối tượng tương ứng chỉ với một con số và mỗi con số chỉ gắn với mỗi đối tượng. Thang điểm biểu danh dùng để chỉ danh các đồ vật, những con số sử dụng trong thang định danh chỉ có tính quy ước như mã số điện thoại, số chứng minh thư Chúng được dùng để xác định các sự v ật hoặc các thuộc tính của sự vật nghiên cứu. Thông thường, trong nghiên cứu marketing, thang định danh được sử dụng để xác định những người trả lời và các đặc điểm của họ như giới tính, khu vực địa lý dân cư, nghề nghiệp, tôn giáo, các nhãn hiệu, các thuộc tính của sản phẩm, các cửa hàng và những sự vật nghiên cứu khác. Ví dụ 1: Giới tính của người trả lời + Nữ (0) + Nam (1) Ví dụ 2: Tình trạng hôn nhân của bạn là + Đã có gia đình (1) + Chưa có gia đình (2) Ví dụ 3: Trong một nghiên cứu liên quan đến 5 cửa hàng quần áo thời trang là Thảo Trang, Mỹ Uyên, Quốc Huy, Đài An, Trung Quý Nếu việc đo lường trong trường hợp này chỉ nhằm xác định các cửa hàng khác nhau mà người tiêu dùng đã từng đến mua hàng thì người ta sử dụng những số khác nhau đối với mỗi cửa hàng này, chẳng hạn: (1) Thảo Trang, (2) Mỹ Uyên, (3) Quốc Huy, (4) Đài An, (5) Trung Quý. Người nghiên cứu cũng có thể gắn kí tự theo cách khác cho những cửa hàng này như (A) Thảo Trang, (B) Mỹ Uyên, (C) Quốc Huy, (D) Đài An, (E) Trung Quý và nó hoàn toàn không có ý nghĩa gì khác nhau giữa các hệ thống các số đo và kí tự này. Việc lựa chọn con số hay kí tự tùy thuộc hoàn toàn vào người thiết kế thang đo, tuy nhiên cần phải chọn cách nào để đảm bảo thuận lợi và dễ nhớ. Những con số trong thang điểm này chỉ để biểu thị một sự vật nào đó mà thôi nên không thể dùng để so sánh hoặc tính toán gì cả. Trên thực tế, số 3 là lớn hơn số 1, nhưng trong trường hợp nêu trên không có nghĩa là cửa hàng Quốc Huy tốt hơn hoặc lớn hơn cửa hàng Thảo Trang. Thang đo thứ tự (Ordinal scale) Thang điểm này cung cấp thông tin về mối quan hệ thứ tự giữa các sự vật. Cấp độ của thang đo lường này bao gồm c ả thông tin về sự biểu danh và xếp hạng theo thứ tự. Nó cho phép xác định một đặc tính của một sự vật này có hơn một sự vật khác hay không, nhưng không cho phép chỉ ra mức độ sự khác biệt này. Ví dụ: Một người nghiên cứu đang muốn thăm dò sự ưa thích của khách hàng về 5 cửa hàng mà họ đang xem xét ở ví dụ trên bằng cách đề nghị người trả lời xếp hạng ưa thích của họ đối với các cửa hàng đó theo thứ tự ưa thích nhất thì người trả lời sẽ xếp thứ 1, tiếp theo là thứ 2, 3, 4 và 5 cho từng cửa hàng. Khi sử dụng thang đo lường thứ tự, người nghiên cứu chỉ diễn tả được thứ tự xếp hạng mà không diễn tả được khoảng cách giữa các thứ hạng là bao nhiêu. Ở ví dụ trên, nếu một ng ười trả lời xếp Quốc Huy thứ nhất, Thảo Trang thứ hai, Mỹ Uyên thứ ba, Trung Quý thứ 4 và Đài An thứ 5, có nghĩa là Quốc Huy được ưa thích nhất, Thảo Trang được ưa thích thứ hai, Mỹ Uyên được ưa thích thứ ba nhưng mức độ khoảng cách giữa ưa thích nhất và ưa thích thứ hai có thể khác hẳn khoảng cách giữa ưa thích thứ hai và ưa thích thứ ba. Cũng như thang định danh, các con số trong thang th ứ tự được gán một cách quy ước. Nhưng vì các hạng mục tự nó có trật tự nên hệ thống số phải có trật tự. Người nghiên cứu có thể biến đổi [...]... điểm này Rõ ràng nhiệt độ 30 0C ấm hơn 200C và ấm hơn 150C Dữ liệu này thể hiện một trật tự và người nghiên cứu cũng xác định được khoảng chênh lệch giữa 30 0C và 200C là bao nhiêu, 200C và 150C là bao nhiêu Tuy nhiên, người nghiên cứu không thể nói 30 0C ấm gấp đôi 150C bởi vì nếu người nghiên cứu thay đổi thang đo và diễn tả bằng thang đo nhiệt độ Farenhit thì con số tương ứng với 30 0C và 150C là 860F và... hỏi, người nghiên cứu có thể vừa đánh giá yếu tố quan trọng, vừa đánh giá nhận thức của khách hàng đối với các yếu tố đó Ví dụ: Khi nghiên cứu sản phẩm xe máy, người ta sử dụng thang điểm đánh giá sau: Yếu tố quan trọng hơn hay Độ bền Giá Giá hay Kiểu dáng hay Màu sắc Giá hay Màu sắc Độ bền Kiểu dáng Hay Màu sắc Ít Ít Ít Ít Ít Cường độ của sự ưa thích 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 Nhiều... thể cho họ biết người nghiên cứu cần cái gì, tại sao lại cần nó, nhờ thế người được hỏi sẽ trả lời mà ít e ngại hơn Tiếp theo, người nghiên cứu 52 phải đoan chắc rằng phương pháp nghiên cứu của mình là thích hợp vì người được hỏi có thể trả lời dễ dàng nhằm tránh sai sót trong việc đo lường Việc triển khai loại thang điểm đánh giá trong đo lường thích hợp sẽ giúp người nghiên cứu vượt qua các rào cản... cửa hàng nói trên, người nghiên cứu có thể gán các con số 10, 25, 30 , 45 và 50, và việc này là hoàn toàn hợp lệ, tuy nhiên, người nghiên cứu cần phải chú ý là nếu sự vật hiện tượng nào được gán bởi số 10 thì sẽ được ưa thích nhiều hơn so với được gán số 25, 30 … nhưng nó không có nghĩa là 25 sẽ hơn 10 là 15 đơn vị và cũng không có ý nghĩa là 25 gấp 10 là 2,5 lần Người nghiên cứu cần chú ý và xem xét... mỗi mặt hàng ít Chất lượng cao 1 1 1 Nói chung là đồng ý 2 2 2 Không có ý kiến Không đồng ý 3 3 3 4 4 4 Hoàn toàn không đồng ý 5 5 5 Một thang điểm Likert thường gồm 2 phần, phần khoảng mục và phần đánh giá Phần khoảng mục liên quan đến ý kiến, thái độ về các đặc tính một sản phẩm, một sự kiện cần đánh giá Phần đánh giá là một danh sách đặc tính trả lời Thông thường, các khoảng mục đánh giá được thiết... và ngoài ra nó còn có điểm 0 (zero) cố định Do vậy, với thang điểm này người nghiên cứu có thể xác định, xếp hạng thứ tự, so sánh các khoảng cách hay những sự khác biệt và cho phép tính toán tỷ lệ giữa các giá trị của thang đo Người nghiên cứu có thể nói đến các khái niệm gấp đôi, một nửa trong thang đo này Trong nghiên cứu marketing, thang tỷ lệ thường dùng để đo lường chiều cao, trọng lượng, tuổi,... 54 Thang điểm xếp hạng thứ tự được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu Marketing vì nó buộc người trả lời phân biệt các đối tượng nghiên cứu Hơn nữa so với thang điểm so sánh cặp, nó dễ dàng thiết lập hơn, tốn ít thời gian hơn vì với n đối tượng nghiên cứu, người trả lời chỉ cân nhắc (n-1) quyết định trong khi nếu sử dụng thang điểm xếp cặp thì phải cần tới... đối với các loại dầu gội đầu Như người nghiên cứu có thể nhận thấy, người trả lời có 10 so sánh được làm để đánh giá 5 nhãn hiệu Dựa vào tần số xuất hiện một đối tượng nào đó trong sự lựa chọn của người trả lời, người nghiên cứu sẽ biết được tầm quan trọng của nó Các dữ liệu so sánh cặp có thể được phân tích theo nhiều cách Người nghiên cứu có thể tính tỷ lệ phần trăm người trả lời thích một nhãn hiệu... đánh giá riêng biệt của hai hay nhiều đối tượng nghiên cứu này Mặt khác khi người nghiên cứu muốn xác định một sự ưa thích tổng thể, điểm số được xác định bằng cách cộng tất cả điểm số đánh giá các yếu tố riêng rẽ (chú ý các cực để trái nhau thì khi nhập liệu phải mã hóa lại (recode) cho thuận chiều) Thang đo này thường hay được sử dụng trong nghiên cứu marketing, đặc biệt được dùng để so sánh các nhãn... nghiên cứu nào cũng luôn luôn sử dụng loại thang điểm này Những thuận lợi của việc lượng hóa này có thể được bổ sung bởi các dữ liệu do 3 loại thang điểm kia đưa lại, do vậy cần cân nhắc để lựa chọn loại thang điểm thích hợp và sử dụng chúng PHÂN LOẠI KỸ THUẬT THANG ĐO Rất nhiều hiện tượng marketing được đo lường dễ dàng Ví dụ, nếu quan tâm đến tình hình tiêu thụ một sản phẩm nào đó, người nghiên cứu . thực hiện nghiên cứu marketing? 6. Một quan điểm cho rằng: “ lợi ích duy nhất của nghiên cứu định tính trong nghiên cứu marketing là giúp xác lập vấn đề nghiên cứu khi nhà nghiên cứu chưa có. do vậy phù hợp với những d ự án nghiên cứu nhất định. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm: Nghiên cứu định tính, quan sát, phỏng vấn và thử nghiệm. Các nghiên cứu định tính bao gồm phỏng vấn. nhiều trong nghiên cứu marketing vì phí tổn cao và khó thực hiện. Người nghiên cứu thường bị ràng buộc về tài chính và thời gian. Dù giá trị thông tin cao đến đâu, ngườ i nghiên cứu cũng khó