Thật không thể tin được công việc nghiên cứu thị trường của 15 năm trước và bây giờ lại
Trang 1Hãy cẩn thận khi sử dụng các thông tin trên mạng
Thật không thể tin được công việc nghiên cứu thị trường của 15 năm trước và bây giờ lại khác nhau đến thế Lúc đó không hề có internet (ít nhất là quảng cáo), không có cổng thông tin Yahoo!, không công cụ tìm kiếm Google, không có cả cơ sở dữ liệu dưới dạng các website Hầu như tất cả những gì người ta có thể làm là nhấc điện thoại lên, dạo 1 chuyến đến thư viện, mua thông tin từ một bên thứ 3 và đọc các tài liệu tham khảo
Mọi thứ đã thay đổi rất nhiều, nhưng không phải lúc nào cũng theo hướng tốt Thông tin trên mạng quá nhiều chính là thách thức đối với các nhà tiếp thị đang tìm kiếm những thông tin chính xác, đáng tin cậy để dựa vào đó mà xây dựng nên chiến lược của mình
Bài viết này muốn nói đến một số vấn đề liên quan đến các nghiên cứu thông qua mạng internet– những cái bẫy có thể làm sụp đổ chiến lược tưởng như hoàn hảo của bạn
Những định nghĩa dễ gây hiểu lầm
Các nguồn dữ liệu sử dụng thuật ngữ không chính xác không phải là chuyện hiếm thấy
Ví dụ điển hình nhất là cuộc nghiên cứu về số lượng người sử dụng điện thoại di động
ở Mỹ Bạn thường nghe hoặc thấy con số 255 triệu vì nó luôn nổi bật trên bộ đếm của trang web CTIA.org Con số như thế là khá lớn, và khi tôi liên hệ được với người đứng đầu nghiên cứu đó, anh ta thừa nhận rằng con số là số cuộc giao dịch chứ không phải
số lượng khách hàng
Một thời gian sau tôi gặp lại con số 255 triệu này xuất hiện trên tờ New York Times trong mục “Week in Review” (tổng kết tuần) vào ngày 13/4, và tôi đã yêu cầu chỉnh sửa
Trang 2Tờ The Times đã thực hiện một cuộc nghiên cứu riêng và cho đăng lại thông tin vào 2 tuần sau, và số liệu mới là 226 triệu
Một số thuật ngữ khác nên xem xét cẩn thận là số hộ gia đình và số lượng người, số chuyến viếng thăm và số khách viếng thăm, tổng dân số và số người sử dụng internet Những lỗi thế này có thể làm thất bại chiến lược của bạn trước những cơ hội lớn của thị trường
Lỗi tính toán
Phần lớn những sai lầm loại này đến từ các nhà phân tích dữ liệu, khi họ đưa ra những phân tích và so sánh các dữ liệu
Ví dụ, các báo cáo nghiên cứu liên
quan đến sự tăng trưởng của thị
trường Hãy hết sức cẩn thận với
những thông tin dạng này Ví dụ 1
nhà phân tích nói rằng thị phần của
công ty đã tăng từ 10% lên 11%, đạt tỉ
lệ tăng trưởng 10% Điều này gây ra
những hiểu nhầm và đơn giản nhà
nghiên cứu đã đưa ra kết luận sai
Một dạng sai lầm còn nguy hiểm hơn,
đó là khi những phân tích được phát
triển dựa trên những thông tin định
tính
Số % không rõ ràng
Trang 3Một ví dụ điển hình của loại này có liên quan đến các bài khảo sát cho phép người ta đánh dấu chọn nhiều câu trả lời, lúc đó có thể xảy ra trường hợp tổng số phản hồi vượt 100% Nếu nguồn thông tin không chính xác hoặc người làm nghiên cứu không chú ý, lúc đó sẽ xuất hiện những kết luận không chính xác tạo ra những tác động xấu đến chiến lược của bạn
Cũng có những khảo sát có số phản hồi không đạt 100%? Mùa thu năm ngoái tôi bắt gặp một bài nghiên cứu về vấn đề thói quen sử dụng DVR, các số liệu được biểu thị trên một biểu đồ gồm hai cột, một cột cho thấy 36% số người sử dụng theo thời gian cố định, cột kia cho thấy 32% số người sử dụng theo các khoảng thời gian không cố định Tôi liên hệ công ty đã thực hiện cuộc khảo sát này – 32% còn lại sử DVR theo những khoảng thời gian như thế nào? Câu trả lời tôi nhận được đã khiến tôi đi đến kết luận rằng kết quả khảo sát trên hoàn toàn không sử dụng được
Không được kiểm chứng qua thực tế.
Đây chính vấn đề đầy thách thức lớn nhất, bởi bạn cần có nhiều kinh nghiệm và óc phán đoán mới có thể phát hiện được Những vấn đề nổi cộm và thường gặp nhất liên quan tới (trước đó chưa hề có cuộc nghiên cứu nào về nó) những cuộc khảo sát về ý định của khách hàng (những gì họ dự định làm và những gì họ làm trên thực tế)
Ví dụ đầu tiên là từ một câu chuyện về phả hệ mà tôi đọc vào đầu năm nay Nó trích dẫn một nghiên cứu cho thấy 75% dân Mỹ “có hứng thú về phả hệ” Theo óc phán đoán, sự nghi nghờ trong tôi trỗi dậy bởi tôi cho rằng 75% dân Mỹ thậm chí còn không hiểu định nghĩa phả hệ là gì Cho dù đây là một vấn đề nổi cộm, thì cũng không thể bẻ cong thực tế được
Với những cái bẫy chết người kiểu như thế này, tôi sử dụng “nguyên tắc 20” của mình Tôi khảo sát 5 người bạn, 5 đồng nghiệp, 5 thành viên trong cùng một gia đình, và 5 người khác (tài xế, thư ký, bảo vệ, v.v ) để xem dữ liệu có xác thực không Bạn hãy tự mình thử xem, xem có đạt 75% không (tôi thì không đâu)
Trang 4Kết luận
Để chắc chắn, dưới đây tôi đưa ra một danh sách các việc cần làm, không quá phức tạp nhưng có thể giúp bạn tránh được những sai lầm khi xem xét các thông tin trên mạng internet
- Đảm bảo rằng tất cả các định nghĩa đều chính xác
- Kiểm tra việc tính toán, đặc biệt khi có sự so sánh các số liệu
- Kiểm tra các số liệu dưới dạng số % (cộng chúng lại xem nhiều hay ít hơn 100%)
- Nếu thông tin nghe hơi kì quặc - hãy kiểm chứng lại thực tế
- Nếu không thực hiện được những điều trên, hãy liên hệ tổ chức, cá nhân cung cấp các thông tin đó
Thật không may là chẳng có một quy tắc nào để đảm bảo chất lượng thông tin trên mạng, điều đó có nghĩa là phòng nghiên cứu thị trường của các doanh nghiệp lại có thêm việc để làm
và lược dịch từ marketingprofs.com)