Кросс-табуляция в исследованиях

Вы когда-нибудь хотели взять данные опроса и обнаружить закономерности и взаимосвязи между группами аудитории, но не уверены, как лучше отразить их на бумаге? Исследователи и менеджеры по инсайту должны понимать "цифры" или данные, прежде чем утверждать, что проведенное исследование дало результаты, применимые в бизнесе.

Проблема в том, что исходные данные, которые вы получаете изначально, не дадут вам этого, а могут даже пугать и вводить в заблуждение.

Первый вопрос, который вы задаете себе, начиная исследование рынка: "Хочет ли моя аудитория купить этот товар или услугу?". Но вы также должны учитывать все различные типы покупателей, которые представляют вашу аудиторию. Бренды различают покупателей по демографическим и психографическим характеристикам, а также по различным моделям покупательского поведения и тенденциям.

Вы знаете, что может существовать множество различных тем и результатов, но как перевести данные в результаты и далее в теории? Как найти эти взаимосвязи? Насколько по-разному одна группа аудитории будет относиться к продукту или услуге, чем другая? В чем конкретно заключаются эти различия?

Кросс-табуляция в исследованиях

При подготовке отчета об исследовании вы сначала получите базовый частотный анализ - или "общие" данные от респондентов, заполнивших опрос, которые дадут вам общее впечатление о том, что думает и чувствует ваша аудитория "в целом". Например, вы увидите, какой процент от общей аудитории выбрал каждый ответ на вопрос.

И вы сможете просмотреть демографическое представительство общей аудитории, участвующей в исследовании. Несмотря на то, что эти данные являются содержательными, они, как правило, не дают возможности понять суть и не позволяют достичь цели, которую вы, исследователь, изначально ставили перед собой; необходимо провести более глубокий анализ данных.

Так что же такое кросс-табуляция?! Это комплексная разбивка и статистическая модель, отображаемая в виде баннеров или поворотных таблиц, состоящих из строк и столбцов. Эти таблицы позволяют анализировать и измерять взаимодействие между двумя переменными.

В строках (или на оси x) отображаются вопросы и их ответы на опрос. В то же время столбцы (или ось y) представляют переменную(ые), по которой вы хотите провести сравнение (*иногда это также может быть основано на вопросе опроса). Это облегчает выявление различных закономерностей, тенденций и корреляций между параметрами в рамках вашего исследования - независимо от того, являются они взаимоисключающими или нет.

Перекрестная табуляция позволяет выйти за рамки необработанных данных и дает возможность увидеть, как один или несколько вопросов (или переменных) коррелируют друг с другом. Перекрестная табуляция также позволяет получить данные, которые выглядят так, будто могут иметь несколько возможных результатов, и помогает вам "свести к нулю" одну теорию, выявив эти тенденции, эти сравнения и эти корреляции между различными факторами в вашем исследовании.

Когда и как перекрестная табуляция используется в опросах?

При проведении перекрестных таблиц вы можете использовать в качестве переменных следующие типы группировок:

• Демографические данные - сравните результаты опроса, разделив свою аудиторию по возрасту, полу, диапазону доходов домохозяйств, этнической принадлежности или происхождению, а также местоположению (страна, регион, штат/провинция, университетский городок и т. д.).

• Психографика - можете ли вы сегментировать свою аудиторию на основе индивидуального отношения к какой-либо организации? Что они ценят или что приносит им личное удовлетворение? Какие действия они предпринимают, чтобы продемонстрировать свои ценности или свое отношение?

• Потребительское поведение - предпочитает ли ваша аудитория покупать ваш товар или услугу онлайн? В магазине? Комбинация обоих вариантов? Кто среди вашей аудитории является приверженцем брендов и готов покупать товар или услугу под разными брендами?

Кроме того, перекрестные таблицы совместимы со всеми этими различными типами вопросов:

• Множественный выбор (как однократный, так и многократный)
• Выпадающее меню
• Матричные вопросы
• Вопросы с оценкой или шкалой Лайкерта
• Net Promoter Score (NPS)
• Conjoint analysis
• MaxDiff analysis

Они также используются многими специалистами в различных отраслях, чаще всего в следующих:

• Исследователи рынка / исследователи продуктов / менеджеры по удовлетворенности клиентов -посредством обратной связи и опросов об удовлетворенности продуктами/услугами, использования метаданных и демографических данных можно получить действенные результаты для улучшения продуктов и определения направленности маркетинговых кампаний. Опросы удовлетворенности клиентов помогают менеджерам и исследователям определить области улучшения в отделе или регионе вашего бизнеса.

• Администраторы учебных заведений - представители образовательного сектора могут рассылать студентам опросы по оценке курсов или преподавателей, использовать такие переменные, как предметы, время занятий и т.д., чтобы выявить любые слабые стороны или недостатки для улучшения образовательного процесса для студентов.

• Кадровые службы - аналогично школьной администрации, директора по персоналу и менеджеры могут использовать вовлеченность сотрудников, опросы удовлетворенности, и даже опросы на выходе, чтобы выявить конфликтные зоны или необходимость улучшения в конкретных офисах, отделах и должностных ролях.

Каковы преимущества и выгоды перекрестной табуляции?

По своей сути, перекрестная табуляция позволяет выявить корреляцию между переменными. Например, глядя на процентное соотношение, вы можете определить, что "эта молодая аудитория больше заинтересована в новом продукте, чем более старая". Кроме того, что он может найти вам эти корреляции, он прост и удобен для интерпретации данных без какой-либо продвинутой статистической степени.

Кросстабы помогут вам избежать любой путаницы, которая может возникнуть при просмотре необработанных данных, тем более что необработанные данные (которые не упорядочены) невозможно полностью понять, чтобы представить. Даже если бы вы взялись за необработанные данные, вы могли бы только наблюдать или делать выводы из тех данных, которые просматриваете.

Вы можете заметить, что многие клиенты в возрасте 35 лет заинтересованы в новом продукте или услуге. Но в сводных таблицах у вас есть точные данные, которые говорят: "75% клиентов в возрасте 35 лет и моложе заинтересованы в новом продукте или услуге". Таким образом, данные не только поддаются количественной оценке, но и являются относительными или сопоставимыми.

И наконец, они помогают получить чистые данные, которые можно использовать для принятия более эффективных решений в рамках всей организации. Имея в своем распоряжении количественные и сопоставимые данные, вы сможете задавать правильные последующие вопросы. В результате вы сможете глубже изучить данные и найти более интересные аномалии и выводы, будь то с помощью фильтров аудитории или пользовательских переменных - на основе ответов других опросов или других данных профиля, сохраненных в платформе.

Вывод

Кросс-табуляции помогают перевести данные в результаты, а результаты - в теории. Перекрестные таблицы не только улучшают данные и выводы, но и позволяют вам, исследователю, глубже и лучше понять, какие дополнительные данные необходимо искать и определять. Чем лучше вы знакомы с проведением перекрестных таблиц в ваших исследованиях, тем лучше вы знакомы с аналитическими процессами. Тем лучше вы будете понимать, какие данные вам нужно искать, что поможет направить ваш бизнес к релевантным результатам и максимизировать прибыль вашей компании.