Data
Big Data Technology for Business. Finance Analytic, massive information of business sale report.

Այսօր ձեր հետ կկիսվենք մի թեմայով, որը կարծում եմ շատերին է հետաքրքրում և վերաբերում է ոչ միայն մարքեթինգային տվյալներին, այլ նաև ցանկացած այլ տվյալի: Մարդիկ, ովքեր ամեն անգամ վրդովվում են այս կամ այն թվերից, ցավոք, պարզապես մինչև վերջ չեն հասկանում տվյալների հավաքման սկզբունքներն ու դրանց ծագման պատմությունը։

Անցնենք էությանն ու օրինակներին: Պատկերացրեք, որ “DailyMail” պարբերականի կողմից հետազոտություն է անցկացվել, որի արդյունքներով պարզ է դարձել, որ օրինակ Պուտինի քաղաքականությանը հավանություն է տալիս հարցված բնակչության 95 տոկոսը:

Որքանո՞վ է դա հավաստի։ Համաձայն ե՞ք արդյոք այդ թվերի հետ։ Հավանաբար, որ ոչ։ Բայց ի՞նչ գիտեք այն մասին, թե ինչպես է “DailyMail” պարբերականը հավաքել այդ տվյալները:

Ենթադրենք, որ ընտրողաբար հարցվել է 100 մարդ։ Հանգամանքների անհասկանալի զուգադիպությամբ՝ հարցվածները թոշակառուներ են մի գյուղից, որի բնակչությունը կազմում է մոտ 1000 մարդ: 70-ից մինչեւ 83 տարեկան:

Հարցվածներից 95-ը հավանություն են տալիս, իսկ 5-ը՝ ոչ։ Ըստ էության, այստեղից էլ երևում է պարբերականի աշխատակիցների եզրակացությունը՝ բնակչության 95%-ը։ Պարբերականում նրանք ցույց են տալիս, որ “հարցվածների 95%-ն աջակցում է”, 5%-ը՝ ոչ, իսկ հարցվածների տարիքի եւ քանակի մասին ոչինչ չի ասվում:

Սովորաբար ԶԼՄ-ները չեն նախընտրում լրացուցիչ հստակություն մտցնել, ինչը նրանց համար միշտ չէ, որ հարմար է։ Քանի որ նրանք չեն պատմում ո՛չ սեռի, ո՛չ տարիքի, ո՛չ հարցվածների թվի, ո՛չ նրանց կրթության մակարդակի և ո՛չ էլ նրանց հետաքրքրությունների մասին: Հետևաբար, ստացվում է, որ առկա տվյալների վիճակագրության մեծ մասը կողմնակալ տվյալներ են: Հետևաբար, գոյություն ունեցող վիճակագրության մեծ մասը ոչ օբյեկտիվ տվյալներ են։

Օբյեկտիվության բացակայությունն է պատճառը, որ նոր պրոդուկտ կամ ծառայություն գործարկելիս, մարքեթոլոգները ստիպված են լինում իրականացնել իրենց սեփական հետազոտությունը, որը հիմնված է շուկայի և պահանջարկի ավելի մանրակրկիտ ուսումնասիրության վրա: Ի դեպ, դա է պատճառը, որ դուք դեռ հրավերներ եք ստանում Viber-ից և WhatsApp-ից, անցնելու այս կամ այն հարցումը, որևէ բրենդի համար։

Օրինակ՝ IQOS արտադրող ընկերությունը երբեք 10 մարդու շրջանում հարցում չի անցկացնի քաղաքի մի թաղամասում, որպեսզի հասկանա թե տարածաշրջանում քանի մարդ է ծխում եւ որքանն են ցանկանում ազատվել վնասակար սովորությունից: Նրանք հարցում են անցկացնում 10 հազար մարդու շրջանակում՝ բոլոր թաղամասերից եւ անկյուններից, քանի որ այդ հետազոտությունների մանրակրկտությունից ուղղակիորեն կախված է շուկայում իրենց արտադրանքի հաջողությունը: Եվ նույնիսկ այսքանից հետո, առավել մանրակրկիտ և լայնածավալ հետազոտության ընթացքում ձեռք բերված տվյալները չի կարելի անվանել հուսալի և արժանահավատ։ Քանի որ միշտ կան ռիսկեր և սխալներ, որոնք սովորաբար հաշվի են առնվում և նորմավորվում:

Այս գրառման Էությունն այն է, որ հաջորդ անգամ որոշ թվեր տեսնելիս, որոնց ծագումը հարցեր է առաջացնում, չշտապեք հետևություններ անել: Այլ փորձեք պարզել, թե ինչն է դրա հիմքում ընկած, և միայն դրանից հետո շտապեք հետևություններ անել և որոշումներ կայացնել: Այսքանից հետո կարելի է եզրակացնել նաև, որ առավել հուսալի թվերը սովորաբար ստացվում են մարքեթոլոգների կողմից, քանի որ դրանք հենց այնպես չեն վերցվել, այլ առևտրային հետաքրքրություններից ելնելով:

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

Please enter your comment!
Please enter your name here