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把汤搅匀了再尝味道
想知道一锅汤的滋味如何没人会把整锅汤全喝完只要舀一勺尝尝就可以了在舀起一勺之前我们还会把汤搅几下让它更均匀
市场调研与尝汤的原理一样
现代企业的产品和服务在开发时就应该考虑到市场有足够的潜量潜量过小的市场我们相信没有人会感兴趣所以除了极个别的市场调研对绝大多数商业调研而言是无法进行普查的所以我们要抽取样本调研而有效的抽样就必须保证足够“均匀”也就是足够随机、足够分散比如当我们对调研对象(如零售店主)进行研究时必须保证调研对象能够代表全体零售店主
有效的抽样必须要考虑以下要点:
l.调研总体
2.样本单位
3.抽样框
4.抽样方法
5.样本量
6.抽样实施计划
7.抽样实施
调研总体就是我们要调研的对象比如永林蓝豹金刚板定点访问调研案的调研总体是:“现在正在考虑购买木地板的消费者”红星电熨斗小组座谈调研案的调研对象是:“6个月以来每周至少使用一次电熨斗的家庭主妇”明确地定义调研总体有助于保证抽样的规范和样本的合格
样本单位就是这样的基本单元有时是个人有时是家庭有时是公司等不要以为这是个很容易明确的问题尽管样本单位通常就是样本自己但很多时候需要进一步探讨例如入户访问时不能规定必须访问开门的人因为往往是保姆开门那么应该访问哪位家庭成员呢?这些调研人员都要给出明确规定
抽样框是代表调研总体对象的样本列表完整的抽样框中每个调研对象应该出现一次而且只能出现一次完整的抽样框是存在的比如“沪深两地股票上市公司”就是完整抽样框并且每天与我们见面但大部分情况下调研人员无法获得完整的抽样框只能用别的代替如黄页簿、工商局企业登记库、行业年鉴等抽样框的不完整导致了抽样框误差的产生但我们可以通过保证样本的代表性使误差在合理的范围之内
抽样设计作为调研设计的有机组成部分总是根据调研方法的不同而采取不同的抽样技术例如我们曾为工商银行研究储户对银行提供新服务的需求可以很方便地获取储户的数据库作为相当完整的抽样框然后经过编程就能命令计算机完成简单随机抽样这当然是最理想的抽样可惜这么好的条件在大都分的调研中不可能遇到
例如我们在武汉、北京两地为纯牌清洁剂做产品测试时就无法获取城市居民数据库简单随机抽样是行不通的当时我们的调研方法主要是入户产品留置盲试所以采取了分群抽样:每个城区各随机抽取2个街道每个街道又随机抽取3个居委会每个居委会又随机抽取3个居民小区每个小区又随机抽取15户家庭进行访问这不仅使得调研实施非常方便而且保证了样本的足够分散、随机
由于调研的时效性要求越来越高调研的频度也越来越大研究人员也常采用非随机抽样技术就是在抽样时加进研究人员自己的判断、把不符合要求的样本一开始就剔除在外比如我们为梦乡香皂在上海做香型测试时采用了商业区拦截访问调研技术这种方法十分快速、经济经常作为简单调研的访问法由于以往的调研已经证明梦乡香皂的主要消费者是18—35岁的年轻人所以我们要获知的就是他们对新香型的评价拦截时进行样本甄别是必须的而甄别时进行样本配额控制也十分方便因此我们采用了配额抽样技术也就是说要控制不同性别、不同年龄段和不同收入的被访者的比例这可以大大降低访问的难度节省费用但缺少了随机性所以配额抽样属于非随机抽样尽管是非随机抽样但我们还是要尽可能地使舀的“汤”更均匀我们的做法是在上海四川北路、淮海中路各选一个点南京路外地游客太多而外地游客不能成为上海消费者的代表让访问员对路过的行人每隔10人上前拦截这也能提高随机度先进行甄别符合样本要求的再进行正式访问同时要求几人以上结伴的消费者即使都符合控制要求也只能访问其中一人这些抽样的规定都有效地提高了调研的质量
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