ตัวอย่างของกลยุทธ์การประมาณกลุ่ม

ข้อมูลฮาร์ดสามารถช่วยให้คุณตัดสินใจสำหรับธุรกิจขนาดเล็กของคุณได้ แต่บางครั้งคุณมีรายละเอียดมากมายอาจเป็นเรื่องยากที่จะเข้าใจว่าข้อมูลนั้นพูดอะไร สิ่งนี้อาจเป็นจริงอย่างยิ่งสำหรับงานต่างๆเช่นการประเมินการตอบสนองต่อตลาดทดสอบ ตัวเลขที่คุณได้รับจากความพยายามทางการตลาดทดสอบสามารถปิดบังแนวโน้มที่คุณกำลังมองหา คุณสามารถกำจัดความสับสนผ่านการจัดกลุ่ม

การจัดระเบียบข้อมูล

หากคุณได้รับหมายเลขจากการทดสอบทางการตลาดคุณต้องจัดระเบียบข้อมูล ตัวอย่างเช่นหากคุณได้รับคำตอบจากลูกค้าที่เปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ของคุณกับอีกผลิตภัณฑ์หนึ่งและคุณพบรูปแบบของการตอบสนอง ตัวอย่าง: ทดสอบตลาดครั้งที่ 1 ประกอบด้วยห้ากลุ่ม 1, 000 ลูกค้าในแต่ละกลุ่ม ในกลุ่มเหล่านั้นคุณจะพบการตอบสนองที่ดีต่อผลิตภัณฑ์ของคุณคือ 925, 850, 875, 935 และ 890 แรงกระตุ้นครั้งแรกของคุณอาจเพิ่มตัวเลขทั้งหมดและเฉลี่ยพวกเขา ให้เขียนลงในแถวหรือคอลัมน์และตรวจสอบลวดลาย

หาศูนย์ร่วม

ในขณะที่คุณตรวจสอบกลุ่มของตัวเลขคุณอาจเห็นตัวเลขทั่วไปที่พวกมันรวมกลุ่มกัน ในตัวอย่างข้างต้นอาจกล่าวได้ว่า 925, 850, 875, 935 และ 890 เพื่อจัดกลุ่มประมาณ 900 โปรดทราบว่านี่เป็นการคาดเดาที่มีการศึกษาไม่ใช่ค่าเฉลี่ยทางคณิตศาสตร์ เนื่องจากคุณไม่ได้ทำบัญชีในกรณีที่จำเป็นต้องใช้หมายเลขที่แน่นอนคุณสามารถอนุญาตให้คุณทำการประมาณคร่าวๆ ในตัวอย่างคุณสามารถพูดได้ว่าประมาณ 900 คนจาก 1, 000 คนชอบผลิตภัณฑ์ของคุณ

ใช้การประมาณค่าคลัสเตอร์ของคุณ

อันตรายจากการประเมินโดยใช้คลัสเตอร์คือคุณอาจให้ความคิดนึกอยาก กล่าวอีกนัยหนึ่งคุณอาจปัดเศษตัวเลขขึ้นหรือลงเพื่อจัดกลุ่มให้ล้อมรอบตัวเลขที่คุณต้องการ คุณสามารถตอบโต้จุดอ่อนนี้ในการประมาณค่าของคุณโดยเฉลี่ยพวกเขาเป็นระยะ ๆ ตัวอย่างเช่นค่าเฉลี่ยของตัวเลขในตัวอย่างคือ 895 สิ่งนี้บ่งชี้ว่าการประมาณการโดยอิงจากการระบุหมายเลขที่กลุ่มข้อมูลรอบ ๆ ถูกปิดอย่างสมเหตุสมผล

ไม่ได้ใช้การประมาณค่าคลัสเตอร์ของคุณ

ค่าประมาณดีสำหรับการตัดสินใจที่ไม่ต้องการความแม่นยำ การตัดสินใจด้านการตลาดสามารถก้าวไปข้างหน้าตามแนวโน้มคร่าวๆเพราะความผิดปกติส่วนใหญ่จะไม่ทำร้ายความพยายามของคุณ หากตัวเลขของคุณเป็นแบบสุ่มอย่างแท้จริงแม้ว่าจะมีความแปรปรวนกว้างคุณไม่ควรคาดคะเน แม้โดยเฉลี่ยจะไม่ช่วยให้คุณมีตัวเลขสุ่ม คุณควรออกแบบการทดสอบของคุณใหม่หลังจากแยกปัจจัยที่ทำให้เกิดการแปรปรวนครั้งใหญ่ หากคุณไม่สามารถแยกปัจจัยเดียวออกให้รันการทดสอบอีกครั้งภายใต้สถานการณ์ที่แตกต่างกันเช่นการเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ของคุณกับผลิตภัณฑ์ของคู่แข่งสองราย