Sådan vælger du den rigtige markedsundersøgelsesmetode: Fuld guide

Mange virksomhedsejere kommer ind i varmen med kapital og ideer, men ender i kulden med et negativt cash flow.

De, der gør sig umage, løber dog sjældent ind i dette problem. Et af de vigtigste skridt i forberedelsen er en effektiv markedsundersøgelse.

Markedsundersøgelser lyder enkelt nok. Du vil gerne lære noget om dine kunder eller potentielle kunder, så du begynder at lave undersøgelser, indsamle data og teste produkter. Men selv efter at have gjort alt det, kan du stadig have svært ved at få konkrete, brugbare indsigter.

Vi siger ikke, at disse markedsundersøgelsesmetoder ikke er gyldige. Det er de, men det betyder ikke, at de er de rigtige for dig.

Der er masser af måder at finde de svar, du har brug for, og hvis du vælger den forkerte, vil du i sidste ende spilde din tid, dine penge, dine kræfter og - har vi allerede nævnt det? penge?

Nogle teams laver lange undersøgelser, når de bare har brug for et hurtigt interview. Andre bruger uger på konkurrenceanalyse, når et enkelt kundeopkald ville have besvaret spørgsmålet. 

Det er ikke, fordi de ikke arbejdede hårdt - det er, fordi de valgte det forkerte værktøj.

At vælge den rigtige markedsundersøgelse handler om at gøre det rigtigt research til det, du rent faktisk har brug for at vide.

Her er, hvad du skal vide.

---

Det vigtigste at tage med

• Markedsundersøgelsesmetoder falder i to spande: primære (data, du selv indsamler) og sekundære (data, der allerede findes).

• Den bedste metode afhænger af dit mål, ikke af dit budget eller dine præferencer.

• Skævvredne spørgsmål giver skævvredne data. Hvordan du spørger, betyder lige så meget som det, du spørger om.

• Enkel, fokuseret forskning slår hver gang kompliceret, vidtforgrenet forskning.

• AI-værktøjer kan fremskynde og strømline processen, lige fra at skrive spørgeskemaer til at præsentere resultaterne.

---

Hvad er markedsundersøgelsesmetoder?

En markedsundersøgelsesmetode er ganske enkelt, hvordan du indsamler information om dit marked. Det omfatter data om dine kunder, konkurrenter, branchetrends og efterspørgsel efter dit produkt eller din service.

Der er to hovedkategorier.

Primær forskning er data, som du selv indsamler, f.eks. spørgeskemaer, interviews, fokusgrupper og observationer. Du udformer spørgsmålene, indsamler svarene og ejer dataene.

Sekundær forskning er data, som andre allerede har indsamlet (f.eks. brancherapporter, folketællingsdata, konkurrentanmeldelser eller offentliggjorte undersøgelser). Du fortolker, hvad der allerede er derude.

Ingen af delene er bedre, da de tjener forskellige formål. De fleste solide forskningsplaner bruger en blanding af begge dele.

Primær research giver dig friske, specifikke data, men det tager tid og kræfter at indsamle dem. Sekundær forskning er hurtigere og billigere, men den besvarer måske ikke dit præcise spørgsmål (og den er måske forældet).

Det svære er ikke at forstå kategorierne, men at vide, hvilken specifik metode der passer til det spørgsmål, du prøver at besvare. Det er der, de fleste mennesker overtænker det.

Matchning af forskning og forretningsmål

Før du vælger en metode, skal du gøre dig dit mål klart.

Det lyder måske indlysende, men de fleste springer dette trin over.

Spørg dig selv: Hvilken beslutning skal denne forskning understøtte? Skal du validere en ny produktidé? Prøver du at forstå, hvorfor kunderne forsvinder? Finder du ud af, hvordan du skal prissætte noget? Hver af dem kræver en forskellig tilgang.

Hvis du f.eks. er ved at validere en ny idé, skal du bruge udforskende forskning. Interviews og åbne undersøgelser fungerer godt her, da de hjælper dig med at finde ud af, hvad folk faktisk tænker og føler.

Hvis du skal måle noget specifikt, f.eks. om en ny funktion har forbedret tilfredsheden, skal du bruge kvantitative undersøgelser. Strukturerede undersøgelser med vurderingsskalaer giver dig tal, du kan følge over tid.

Hvis du gør dette trin rigtigt tidligt, slipper du for at indsamle en masse data, som ikke besvarer dit egentlige spørgsmål.

En ting, der hjælper, er at skrive et klart forskningsspørgsmål, før du bygger noget.

Det lyder simpelt, men det tvinger dig til at være specifik. “At forstå vores kunder bedre” er ikke et forskningsspørgsmål. “Hvorfor vender førstegangskøbere ikke tilbage til et andet køb?” er.

Hvis du kæmper for at skrive stramme, klare forskningsspørgsmål eller opfordringer til en undersøgelse, Undetectable AI's Prompt-generator er virkelig nyttig her.

Det hjælper dig med at formulere spørgsmål på en måde, der faktisk giver meningsfulde data i stedet for vage svar, der ikke fører til noget.

Udforskning af almindelige typer af forskningsmetoder

Her er en hurtig gennemgang af de B2B-markedsundersøgelsesmetoder, du rent faktisk vil bruge.

• Undersøgelser er de mest almindelige. De er nemme at skalere og giver hurtigt kvantitative data. Ulempen er, at dårligt formulerede spørgsmål giver ubrugelige svar. Hold dem korte, og undgå ledende spørgsmål.
• Interviews gå dybere. En-til-en-samtaler får ting frem i lyset, som en undersøgelse aldrig ville få. Folk forklarer deres ræsonnementer, deler kontekst og går uden for manuskriptet på måder, der afslører reel indsigt. De tager mere tid, men for at forstå Hvorfor bag adfærd, er der intet, der slår dem.
• Fokusgrupper bringer 6 til 10 personer sammen for at reagere og diskutere. De er gode til at teste budskaber, emballage eller koncepter på et tidligt stadie. Bare pas på Gruppetænkning (én høj stemme kan skævvride hele rummet).
• Observationsbaseret forskning betyder at se, hvordan folk faktisk opfører sig, ikke at lytte til, hvordan de siger, de opfører sig. De to ting er ofte meget forskellige. Brugervenlighedstest er et klassisk eksempel.
• Konkurrenceanalyse er strategisk sekundær research. Du ser på, hvad konkurrenterne tilbyder, hvordan de positionerer sig, og hvad kunderne klager over i deres anmeldelser. Negative anmeldelser af konkurrenternes produkter er dybest set en gratis fokusgruppe, der fortæller dig præcis, hvad markedet vil have og ikke får.
• Social lytning involverer overvågning af, hvad folk siger om dit brand, din kategori eller dine konkurrenter online. Det er passivt, men det fanger ærlige, ufiltrerede meninger. Folk på Reddit og i kommentarfelter siger ting, de aldrig ville sige i en undersøgelse.

Hver metode har sine ulemper. Interviews er værdifulde, men langsomme, undersøgelser er hurtige, men overfladiske, hvis du ikke er forsigtig, og konkurrenceanalyse kan være billig, men indirekte.

Når du har indsamlet dine data, er det en udfordring i sig selv at præsentere dem klart og tydeligt. Forskningsresultater skrevet i et tungt, analytisk sprog taber hurtigt folk.

Uopdagede AI'er AI Stealth Writer er en hjælp på dette tidspunkt. Det tager Forskningsoversigter og omskriver dem til naturlige, læsbare forklaringer, som ikke-tekniske interessenter rent faktisk kan engagere sig i.

Omdanne forskning til smarte beslutninger

Data træffer ikke beslutninger. Det gør mennesker. 

Forskning forbedrer bare kvaliteten af de beslutninger.

Når du har indsamlet dine data, skal du lede efter mønstre og ikke bare rapportere, hvad respondenterne sagde. Fortolk det. Hvad betyder det for din virksomhed? Hvad bør du gøre anderledes? Målet er en klarere vej fremad.

Et par vaner hjælper her:

1. Trianguler dine resultater: Hvis dine undersøgelsesdata, dine interviewnoter og din sociale lytning alle peger på det samme, er det et stærkt signal. Hvis de er modstridende, skal du grave dybere, før du drager konklusioner.
2. Adskil fakta fra antagelser: Det er nemt at læse data og se, hvad du allerede tror. Vær skeptisk over for dine egne fortolkninger, og del resultaterne med nogen, der ikke har været med til at indsamle dem.
3. Prioriter handling: Forskning, der ligger i en mappe, hjælper ingen. Spørg ind til det: Hvad er den ene ting, som disse data fortæller os, at vi skal gøre lige nu? Begynd der.

Undgå fejl i forskningsplanlægningen

De fleste forskningsfejl sker, før der er indsamlet et eneste datapunkt, og de sker i planlægningsfasen.

Anerkendelse af forudindtagede eller ufuldstændige data

Bias sniger sig stille og roligt ind i forskningen ved at stille spørgsmål, der styrer respondenterne i retning af et bestemt svar. Stikprøver af den forkerte gruppe giver data, der ikke afspejler dit faktiske marked.

Så at spørge om hypotetisk adfærd er upålideligt, fordi folk ikke ved, hvad de faktisk ville gøre.

Hold øje med Bekræftelsesbias, også. Hvis du kun leder efter beviser, der understøtter din eksisterende idé, vil du finde dem (uanset om de er virkelige eller ej).

Endelig er ufuldstændige data et problem i sig selv. En undersøgelse med 20 svar til en vigtig produktbeslutning er ikke nok. Find ud af, hvilken stikprøvestørrelse dine konklusioner kræver, før du begynder at indsamle.

Forebyggelse af overkomplicerede forskningsopsætninger

Mere forskning er ikke altid bedre forskning. En undersøgelse med 60 spørgsmål bliver opgivet halvvejs igennem. En fokusgruppe med 15 personer er bare kaos.

En forskningsplan med fem metoder, der kører samtidig, giver modstridende data og hovedpine.

Start enkelt med et klart spørgsmål og en metode, der passer til det. Udvid derfra, hvis det er nødvendigt.

Justering af metoder, når resultaterne føles uklare

Nogle gange er man færdig med en runde research og har stadig ikke et klart svar.

Hvis der er mange forskellige svar, kan det betyde, at spørgsmålet var uklart. Lav en lille interviewrunde for at forstå hvorfor.

Hvis feedback fra interviews ikke stemmer overens med dine kvantitative data, skal du undersøge forskellen direkte og bede respondenterne om at forklare deres svar.

Smartere forskning med uopdaget AI-støtte

AI-værktøjer har virkelig ændret, hvad små teams kan gøre med research. Du behøver ikke længere en dedikeret researchafdeling for at få brugbar, pålidelig indsigt.

Her er et par steder, hvor Undetectable AI passer naturligt ind i processen.

Hvis du er i gang med markedsvalidering og udforsker brand- eller produktnavngivning, kan Undetectable AI's Generator af virksomhedsnavn hjælper dig med at brainstorme og stressteste navne hurtigt.

I stedet for at gætte kan du generere en liste med muligheder og tag dem direkte ind i forskningen. Vis dem til kunderne, mål reaktionerne, og foretag så et dataunderstøttet opkald.

Når din forskning er færdig, og det er tid til at dele resultaterne, betyder poleret kommunikation mere, end de fleste tror. En rapport fuld af bullet points og rå data overbeviser ikke interessenterne.

Uopdagede AI'er AI Humanizer sørger for, at dine forskningsresultater læses naturligt og tydeligt. Uanset om det drejer sig om præsentationer, ledelsesresuméer eller kundevendte dokumenter, tager det dit indhold fra klinisk til overbevisende.

Forskning er kun så værdifuld, hvis du handler på den, så værktøjer, der hjælper dig med at handle på den hurtigere, er værd at bruge.

Tjek dit indhold ved hjælp af vores AI Detector og Humanizer nedenfor!

Hold op med at indsamle data som Pokémon

Der findes ikke én bedste markedsundersøgelsesmetode. 

Der er kun den metode, der passer bedst til det, du prøver at finde ud af.

Gør dig først dit mål klart, og skriv et fokuseret forskningsspørgsmål. Vælg den metode, der matcher det. Indsaml omhyggeligt og fortolk ærligt. Til sidst skal du kommunikere dine resultater på en måde, som folk rent faktisk kan bruge.

De teams, der gør det godt, er ikke dem med de største forskningsbudgetter. Det er dem, der holder fokus, undgår at overkomplicere det og rent faktisk bruger det, de finder. De behandler research som en vane, ikke som en engangsforeteelse.

Opbyg den vane. Bliv ved med at være nysgerrig. Og lad ikke data ligge i en mappe.

Omsæt din forskningsindsigt til klare, menneskeligt klingende rapporter med Uopdagelig AI.