Mange bedriftseiere kommer inn med kapital og ideer, men ender opp med en negativ kontantstrøm.
De som gjør sitt forarbeid, støter imidlertid sjelden på dette problemet. Et av de viktigste trinnene i forberedelsene er en effektiv markedsundersøkelse.
Markedsundersøkelser høres enkelt nok ut. Du ønsker å lære mer om kundene eller potensielle kundene dine, så du begynner å gjennomføre spørreundersøkelser, samle inn data og teste produkter. Men selv etter å ha gjort alt dette, kan du likevel slite med å få konkret, handlingsrettet innsikt.
Vi sier ikke at disse markedsundersøkelsesmetodene ikke er gyldige. Det er de, men det betyr ikke at de er riktige for deg.
Det finnes dusinvis av måter å finne svarene du trenger på, og hvis du velger feil måte, vil du til syvende og sist kaste bort tid, penger, krefter og, har vi allerede nevnt penger?
Noen team gjennomfører lange spørreundersøkelser når alt de trenger er et raskt intervju. Andre bruker ukevis på konkurranseanalyser når en enkel kundesamtale ville ha gitt svar på spørsmålet.
Det er ikke det at de ikke jobbet hardt - det er at de valgte feil verktøy.
Å velge riktig markedsundersøkelse handler om å gjøre rett research for det du faktisk trenger å vite.
Her er det du trenger å vite.
Det viktigste å ta med seg
- Markedsundersøkelsesmetoder kan deles inn i to kategorier: primærdata (data du samler inn selv) og sekundærdata (data som allerede finnes).
- Hvilken metode som er best, avhenger av målet ditt, ikke av budsjett eller preferanser.
- Fordomsfulle spørsmål gir fordomsfulle data. Hvordan du spør, er like viktig som hva du spør om.
- Enkel, fokusert forskning slår alltid komplisert, viltvoksende forskning.
- AI-verktøy kan fremskynde og effektivisere prosessen, fra å skrive spørsmål til å presentere resultatene.
Hva er markedsundersøkelsesmetoder?
En markedsundersøkelse er rett og slett hvordan du samler inn informasjon om markedet ditt. Det inkluderer data om kunder, konkurrenter, bransjetrender og etterspørselen etter produktet eller tjenesten din.
Det finnes to hovedkategorier.
Primærforskning er data du samler inn selv, for eksempel spørreundersøkelser, intervjuer, fokusgrupper og observasjoner. Du utformer spørsmålene, samler inn svarene og eier dataene.
Aldri bekymre deg for at AI oppdager tekstene dine igjen. Undetectable AI Kan hjelpe deg:
- Få AI-assistert skriving til å vises ...menneskelignende.
- Bypass alle de viktigste AI-deteksjonsverktøyene med bare ett klikk.
- Bruk AI trygt og selvsikkert i skole og arbeid.
Sekundærforskning er data som noen andre allerede har samlet inn (f.eks. bransjerapporter, folketellingsdata, konkurrentanmeldelser eller publiserte studier). Du tolker det som allerede finnes der ute.
Ingen av dem er bedre enn andre, ettersom de tjener ulike formål. De fleste solide forskningsplaner bruker en blanding av begge.
Primærforskning gir deg ferske, spesifikke data, men det tar tid og krefter å samle dem inn. Sekundærforskning er raskere og billigere, men det er ikke sikkert at den gir svar på akkurat det du lurer på (og den kan være utdatert).
Det vanskelige er ikke å forstå kategoriene, men å vite hvilken spesifikk metode som passer til det spørsmålet du prøver å besvare. Det er der de fleste tenker for mye.
Matching av forskning og forretningsmål
Før du velger en metode, må du ha målet klart for deg.
Det høres kanskje opplagt ut, men de fleste hopper over dette trinnet.
Spør deg selv: Hvilken beslutning skal forskningen underbygge? Skal du validere en ny produktidee? Prøver du å forstå hvorfor kundene slutter? Skal du finne ut hvordan du skal prissette noe? Hver av dem krever en annen tilnærming.
Hvis du for eksempel skal validere en ny idé, trenger du utforskende undersøkelser. Intervjuer og åpne spørreundersøkelser fungerer godt her, ettersom de hjelper deg med å finne ut hva folk faktisk tenker og føler.
Hvis du skal måle noe spesifikt, for eksempel om en ny funksjon har ført til økt tilfredshet, bør du bruke kvantitative undersøkelser. Strukturerte spørreundersøkelser med vurderingsskalaer gir deg tall du kan følge over tid.
Hvis du gjør dette trinnet riktig tidlig, slipper du å samle inn massevis av data som ikke gir svar på det egentlige spørsmålet ditt.
En ting som hjelper, er å skrive en klar problemstilling før du bygger noe som helst.
Det høres enkelt ut, men det tvinger deg til å være konkret. “Å forstå kundene våre bedre” er ikke et forskningsspørsmål. “Hvorfor kommer ikke førstegangskjøpere tilbake for å kjøpe en ny vare?” er det derimot.
Hvis du sliter med å skrive klare og tydelige forskningsspørsmål eller problemstillinger for en undersøkelse, Uoppdagelige AI-er Spørregenerator er virkelig nyttig her.
Det hjelper deg med å formulere spørsmål på en måte som faktisk gir meningsfulle data, i stedet for vage svar som ikke fører noen vei.
Utforske vanlige typer forskningsmetoder
Her er en rask oversikt over B2B-markedsundersøkelsesmetoder du faktisk kommer til å bruke.
- Spørreundersøkelser er de vanligste. De er enkle å skalere og gir raskt kvantitative data. Ulempen er at dårlig skrevne spørsmål gir ubrukelige svar. Hold dem korte, og unngå ledende spørsmål.
- Intervjuer gå dypere. En-til-en-samtaler får frem ting som en spørreundersøkelse aldri ville fått frem. Folk forklarer sine resonnementer, deler konteksten og går utenfor manus på måter som avslører ekte innsikt. De tar mer tid, men for å forstå hvorfor bak atferd, er det ingenting som slår dem.
- Fokusgrupper samler 6 til 10 personer for å reagere og diskutere. De er ypperlige for å teste budskap, emballasje eller konsepter i en tidlig fase. Bare vær på vakt mot gruppetenkning (én høy stemme kan forvrenge hele rommet).
- Observasjonsforskning betyr å se hvordan folk faktisk oppfører seg, ikke å lytte til hvordan de sier at de oppfører seg. Disse to tingene er ofte svært forskjellige. Brukervennlighetstesting er et klassisk eksempel.
- Konkurranseanalyse er strategisk sekundærforskning. Du ser på hva konkurrentene tilbyr, hvordan de posisjonerer seg, og hva kundene klager på i anmeldelsene sine. Negative anmeldelser av konkurrenters produkter er i bunn og grunn en gratis fokusgruppe som forteller deg nøyaktig hva markedet vil ha og ikke får.
- Sosial lytting innebærer å overvåke hva folk sier om merkevaren, kategorien eller konkurrentene dine på nettet. Det er passivt, men det fanger opp ærlige, ufiltrerte meninger. Folk på Reddit og i kommentarfelt sier ting de aldri ville sagt i en spørreundersøkelse.
Hver metode har sine kompromisser. Intervjuer er nyttige, men trege, spørreundersøkelser er raske, men overfladiske hvis du ikke er forsiktig, og konkurranseanalyse kan være billig, men indirekte.
Når du har samlet inn dataene dine, er det en utfordring i seg selv å presentere dem på en tydelig måte. Forskningsresultater skrevet i et tungt, analytisk språk mister fort folk.
Uoppdagelige AI-er AI Stealth Writer er nyttig på dette stadiet. Det tar forskningssammendrag og omskriver dem til naturlige, lettleste forklaringer som ikke-tekniske interessenter faktisk kan forholde seg til.
Gjør forskning om til smarte beslutninger
Data tar ikke beslutninger. Det er det mennesker som gjør.
Forskning forbedrer bare kvaliteten på disse beslutningene.
Når du har samlet inn data, må du se etter mønstre og ikke bare rapportere hva respondentene sa. Tolk det. Hva betyr det for virksomheten din? Hva bør du gjøre annerledes? Målet er en tydeligere vei fremover.
Noen få vaner hjelper her:
- Trianguler funnene dine: Hvis undersøkelsesdataene, intervjunotatene og den sosiale lyttingen peker i samme retning, er det et sterkt signal. Hvis de er motstridende, bør du grave dypere før du trekker konklusjoner.
- Skill fakta fra antakelser: Det er lett å lese data og se det du allerede tror. Vær skeptisk til dine egne tolkninger, og del funnene med noen som ikke har vært med på å samle dem inn.
- Prioriter tiltak: Forskning som blir liggende i en mappe, hjelper ingen. Spør deg selv: Hva er det disse dataene forteller oss at vi bør gjøre akkurat nå? Begynn der.
Unngå feil i forskningsplanleggingen
De fleste forskningsfeilene skjer før et eneste datapunkt er samlet inn, og de skjer i planleggingsfasen.
Gjenkjenne skjeve eller ufullstendige data
Skjevheter sniker seg stille og rolig inn i undersøkelser ved at man stiller ledende spørsmål for å styre respondentene mot et bestemt svar. Ved å ta prøver fra feil gruppe får du data som ikke gjenspeiler det faktiske markedet.
Så å spørre om hypotetisk atferd er upålitelig fordi folk ikke vet hva de faktisk ville gjort.
Se etter bekreftelsesskjevhet, ...også. Hvis du bare leter etter bevis som støtter din eksisterende idé, vil du finne det (enten det er ekte eller ikke).
Til slutt er ufullstendige data et problem i seg selv. En undersøkelse med 20 svar for en viktig produktbeslutning er ikke nok. Finn ut hvilken utvalgsstørrelse konklusjonene dine krever før du begynner å samle inn data.
Forebygging av overkompliserte forskningsoppsett
Mer forskning er ikke alltid bedre forskning. En spørreundersøkelse med 60 spørsmål blir forlatt halvveis. En fokusgruppe med 15 personer er bare kaos.
En forskningsplan med fem metoder som kjører samtidig, gir motstridende data og hodebry.
Begynn enkelt med ett tydelig spørsmål og én metode som passer til det. Utvid derfra hvis det er nødvendig.
Justere metoder når resultatene føles uklare
Noen ganger er man ferdig med en runde med research uten å ha et klart svar.
Hvis svarene i undersøkelsen spriker, kan det bety at spørsmålet var uklart. Kjør en liten intervjurunde for å forstå hvorfor.
Hvis tilbakemeldingene fra intervjuene ikke stemmer overens med de kvantitative dataene, kan du undersøke dette direkte og be respondentene om å forklare svarene sine.
Smartere forskning med støtte fra uoppdagelig AI
AI-verktøy har virkelig endret hva små team kan gjøre med research. Du trenger ikke lenger en egen forskningsavdeling for å få nyttig og pålitelig innsikt.
Her er noen steder hvor Undetectable AI passer naturlig inn i prosessen.
Hvis du er i markedsvalideringsmodus og utforsker merkevare- eller produktnavn, kan Undetectable AIs Generator for firmanavn hjelper deg med å brainstorme og stressteste navn raskt.
I stedet for å gjette, kan du generere en liste med alternativer og ta dem direkte inn i forskningen. Vis dem til kundene, mål reaksjonene, og ta deretter en datastøttet samtale.
Når forskningen er ferdig, og det er på tide å dele funnene, er polert kommunikasjon viktigere enn de fleste tror. En rapport full av kulepunkter og rådata overbeviser ikke interessentene.
Uoppdagelige AI-er AI Humanizer sørger for at forskningsresultatene dine leses naturlig og tydelig. Enten det gjelder presentasjoner, sammendrag eller kundeorienterte dokumenter, tar det innholdet ditt fra klinisk til overbevisende.
Forskning er bare like verdifull hvis du handler på grunnlag av den, så verktøy som hjelper deg med å handle raskere, er verdt å bruke.
Sjekk innholdet ditt ved hjelp av AI-detektoren og Humanizer nedenfor!
Slutt å samle inn data som Pokémon
Det finnes ikke én beste metode for markedsundersøkelser.
Det finnes bare den metoden som passer best til det du prøver å finne ut.
Gjør deg først klart hva målet ditt er, og skriv et fokusert forskningsspørsmål. Velg en metode som passer til det. Samle inn data nøye og tolk dem ærlig. Til slutt må du kommunisere funnene dine på en måte som folk faktisk kan bruke.
De teamene som gjør dette bra, er ikke de som har de største forskningsbudsjettene. Det er de som holder fokus, unngår å overkomplisere det og faktisk bruker det de finner. De behandler research som en vane, ikke som en engangshendelse.
Gjør det til en vane. Forbli nysgjerrig. Og ikke la data bli liggende i en mappe.
Gjør forskningsinnsikten din om til klare, menneskelige rapporter med Ikke påvisbar AI.