Hur man väljer rätt metod för marknadsundersökningar: Fullständig guide

Många företagare kommer in med kapital och idéer, för att sedan hamna i en situation med negativt kassaflöde.

De som gör sin due diligence stöter dock sällan på detta problem. Ett av de viktigaste stegen i förberedelserna är en effektiv marknadsundersökning.

Marknadsundersökningar låter enkelt. Du vill lära dig mer om dina kunder eller potentiella kunder, så du börjar genomföra undersökningar, samla in data och testa produkter. Men även efter att ha gjort allt detta kan du fortfarande ha svårt att få konkreta och användbara insikter.

Vi säger inte att dessa marknadsundersökningsmetoder inte är giltiga. Det är de, men det betyder inte att de är rätt för dig.

Det finns dussintals sätt att hitta de svar du behöver, och att välja fel kommer i slutändan att slösa bort din tid, dina pengar, din ansträngning och, nämnde vi redan pengar?

Vissa team genomför långa enkätundersökningar när de bara behöver en snabb intervju. Andra ägnar veckor åt konkurrensanalys när ett enkelt kundbesök skulle ha gett svar på frågan. 

Det är inte så att de inte jobbade hårt - det är bara det att de valde fel verktyg.

Att välja rätt marknadsundersökning handlar om att göra rätt forskning för vad du faktiskt behöver veta.

Här är vad du behöver veta.

---

Viktiga slutsatser

• Metoder för marknadsundersökningar kan delas in i två grupper: primära (data som du själv samlar in) och sekundära (data som redan finns).

• Den bästa metoden beror på ditt mål, inte på din budget eller dina preferenser.

• Förvrängda frågor ger förvrängda data. Hur du frågar spelar lika stor roll som vad du frågar.

• Enkel, fokuserad forskning slår komplicerad, spretig forskning varje gång.

• AI-verktyg kan påskynda och effektivisera processen, från att skriva enkätfrågor till att presentera resultaten.

---

Vad är marknadsundersökningsmetoder?

En marknadsundersökningsmetod är helt enkelt hur du samlar in information om din marknad. Det inkluderar uppgifter om dina kunder, konkurrenter, branschtrender och efterfrågan på din produkt eller tjänst.

Det finns två huvudkategorier.

Primärforskning är data som du själv samlar in, t.ex. enkäter, intervjuer, fokusgrupper och observationer. Du utformar frågorna, samlar in svaren och äger datan.

Sekundär forskning är data som någon annan redan har samlat in (t.ex. branschrapporter, folkräkningsdata, konkurrentgranskningar eller publicerade studier). Du tolkar det som redan finns där ute.

Ingetdera är bättre eftersom de tjänar olika syften. De flesta solida forskningsplaner använder en blandning av båda.

Primärforskning ger dig färska, specifika data, men det tar tid och ansträngning att samla in dem. Sekundär forskning är snabbare och billigare, men den kanske inte svarar på din exakta fråga (och den kanske är föråldrad).

Det svåra är inte att förstå kategorierna, utan att veta vilken specifik metod som passar den fråga du försöker besvara. Det är där de flesta människor övertänker det.

Matchning av forskning och affärsmål

Innan du väljer metod måste du ha klart för dig vad ditt mål är.

Det låter kanske självklart, men de flesta hoppar över det här steget.

Fråga dig själv: Vilket beslut behöver den här forskningen stödja? Ska du validera en ny produktidé? Försöker du förstå varför kunder byter leverantör? Funderar du på hur du ska prissätta något? Var och en av dessa kräver olika tillvägagångssätt.

Om du till exempel ska validera en ny idé är det explorativ forskning du behöver. Intervjuer och enkäter med öppna frågor fungerar bra här, eftersom de hjälper dig att upptäcka vad människor faktiskt tänker och känner.

Om du vill mäta något specifikt, till exempel om en ny funktion har förbättrat nöjdheten, behöver du kvantitativ forskning. Strukturerade enkäter med betygsskalor ger dig siffror som du kan följa över tid.

Om du gör det här steget rätt tidigt slipper du samla in massor av data som inte svarar på din faktiska fråga.

En sak som hjälper är att skriva en tydlig forskningsfråga innan du bygger något.

Det låter enkelt, men det tvingar dig att vara specifik. “Förstå våra kunder bättre” är inte en forskningsfråga. “Varför återvänder inte förstagångsköpare för ett andra köp?” är det däremot.

Om du kämpar för att skriva korta, tydliga forskningsfrågor eller uppmaningar för en undersökning, Undetectable AI:s Promptgenerator är verkligen användbar här.

Det hjälper dig att formulera frågor på ett sätt som faktiskt ger meningsfulla data, i stället för vaga svar som inte leder någonstans.

Utforska vanliga typer av forskningsmetoder

Här är en snabb genomgång av metoder för B2B-marknadsundersökningar som du faktiskt kommer att använda.

• Undersökningar är de vanligaste. De är lättskalade och ger snabbt kvantitativa data. Nackdelen är att dåligt skrivna frågor ger värdelösa svar. Håll dem korta och undvik ledande frågor.
• Intervjuer gå djupare. I personliga samtal kommer det fram saker som en enkät aldrig skulle göra. Människor förklarar hur de resonerar, delar med sig av sitt sammanhang och går utanför manus på ett sätt som avslöjar verkliga insikter. De tar mer tid, men för att förstå Varför bakom beteende, inget slår dem.
• Fokusgrupper samlar 6 till 10 personer för att reagera och diskutera. De är utmärkta för att testa meddelanden, förpackningar eller koncept i ett tidigt skede. Se bara upp för grupptänkande (en högljudd röst kan påverka hela rummet).
• Observationsbaserad forskning innebär att man tittar på hur människor faktiskt beter sig, inte att man lyssnar på hur de säger att de beter sig. Dessa två saker är ofta mycket olika. Användbarhetstestning är ett klassiskt exempel.
• Konkurrensanalys är strategisk sekundärforskning. Du tittar på vad konkurrenterna erbjuder, hur de positionerar sig och vad kunderna klagar på i sina recensioner. Negativa recensioner av konkurrenternas produkter är i princip en gratis fokusgrupp som berättar exakt vad marknaden vill ha och inte får.
• Socialt lyssnande innebär att man övervakar vad folk säger om ditt varumärke, din kategori eller dina konkurrenter på nätet. Det är passivt, men det fångar upp ärliga, ofiltrerade åsikter. Människor på Reddit och i kommentarsfält säger saker som de aldrig skulle säga i en undersökning.

Varje metod har sina kompromisser. Intervjuer är givande men långsamma, enkäter är snabba men ytliga om man inte är försiktig, och konkurrensanalyser kan vara billiga men indirekta.

När du har samlat in dina data är det en utmaning i sig att presentera dem på ett tydligt sätt. Forskningsresultat som skrivs på ett tätt, analytiskt språk förlorar människor snabbt.

Oupptäckbara AI:s AI Stealth-författare är till stor hjälp i detta skede. Det tar forskningssammanfattningar och omformulerar dem till naturliga, läsbara förklaringar som icke-tekniska intressenter faktiskt kan ta till sig.

Omvandla forskning till smarta beslut

Data fattar inte beslut. Det är människor som gör det. 

Forskning förbättrar bara kvaliteten på dessa beslut.

När du har samlat in dina data ska du leta efter mönster och inte bara rapportera vad respondenterna sa. Tolka det. Vad betyder det för ditt företag? Vad bör du göra annorlunda? Målet är en tydligare väg framåt.

Några vanor hjälper till här:

1. Triangulera dina resultat: Om dina undersökningsdata, dina intervjuanteckningar och din sociala lyssning alla pekar på samma sak är det en stark signal. Om de är motstridiga bör du gräva djupare innan du drar några slutsatser.
2. Skilj på fakta och antaganden: Det är lätt att läsa data och se det man redan tror. Var skeptisk till dina egna tolkningar och dela resultaten med någon som inte var inblandad i insamlingen av dem.
3. Prioritera åtgärder: Forskning som sitter i en mapp hjälper ingen. Ställ frågan: Vad är det som den här informationen säger oss att vi ska göra just nu? Börja där.

Undvik misstag i forskningsplaneringen

De flesta forskningsfel inträffar innan en enda datapunkt har samlats in, och de inträffar i planeringsstadiet.

Att känna igen partisk eller ofullständig data

Partiskhet smyger sig in i forskningen i det tysta, genom att leda frågor för att styra respondenterna mot ett visst svar. Om man gör ett urval av fel grupp får man fram data som inte återspeglar den faktiska marknaden.

Så att fråga om hypotetiskt beteende är opålitligt eftersom människor inte vet vad de faktiskt skulle göra.

Se upp för bekräftelsebias, ...också. Om du bara letar efter bevis som stöder din befintliga idé kommer du att hitta det (oavsett om det är verkligt eller inte).

Slutligen är ofullständiga data ett problem i sig. En enkät med 20 svar för ett viktigt produktbeslut är inte tillräckligt. Vet vilken urvalsstorlek dina slutsatser kräver innan du börjar samla in.

Förhindra alltför komplicerade forskningsupplägg

Mer forskning är inte alltid bättre forskning. En enkät med 60 frågor överges halvvägs. En fokusgrupp med 15 personer är bara kaos.

En forskningsplan med fem metoder som körs samtidigt ger motstridiga uppgifter och huvudbry.

Börja enkelt med en tydlig fråga och en metod som passar den. Expandera därifrån om det behövs.

Justera metoder när resultaten känns oklara

Ibland avslutar man en runda med efterforskningar och har fortfarande inte ett klart svar.

Om enkätsvaren spretar åt alla håll kan det bero på att frågan var otydlig. Gör en liten intervjuomgång för att förstå varför.

Om återkopplingen från intervjuerna inte stämmer överens med de kvantitativa uppgifterna bör du undersöka bristen direkt och be respondenterna att förklara sina svar.

Smartare forskning med stöd av odetekterbar AI

AI-verktyg har verkligen förändrat vad små team kan göra med research. Du behöver inte längre en särskild forskningsavdelning för att få användbara och tillförlitliga insikter.

Här är några exempel där Undetectable AI passar naturligt in i processen.

Om du är i marknadsvalideringsläge och utforskar varumärkes- eller produktnamn, kan Undetectable AI:s Generator för företagsnamn hjälper dig att brainstorma och stresstesta namn snabbt.

I stället för att gissa kan du skapa en lista med alternativ och ta dem direkt in i forskningen. Visa dem för kunderna, mät reaktionerna och gör sedan en datastödd bedömning.

När din forskning är klar och det är dags att dela med sig av resultaten är en väl utformad kommunikation viktigare än de flesta tror. En rapport full av punktlistor och rådata övertygar inte intressenterna.

Oupptäckbara AI:s AI Humanizer ser till att dina forskningsresultat läses naturligt och tydligt. Oavsett om det gäller presentationer, sammanfattningar eller dokument som vänder sig till kunder tar det ditt innehåll från kliniskt till övertygande.

Forskning är bara lika värdefull om du agerar på den, så verktyg som hjälper dig att agera på den snabbare är värda att använda.

Kontrollera ditt innehåll med hjälp av vår AI Detector och Humanizer nedan!

Sluta samla in data som Pokémon

Det finns ingen enskild bästa metod för marknadsundersökningar. 

Det finns bara den metod som bäst passar det du försöker ta reda på.

Gör först klart för dig vad ditt mål är och skriv en fokuserad forskningsfråga. Välj den metod som matchar den. Samla in data noggrant och tolka dem på ett ärligt sätt. Slutligen ska du kommunicera dina resultat på ett sätt som människor faktiskt kan använda.

De team som gör det här bra är inte de som har de största forskningsbudgetarna. Det är de som håller sig fokuserade, undviker att överkomplicera det och faktiskt använder det de hittar. De behandlar forskning som en vana, inte som en engångsföreteelse.

Bygg upp den vanan. Håll dig nyfiken. Och låt inte data ligga kvar i en mapp.

Förvandla dina forskningsinsikter till tydliga, mänskligt klingande rapporter med Odetekterbar AI.