Hva er en sporingsstudie?

Sporingsstudier hjelper deg med å kontinuerlig overvåke et forskningsemne ved å stille det samme spørreskjemaet gjentatte ganger og sammenligne hvordan datapunktene dine har endret seg over tid.

Temaene du kanskje ønsker å spore som bedrift spenner typisk fra endringer i målgruppen din (f.eks. demografi, verdier, holdninger, medieforbruk), oppfatningen av merkevaren din (f.eks. image), kundeopplevelsen (f.eks. kjøpsfrekvens, kunde) tilfredshet, kundebevaring) til effektiviteten til reklamekampanjer (f.eks. merkevarebevissthet). I tillegg er sporingsstudier svært vanlige i valgundersøkelser, for eksempel overvåking av preferansene til politiske partier eller relevansen og betydningen av visse emner for velgerne.

Når det er sagt, har tankegangen bak sporingsstudier tre hovedaspekter: For det første har sporingsstudier et 360° syn på emnet og tar sikte på å tegne det store bildet. De fokuserer ikke nødvendigvis på å kunne forklare alle detaljene, men heller på å forstå de viktigste KPIene. Dette er grunnen til at data fra sporingsstudier ofte integreres og kontekstualiseres med eksterne datakilder.

For det andre fokuserer sporingsstudier på utviklingen i stedet for status quo. Å evaluere et spesifikt problem i dybden er mindre viktig for å spore studier enn å overvåke om ting generelt utvikler seg i riktig retning. Sporingsstudier kan også bidra til å vurdere virkningen av uforutsette hendelser i fortiden, som en ny konkurrent som kommer inn på markedet.

For det tredje har sporingsstudier en proaktiv tankegang . De prøver å oppdage relevante endringer tidlig for å sikre at du kan iverksette tiltak før disse problemene blir et reelt problem.

Sette opp en sporingsstudie

Med dette i tankene, la oss utforske de typiske vurderingene og beste praksisene når du setter opp en ny sporingsstudie eller endrer en eksisterende. I en ideell verden vil du prøve å unngå å endre en løpesporer, siden hver endring i metoden eller spørreskjemaet kan påvirke tidsserien din. Derfor er det nøkkelen til å opprettholde en høy sammenlignbarhet av alle tidspunkter. Siden du vil fortsette å kjøre sporingsstudien i et par måneder eller år, kan designbeslutninger under oppsettet ha stor innvirkning på levetidsverdien av sporingsstudien som helhet. Dette er grunnen til at det er så ekstremt viktig å sette opp sporingsstudiet riktig i begynnelsen.

Ikke bekymre deg, hvis dette kravet ser ut til å være litt skremmende: denne artikkelen vil ikke bare skissere de viktigste hensynene under oppsettet, men også gi noen veiledning om hvordan du endrer en sporingsstudie senere, om nødvendig. Og som alltid, hvis du har flere spørsmål, ikke nøl med å ta kontakt med oss. Vi deler gjerne våre erfaringer med deg.

Utforming av spørreskjemaet

Sporingsstudier kan dekke nesten alle emner og kartlegge enhver målgruppe. Dette er grunnen til at du ikke finner en generell mal for sporing av spørreskjemaer. Vi vil imidlertid dele noen tanker og erfaringer med deg som kan hjelpe deg med å skrive ditt individuelle spørreskjema.

360° visning: Det er lett å ikke se skogen for trærne. Dette kan ikke bare føre til et svært omfattende (og potensielt irrelevant) spørreskjema, men øker også risikoen for å gå glipp av viktige aspekter. Prøv å fokusere kun på de viktigste KPIene (f.eks. merkekjennskap, merkevareimage) og hold det første utkastet av spørreskjemaet ditt så kort og klart som mulig. Du kan deretter utvide dette spørreskjemaet ved å legge til relevante bakgrunnsvariabler som bidrar til å forklare KPIene dine (f.eks. demografi, bruksfrekvens, konkurransesett, medieforbruk).

Fokus på utviklingen: En annen ting du bør vite er at ikke alle spørsmål er egnet for å bli sporet. Hvis et spørsmål ikke går igjen i din organisasjon, bør det sannsynligvis ikke inkluderes i spørreskjemaet ditt. Prøv også å vurdere forventet frekvens av endringer. Hvis du ikke forventer endringer over tid, er det ikke fornuftig å overvåke disse spørsmålene. Derimot, hvis endringene dine er svært flyktige, kan du ende opp med mye støy i dataene dine uten å kunne forklare noen av disse endringene. Vær oppmerksom på at ulike spørreteknikker også kan ha innvirkning på hvor stabile eller ustabile tidsseriene dine er. Mens for eksempel meningsmålinger vanligvis er mer stabile, kan implisitt avhør avsløre små endringer i den følelsesmessige tilknytningen til en kunde og skape et mye mer differensiert bilde. Poenget her er at du bør prøve å vurdere de typiske tidsrammene for alle endringer du ønsker å overvåke og ha dem i bakhodet for senere, når du planlegger frekvensen av prøvetakingen.

Proaktiv tankesett: Tenk på hvordan du planlegger å handle på endringer i sporingsstudien din. Sporingsstudien din bør samsvare med prosessene i organisasjonen din. Hvis du har regelmessige kvartalsvise møter om et bestemt emne, vil du kanskje ikke bare ha ferske data innen den datoen, men også kunne forklare mulige endringer og peke deg i riktig retning om hva som bør gjøres videre. Å koble sporingsstudien din til eksisterende data i bedriften din (f.eks. inntekter, annonseutgifter) kan bidra til å kontekstualisere innsikten din fra sporingen.

Prøvetaking

Prøvetaking for sporingsstudier er alltid en sak til sak avgjørelse. Det overordnede målet for alle sporingsstudier er imidlertid å holde prøvene så konsistente som mulig over tid. Dette gjelder spesielt for datakvalitet: Hvis du baserer sporingsstudien din på en dårlig datakilde, vil livstidsverdien til sporingsstudien din bli dårligere over tid . La oss se på hensynene som bør gjøres ved utforming av utvalget av en sporingsstudie.

Målgruppen

Det første du må gjøre er å definere målgruppen din . Det er god praksis å ikke gå for snevert i definisjonen din. Prøv heller å forutse hvem som kan bli en del av målgruppen din i fremtiden, når bedriften din og dens produkter har utviklet seg. For å ha overvåket denne utviklingen senere, bør du inkludere alle prospekteringsmålgrupper i prøvetakingen helt fra begynnelsen. Dette vil også hjelpe deg å måle i hvilken grad målgruppen din vokser eller krymper i den bredere befolkningen.

Et annet punkt handler om å operasjonalisere målgruppen på riktig måte. Dette er spesielt viktig for B2B-målgrupper, hvor feil målgruppedefinisjon kan påvirke validiteten og gjennomførbarheten av studiet ditt. La oss si at du kanskje har (potensielle) kjøpere av reklameartikler i tankene. Hvis du definerer målgruppen din med alle personer som har stillingsposisjonen “CMO” (fordi alle CMO-er kan bestemme seg for reklameartikler), kan du gå glipp av selskaper som ikke har en CMO eller alle ansatte som kan ta bestemte avgjørelser uten å spørre deres CMO. Disse gruppene av mennesker kan fortsatt være (potensielle) kjøpere og bør derfor være en del av målgruppen din. Igjen, prøv å holde målgruppedefinisjonen så bred som mulig, da dårlig operasjonalisering også kan skade validiteten og gjennomførbarheten til studien din.

Metode for datainnsamling

Når du har et første utkast til spørreskjemaet ditt og en idé om målgruppen din, kan du begynne å tenke på den beste metoden for å gjennomføre intervjuene. Hvis for eksempel spørreskjemaet ditt krever bruk av grafikk (dvs. logoer), kan nettintervjuer være den foretrukne metoden. Det samme gjelder hvis du ønsker å automatisere prøvetakingen ved å utløse spørreundersøkelsesinvitasjoner ved bestemte hendelser i CRM-systemet ditt (f.eks. tilbakemeldinger fra kunder etter hvert kjøp). På den annen side foreslår noen målgrupper å bruke telefonintervjuer, spesielt hvis de ikke er tilstrekkelig tilgjengelig i nettpaneler (dvs. såkalte «nonlinere»). I noen tilfeller kan det til og med være fornuftig å rekruttere respondenter via telefon for å invitere dem til å delta i nettintervjuer. Valg av riktig metode for din individuelle studie avhenger av din spesifikke målgruppe og spørreskjemaet ditt.

Når du først har en følelse for de metodiske kravene, husk at datainnsamling alltid bør betraktes som en langsiktig beslutning i sporingsstudier. Du må sørge for å finne en konsistent datakilde med høy kvalitet som driver tidsserien din. Planlegg på forhånd og prøv å vurdere om prøvekilden vil kunne gi deg nok deltakere av målgruppen din på sikt. Hvis det ikke er det, kan du bli tvunget til å blande forskjellige datakilder på et tidspunkt i fremtiden og sette konsistensen til dataene dine i fare som en konsekvens. I disse tilfellene kan du revurdere den valgte metoden eller starte med en blandet prøve helt fra begynnelsen for å holde den konsekvent blandet på lang sikt.

Prøvetakingsfrekvens

Når du har valgt en metode for datainnsamling, bør du definere frekvensen for prøvetaking. Sampling kan gjøres fortløpende, spesielt hvis du utløser invitasjonene av hendelser i CRM-systemet ditt etter hvert som de oppstår. Den mer vanlige måten er imidlertid å samle alle invitasjoner og sende dem i vanlige bølger. Det er da betraktningene dine mens du skriver spørreskjemaet kommer inn i bildet, samt tilgjengeligheten av en fersk prøve.

La oss starte med den forventede frekvensen av endringer i KPI-ene . Hvis du forventer hyppige endringer, bør du måle oftere. Hvis du derimot forventer at tallene dine skal holde seg ganske stabile over tid, kan du tillate lengre perioder mellom hver målebølge. I begge tilfeller, prøv å ta hensyn til sesongmessige effekter mens du definerer frekvensen av prøven. Svært ofte varierer bruken av produkter og imaget til merkevarer mye i løpet av et år.

En annen ting å vurdere er tilgjengeligheten av en prøve . Hvis du har en ubegrenset kilde til ferske respondenter, kan du kjøre hyppige bølger uten å gå tom for deltakere. På den annen side, hvis du har en veldig smal målgruppe, kan muligheten for hyppige bølger være begrenset. I dette tilfellet kan du enten sende ut spørreskjemaet sjeldnere eller du suksessivt kombinere de siste bølgene i analysen for å oppnå et stabilt grunnlag for analysen av dataene dine (f.eks. glidende gjennomsnitt over de to siste bølgene kombinert).

Prøvestørrelse

Sist, men ikke minst, noen få ord om anbefalt prøvestørrelse per bølge. Jo flere sammenbrudd du ønsker å analysere for ulike segmenter i målgruppen din og jo mer subtile forskjeller du liker å se, jo flere tilfeller i analysen trenger du for å oppnå pålitelige resultater. Prøvestørrelsen er imidlertid også relatert til frekvensen. Jo oftere du stiller med et spørreskjema, jo mer er det nødvendig med en (fersk) prøve i en viss periode.

Siden emnene utvalgsstørrelse, prøvetakingsfrekvens og metode for datainnsamling er så nært beslektet, kan det i noen tilfeller ta litt tid å finne riktig punkt for alle disse parameterne. Ta deg tid til å gå frem og tilbake i dine betraktninger og prøv å finne det best mulige alternativet for studiet ditt.

Dataleveranse

Det siste du bør vurdere når du setter opp en sporingsstudie er den mest effektive måten å levere data på. Det er iboende å spore studier å gjenta de samme trinnene i hver bølge. Dette er grunnen til at spesielt sporingsstudier drar nytte av å automatisere alle repeterende oppgaver : automatisering er ikke bare mer kostnadseffektiv, men gjør all innsikt mer konsistent ved å fjerne den menneskelige faktoren som en mulig kilde til feil.

Data kan leveres i alle vanlige formater: rådata, tabeller eller diagramrapporter. Men i løpet av de siste årene har dashbord blitt det foretrukne valget for mange kjøpere. Dashboards er ikke bare i stand til å jobbe med live-data, de lar deg også integrere ulike datakilder (f.eks. inntekter fra CRM-systemet, sosiale mediestrømmer, Google Analytics) og gir en helhetlig oversikt over en utvikling. Sist, men ikke minst, har mange dashbord analytiske evner som går langt utover bare å visualisere frekvenser i fargerike (og nedlastbare) diagrammer. De kan sees på som one-stop shop for all relevant forretningsinnsikt. Dette er grunnen til at de har blitt så relevante for sporingsstudier de siste årene.

Revisjon av løpende sporingsstudier

Selv om unødvendige endringer av sporingsstudier bør unngås, kan noen endringer bli nødvendige over tid. Næringslivet er i stadig utvikling: Nye mediekanaler blir aktuelle og mediebruksmønstre endres. Konkurranselandskapet utvikler seg med nye aktører som kommer inn på markedet eller nye produktkategorier etableres. Nye temaer blir mer aktuelle. Et eksempel fra de siste årene er Corporate Social Responsibility. I tillegg fortsetter forskningsmetodene våre å utvikle seg. Innovative teknologier har blitt rimeligere, og kvaliteten på mange metoder har blitt bedre. Noen av de tidligere vanskelig tilgjengelige målgruppene kan for eksempel bli intervjuet med nettpaneler nå. For å holde det kort: Den gylne regelen om å bevare høy konsistens bør ikke tjene som en begrunnelse for å holde seg til et utdatert oppsett. Det er da endringer blir nødvendige. Men hvordan bør du gjøre det?

De vanligste endringene gjelder spørreskjemaet ved å legge til nye spørsmål eller elementer og fjerne irrelevante. Når disse endringene fundamentalt angår emnet og logikken til spørreskjemaet, anbefaler vi å utføre parallelle tester av den nye versjonen med den gamle versjonen for å kvantifisere effekten av endringene dine. Et annet alternativ er å gjøre en separat ad-hoc-studie utenfor sporingsstudien for å sikre at ingen av de lenge etablerte tidsseriene på noen måte påvirkes av endringene.

En annen typisk endring er å gå fra telefonintervjuer til nettintervjuer, da dette i noen tilfeller kan være en mer kostnadseffektiv løsning. Alle intervjuer kan være helautomatiserte og stoler ikke på tilgjengeligheten til en personlig intervjuer lenger. Den samme anbefalingen som ovenfor gjelder i dette tilfellet: prøv å gjøre noen parallelle tester eller utfør en separat ad-hoc-studie for å sammenligne den gamle tidsserien mot den nye metoden. Det er vanlig å se endringer i de totale tallene når du endrer metoden, og disse referansene hjelper deg med å adressere effekten (og kanskje vekte dataene dine deretter for å bevare sammenlignbarheten).

Sist, men ikke minst, ettersom teknologien har blitt rimeligere de siste årene, prøv å automatisere datarapportene dine ved å inkludere et dashbord. Dette vil også tillate deg å integrere sporingsdataene dine med andre datakilder, for eksempel inntektstall fra CRM-systemet ditt. Investeringen med å sette opp et dashbord vil ikke bare gi deg en merverdi i analysene dine, men amortiseres etter hvert som sporingsstudien fortsetter.