…про то, как мы в первый раз проводили количественное исследование.

В конце 2024 года мы задумались о расширении пула услуг: мы решили идти в маркетинг для клиента и ввести такую услугу, как исследование потребителей. Мы захотели научиться искать боли потребителей, а ещё искать новые точки контакта с аудиторией бизнеса. 

Если вы задумываетесь о расширении пула услуг или тоже учитесь делать исследования — наш опыт будет вам полезен.

Ниша и гипотеза

Мы решили присмотреться к нише аутдор-активитис (любительский спорт и активности на свежем воздухе). У нас есть клиент из этой ниши, да и симпатична нам эта сфера. Наш маркетолог провёл кабинетное исследование, мы убедились, что рынок развивается и растёт, и хлопнули по рукам.

Чтобы сильно не отходить в сторону, оставлю ссылку на кабинетное исследование. 

Далее мы сформулировали гипотезу: если мы проведём количественное исследование в нише товаров для отдыха и спорта, то мы получим уникальную информацию о потребителях (их дополнительные хобби, любимые бренды) и лиды. Информация интересна компаниям, лиды — нам.

Важное уточнение: мы понимали, что наша приоритетная цель — научиться делать новую услугу и ввести её, а также обкатать процесс. 

Расскажу про наш план.

План действий для выхода на новый рынок

Что мы наметили и какой был пул работ? 

1. Количественное исследование. 

2. Распространение этого исследования по очень кулуарных источникам, где обитает ТОЛЬКО наша аудитория. Наши маркетологи за это время погрузились в глубины интернета и теперь знают все беговые чаты. И с олимпийской чемпионкой познакомились.

3. Публикация промежуточных результатов исследования.

4. Поездка на профильную выставку в Москву для полевых экспресс-касдевов.

5. Касдевы после поездки. Наши промежуточные выводы и советы возможным последователям.

6. Финальные результаты.

7. Публикация в профильных интернет-изданиях.

От 1 до 7 го пункта прошло около полугода. По затратам времени маркетолога — 200 часов (переведите в деньги по ставкам своего маркетолога), а также около 40 тысяч на поездку и 3 дня моего времени.

Разберем каждый пункт подробно и с цифрами.

Количественное исследование. Выборка

У меня есть опыт составления анкет для исследований, проведения и интерпретации, потому нам не понадобилось постигать теорию. Приведу лишь некоторые советы по составлению опроса. Рекомендую самостоятельно углубиться в каждую из подтем, своей же задачей я считаю привлечь ваше к ним внимание.

От точности составления анкеты зависит успех вашего исследования и релевантность собранных данных. 

Итак, 7 самых базовых советов.

1️⃣ Проведите операционализацию понятий. Простыми словами, вы должны утвердить вокабуляр, который будете использовать в исследовании. Формулировки должны быть такими, чтобы исключить двойные трактовки. Из этих утверждённых понятий и формулировок составляете гипотезу.

2️⃣ Структура. Анкета должна начинаться с фильтрующих вопросов, продолжаться вопросами по проверяемым гипотезам, а весь соц-дем (пол, возраст) чаще всего можно оставить на конец. Это делается для тех случаев, когда человек устанет заполнять и бросит опрос. Неприятно, часть данных отвалится, но убедитесь, что самые важные вопросы стоят в анкете повыше.

3️⃣ По типам вопросов: постарайтесь задавать закрытые вопросы (да/нет) или давайте варианты ответов. Легче интерпретировать.

4️⃣ Не играйте со шкалами («оцените, насколько вы доверяете кандидату по шкале от 1 до 100» и т.д.). Люди отвечают на такие вопросы крайне некорректно, и вы не сможете их интерпретировать. Что будет значить ответ 47? А 48?

5️⃣ Если все-таки хотите градацию, то берите более короткую шкалу (1–5) и дайте наименование каждой цифре. Например, 1 — точно не порекомендую, 5 — точно порекомендую. 

6️⃣ Вставляйте проверочные вопросы! Например, вам важен ответ про любимые хобби; если первый раз вы предлагали вопрос со списком вариантов, то вставьте этот вопрос ещё раз, но с открытым вариантом ответа. Данные должны совпадать.

7️⃣ Перед выпуском анкеты в поле проведите тестовое (разведывательное) исследование — пусть анкеты заполнят ваши знакомые, а вы попробуете проанализировать их данные и убедиться, что вы можете вытащить необходимую информацию. Также расспросите их насчёт формулировок вопросов — всё ли понятно?

Конечно, составление опроса — лишь малая часть процесса. Вы должны прописать чёткую программу исследования, цели исследования, определиться с видом исследования. Вы должны убедиться, что ваша выборка валидна, иначе даже верно собранные данные будут попросту нерепрезентативны. 

Так что следующий важный момент в подготовке — понять выборку. Всё-таки мы должны относиться к работе серьёзно и установить, сколько человек нужно опросить, чтобы получить достоверные данные.

Наша ниша насчитывает — грубо — около 6 млн человек. Если считать выборку старым добрым способом*, то выборка составит 384 человека (по другим калькуляторам — 600 человек). 

А вам могу посоветовать также воспользоваться калькулятором выборки.

*Немного про старый добрый способ подсчёта выборки — в следующем подпункте.

Как считать выборку

Вообще, формула выборки — такая. Вряд ли вы будете считать сами, а не с помощью калькулятора, но базу знать полезно.

где:

ss — размер выборки;

Z — Z фактор (например 1,96 для 95% доверительного интервала). Коэффициент, зависящий от выбранного исследователем доверительного уровня. Выбирается по таблице и уже посчитан за вас;

p — процент интересующих респондентов или ответов. Значения p и q чаще всего неизвестны до проведения исследования и принимаются за 0,5. При этом значении размер ошибки выборки максимален;

c — доверительный интервал, в десятичной форме (например, 0,04 = ±4%).

В данной формуле не используется показатель объема генеральной совокупности N.

Отдельно считается допустимая предельная ошибка выборки: её также можно посчитать или по формуле, или с помощью калькулятора. Если мы выбираем выборку 384 человека, наша ошибка равна 5%. Считается, что для принятия бизнес-решений ошибка выборки должна быть не больше 4%. Этому значению соответствует объем выборки 600 респондентов, потому мы стремились собрать больше анкет, чем советовали некоторые калькуляторы.

Есть прекрасные калькуляторы, где выборку посчитают за вас.

Пример расчёта — ниже. 

Что запрашивают такие калькуляторы?

Доверительная вероятность показывает, с какой вероятностью случайный ответ попадёт в доверительный интервал. Для простоты можно понимать её как точность выборки. Как правило, используется 95%. Мы тоже оставили ее такой.

Доверительный интервал можно понимать как погрешность, она задаёт размах части кривой распределения по обе стороны от выбранной точки, куда могут попадать ответы. Также по классике оставили ее равной 5%.

Какой ещё подход я увидела к расчёту выборки?

Он специфичен, сразу скажу. Для АБ-тестирования на сайтах калькуляторы требуют от вас базовую конверсию сайта, затем минимальный процент изменений, которые вы хотите видеть в конверсии, а затем просят определить всё тот же доверительный интервал и мощность — вероятность того, что будет отвергнута нулевая гипотеза (процент вероятности, с которой результаты верны, если тест не показал разницу. Если не знаете, какой процент указать, оставьте значение по умолчанию).

Какой вижу минус? Да, у многих сайтов просто нет стольких посещений, чтобы провести эти тесты. Пример можно найти тут.  

Что я хочу сказать в качестве резюме? СЧИТАЙТЕ выборку и пользуйтесь плодами наук, тем более за вас уже всё посчитано. Я не раз встречала относительно неглупых людей, которые лезли в исследования, но совершенно не брали в расчёт статистику и полагались на своё собственное мнение, что больше — лучше. Как бы не так! После какого-то размера ошибка выборки прекращает снижаться, так что нет смысла раздувать выборку. Разве что для собственного эго.

Во второй части я расскажу, как мы собирали данные, как проводили касдевы и как собственно с помощью результатов налаживали связи с интересующими нас компаниями.