Bài giảng Nghiên cứu Marketing: Chương 6 - Nguyễn Thị Minh Hải

Bài giảng Nghiên cứu Marketing - Chương 6: Phương pháp thu thập dữ liệu cung cấp các kiến thức giúp người học có thể hiểu được các khái niệm và phương pháp phân loại dữ liệu, dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp. Mời các bạn tham khảo.

Phương pháp thu thập dữ liệu

=~, `

Phân loại dữ liệu

mong muôn của KH,

nghiên cứu dự báo

= Dong cơ: nguyên

nhân nội tại là phát

Nghiên cứu Nghiên cứu Nghiên cứu

mô tả nhân quả khám phá

Dữ liệu thứ cấp

Mục đích thu Cho một vẫn đề Cho các vẫn đề

thập nghiên cứu cụ thê khác

Tiên trình thu 6 bước lên quan Nhanh và dễ

Dữ liệu thứ câp

Dữ liệu thứ cấp có thể giúp

- Nhận dạng vân dé

- Định nghĩa vân đề sâu hơn

- Phát triển và tiếp cận vân dé

- Thiết lập một thiết kế nghiên cứu phù hợp

- Trả lời những câu hỏi nghiên cứu chắc chắn va

kiêm định giả thuyết

- Phân tích đữ liệu sơ cấp tốt hơn

— = m

Bat lợi của dữ liệu thứ cấp

Don vi bao cao khong tuong thich

- Đơn vị báo cáo như tỉnh, thành phó, bang, khu vực thông kê đô

thi

- Dữ liệu phải tương thích với nhu cau của nhà nghiên cứu

Đơn vị đo lường không phù hợp

+ Thị trường > thu nhập : tông thu nhập, thu nhập sau thuê, thu

_ nhập hộ gia đình, thu nhập tinh theo dau người khác

+ Phân loại DN theo diện tích >< DS, nhan vién, LN

: Feet, pound >< mét, kg

ˆ Các định nghĩa phan lớp không thể sử dụng được

- EBItheo 3 tâng lớp

A Di liéu bi 16i thoi

» Khon phù hợp tính liên hệ và tính chính xác của dữ liệu

+ Mục tiêu nghiên cứu, bản chất và phương pháp không còn phủ

ˆ hợp với tình hình hiện tại

Máy tinh | Cac DV

hóa co so § cung cap

—

Dữ liệu thứ cầp bên trong (External Secondary Data)

" Bắt đâu từ các nguôn bên trong công ty

" Các nguôn thông tin rất phong phú: doanh thu

bán hàng, chi phí bán hàng, chi phí khác được

cung cập thông qua báo cáo tài chính và kê toán

" Thuận lợi chính:

+ Thu thập duoc dé dang

+ Có thể không tôn chi phi

EE

Dữ liệu thứ câp bên trong

" Marketing cơ sở dữ liệu ( Data Marketing) được sử

dụng đề hạn chê việc chưa khai thác hết thông tin

+ Dùng máy tính dé theo dõi hô sơ khách hàng và chi tiết mua

hàng + Bước đầu tiên: Chuyền dữ liệu thô vào máy tính

+ Sau đó: Phân tích hoạt động của khách hàng qua “đời sông” của

mối quan hệ với doanh nghiệp

+ Dùng thư trực tiếp (Direct mail) hoặc thư điện tử (Email) làm

công cụ khuyên khích rất tôt dựa vào thông tin thứ cấp nội bộ cho việc thiết kê và đánh giá chương trình

=—

Tài liệu đã được xuât bản

" Được xuât bản từ các nghiệp đoàn, chính phủ,

chính quyên địa phương, NGO, hiệp hội thương

mại, các tô chức chuyên môn, các ân phẩm thương

mại, các công ty nhận tiên hoa hồng dau tu vào các

công ty nghiên cứu Marketing chuyên nghiệp

" Có hai loại dữ liệu: Dữ liệu thuộc doanh nghiệp và

dữ liệu thuộc chính phủ

= mm

Tài liệu đã được xuất bản — Dữ liệu thuộc doanh nghiệp

401001: 01) Giúp nhận ra những chỉ dan quan trong khac

| Là nguôn thông tin tham khảo đâu tiên Nguôn TT DN, dữ liệu dùng cho PTHĐKD

Sách rất có ích cho việc tìm kiêm các cá nhân và

S1 tỏ chức thu thập dữ liệu như SEBA, CESAIS

ae đội

87101 š02 | Nơi có thể tìm kiếm thông tin theo một tiêu

muc dé cu thé nao do

A att Các hướng, dẫn đối với thi trường, dự báo, điều

ké phi CP tra quản trị Marketing, doanh sô của quyên mua

Pp hang, DV thiét ké chuan, DV dit liéu

Điều tra dân số Điều tra bán lẻ

+ Thông tin được cập nhật hàng ngày

+ Quá trình tìm kiêm thông tin rất trí tuệ, khoa học, nhanh chóng

và đơn giản

+ Lượng thông tin lớn

« Giá thành trên đơn vị thời gian rất thấp vì tốc độ tìm kiêm trên

thông tin rất nhanh

+ Rất tiện lợi và đễ dàng đề đánh giá thông tin nhờ việc sử dụng

máy tính cá nhân có gắn thiết bị truyền tin phù hợp như modem hoặc mạng truyên tin.

—— ZẼ éẽ

Phân loại cơ sở dữ liệu trên may tinh

văn bản phân loại đặc biệt

Nguôn: Lưu Thanh Đức Hải (2003), Tai liệu giảng dạu Nghiên cứu Marketing, Lưu

hành nội bộ Đại học Cần Thơ

—

Một số định nghĩa

" Nsân hàng dữ liệu trực tuyên (Online Database):

một ngân hàng dữ liệu trung tâm được nồi với một

máy tính bởi một mạng lưới thông tin liền lạc

" Ngân hàng dữ liệu ngoại tuyến (Offline database):

tạo thông tin qua CD-ROM ® có thê sử dụng mà

không cân mạng thông tin liên lạc bên ngoài.

<i,

Một số định nghĩa

" Thư muc di liéu (Bibliographic Databases):

chứa đựng sự trích dẫn các bài báo cáo trong sách,

báo, tạp chí, những tóm tắt của các tài liệu được công

bồ

" Dữ liệu số (numerie Databases): chứa đựng

thông tin thông kê và các dữ liệu Các dữ liệu này thường được sử dụng đề phân tích dãy sô theo thời

ø1an vê một chỉ tiêu nào đó.

—

Một số định nghĩa

" Dữ liệu văn ban(Full Text Databases): Di liéu

toàn van ban của các tài liệu nguồn như hăng trăm

CSDL về kinh doanh, bài báo được chọn lọc, bài

báo hăng năm, các báo cáo của các cá thê đâu tư

" Dữ liệu phần loai (Directory Databases):

cung cấp thông tin về cá nhân, các tổ chức và dịch

vụ.

Một số định nghĩa

" Dữ liệu đặc biệt (Speclal Purpose

Databases): chứa đựng thông tin để cung cấp

cho một lĩnh vực cụ thê nào đó hay một ngành đặc biệt

+ Phô biên trong ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe

—

Dịch vụ cung cấp tỉn tức

" Các công ty thu thập và bán dữ liệu đề đáp ứng nhu

câu thông tin của khách hàng

" Không được thu thập cho mục đích của vân dé

nghiên cứu marketing

" Dữ liệu và các báo cáo được cung cập đến công ty là

khách hàng có thể phân biệt theo nhu câu cu thé

" Thông tin: giá trị, lối sống, đánh giá quảng cáo, sở

thích, hành vI mua hàng, hành vị tiêu dùng

— —€

Dữ liệu cung cấp từ hộ gia đình

" Thông qua điêu tra và phỏng vẫn một lượng lớn

khách hàng băng bảng câu hỏi đã được thiết kê

sẵn Điêu tra được thực hiện trên cơ sở:

+ Tâm lý: hồ sơ tâm lý của các cá nhân và lỗi sống

+ Lỗi sông: là mô hình phân biệt lỗi sông của một xã hội

hay một vài phân khúc xã hội đó.

tong quát hóa

vân đê nghiên

cu

trong tiép can, thiét ké

nghiên cứu, chọn mẫu,

thu thập thông tin, phân tích thông tin và

viết báo cáo

Su cham tré va thoi

gian gitra việc thu thập

và ân hành

Tính thường xuyên của

việc cập nhật thông tin

bởi những công

Ly

Các phương pháp được hữu dụng nếu

Các môi liên hệ được

đánh giá

Khả năng phụ Chuyên môn, sự tín Nên sử dụng

gia tri tin cay của nguôn

—

Ứng dụng của dữ liệu thứ cấp

" Chỉ số sức mua (Buying Power Index — BPT)

+ Là chỉ số tiêm năng tương đôi của thị trường ở các vùng địa lý

khác nhau

« Đánh giá tiêm năng thị trường, sản phẩm mới, xác định kênh

phân phối, hoạch định dài hạn

+ Đo lường thực hiện doanh số bán, hình thành các mục đích về DS

ban ra va quota, chon thi trường đề thử nghiệm và bồ trí phương

tiện thông tin

" Đô họa trên vỉ tính (Computer Mapping)

+ Kết hợp các vùng đại lý với thông tin về nhân khẩu học và các dữ

liệu về bán hàng đề phát triển thành bản đồ phục vụ kinh doanh.

+ Bước 1: Xác định các nhân tô có liên quan đến thị trường

+ Bước 2: Ở mỗi thị trường cân tính tỷ trọng của các nhân tô ở bước 1

+ Bước 3: Xây dựng tâm quan trọng của mỗi nhân tô

+ Bước 4: Tính chỉ số BPI: ước đoán tầm quan trọng này dựa vào kết quả

bước 2

" Xác định tiêm năng thị trường

+ Bước 1: Dự báo doanh số của ngành

+ Bước 2: Xác định DS cua Cty tại thị trường nghiên cứu

+ Bước 3: Dự báo thị phân tiêm năng của thị trường nghiên cứu

+ Bước 4: Dự báo doanh thu tiêm năng ở thị trường nghiên cứu

+ Bước s: Ước lượng chỉ số thực hiện thị trường

mm

Vi du: Tinh BPI

=" Gia sử công ty bạn đưa ra thị trường loại 40 so mi

dành cho đàn ông, sản phâm này được bày bán ở các

cửa hàng Tính toán BPI dé phản ánh khả năng của

thị trường mua sản phẩm này

" Bước 1: xác định các nhân tổ liên quan đến thị

trường áo so mi dan ông

« Nhân tố nhân khẩu (phân khúc): đàn ông từ 35 tuổi trở lên

« Nhân tô kinh tê: Hộ gia đình có thu nhập từ 5o triệu

déng/nam + Phân phối tại các cửa hàng bán quân áo

i

Vi du

" Bước 2: Tính tý trọng (%) của 3 nhân tổ trên:

Nhân tố phân khúc = (số đàn ông từ 35 tuổi trở lên tại thị

trường nghiên cứu/số đàn ông từ 35 tuôi trở lên của cả

nudc)*100

Nhân tô kinh tế =

Số hộ gia đình thu nhập trên 50 triệu đồng 1 nă n của thị trường nghiên cứu

Tổng số hộ gia đình có thu nhầp trên 50 triệu đồng của quốc gia

100

Nhân tổ phân phối = (DS bán của cửa hàng nghiên cứu/DS

bán của các cửa hàng thuộc quốc gia) *1oO

" Nhân tô kinh té: (299.291/11.656.668)*100 = 2,57%

" Nhân tô phân phôi:

(2.389.522.000 /127.230.071.O0O)*10O = 1,88%

có thể có cơ câu tỷ trọng là:

" Phân khúc 2o%

" Kinh tê 50%

" Phân phối 30%

" Giả sử qui mô bán lẻ áo sơ m1 đàn ông trong cả

nước là 2 tỷ đông, và công ty của bạn bán trược

14O triệu hay chiếm 7% thị phân, trong đó doanh

số bán của công ty tại TP.HCM lad 2.278.76o

đồng.

=—

" Bước 1: Dự báo tổng doanh số của ngành

(DSN) cho thị trường sản phẩm áo sơ mi đàn

ông tại TP.HCM (DSNv)

DSN¿ = (DSN * BPI)/1oo0 = (2 *109 * 2,16)/100

= 43.200.0OO

—— ZẼ éẽ

" Bước 2: Doanh số của công ty tại thị trường

nghiên cứu (DSu) = 2.678.76o đông

" Bước 3: Dự báo thị phân tiêm năng của thị

trường nghiên cứu (MS,,)

DSụ _ 2.678.760 „ DSN, 4,32 *10/

nghiên cứu (DSPụu)

DSPM = DS của công ty xBPI _ 140 «10° *2,16 _ 302.106 đồng

Kết luận: DS bán ở Tp.HCM cao hơn các thị trường khác

nhưng vẫn còn ở dưới mức tiêm năng (nhỏ hơn 1oo%).

Dữ liệu sơ câp

" Xác định số liệu và ứng dụng đữ liệu dưới một hình

thức nào đó của phân tích thông kê

" Nghiên cứu định tính (Qualitative Research)

" Cung câp sự hiêu biêt sâu săc vê vân đê nghiên cứu

Đa dạng thông tin

Tập trung điều khiến

Kich thích trả lời

An toàn

Tu nhiéen

Thong tin khach quan

Da dang thanh phan

Khao sat mang tinh khoa

"Phát triển những khái niệm sáng tạo và soạn thảo thông

điệp quảng cáo

" Giữ được mức giá gây ân tượng

"Đạt được những phản ứng ban đâu của khách hàng đối với

chương trình Marketing cụ thê.

Những dạng khác của nhóm thảo luận

" Nhóm thảo luận hai chiêu

" Nhóm thảo luận song đôi

" Nhóm thảo luận tay đôi

" Nhóm kết hợp người điêu khiến và người trả lời

" Nhóm khách hàng tham gia

" Nhóm thảo luận mnI

" Nhóm thảo luận băng điện thoại

— —=.ŸẰ —a Phong van sau ca nhan (Indepth Interview)

" Kỹ thuật phỏng vẫn cá nhân

+ Kỹ thuật bắc thang (Laddering)

+ Kỹ thuật đặt câu hỏi cho các vân đề được che giấu

(Hidden issue questioning)

+ Phan tich biéu tuong (Symbolic analysic)

—

Ứng dụng của phỏng vẫn sâu

Thăm dò được chỉ tiết từ người phỏng vẫn

Thảo luận các chủ đề về niêm tin, cảm xúc, tài chính cá nhân

Những tình huông có những tiêu chuẩn xã hội đang tôn tại

và noi mà người được phỏng vấn có thê bị ảnh hưởng bởi sự

trả lời của nhóm

Hiểu rõ các hành vi ứng xử phức tạp

Phỏng vẫn những người có chuyên môn

Phong van đối thủ cạnh tranh

Những trường hợp nơi mà kinh nghiệm tiêu dùng sản phẩm

thuộc về cảm giác và giác quan như nước hoa, xà phòng

thơm.

Không được tê nhị

" Kỹ thuật dựng hình

+ Kỹ thuật diễn giải hình ảnh

" Kỹ thuật diễn cảm

+ Kỹ thuật đóng vai người thứ 3

1 Ngay giặt Mỗi ngày

3 Độ tỉnh khiết Trong trăng

Xa bong cuc va

nuoc

Kỹ thuật tiếp cận gián tiếp

= Tang hiéu luc cua cau

= Chi phi cao

= Sai léch trong qua trinh

phân tích dữ liệu

" Nghiên cứu thăm dò các vân đê đề có được sự

hiểu biết sâu sa ban đâu

" Các van dé phức tạp thì không nên sử dụng các

phương pháp tiếp cận gián tiếp

Dién thoai Dién thoai — Thu tin Thu tin

truyén thong May tinh thông thường | | Nhom dai dién

Hiệu chỉnh thông tin trong nghiên cứu định lượng

Nguyên nhân gây sai sót trong thu thập thông tin:

Thiết kế bảng câu hỏi không đạt yêu cầu Hướng dẫn phỏng vấn viên không rõ ràng

Kỹ thuật phỏng vân kém

Các bước hiệu chỉnh:

Hiệu chỉnh tại hiện trường

> Phong van lại câu bỏ sót

> Hoàn chỉnh các phần uiết tắt, kú hiệu, uiết chưa kịp

Hiệu chỉnh tại trung tâm

> Do bộ phận xử lú thông tin thực hiện trước khi nhập thông tỉn nhằm

kiếm tra lạt toàn bộ các lối uà tính hợp lú của báng câu hỏi

TB

TB

Thap

TB Cao

TB-Cao

TB

TB Thap

TB Cao

TB

Cao

TB

Cao Cao TB-C Cao TB-C

Cao Cao Cao

TB Cao

Ca nhan

+may

tinh TB-Cao Cao Cao

TB Cao

TB

TB

Cao Thap — TB Thap

TB-C TB-C

Thap

TB

TB

Thap Thap

Khong

T— TB T-TB