Onlayn sorğu panellərinin ənənəvi araşdırma alətlərinə (üz-üzə müsahibələr, telefon müsahibələri və s.) nisbətən bir çox üstünlükləri və çatışmazlıqları var. Bu barədə geniş məqaləni buradan oxuya bilərsiniz. Hazırki məqalədə əksər kəmiyyət araşdırmaları üçün araşdırma alətlərinin seçilməsində ən önəmli ölçülərdən olan “dəqiqlik” (Estimation accuracy) meyarına köklənəcəyik. Marketinq araşdırmalarında ölçünün (qiymətləndirmə) dəqiqliyi dedikdə, populyasiyanın həqiqi göstəricisinə, yəni bütün populyasiyanı araşdırmaya cəlb edəcəyimiz haldakı göstəriciyə yaxınlıq nəzərdə tutulur.
Onlayn araşdırmalar digər araşdırma alətlərinə nisbətən yeni olduğundan bu məlumat toplama alətinin dəqiqliyi ilə bağlı daha çox şübhələr müşahidə olunur. Təbii ki, biz burada onalyn araşdırmalar dedikdə, marketinq və ya elmi araşdırmaların ümumi prinsiplərinə uyğun ciddi araşdırmaları nəzərdə tuturuq. Həmin araşdırmalar da xüsusi olaraq bu məqsədlə təşkil olunmuş respondent bazasına və müvafiq alətlərə malik araşdırma panellərində aparılır. Onlayn sorğu alətləri ilə hazırlanıb, lakin seçmə metodu baxımından sosial şəbəkələrdə dost-tanışla paylaşılmış və ya hər hansı xüsusi profilə malik insanlardan ibarət icmalarda (facebook qrupları, hər hansı şirkətin işçiləri və s.) paylaşılmış sorğular (hədəf populyasiyası sadəcə (!) bu insanlardan təşkil olunmadığı halda) marketinq və elmi araşdırmaların bütün əsas prinsiplərinə zidd olmaqla, heç bir halda etibarlı və ya faydalı nəticələr vəd etmir.
Qlobal empirik araşdırmalar onlayn panellərin etibarlılığını sübut etmişdir. Məsələn, 2016-cı il ABŞ seçkilərində onlayn seçmələr və onların digər texnologiyalarla (IVR) birgə istifadəsi seçki proqnozunun digər metodlara nisbətən ən az orta səhvlə proqnozlaşdırılmasına imkan yaratmışdır. Digər tərəfdən, qlobal bazar araşdırması şirkətləri tərəfindən sınaqdan keçirilmiş və digər metodlarla oxşar nəticələr əldə edilmişdir. Məhz bunun nəticəsidir ki, hazırda qlobal biznes və marketinq araşdırmalarında, eləcə də New York Times kimi etibarlı mediya qrumları tərəfindən geniş istifadə olunur. Lakin hər hansı metodun və ya texnologiyanın qlobal bazarda etibarlılığının sübut olunması onun yerli bazarda eyni performansı göstərəcəyini sübut etmir. Bu baxımdan, Bimpact müştərilərinin sifarişli araşdırmalarından əlavə, araşdırma metod, model və texnologiyalarının inkişaf etdirilməsi yönündə öz resursları hesabına daim araşdırma və analizlər həyata keçirir.
Bimpact tərəfindən uşaq məsulları bazarında eyni vaxtda iki müxtəlif üsulla aparılmış eyni araşdırmanın, daha doğrusu həmin araşdırmalardan bir ölçünün nəticələrini təqdim edirik. Nəticələr əsas marka üzrə seçim payını göstərir. Markaların adları konfidensiallığı qorumaq üçün şərti nömrələrlə əvəz edilmişdir. Hər iki araşdırmanın hədəf populyasiyası, dolayısıyla seçmə bazası Bakı şəhərindəndir. Birinci seçmə təsadüfi rəqəm zəngi (random digit dial) vasitəsilə sadə təsadüfi seçim metoduna əsaslanmışdır. İkinci seçmə isə onlayn araşdırma panelində (arasdirma.az) aparılmışdır. Sadə təsadüfi seçim ən ideal, eləcə də bahalı araşdırma metodu hesab olunur, seçmə səhvini dəqiq hesablamağa imkan verir. Demək olar ki, Azərbaycanda yalnız Bimpact tərəfindən tətbiq olunur (P.S. digər şirkətlərin təsadüfi adlandırdıqları seçmələr isə sadəcə ixtiyari seçmələrdir.). Birinci seçmənin həcmi 281 respondent, onlayn seçmənin həcmi isə 471 respondentdir. Birinci seçmə üçün seçmənin səhv marjası 5.86%, ikinci seçməni təsadüfi seçim fərz etdikdə səhv marjası 4.50% təşkil edir. Səhv marjalarındakı fərq seçmə həcmindən qaynaqlanır. Ümumi olaraq, seçmə böyüdükcə səhv marjası azalır, lakin azalan tempdə. Burada əsas məqsədimiz iki seçmədən aldığımız nəticələrin seçmə səhvindən kənar bir-birindən nə dərəcədə fərqlənməsini yoxlamaqdır. Bir daha xatırladaq ki, ən ideal seçmə metodunda belə seçmə səhvi olur. Bu da populyasiyanı bütünlüklə araşdırmaya cəlb edə bilməməyimiz faktından qaynaqlanır. Bizim əsas məqsədimiz seçmə səhvi daxilində, başqa sözlə müəyyən etibarlılıq intervalında və dəqiqlik səviyyəsində nəticələr əldə etməkdir.
Təsvir 1. Təsadüfi rəqəm zəngi və Onlayn araşdırma panelindən alınmış nəticələrin müqayisəsi.
Təsvir 1 – də gördüyümüz kimi markaların cari istifadəsi üzrə top 3 rənkinq tamamilə eynidir. Marka1, Marka2, Marka3 və digər markalar üçün iki araşdırma arasında fərq müvafiq olaraq 5.1%, 0.8%, 2.3% və s. təşkil edir. Digər tərəfdən, biz bilirik ki, soldakı seçmənin bazası 281 respondent, sağdakı seçmənin isə 476 respondent olmuş və hər birinin özülüyündə müvafiq olaraq 5.9% və 4.5% səhv marjası var. Məlumdur ki, ən ideal halda belə eyni populyasiyadan seçilmiş 2 müxtəlif seçmə bir-birindən seçmə səhvi qədər fərqlənə bilər. İndi sual yaranır ki, bu iki nəticənin qiymətləndirdiyi populyasiya göstəriciləri bir-birindən fərqlənirmi, yəni bu iki nəticə eyni populyasiyadanmı gəlir? Başqa sözlə bu iki nəticənin paylanması arasında həqiqi fərq varmı?
Data analitiklər yaxşı bilir ki, iki seçmə göstəricisnin bir-birindən fərqli olub-olmadığını demək üçün, yalın gözlə görülən deskriptiv göstəricilərdəki fərqlər kifayət deyil. Bu fərqlərin populyasiyada həqiqətən olub-olmadığını yoxlamaq üçün statisitik hipotez testləri tətbiq etmək gərəkdir.
İki nominal dəyişənin tezlik paylanmasının bir-birindən fərqini test etmək üçün Chi-square Proporsiyaların Homogenliyi Testindən (chi square test of homogeneity of proportions) istifadə olunur. Təsvir 2- də bu testin IBM SPSS proqramından əldə edilmiş nəticələri göstərilmişdir.
Təsvir 2. Chi-square Proporsiyaların Homogenliyi Testi
Təsvir 2 – də Chi-square üçün faktiki statistik əhəmiyyətlilik (Significance) P-value = 0.253 > 0.05 olduğundan, test iki nəticənin bir-birindən statistik əhəmiyyətli fərqləndiyini dəstəkləmir. Yəni, demək olar ki, bütövlüklə iki nəticə arasında mənalı fərq yoxdur. Buna baxmayaraq ümumilikdə (yəni bütün markalar birlikdə) iki nəticə bir-birindən əhəmiyyətli fərqlənməsə də, ola bilər ki, hər hansı marka üçün alınmış nəticələr bir-birindən statistik əhəmiyyətli fəqlənsin. Xüsusilə, Marka 1 -in iki seçmədən alınan nəticəsi arasındakı 5.1% fərq şübhəli görünür. Təsvir 3 – də nümayiş olunan Column comparison (multiple comparison, pairwise comparison) post-hoc analizi markalar üzrə fərqlərin statistik əhəmiyyətli olub-olmadığını göstərir.
Təsvir 3. Chi-square cüt-cüt (multiple/pairwise comparison) müqayisələr analizi
Təsvir 3 – dəki cədvəl bu cür şərh olunur: Əgər hər hansı markanın hər iki sütünla (Onlayn Araşdırma Paneli və Təsadüfi Rəqəm Zəngi) kəsişməsindəki göstəricinin indeksində eyni hərflər varsa, məsələn, “a” hərfi, həmin göstəricilər bir-birindən əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənmir. Mələsən, Marka1 üzrə hər iki sütündə 29.8% (a) və 34.9% (a) qeyd olunub. Bu o deməkdir ki, proqram tərəfindən bu iki göstərici test olunub və statistik əhəmiyyətli fərq olmadığı üçün eyni hərflə işarələnib. Əgər statistik əhəmiyyətli fərq olsaydı ikinci xanadakı gösətricinin indeksində (b) yazılacaqdı. Haşiyə çıxaq ki, bu tip işarələmə sadəcə hər göstərici üzrə təsvir 2 -dəki kimi test nəticələrini göstərib mürəkkəblik yaratmamaq və cədvəli oxumağı asanlaşdırmaq üçün şərti olaraq aparılmışdır. Bütün markalar üzrə nəticələrə baxdıqda heç bir markada mənalı fərqin olmadığı aşkar olur.
İki nəticə arasındakı deksriptiv fərqlərə həmçinin qeyri-seçmə səhvləri, yəni araşdırma dizaynındakı qeyri-mükəmməlliklər də təsir göstərmişdir. Bu səhvin əsas mənbəyi isə “ən çox istifadə olunan marka” ölçüsünün təbiətində olan qeyri-müəyyənlikdir. Yəni, əgər bir istehlakçı davamlı olaraq bir markanı almırsa, alışdan-alışa marka seçimini dəyişirsə, o zaman bu göstərici həmin istehlakçı üçün ölçmək çətindir. Onun bir neçə əsas markası var və ya heç bir əsas markası yoxdur. Maraqlısı budur ki, müqayisənimi ən çox istifadə olunan markaların istehlakçıları bazasında, yəni markalaşmış çox satılan brend istifadəçiləri arasında apardıqda Təsvir 4- dəki mənzərə alınır.
Təsvir 4. Top markaların alıcı kütləsi üzrə seçmə nəticələrinin müqayisəsi.
Onu da qeyd edək ki, əslində yuxarıda göstərilən seçmələrdən Araşdırma.az onlayn araşdırma panelində seçilmiş seçmədə heç bir qrup seçmədən və ya kvota tətbiqindən istifadə olunmamışdır. Çünki, araşdırmanın əsas məqsədi markaların istifadə səviyyəsini ölçmək deyildi, bu göstərici köməkçi ölçü kimi araşdırmaya daxil edilmişdi. Araşdırma.az istehlakçı paneli 10-dan çox populyasiya göstəricisi üzrə populyasiyaya reprezentativ kvotalar tətbiq edərək proporsional seçmə etmə imkanı verir. Bütün bu imkanlardan istifadə edərək, yuxarıdakı nəticəninin dəqiqliyini bir qədər də artırmaq olardı.
Xülasə, iki araşdırmanın nəticələrindəki kiçik faiz fərqlərinə baxmayaraq, yuxarıda apardığımız statistik testlərdən də göründüyü kimi, Araşdırma.az (www.arasdirma.az) onlayn istehlakçı panelindən alınan nəticələr eyni hədəf kütlə ilə aparılmış sadə təsadüfi seçimdən sadəcə seçmənin səhv marjası qədər fərqlənir. Bu da bir daha panelin marketinq araşdırmaları üçün etibarlı və dəqiq alət kimi istifadə oluna biləciyini elmi cəhətdən sübut edir.
Səbrlə oxuduğunuz üçün təşəkkür edirik. Onlayn Araşdırma Paneli və onun alətləri ilə arasdirma.az saytında tanış ola bilərsiniz. Əlavə suallarınız üçün telefon xətlərimiz və elektron poçt ünvanımız vasitəsilə əlaqə yarada bilərsiniz.
Müəllif: Nail Kərimli
Oxşar məqalələr:
Onlayn araşdırma panellərinin üstünlükləri və çatışmazlıqları
Araşdırma.az Onlayn Araşdırma Paneli bizneslərə hansı faydaları təklif edir?