정량적 시장 조사

정량적 시장 조사란 무엇입니까?

  • 수량화하기에 충분한 규모의 모집단으로부터 피드백에 관심이 있는 경우 상대적으로 많은 수의 응답자를 확보해야 합니다. 어떤 경우에는 300개일 수도 있고, 다른 경우에는 수천 개가 될 수도 있습니다.
  • 양적 시장 조사는 질적 조사와 다릅니다 소규모 그룹(8~12세)이 제품, 개념 또는 기타 "초점" 주제를 논의하는 곳입니다. 다른 질적 연구에는 정량적 기술을 통해 추가로 탐색할 수 있는 통찰력을 발견하거나 아이디어를 생성하는 것을 목표로 직접 대면, 온라인 채팅 또는 전화를 통해 수행되는 일대일 또는 개별 심층 인터뷰가 포함됩니다.
  • 정량적 시장 조사에서 설문조사는 전통적인 우편물, 이메일, 인터넷/웹사이트 또는 전화를 통해 질문할 수 있는 논리적인 일련의 질문으로 개발됩니다.

정량적 시장 조사 수행 방법

  • 이메일, 전화번호, 주소가 포함된 고객 목록을 작성하고 유지하는 것이 중요합니다. 이러한 정보가 없거나 최신 상태가 아닌 경우 전문적으로 모집된 패널이 매력적인 대안이자 인기 있는 샘플 소스를 제공합니다. 한 가지 이점은 인구통계학적 정보가 이미 수집되어 있어 현재 필요한 사항에만 설문조사를 집중할 수 있다는 것입니다. 패널리스트는 기존 고객일 수도 있지만 중요한 것은 유사한 프로필을 가진 잠재 고객일 수도 있습니다. 경쟁사의 고객인 패널리스트를 선별하는 것도 가능하므로 세분화 분석에 유용한 정보를 수집할 수 있습니다.
  • 질문할 질문 수와 건너뛰기 패턴을 언제 사용할지 결정해야 합니다.
  • 설문조사가 길어질수록 완료될 확률은 낮아집니다. 모든 질문에 답변하는 데는 15분 이상이 필요하지 않습니다. 사전 테스트에서는 대부분의 사람들이 10~12분 이내에 완료해야 합니다.
  • 특정 부문의 응답자 비율을 연구 중인 일반 인구와 비교하는 통계 도구를 사용하여 분석에 "가중"을 적용해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 한 지역에서 소수의 사람만이 국가 연구에 응답하는 경우 그들의 응답은 연구에서 표현의 균형을 맞추기 위해 더 많은 가중치가 주어질 것입니다.

정량적 시장 조사 방법

온라인 및 모바일 설문조사

세계가 점점 더 인터넷에 연결됨에 따라 온라인 및 모바일 설문조사를 통한 정량적 시장 조사는 상대적으로 비용 효율적이고 빠른 처리가 가능하며 고도로 맞춤화 가능하다는 점에서 강력한 도구입니다.

컴퓨터를 이용한 전화 인터뷰(CATI).

CATI 설문조사는 면접관이 대본을 따르고 모든 질문과 라우팅이 미리 프로그래밍되어 있는 컴퓨터의 도움으로 수행됩니다. 일반적으로 더 복잡한 설문조사에 더 유용합니다. 다른 방법에 비해 관리 시간이 짧고 다양한 형식으로 데이터를 더 빠르게 다운로드할 수 있습니다.

종이와 펜 인터뷰(PAPI)

기존 PAPI 설문조사는 전화나 태블릿 등의 다른 방법 대신 종이와 펜을 사용하여 데이터를 기록합니다. 이렇게 하면 인터넷 연결이나 전원 공급 장치와 같은 기술적 제약의 필요성이 줄어듭니다.

인터셉트

시설, 행사, 매장, 거리, 기타 공공장소에서 소비자에게 접근하여 현장에서 설문조사를 실시하는 방식입니다. 차단은 특정 유형의 참가자에게 더 나은 접근을 제공하고 비용 및 처리 시간 측면에서 이점을 제공할 수 있습니다.

갱 조사

갱 설문조사(Gang Survey)는 상당한 수의 응답자가 동시에 참여할 수 있는 설문조사 세션으로, 일반적으로 진행자가 있는 시설에서 실시됩니다. 단일 세션의 응답자 수는 10명에서 25명 이상까지 다양할 수 있습니다.

중앙 위치 테스트

CLT(Central Location Test)는 사전 통지 유무에 관계없이 많은 응답자를 공회당이나 쇼핑몰 등 편리한 장소에 초대하여 대면 인터뷰를 진행하는 대면 조사 방법입니다. 일반적으로 짧은 시간에 많은 수의 사람들을 인터뷰할 수 있습니다. 짧은 제품 및/또는 개념 테스트 연구에 도움이 될 수 있습니다.

정량적 시장 조사 방법을 사용해야 하는 경우.

광범위하게 다양한 시장의 반응을 효율적으로 수집하는 것이 목표라면 대표 샘플을 초대하여 설문조사에 참여하는 것이 가장 좋습니다. 이상적으로, 질문은 답변에 대한 동기를 부여할 만큼 충분히 흥미로울 것입니다.

또한 동일한 질문을 하고 한 기간에서 다음 기간까지의 추세나 편차를 찾아 시간 경과에 따른 변화를 추적하는 매우 유용한 방법입니다.

고려해야 할 몇 가지 장점, 단점 및 주의 사항이 있습니다.

  • 지난 몇 년 동안 연구에 기꺼이 참여하려는 사람들의 비율이 꾸준히 감소했습니다. 개인 정보 보호 및 익명성에 대한 우려가 이 슬라이드에 영향을 미쳤습니다. 한 자릿수 응답률은 40-50%에 가까운 표준을 대체했습니다. 따라서 대부분의 시장(90% 이상)에서 소식을 듣지 못할 수도 있습니다.  인센티브(예: 현금, 선물, 복권) 및 후속 조치 알림을 사용하면 반응이 향상될 수 있지만 프로젝트 비용과 기간이 추가될 수도 있습니다.

(참고로, 어떤 형태로든 보상이 제공되면 일부 응답자는 실제로 모든 질문이나 선택 항목을 읽지 않고 답변을 작성하면서 설문조사를 질주할 가능성이 있습니다.  잘 구성된 설문조사는 그러한 사람들을 "포착"하여 분석에서 제외할 수 있습니다.)

  • 큰 숫자만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 이것에 대해 생각하다.
    • 귀하의 웹사이트 방문자 100,000명에게 해당 설문조사를 제시했다면 1,000명의 설문조사 피드백을 토대로 국가적 결정을 내리시겠습니까? 1% 응답률)?
    • 500개의 응답만 얻었지만 개별적으로 참여하도록 초대받은 1,000명의 고객 중에서 신중하고 체계적으로 선택된 무작위 샘플에서 얻은 경우(예: 50% 응답)?
    • 정답을 고르는 것은 간단하지 않습니다. 따라서 전문적인 지도가 보장될 수 있습니다. 때로는 두 가지 유형의 결과를 혼합한 하이브리드 또는 2단계 접근 방식이 의사 결정자에게 가장 높은 수준의 편안함을 제공할 수 있습니다.
  • 전화설문을 제외한 모든 설문조사는 자체적으로 진행되므로 별도의 설명 없이 질문에 쉽게 답변할 수 있어야 합니다. 그러나 응답자가 설문조사 완료 시기와 장소를 통제할 수 있다는 점은 좋지만 질문에 대한 설명을 요청할 기회는 없습니다. 일부 답변 선택은 제한적일 수 있습니다. 전화 면접관이라도 질문 뒤에 숨은 세부 사항을 알지 못할 수도 있습니다. 모호하지 않고 잘 구성된 질문을 작성하는 경험은 자격을 갖춘 시장 조사 회사나 컨설턴트에게 문의할 수 있습니다. 또는 최소한 설문지를 현장에 제출하기 전에 동료들에게 사전 테스트를 요청해야 합니다.
  • 본질적으로 정량적 시장 조사는 새로운 제품이나 서비스 또는 보고, 듣고, 만지고, 냄새 맡고, 맛보아야 하는 모든 항목에 대한 상세하고 다양한 반응을 얻는 데 그다지 효과적이지 않습니다. 따라서 새로운 웹 사이트 인터페이스, 스낵 식품 또는 향수를 테스트하는 것은 적합하지 않지만 대체 자동차 기능, 금융 서비스 또는 의료 제품 간의 장단점을 조사하는 것은 괜찮습니다.
  • 거의 모든 형태의 정성적 조사와 비교할 때 정량적 시장 조사를 통해 1인당 가장 낮은 비용으로 전 세계 어디에서나 더 많은 고객이나 잠재 고객의 의견을 들을 수 있습니다. 여행, 날씨, 시간대, 주말 또는 질적 연구에 영향을 미칠 수 있는 기타 요인에 대한 우려는 없습니다.

통계 분석

고객이 다양한 제품 속성에 부여하는 가중치를 이해하기 위해 우리는 여러 모델을 사용합니다. 이러한 도구에는 Discrete Choice, 결합한, 격차 분석, 요인 분석, 중요도 점수 매기기 및 클러스터 분석. 이러한 고급 통계 도구는 구체적인 통찰력을 이끌어내고 두 가지 주요 이점을 제공하도록 설계되었습니다. 첫째, 숨겨진 태도와 행동에 대해 말하지 않은 통찰력을 끌어낼 수 있습니다. 둘째, 이러한 도구를 통해 연구원들은 전략적 의사 결정을 위한 통계적 예측을 할 수 있습니다.

기업과 연구자 모두가 정량적 연구에 그렇게 많이 의존하는 이유는 무엇입니까? 

정량적 연구는 객관성에 자부심을 갖고 있습니다. 주관적인 해석에 의존하는 대신 결과는 더 많은 인구에 대해 일반화될 수 있으며, 이러한 광범위한 적용으로 인해 이 방법론은 광범위한 시장을 목표로 하는 기업에 선호되는 방법이 됩니다.

또한 통계 분석을 통해 기업은 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이러한 예측 특성을 통해 기업은 미래 결과를 예측하고 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 실제로 정량적 연구는 구체적인 데이터를 제공하여 의사 결정 프로세스를 더욱 명확하고 정보에 입각하게 만듭니다.

정량적 연구의 추가적인 장점은 다음과 같습니다.

• 명확성과 정확성: 숫자, 백분율 및 통계 그래프는 간단한 해석을 제공하여 정성적 접근 방식에서 발생할 수 있는 모호성을 제거합니다.

• 비용 효율적인 대규모 연구: 온라인 설문조사 및 자동화된 데이터 수집 방법과 같은 도구를 사용하는 정량적 연구를 통해 급격한 비용 증가 없이 대규모 데이터 수집이 가능합니다.

• 비교 촉진: 표준화된 데이터를 생성하므로 다양한 기간이나 시장의 결과를 더 쉽게 비교하고 대조할 수 있습니다.

• 통계 분석: 정량적 연구의 가장 강력한 이점 중 하나는 통계적 방법을 사용하여 결과를 분석할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 데이터의 유효성을 확인할 수 있을 뿐만 아니라 처음에는 명확하지 않을 수 있는 패턴, 관계 및 상관 관계도 드러냅니다.

시장 잠재력 식별: 정량적 방법론을 통해 기업은 시장 규모를 측정하고, 목표 부문을 정확히 찾아내고, 성장을 예측할 수 있습니다. 이러한 지식은 새로운 시장으로 확장하거나 진입하는 데 매우 중요합니다.

• 가격 전략 최적화: 이 연구는 소비자가 제품이나 서비스에 대해 얼마를 지불할 의향이 있는지에 대한 통찰력을 제공하여 경쟁력 있고 수익성 있는 가격 전략 수립을 촉진합니다.

• 제품 개발 및 혁신: 연구를 통해 소비자의 요구와 선호도를 밝혀 기업이 제품 개선이나 시장에 공감할 수 있는 완전히 새로운 제품을 제시하도록 유도할 수 있습니다.

• 위기 관리: 데이터 추세와 패턴을 분석함으로써 정량적 연구는 기업에 잠재적인 시장 변화나 새로운 위험을 알리고 사후 대응이 아닌 사전 대응을 가능하게 합니다.

• 벤치마킹 및 경쟁 분석: 이런 종류의 연구는 회사의 성과를 경쟁업체 및 업계 벤치마크와 비교하여 강점 영역과 개선 기회를 강조하는 수단을 제공합니다.

사례 연구

코카콜라와 '뉴 코카콜라' 

1980년대에 펩시와의 치열한 경쟁에 직면한 코카콜라는 상징적인 음료를 재구성했습니다. 그러나 새로운 공식을 출시하기 전에 소비자 선호도를 측정하기 위해 광범위한 정량적 조사를 수행했습니다.

코카콜라는 블라인드 맛 테스트를 실시했습니다. 참가자들에게 브랜드를 알지 못한 채 다양한 콜라 제조법을 맛보고 선호도를 표시하도록 요청했습니다. 결과는 분명했습니다. 대다수가 원래 코카콜라와 펩시보다 새로운 제조법의 맛을 선호했습니다. 이 정량적 데이터를 바탕으로 코카콜라는 자신있게 '뉴 코카콜라'를 출시했습니다.

정량적 연구의 과제

정량적 조사는 현대 비즈니스에 없어서는 안 될 도구이지만 정량적 분석을 수행하는 것은 실제로 어려운 일입니다. 따라서 이러한 과제를 인식하는 것은 잠재력을 극대화하고 복잡성을 탐색하는 데 중요합니다.

• 데이터 품질: 결과의 유효성은 기본적으로 수집된 데이터의 품질과 관련이 있습니다. 편향되거나 오래되었거나 출처가 잘못된 데이터는 조사 결과를 왜곡하고 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다.

• 분석의 복잡성: 정량적 데이터는 종종 대규모 데이터 세트를 처리합니다. 이렇게 방대한 양의 데이터를 분석하려면 정교한 도구와 숙련된 인력이 필요하지만 이는 소규모 기업에서는 감당할 수 없는 일입니다.

• 비용 영향: 특히 대규모로 고품질의 정량적 연구를 수행하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 도구와 기술부터 전문가 고용에 이르기까지 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.

• 시간 소모적: 포괄적인 정량 보고서는 시간이 많이 걸립니다. 데이터 수집부터 분석, 해석까지 상당한 시간 투자가 필요해 의사결정이 지연될 수 있습니다.

• 숫자에 대한 과도한 의존: 숫자는 거짓말을 하지 않지만, 전체 내용을 말해주지도 않습니다. 기업이 정량적 보고서에만 집중한다면 중요한 질적 통찰력을 간과할 수 있습니다.

• 빠르게 변화하는 변수: 빠르게 진화하는 시장에서는 연구가 완료될 때까지 환경이 바뀌어 일부 결과가 더 이상 쓸모 없게 될 수 있습니다.

• 해석의 딜레마: 정량적 연구에서 얻은 원시 데이터는 종종 다양한 해석이 가능합니다. 올바른 결론에 도달하려면 분석 기술뿐만 아니라 업계 통찰력과 경험도 필요합니다.

정량적 연구의 미래 전망

정량적 연구의 미래는 유망해 보입니다. 이는 항상 연구자들을 위한 핵심 도구였으며 앞으로도 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 다음은 떠오르는 지평선을 자세히 살펴보겠습니다.

• AI 및 머신러닝과의 통합: 기술이 발전함에 따라 정량적 연구는 AI, 머신러닝과 긴밀하게 융합될 것으로 예상됩니다. 이러한 기술을 사용하면 방대한 데이터 세트를 보다 신속하게 분석하여 이전에 간과되었을 수 있는 패턴과 통찰력을 끌어낼 수 있습니다.

• 실시간 데이터 분석: 기업이 지속적으로 디지털화됨에 따라 실시간 데이터 분석을 수행하는 기능이 더욱 널리 보급될 것입니다. 이를 통해 보다 민첩한 의사결정이 가능해지며 기업은 즉각적으로 적응할 수 있습니다.

• 향상된 예측 기능: 향상된 알고리즘과 계산 기능을 통해 정량적 방법은 예측 분석에 중요한 역할을 할 것입니다. 기업은 정확성을 높여 시장 변화, 고객 선호도, 심지어 잠재적인 문제까지 예측할 수 있습니다.

• 학제간 통합: 미래에는 정량적 연구에 대한 보다 전체적인 접근 방식이 질적 방법과 결합되어 보다 다재다능하고 포괄적인 통찰력을 보장하게 될 것입니다.

• 향상된 접근성: 보다 사용자 친화적인 도구와 플랫폼을 사용하면 소규모 기업이라도 정량적 접근 방식의 힘을 활용하여 대규모 경쟁업체와 경쟁할 수 있는 경쟁의 장을 마련할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 분석: 기업이 처리하는 데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 정량적 연구를 위한 클라우드 기반 솔루션이 더욱 보편화되어 확장성과 유연성을 제공할 것입니다.

정량적 시장 조사가 귀하에게 적합합니까?

  • 목표를 명확하게 정의할 수 있나요?
  • 목표를 달성하기 위해 어떤 정보가 필요한지 알고 계십니까?
  • 설문조사에 대한 답변이 그러한 지식이나 통찰력을 제공할 수 있습니까?
  • 조사 결과를 바탕으로 어떤 구체적인 조치를 취할 계획이 있나요?
  • 적절한 자원(돈, 시간, 인력)이 있습니까?
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