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互聯(lián)網(wǎng)公司vi設(shè)計當(dāng)然不會在市場研究中著手進行設(shè)計和分析中的致命錯誤,但是鏈接分析中涉及的復(fù)雜性易受遺漏和傭金錯誤的影響。通常可以通過充分的計劃,溝通和程序執(zhí)行來避免這些錯誤。

鏈接是指正式的統(tǒng)計過程,通過該過程我們可以將一個數(shù)據(jù)源的輸入度量連接到另一數(shù)據(jù)源的輸出度量。復(fù)雜程度的不同區(qū)分了“簡單”和“復(fù)雜”鏈接。復(fù)雜與簡單鏈接的不同之處在于,它涉及某種類型的多元預(yù)測模型,該模型可以進行“假設(shè)分析”。

七個復(fù)雜因素威脅著鏈接模型的有效性,尤其是復(fù)雜鏈接模型的有效性。這些威脅中的某些威脅非常嚴(yán)重,以至于如果沒有預(yù)料和計劃,它們可能會導(dǎo)致鏈接模型的災(zāi)難性故障。


1.聚合水平

在所有鏈接中,互聯(lián)網(wǎng)公司vi設(shè)計需要確保調(diào)查和外部數(shù)據(jù)是在相同的聚合級別下準(zhǔn)備的。例如,我們可能有針對客戶的客戶滿意度調(diào)查數(shù)據(jù),這些客戶報告在拜訪給定銀行分支機構(gòu)時排隊等候的時間。但是,如果為整個商店而不是單個客戶存儲數(shù)據(jù),則失去了建立聯(lián)系并改善體驗的機會。在這種情況下,只有將受訪者的滿意度信息匯總到整個分支的平均分?jǐn)?shù)中,我們才能鏈接數(shù)據(jù)。這樣做會導(dǎo)致三個問題:

  • 我們在分支機構(gòu)可能沒有足夠的受訪者來計算穩(wěn)定的平均得分。

  • 我們可能沒有足夠的總體觀察值來進行穩(wěn)定的分析。例如,如果我們每個分支機構(gòu)有1,000名受訪者,但只有10個分支機構(gòu),那么在我們的綜合分析中,這僅變成10個觀察值,不足以使我們有把握地得出結(jié)論。

  • 當(dāng)我們將受訪者級別的數(shù)據(jù)匯總為均值時,通常會損失很多可變性,最終會得到非常“平坦”的數(shù)據(jù)。在我們的鏈接分析中,這種平坦度通常只會產(chǎn)生很小的影響。

  • 解決潛在聚合問題級別的方法位于項目的藍(lán)圖階段。確保互聯(lián)網(wǎng)公司vi設(shè)計具有可用于鏈接的數(shù)據(jù)的完整清單,并詳細(xì)列出了變量之間的所有關(guān)系,以使聚合級別不匹配明顯。


2.型號規(guī)格

當(dāng)我們構(gòu)建統(tǒng)計模型以預(yù)測某些結(jié)果時,僅當(dāng)模型包含影響結(jié)果的所有變量時才正確指定該模型。在某種程度上,它表現(xiàn)出規(guī)格不足或規(guī)格錯誤。例如:

  • 我們將客戶隨后購買(或不購買)品牌汽車與其對以前使用該品牌的經(jīng)歷的總體滿意度相聯(lián)系。但是,一個人是否購買某個品牌取決于競爭者是否提出了新的型號,新的廣告,新的功能,新的價格,差價或返利等。僅基于對單個品牌的經(jīng)驗的滿意度來預(yù)測回購很多故事。

  • 我們將客戶滿意度與一家銀行分支機構(gòu)關(guān)聯(lián)到該分支機構(gòu)的交叉銷售數(shù)據(jù)。但是分支機構(gòu)向其支票帳戶客戶出售多少IRA不僅取決于這些客戶的滿意度,還取決于分支機構(gòu)所服務(wù)的人口,其收入,就業(yè)和生活階段以及客戶的收入。更大的經(jīng)濟。

  • 理想情況下,互聯(lián)網(wǎng)公司vi設(shè)計通過進行藍(lán)圖會議來防止出現(xiàn)規(guī)范錯誤,但是正確地進行操作有時會使我們的生活變得有些復(fù)雜。

 

對于銷售長期合作關(guān)系的客戶(電信,金融服務(wù),基于訂閱的服務(wù)),請使用生存分析從關(guān)系客戶滿意度研究到行為建立聯(lián)系。但是,許多或大多數(shù)鏈接都與可能受到競爭活動影響的業(yè)務(wù)結(jié)果相關(guān)。對于這些情況,我們需要對選擇進行建模,而不是對總體滿意度或返回評級的意圖進行建模。這意味著我們將需要基于包括品牌選擇因變量在內(nèi)的競爭性,相對關(guān)系滿意度研究建立聯(lián)系。

要考慮的模型規(guī)范的其他方面包括:

  • 數(shù)據(jù)缺失:并非所有受訪者都能體驗到或可以評價與品牌潛在關(guān)系的各個方面

  • 非線性影響:可能是屬性對結(jié)果的影響不是線性的,這可能會使建模復(fù)雜化

  • 抽樣:互聯(lián)網(wǎng)公司vi設(shè)計需要確保我們基于模型的樣本足以代表我們要預(yù)測的總體

  • 預(yù)測的時間安排:當(dāng)前的績效衡量標(biāo)準(zhǔn)(滿意度等)應(yīng)與未來的結(jié)果比與當(dāng)前的結(jié)果更緊密地相關(guān),因此要了解業(yè)務(wù)現(xiàn)實就需要建立縱向聯(lián)系

  • 因果關(guān)系的方向:有時,互聯(lián)網(wǎng)公司vi設(shè)計看到滿意度較高的業(yè)務(wù)部門的銷售量也較低–與其推斷滿意度導(dǎo)致較低的銷售量,我們通常發(fā)現(xiàn)銷售較低的業(yè)務(wù)部門不那么忙碌,可以為客戶提供更多關(guān)注

  • 效果是否最好用橫截面來最好地衡量:橫截面分析著眼于高滿意度和低滿意度受訪者之間,或績效較高和績效較低的業(yè)務(wù)部門之間的差異;如前所述,當(dāng)數(shù)量本身可能掩蓋了真正的關(guān)系時,在業(yè)務(wù)部門內(nèi)(或在受訪者級別)進行分析可能會得出更準(zhǔn)確的測量結(jié)果。

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