Hvorfor er spørgeskemaer vigtige?

Et af de store buzzword er datadrevet marketing, de fleste der siger de laver datadreven marketing gør det ikke ordentligt. Når man snakker om data, snakker man typisk alt data man kan finde online, Google Analytics, heatmaps og Machine learning. En vigtig overset kilde er traditionelle metoder som interviews, spørgeskemaer og brugertests.  Det kan ofte give mange flere dimissioner til din data du har på din hjemmeside. Jeg har valgt at skrive dette indlæg om hvordan du kan bruge spørgeskemaer som en aktiv del i din forretning, ved blandt andet at finde det rigtige segment. – En basal øvelse som rigtig mange fejler på. Udover mig har Christian Fra Qualtrics, skrevet et afsnit om gode råd til spørgeskemaer.

Dette blogindlæg er 6000 ord, derfor har du muligheden for at downloade det i en pdf format, som en hands on guide til at forstå spørgeskemaer, samt lave dit eget. I pdf filen er der også en Bonus liste med forskellige begreber og analyser.

Hvis du stadig ikke er overbevist, så vil jeg anbefale dig at læse afsnittet med casen omkring et tidligere spørgeskema.

Indledning:

Denne guide vil guide dig igennem hvordan du laver et godt spørgeskema, først skal vi kigge på hvad spørgeskema metode er og hvordan man laver et godt spørgeskema. – Dernæst er der en case, der viser hvordan man anvender et spørgeskema, og hvad man kan få ud af det.

Inden du springer ud i at lave et spørgeskema, bliver du informeret omkring hvad du bør tænke på inden du går i gang, samt hvilke online spørgeskema services du bør bruge, og 5 gode råd, samt 5 dårlige råd.

Til sidst kigger vi på hypoteser, forskellige typer spørgeskemaer, og hvordan du benytter spørgsmålene til at svare dine hypoteser. Udover det, hjælper jeg dig også i gang med pilottesten, og hvordan du renser dine data samt hvordan du undersøger reliabiliteten og validiteten på dit spørgeskema.

Det her bliver rigtig meget læsning ca. 6000 ord, så hent en kop kaffe og afsæt de næste 20 minutter.

Spørgeskema metode afsnit.

Denne her guide er rettet imod erhvervslivet hvor metoden i mange tilfælde ikke er særlig vigtig, men her kommer lige et par linjer omkring metode.

Spørgeskema går ind under kategorien kvantitative metode, som bliver betegnet af indsamling af større mængder ”hårde” data. I den virkelige verden er situationen ofte den, at firmaer intet data har og man starter med at indsamle generelt data. Når du er studerende derimod, bør du undersøge et specielt område eller en problemstilling. Ude i virksomhederne har de ofte nogle hypoteser som de ønsker, at lære mere om. – Da de jo kender og arbejder i branchen. Hvorimod hvis du er studerende, skal du tage udgangspunkt i andres forskning, og bygge videre med en udvidelse. – Der er lavet mange universelle modeller til det formål.

Hvem er jeg?

I forbindelse med min kandidat opgave blev jeg fanget af det at lave spørgeskemaundersøgelser, da jeg publicerede min research, kontaktede en af verdens største spillefirmaer mig, og spurgte om jeg kunne være interesseret i et job som researcher hos dem i Los Angeles, rent familiemæssigt ville det blive meget svært, så jeg takkede nej. Dog fik jeg et konsulentjob hos Dinero, hvor jeg skulle lave en brugerundersøgelse, for at øge deres konvertering. Som siden har ført til flere kunder.

Hvorfor skal du lave spørgeskemaundersøgelser?

Det korte svar er ofte for at forstå noget som dine data ikke fortæller dig, de mest benyttede spørgeskemaer er: Trivselsundersøgelser, markedsanalyser, markedsundersøgelser, kundetilfredshedsundersøgelser. Jeg skal nok komme ind på de forskellige typer senere.

Et kæmpe plus ved at lave spørgeskemaer er at du kommer i besiddelse af noget meget unikt information, som ofte giver rigtig meget værdi, Min erfaring er at contentværdien samt PR af undersøgelser som regel er mere værd end det man betaler for spørgeskemaundersøgelser Jeg har et par eksempler nedenunder, som giver et meget godt billede.

I det nedenstående eksempel da jeg lancerede infografikken til min research fik min hjemmeside 40 tusind besøgende på 2 dage, og jeg blev kontaktet af firmaet jeg lavede undersøgelsen for, de sidste 3 måneder er mit content blevet vist omkring 100.000 gange, og får stadig mange daglige besøgende. Udover det, kan du også sagtens spinne noget PR på det, alle undersøgelser du læser i medier er ALDRIG lavet af journalister, så hvis du har lavet en spændende undersøgelse så hopper medierne på dig.

Et andet eksempel er Dating.dk havde en gang lavet en spørgeskemaundersøgelse, som vi skulle skrive en pressemeddelelse til, den landede i 7 forskellige medier, i det ene medier kom den endda 2 gange…

CASE: Eksempel på spørgeskemaundersøgelse

Nedenfor har jeg prøvet at illustrere hvorfor og hvordan spørgeskemaer kan give data til at tage en beslutning. Formålet er ofte at få svar på ting som dine data ikke kan give dig, hvilket ofte har noget med dine kunders adfærd at gøre. Jeg benytter tidligere research som eksempel:

Det spil som jeg lavede min spørgeskemaanalyse i kan se i deres data at 75,4% køber gaver til venner, samt dem der bruger flest penge på spillet som hovedregel også giver gaver til andre. – Hvad de ikke kunne se, er at folk der spiller sammen med deres andre venner online, bruger flere penge på spillet. Hvilket måske forklare, den data de selv havde indsamlet. – I stedet for at pushe folk til at købe gaver, så kan de fokusere på at få folk til at spille sammen, og så vil det andet komme af sig selv.

Ovenstående eksempel er ikke så interessant i sig selv, men hvis man segmentere efter alder demografiske forhold. Eksempel:

I min research i freemium modellen, fandt jeg ud af at indkomst ikke spillede nogle rolle på købet, og folk i aldersgrupper købte omkring lige meget.

Med ovenstående kan du altså ikke lave nogle målgrupper på forskellige demografiske forhold, problemet med at segmentere efter demografiske forhold, er at det kun giver indblik i demografi og køb, ved at tilføje adfærd kan du finde din perfekte målgruppe. Det er tit at dine webdata, ikke giver nogen særlig god korrelation til en eventuelt målgruppe, derfor er det rigtig vigtigt at forstå hvorfor folk køber dit produkt.

Jeg fandt ud af at der var 6 grunde til at folk købte ting i spillet, selvom det var gratis og det var følgende:

Spørgeskema eksempel

 

Nu kender vi de demografiske forhold og deres købsadfærd, ved at smelte dem sammen, får vi adgang til noget helt nyt information, eksempel:

Vi ved at ”hedonic motives” er den største driver til at købe ting i spillet, ”hedonic motives” er den samme driver som der gør at du bruger penge på et Kasino, simpelthen fordi det er sjovt og spændende. – Ved at krydse de data med demografiske forhold, fandt jeg ud af at Amerika reagere stærkere på ”hedonic motives” end Europa. Samt at jo ældre personer bliver jo mindre bliver de lokket af sjov og spænding, hvilket også er bakket op af flere andre studier blandt andet Venkatesh et al. 2012.

Indtil videre er der brugt en traditionel segmentering, der tager udgangspunkt i demografiske forhold, og så bygger på. – men i sådan en case som denne hvor demografiske forhold ikke havde særlig meget at sige, kan det ofte være en god ide at lave en klynge analyse på adfærden. Hvilket basalt set betydet at vende det hele om. Eksempel:

Ved at tage udgangspunkt i hvad folk svare der er vigtigt, i det her tilfælde de 18 spørgsmål omkring faktorer, så får vi følgende udfald se billedet:

Spørgeskema

Vi kan nu se de 3 grupper der køber mest køber primært på baggrund af attention, habit support e-sport og social influence, som jeg skrev tidligere så er social influence ikke eksisterende, så den blev erstattet med social samvær, men bliver stadig kaldet social influence.

Det sidste step er at lave profiler på potentielle målgrupper, da det ikke altid er den mest attraktive målgruppe, der er den bedste. Eksempel:

Hvis vi tager udgangspunkt i vores grupper, tag i mente at jeg fandt 8 grupper, hvor jeg har taget de 3 grupper der købte mest. Det gode ved en kluster analyse, er at den samler alle håbløse respondenter i En gruppe så man får en gruppe der ikke viser stor interesse for de købsmotiver der er præsenteret. Det gør at man i det her tilfælde kunne bevise at de er motiver var meget vigtige. Men for at vende tilbage til de 3 grupper der køber meget, kan vi nu lave en profil af denne målgruppe, som vil se sådan her ud:

Social shoppers som er den gruppe der købte mest, bruger hjælpesider til spillet, tager ikke negative ting så tungt, spiller meget med ”rigtige” venner og ”online venner”, er meget social i spillet, og mener at spillet gør et rigtig godt job ved at få dem til at nyde spillet noget mere., men er faktisk ikke de hurtigste til at købe i starten, de spiller spillet lidt mere ende de andre før de køber.

Sådan en profil som ovenstående kan laves for alle grupper, og så kan der selvfølgelig smides demografiske forhold oveni, som alder og indkomst osv, men det var ikke signifikant og havde heller ikke de store udsving.

Hvordan laver man et godt spørgeskema?

Nu tænker du sikkert, fedt fedt, men hvis mig hvordan jeg gør. – Fint, det skal jeg nok, men før jeg spilder mere af din tid skal du overveje om det i virkeligheden er det du vil? Du skal opfylde 2 krav for, at have en god grund til at lave et spørgeskema.

  1. Kan spørgeskemaet løse mit problem?
  2. Hvem er det henvendt til, og kan du komme i kontakt med relevante folk?

Når du har vurderet hvad du vil undersøge, er det meget muligt at andre har lavet spørgeskemaundersøgelser før dig, om præcis samme emner. Tjek altid Danmarks statistik og google scholar for lignende undersøgelser.

Kan spørgeskemaet løse mit problem?

Er et spørgeskema, den bedste måde at løse dit problem på? – Mange iværksættere laver et spørgeskema, hvor man ønsker at finde ud af om der er et marked for sit produkt, og det kan også være en rigtig god ide, men de fleste glemmer at spørge om det vigtigste. Hovedfokus er ofte ”Ville du købe det her produkt hvis det kunne det her..?” – Hvis du har nogle konkurrenter, der sælger dit produkt er svaret ja. – Hvis du kun har tænkt dig at spørge om det, kan du lige så godt spare din tid. Der er ikke grund til at spørge om ting du enten kan læse via dine data, eller som andre udføre i praksis, jo mindre du har brug for de spørgsmål til at besvare en af dine hypoteser. En anden ting der overrasker mig ofte, er at folk bruger rigtig langtid på at lave et spørgeskema, og dernæst kun kigger på gennemsnitsværdier, og slet ikke kigger på signifikans, reliabilitet, validitet og korrelationer. At lave et spørgeskema er et rimelig stort stykke arbejde, og hvis du ikke vil udnytte potentiellet 100% så spar tid, og interview 20 kunder i 1 time af gangen.

Kan du få nok svar fra de rigtige respondenter til dit spørgeskema?

Det er en af de største fald grupper, for det første skal du bruge nogle svar nedenfor er der et skema der viser nogenlunde hvor mange svar du skal bruge

Population size Sample size per Margin of error
3% 5% 10%
500 345 220 80
1000 525 285 90
3000 810 350 100
5000 910 370 100
10000 1000 385 100

 

De her tal er vist for en ”margin of error at a 95% confidence level”. Når man laver et spørgeskema ville det mest optimale være at få alle der er i ens målgruppe til at svare på det, f.eks. meningsmålinger, her vil det være bedst hvis vi kunne få alle danskere til at svare på det, men det kan man ikke. – Vi ved at der er over 10,000+ danskere, så vi skal have over 1000 svar for at ligge inden for en 3% error margin. – Normalt sigter man efter 5% altså den midterste kolonne. Da det er svært at få svar til sine spørgeskemaer. Hvis du har 10.000 kunder, og sender spørgeskemaet ud, er der måske 20% der svare, og så er du på den sikre side. Problemet opstår ved små virksomheder der har omkring 500-1000 kunder, der skal de have en okay høj svar procent.

Det er ikke altid man vil sende spørgeskema til ens kunder, f.eks. ved markedsanalyser ønsker man jo at spørge potentielle kunder, den bedste måde at finde dem er på sociale grupper på internettet som facebook, forummer osv. Af hensyn til signifikans niveauet bør man indskrænke målgruppen lidt, og ikke gør som de fleste studerende, og dele det på deres facebook væg, det gør sig selv en bjørnetjeneste. – Hvis du vil lave en hunde app, så find en facebook gruppe om hunde, og spørg der. – Det giver meget bedre resultater.

Online spørgeskema og analyse løsninger jeg vil anbefale.

Hvis du er studerende, har universiteterne en aftale med survey-xact og Qualtrics. Jeg kan helt klart anbefale at bruge Qualtrics, det er meget bedre end survey-xact. Survey-xact, er nok en af de værste online spørgeskema programmer der findes.

Af betalte løsninger vil jeg helt klart anbefale Qualtrics der er markedsledere på survey området, dernæst Surveymonkey som også er et godt valg, dog skal man have en gold plan for at kunne eksportere filerne.

Hvis du vil måle den infamøse NPS score, har jeg hørt at Asknicely skulle være perfekt til det.

Hvis du vil have en gratis løsning så er google survey nok det mest optimale.

Til at lave analyse af spørgeskemaet er SPSS det bedste værktøj, men også rigtig dyrt! – Nogle af spørgeskema platformene har nogle gode løsninger til analyse. F.eks. Qualtrics som lige har købt statwing, du kan også vælge at bruge statwing med et andet analyse program.

Min liste af online spørgeskemaer kommer til at se sådan her ud:

  1. Qualtrics
  2. Survey monkey
  3. Surveygizmo

5 gode råd (skrevet af christian)

1.Keep it simple – spørg kun om det meste nødvendige. Brug survey flow/programmering til specielle spørgsmål eller afslut med et afkrydsningsspørgsmål for opfølgning.
2. Spørg direkte spørgsmål
a. Godt eksempel: Hvor ofte tager du en risiko?
b. Dårligt eksempel: Hvor ofte er du især utilbøjelig til risikable situationer?
3. Brug samme sprog som dem du undersøger. En jurist ville kunne forstå paragrafer, det kan den normale dansker er lægmand.
4. Brug en skala hvor muligt, så du kan opfange nuancer i svaret. Undtagelse ved ja/nej spørgsmål.
5. Kør altid en test på din undersøgelse. Find 5 venner, bekendte eller familie. Fejl har direkte indflydelse på responsraten!

5 typiske fejl

Lad os lige tage 5 typiske fejl du laver, hvis du har begrænset kendskab til spørgeskema analyser:

  1. Spørge om for lidt, mange folk bruger kun 3-4 spørgsmål i deres spørgeskema + demografiske spørgsmål. – hvis du vil i dybden og rigtig analysere dit marked, kommer et spørgeskema gerne op og fylder 20 spørgsmål.
  2. Spørge om det samme som du kan finde i dine webdata. hvis du har mange kunder i din butik, og du laver et spørgeskema og fylder det med overflødige spørgsmål, som du allerede har svaret på med din data.

For eksempel: ”Hvor meget køber du for når du handler tøj?”, den data har i ofte selv, og i ved også selv hvor i har sendt tøjet hen, så i kan sagtens segmentere ud fra køb, uden at skulle lave en spørgeskemaundersøgelse, undtagelsen er hvis det er nødvendigt for at svare på dine hypoteser.

  1. Mange spørger også om spørgsmål i et spørgeskema som folk ikke kan svare på, eller er for åbne som for eksempel: ”Hvor mange penge bruger du i løbet af et år på tøj?”

Det meget sjældent folk holder styr på præcis hvor mange penge de har brugt på tøj, eller hvor ofte de køber tøj. I øvrigt hvad betyder spørgsmålet? Hvor mange penge jeg bruger i år? På et gennemsnits år? I løbet af næste år?

  1. ikke at lave en analyse plan: Under afsnittet om hypoteser, skal du vide på forhånd hvordan du finder løsningen på dine spørgsmål, du skal tænke over hvilke slags spørgsmål typer du vil bruger, hvis du skal lave lidt dybere analyser skal du blandt andet bruge interval spørgsmål i stedet for ordinær spørgsmål.

 

  1. Spørge de forkerte personer: Det er vigtigt at afgrænse dine respondenter, og få dem diversificeret. – Det vil sige hvis du basere dit spørgeskema på f.eks. Amino.dk, skal du også være klar over at det er en bestemt type iværksætter der er på Amino.dk, du finder mange ungeiværksættere der, og måske ikke så mange iværksættere med håndværker forretninger, kommer det til at påvirke dit resultat? – Hvis du nu ønsker viden fra andre iværksættere, så lad hver med at spørge dine facebook venner, selv hvis 20% er iværksættere, så vil de resterende folk der ikke kan lade hver med at svare, muligvis ødelægge dataen.

Opsummering af do’s og dont’s på spørgsmål:

Som der er nævnt mange gange tidligere, er det rigtig vigtigt hvordan du stiller spørgsmålene,

  1. brug direkte spørgsmål, som folk kan svare på.
  2. Overvej gerne ”HVOR” spørgsmål. – Da de ofte giver anledning til at bruge skalaer, som er bedre at analysere.
  3. Stil spørgsmålene i en logisk rækkefølge, i et sprog der passer respondenten.
  4. Når du laver multiple choice-spørgsmål, så husk at få alle tænkelige svar muligheder med, gerne et lige antal positive og negative. (Jo mindre du bruger likert).
  5. Stil hellere 2 spørgsmål end at spørge om 2 ting i et spørgsmål som f.eks. ”Hvor god synes du vores service og produkt er?” – Hvis produktet er 10 og servicen var 1 er det svært at gennemskue hvad forbrugeren synes.
  6. Benyt ikke påkrævet svar til åbne spørgsmål.
  7. Benyt ikke for mange spørgsmål, det øger frafaldsprocenten.
  8. Undgå såvidt muligt ømme emner, eller hypotetiske situationer, som brugeren har stor grund til ikke at svare korrekt på.

 

Forskellige typer spørgeskemaer

Som nævnt først har spørgeskemaer nogle forskellige formål, jeg ridser lige hurtigt de mest brugte typer op:

Markedsanalyse/ Markedsundersøgelse: Denne type består hovedsageligt af dataanalyse (herunder blandt andet konkurrentanalyse og markedsrentabilitet), men ofte er denne analyse ikke tilstrækkelig, og så bliver der bestilt spørgeskemaer af f.eks. brancheorganisationer, derfor er der mange firmaer og konsulenter, inklusiv mig der tilbyder denne analyse til vores kunder. Når man laver markedsanalyse med et spørgeskema, prøver man ofte at finde så meget information omkring det eksisterende marked. Nogle af de nemme analyser er kundetilfredshedsanalysen, markedstendenser, samt kunde information. (demografi og segmentering osv..).

Kundetilfredshedsundersøgelse: Den fortjener et punkt for sig selv, da den er rigtig meget brugt, min erfaring er at det er bedste at sende spørgeskemaet ud 14 dage efter kunden har handlet hos dig, så er du ikke helt glemt, men det føles heller ikke som spam. Oplagte ting at spørge om er hvor tilfredse de er, hvordan de fandt dig, under afsnittet om kundetilfredshed kommer jeg lidt dybere ind på det.

Trivselsundersøgelser: Bliver ofte brugt af HR-afdelingen i større firmaer, eller i kommuner. – Målet er at afdække om medarbejderne er tilfredse og trives, emner der kan forekomme i en trivselsundersøgelse, er hvad medarbejderen synes om sin chef, hvordan arbejdsmiljøet er, om kravet til arbejdet er urimelige og hvordan lønvilkårene er.

Brugerundersøgelse: Afdækker kort og godt, om jeres brugere er tilfredse og kan indeholde spørgsmål som disse:

Synes de at de får hvad de betaler for?
Hvordan kan man gøre brugeren mere glade?
Er de villig til at betale mere for produktet?
Hvilke funktioner vil de helst have?

Inden vi går videre, så skal du vide at alt herfra er en todo guide til at lave dit eget spørgeskema, det kan tage noget tid, så jeg vil anbefale dig at downloade det i PDF her. – En god ide er at designe dit spørgeskema med samme metode som jeg bruger, så har du et færdig spørgeskema når du er færdig med at læse nedenstående.

Lad os kommer i gang med at designe spørgeskemaet, hypoteser!

Den akademiske metode: Her går det ud på at du skal omformulere dit primære spørgsmål til en hypotese, den kaldes ofte nulhypotesen (h0), Dernæst har du en alternativ hypotese som ofte bliver kaldt (h1). h1 repræsentere det du forventer at finde frem til. Grunden til vi behøver en h0 hypotese er at det kan være vi ikke kan bevise Ha, men vi kan bevise h0.– Lad os tage et eksempel:

Vi har en ide om at flere mænd sidder i bestyrelser end kvinder. Derfor vil vores H1 være ”Der er flere mænd i bestyrelser end kvinder”, og vores H0 vil være ”Mænd sidder ikke mere i bestyrelser end kvinder”

Min måde: Jeg opstiller hypoteser som spørgsmål hvor det er nødvændigt, med en mål værdi. Altså i ovenstående eksempel ville jeg opstille det sådan: ”Er der flere mænd i bestyrelser end kvinder? (måles udfra værdien af mænd er større end værdien af kvinder?” – Grunden til jeg gør det på den her måde og ikke den akademiske måde, er at jeg godt kan lide, selv at være klar over hvad mine hypoteser repræsentere. Det andet er nødvendig i videnskaben, men når jeg er ude ved kunder er det mere vigtigt for mig at de forstår hvad der sker, end at jeg spiller smart akademisk.

Det første du skal gøre at opstille dine hypoteser, det er det vigtigste i et spørgeskema og opstil gerne 10-15 spørgsmål. – Jeg kan desværre ikke bruge nogle af mine cases da jeg underskriver en NDA, så lad os opbygge et spørgeskema fra bunden af.

Spørgeskema eksempel.

Først skal vi finde vores hypotese, lad os sige at vi vil finde ud af om der er sammenhæng mellem hvor ofte folk går i fitness samt hvor meget de løfter, og hvor mange kosttilskud de bruger.

H1 = Er der korrelation mellem hvor ofte og længe folk træner i fitness, og deres kosttilskudsvaner?
H0 = Der er ikke forskel på hvor ofte folk træner i fitness, og deres kosttilskudsvaner.

Først skal de 2 ovenstående hoved-hypoteser uddybes lidt:

Hypoteser  
H1.1 har træningshyppighed korrelation med køb af flere forskellige kosttilskud?
H1.2 har træningshyppighed korrelation med penge brugt på kosttilskud?

Det bliver vores hovedspørgsmål, dernæst er det logisk også at sammenligne med styrke.

Hypoteser  
H2 Er der korrelation mellem hvor meget folk løfter i de 3 store øvelser og deres kosttilskudsvaner.
H2.1 Har antal kg der løftes i bænkpress, korrelation med penge og brug af forskellige kosttilskud?
H2.2 Har antal kg der løftes i Squat, korrelation med penge og brug af forskellige kosttilskud?
H2.3 Har antal kg der løftes i Dødløft, korrelation med penge og brug af forskellige kosttilskud?

 

Så er det tid til tillægsspørgsmål/hypoteser, så lad os bare tage nogle demografiske forhold:

Hypoteser  
H3 Er der forskel på kosttilskudsvaner for de forskellige køn?
H4 Spiller indkomst en rolle i forhold til køb af kosttilskud?
H5 Er alder en faktor?

 

Vi skal også finde ud af hvor meget en person gennemsnit bruger på kosttilskud om måneden

Hypoteser  
H6 Hvor meget bruger en respondent i gennemsnit på kosttilskud om måneden?
H7 Hvor køber respondenten deres protein pulver og kreatinpulver?

 

Det næste vi kan gøre er at finde ud af vore engageret i fitness, ude for træningscenteret vores respondent er:

Hypoteser  
H8 Er der forskel på hvilket fitnesscenter brugeren går i, og deres køb af kosttilskud?
H9 Er der forskel på hvor mange timer om ugen brugeren bruger på at læse om fitness, og deres køb af kosttilskud?

 

Vi kan også finde ud af hvilke faktorer der påvirker købsadfærden, selvfølgelig skal H10,5 og H10,6 lige defineres noget bedre.

Hypoteser  
H10.1 Hvordan påvirker prisen kundernes købsadfærd?
H10.2 Hvordan påvirker kvalitet kundernes købsadfærd?
H10.3 Hvordan påvirker Smagen kundernes købsadfærd?
H10.4 Hvordan påvirker Tilbud kundernes købsadfærd?
H10.5 Hvordan påvirker Brands kundernes købsadfærd?
H10.6 Hvordan påvirker virksomhedens mission og vision kundernes købsadfærd?

Så kan vi også spørge hvilket produkt på markedet de foretrækker? – det er vigtigt når du laver sådan en liste at smide et fake produkt ind, for at se hvor vigtig den liste er.

Hvilket produkt på markedet er det mest foretrukne inden for de forskellige kategorier?

Hypoteser  
H11.1 Hvilket brand er dit foretrukne inden for proteinpulver?
H11.2 Hvilket brand er dit foretrukne inden for kreatinpulver?

 

Til sidst kan vi også have et PR spørgsmål. Allerede nu kan man lave nogle fede PR og Content ting, med blandt andet H6, samt hvis det mest populære proteinpulver er fra producenten selv, kan de bruge det på deres hjemmeside, hvis det er en konkurrent så glemmer vi bare det spørgsmål ;). Hermed 2 PR spørgsmål:

Hypoteser  
Hpr1 Hvad er din holdning til steroider?
Hpr2 Har du selv eller kender du nogen der har brugt steroider?

 

Disse 2 spørgsmål er glimrende til at sælge til medierne, så de kan skrive noget i stil med ”20% kender nogle der har brugt steroider, viser en ny måling fra Firma x”, bemærk de her spørgsmål kan hurtigt gå hen i medierne og blive meget offensive, så hvis man vil være på den sikre side så kan man altid holde sig til H6. – Eller nedtone testen lidt. ”5 ud af 10 der går i fitnesscenter har intet problem med andre tager steroider”.

Eksempler på spørgsmål til at få svar på hypoteser

Nedenfor har jeg vist eksempler på de spørgsmål vi skal have besvaret, bid mærke i at det ikke bliver de endelige spørgsmål i spørgeskemaet, det er bare eksempler, på hvad der skal spørges om, som du nok vil lægge mærke til er omdrejningspunktet i mange af hypoteserne spørgsmål 3 og 4. – Så det er vigtigt at de bliver opstillet helt korrekt.

Som der er nævnt mange gange tidligere, er det rigtig vigtigt hvordan du stiller spørgsmålene, brug direkte spørgsmål, som folk kan svare på. – Overvej gerne ”HVOR” spørgsmål. – Da de ofte giver anledning til at bruge skalaer, som er bedre at analysere.

Hypoteser Spørgsmål
H1 = Er der korrelation mellem hvor ofte og længe folk træner i fitness, og deres kosttilskudsvaner. Sp1: Hvor mange timer om ugen træner du i fitness?
Sp2: Hvor mange gange om ugen træner du i gennemsnit i et fitness?
Sp3: Hvilket kosttilskud bruger du?
Sp4: Hvor mange penge om måneden bruger du i gennemsnit på kosttilskud?
H2 = Er der korrelation mellem hvor meget folk løfter i de 3 store øvelser og deres kosttilskudsvaner. Sp5: Hvor meget løfter du i bænkpress?
Sp6: Hvor meget løfter du i dødløft?
Sp7: Hvor meget løfter du i squat?
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H3 = Er der forskel på kosttilskudsvaner for de forskellige køn. Sp8: Hvilket køn er du
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H4 = spiller indkomst en rolle i forhold til køb af kosttilskud Sp9: hvor mange penge tjener du om året før skat.
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H5 = Er alder en faktor? Sp10: Hvor gammel er du?
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H6 = Hvor meget bruger en respondent i gennemsnit på kosttilskud om måneden? Sp11: Hvor køber du dit protein pulver?
Sp12: Hvor køber du dit kreatinpulver
Sp13: Eventuelt et andet kosttilskud
H7 = Hvor køber respondenten deres protein pulver og kreatinpulver Sp14: Går du et  kommercielt fitnesscenter som fitness world, eller et mindre lokalt fitness center?
Sp15: Hvilket fitness center går du i
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H8 = Er der forskel på hvilket fitnesscenter brugeren går i, og deres køb af kosttilskud? Sp14: Går du et  kommercielt fitnesscenter som fitness world, eller et mindre lokalt fitness center?
Sp15: Hvilket fitness center går du i
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H9 = Er der forskel på hvor mange timer om ugen brugeren bruger på at læse om fitness, og deres køb af kosttilskud? Sp16 Hvor mange timer om ugen bruger du på at læse artikler om bodybuilding og fitness?
Sp17: Hvor mange timer om ugen bruger du på facebook grupper og forummer for bodybuilding og fitness?
(Sp18: Hvilke sider besøger du?)
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H10: Vi kan også finde ud af hvilke faktorer der påvirker købsadfærden samt eventuelt hvor loyale de er over for brands Sp19: Hvor meget påvirker følgende faktorer dit valg af proteinpulver, på en skala fra 1-7, hvor 7 er højst.
Pris
Kvalitet
Smagen
At de bidrager med viden og artikler.
Tilbud
Brands
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
H11: Hvilket produkt på markedet er det mest foretrukne inden for de forskellige kategorier: Sp11: Hvor køber du dit protein pulver?
Sp12: Hvor køber du dit kreatin pulver
Sp13: Eventuelt et andet kosttilskud
Hpr1: Hvad er din holdning til steroider? – er der eventuelt korrelationer med alder og demografiske forhold eller købsadfærd Sp20: Hvad er din holdning til steroider?
Demografiske spørgsmål
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.
Hpr2: Har du selv eller kender du nogen der har brugt steroider? – er der eventuelt korrelationer med alder og demografiske forhold eller købsadfærd Sp21: Har du selv eller kender du nogen der har brugt steroider?
Demografiske spørgsmål
Spørgsmål 3 og spørgsmål 4 fra før.

 

For at svare på alle vores 25 hypoteser, skal vi bruge 21 spørgsmål, hvilket også er i den store ende af et spørgeskema. Dog er de 21 spørgsmål inklusiv et par demografiske spørgsmål.

Piltot test

Alle formelle Market research organisationer herunder MRS, anbefaler at du laver en pilot test. – Som akademiker er det et krav, som studerende eller forretningsmand er det dumt ikke at gøre det. Som Brace (2008) skriver:

“It is always advisable to pilot the questionnaire before the survey goes live […] questionnaires are rarely the best that they could be at the first attempt.”

  1. Det første du kigger på er spørgsmålene, spørger du kort og direkte om hvad du vil vide. – og har du sørget for der ikke er negativ og positiv ladning i spørgsmålene, det gør en verden til forskel. Se på de her 2 spørgsmål: ”Hvad synes du om at Trump ikke har været i militæret?” og ”Irritere det dig at Trump løg for ikke at komme i militæret?”. Jeg ved godt du naturligvis ikke er så dum, at spørge om det sidste. – Det er kun Ekstra Bladet og journalister der gør den slags.
  2. Det næste du gør er at finde 3-5 venner der kan svare på spørgeskemaet, og give dig feedback. – Dine venner må gerne være i den udvalgte målgruppe, og husk at spørge dem om, de kunne svare på alle spørgsmål, samt om der var en logisk rækkefølge.

Hvis du har rigtig meget tid, og rig mulighed for at finde respondenter, anbefaler jeg også, at du sender et spørgeskema til 100 folk, og kigger lidt på det overordnet blik, har folk udfyldt skalaen, sådan som man kan forvente det? – Hvis der er for mange i toppen eller bunden, skal skalaen så laves anderledes.

Rense din datafil før du går i gang

Før du kan arbejde med din data, skal du fjerne ekstreme værdier, også kaldet outliers. Hvis du kun har brugt spørgsmål der er rimelig lukkede, så hjælper de forskellige statistiske analyser herunder outlier analysen i SPSS ikke. I stedet kan man prøve at finde nogle outliers ved at bruge mahalanobis distance square, som udgangspunkt hvis de ikke ligger langt fra de andre, så vil jeg tage dem med alligevel, så man ikke ender med at manipulere dataen.

Lidt nørdet: grunden til det ikke virker at bruge den gængse formel eller SPSS, er man plejer at regne outliers ud på skalaer der ikke er så store f.eks. 5,7,10. er at formularen normalt er q3+x*(q3-q1) hvor X er et sted i mellem 1,5-2,2 afhængig af hvilken videnskabelig artikel man bruger som reference.

Reliabilitet og validitet

Der er 2  der skal laves på et hvert spørgeskema, det er reliabilitet og validitet.

Reliabilitet: Er spørgeskemaets pålidelighed, når nogle er i tvivl om et spørgsmål svare de tilfældigt, en af de største faldgruber i reliabilitet, er når du stiller nogle lange spørgsmål som folk er i tvivl om. Kan folk svare på hvor meget de tjener om året efter skat? Hvor mange timer om ugen de bruger på facebook? – De fleste vil give et ca. – men har ikke tjek på det præcise tal, nogle gange har folk faktisk slet ikke tjek på deres ca. tal.

Det er heldigvis meget nemt at finde reliabiliteten i sammensatte skaler med Cronbach’s alfa, illustreret nedenfor

Man plejer at antage at når Cronbach’s alfa er over ,700 så er man rimelig sikker. Denne måling er foretaget i SPSS, og her kunne jeg se at hvis jeg slettede et item så ville min CBA stige fra 851 -> til 855. Det er naturligvis ikke værd at slette et item for det.

Validitet: Er gyldighed, har vi målt det vi faktisk ville måle? Hvis vi tager facebook eksemplet igen, så vil vi ofte se at folk siger meget mindre end de rent faktisk bruger, for at gøre sig selv bedre, eller fordi de lyver over for sig selv, fordi de bruger for meget tid på facebook. Folk kan afvige fra det faktiske, af mange grunde. Den simple form for at vurdere validitet er ”face validity”, hvor man ofte benytter en subjektiv vurdering, ved at kigge sit spørgeskema igennem, en lidt dybere vurdering er ”Construct validity” som benyttes hvis vi skal se på om folk forstår mere komplekse ting.

Hvis du laver en brand undersøgelse, hvor du spørger hvor mange typer cigaretter respondenten kender, så indsættes der ofte et brand som ikke findes, og hvis folk alligevel svare at de kender det brand. (og tro mig det gør de), har vi en nedre linje for hvad der skal fjernes. F.eks. hvis 10% siger de kender det brand, kan man trække 10% fra de andre også, fordi der nok højst sandsynlig er 10% der tror de kender alle brands. (det kan man hurtigt afkode i sin data.)

Nu har jeg brugt 6000 ord på at skrive lidt om spørgeskemaer generelt, at analysere dem findes der rigtig mange gode kilder til på internettet, og ville mindst tage det dobbelte at skrive. – Jeg anbefaler at du downloader PDF filen, med begreber og de forskellige analyser, så du kan se hvad du skal søge efter. Hvis du har nogle spørgsmål, kan du stille dem i kommentar feltet, eller på min mail.