Cách lựa chọn phương pháp nghiên cứu thị trường

Một nghiên cứu nhằm khám phá lý do khách hàng không mua sản phẩm cần dữ liệu khác với nghiên cứu nhằm ước lượng tỷ lệ khách hàng có ý định mua. Trường hợp đầu cần đi sâu vào động cơ, ngôn ngữ và bối cảnh; trường hợp sau cần dữ liệu có cấu trúc trên một mẫu đủ phù hợp để đo lường. Nếu doanh nghiệp dùng khảo sát quá sớm cho vấn đề chưa hiểu rõ, bảng hỏi có thể đo rất chính xác những phương án trả lời chưa phản ánh đúng suy nghĩ của khách hàng. Ngược lại, nếu dùng vài cuộc phỏng vấn để suy rộng tỷ lệ cho toàn thị trường, kết luận sẽ vượt quá khả năng của dữ liệu.

Vì vậy, lựa chọn phương pháp nghiên cứu thị trường thực chất là quá trình cân bằng giữa mục tiêu nghiên cứu, loại dữ liệu, độ sâu cần thiết, độ chính xác mong muốn, đặc điểm mẫu, khả năng triển khai, thời gian và ngân sách. Nguyên tắc “fit for purpose” trong ICC/ESOMAR International Code cũng đặt trọng tâm vào việc thiết kế nghiên cứu phù hợp với mục đích sử dụng, thay vì mặc định một kỹ thuật cụ thể luôn tốt hơn kỹ thuật khác.

Xác định quyết định cần hỗ trợ trước khi chọn phương pháp

Một mục tiêu như “nghiên cứu thị trường mỹ phẩm” quá rộng để quyết định phương pháp. Doanh nghiệp cần chuyển mục tiêu đó thành câu hỏi mà dữ liệu có thể trả lời và gắn với một quyết định cụ thể.

Ví dụ, cùng nghiên cứu một sản phẩm mới nhưng doanh nghiệp có thể cần giải quyết những vấn đề rất khác nhau:

Điểm quan trọng là phương pháp phải theo sau câu hỏi nghiên cứu. Nếu chưa xác định rõ doanh nghiệp cần khám phá, mô tả, đo lường, so sánh hay kiểm chứng điều gì, việc chọn công cụ trước thường khiến nghiên cứu thu được nhiều dữ liệu nhưng ít giá trị cho quyết định.

Cũng cần xác định trước mức độ chắc chắn cần thiết. Một nghiên cứu thăm dò trước khi xây dựng ý tưởng không cần cùng mức độ chính xác với nghiên cứu được dùng để quyết định đầu tư lớn hoặc ước lượng quy mô thị trường. Yêu cầu về độ chính xác càng cao thì thiết kế mẫu, cách đo lường và kiểm soát sai số càng quan trọng.

Ưu tiên dữ liệu sẵn có trước khi tiến hành nghiên cứu sơ cấp

Không phải câu hỏi nào cũng cần khảo sát hoặc phỏng vấn khách hàng mới. Trước khi thu thập dữ liệu sơ cấp, doanh nghiệp nên kiểm tra liệu thông tin cần thiết đã tồn tại trong dữ liệu nội bộ hoặc nguồn thứ cấp hay chưa.

Dữ liệu nội bộ có thể gồm doanh số theo nhóm khách hàng, lịch sử giao dịch, tỷ lệ mua lại, dữ liệu CRM, phản hồi chăm sóc khách hàng, hành vi trên website hoặc kết quả các nghiên cứu trước. Nguồn bên ngoài có thể gồm dữ liệu thống kê, báo cáo ngành, thông tin công khai của doanh nghiệp, cơ sở dữ liệu chuyên ngành và các nghiên cứu đã công bố.

Dữ liệu thứ cấp phù hợp khi nó đáp ứng được ba yêu cầu: đúng biến cần quan sát, đủ gần với thị trường mục tiêu và đủ cập nhật cho quyết định hiện tại. Nó đặc biệt hữu ích để xác định quy mô sơ bộ, xu hướng, cấu trúc ngành hoặc xây dựng giả thuyết trước khi doanh nghiệp đầu tư vào thu thập dữ liệu mới.

Tuy nhiên, dữ liệu có sẵn không nên được sử dụng chỉ vì chi phí thấp. Một báo cáo về toàn ngành có thể không phản ánh phân khúc mà doanh nghiệp đang nhắm tới; dữ liệu lịch sử cũng có thể không giải thích được động cơ phía sau hành vi. Khi khoảng trống thông tin còn lại ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định, nghiên cứu sơ cấp mới trở nên cần thiết.

Cách tiếp cận hợp lý thường là:

Dữ liệu hiện có → xác định khoảng trống thông tin → chỉ thu thập dữ liệu mới cho phần còn thiếu

Cách làm này giảm việc hỏi lại những gì doanh nghiệp đã biết và dành nguồn lực cho những bất định thực sự cần giải quyết.

Chọn định tính để hiểu “vì sao”, định lượng để đo “bao nhiêu”

Khác biệt quan trọng giữa nghiên cứu định tính và định lượng không nằm ở việc phương pháp nào “chuyên nghiệp hơn”, mà ở loại câu hỏi mà mỗi phương pháp có thể trả lời.

Khi nghiên cứu định tính phù hợp hơn

Phỏng vấn sâu, focus group, quan sát hoặc nghiên cứu dân tộc học phù hợp khi doanh nghiệp chưa hiểu đầy đủ cách khách hàng nhìn nhận vấn đề.

Định tính có giá trị khi cần khám phá:

·         Động cơ và rào cản phía sau hành vi

·         Cách khách hàng mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ của họ

·         Những yếu tố doanh nghiệp chưa nghĩ tới

·         Bối cảnh khiến hành vi thay đổi

·         Lý do một ý tưởng, sản phẩm hoặc thông điệp tạo phản ứng tích cực hay tiêu cực

Giá trị chính nằm ở chiều sâu của thông tin, không phải khả năng ước lượng tỷ lệ cho toàn bộ thị trường. Chẳng hạn, Pew Research Center khi sử dụng focus group cũng nêu rõ người tham gia không đại diện cho toàn bộ dân số và kết quả không được trình bày như các ước lượng định lượng.

Vì vậy, câu trả lời như “6 trong 10 người được phỏng vấn thích phương án A” không tự động có nghĩa khoảng 60% thị trường thích phương án đó. Mẫu định tính thường được lựa chọn để khai thác góc nhìn và trải nghiệm cần thiết chứ không nhằm tạo một ước lượng thống kê cho tổng thể.

Khi nghiên cứu định lượng phù hợp hơn

Khảo sát có cấu trúc và các phương pháp đo lường định lượng phù hợp khi doanh nghiệp đã xác định tương đối rõ cần đo biến nào.

Định lượng có thể được dùng để trả lời những câu hỏi như:

·         Bao nhiêu khách hàng nhận biết thương hiệu?

·         Tỷ lệ khách hàng thuộc từng nhóm nhu cầu là bao nhiêu?

·         Mức độ hài lòng khác nhau thế nào giữa các nhóm?

·         Hai phương án có khác biệt trên tiêu chí cần đo hay không?

·         Một chỉ số thay đổi như thế nào qua các thời điểm?

Tuy nhiên, có nhiều câu trả lời hơn không đồng nghĩa dữ liệu tự động chính xác hơn. Kết quả còn phụ thuộc vào khung mẫu, cách tuyển người tham gia, tỷ lệ không phản hồi, cách đặt câu hỏi và cách xử lý dữ liệu. Pew Research Center, chẳng hạn, tiếp cận chất lượng khảo sát theo tổng sai số nghiên cứu, bao gồm sai số bao phủ, lấy mẫu, không phản hồi, đo lường và xử lý dữ liệu.

Do đó, lựa chọn giữa định tính và định lượng cần dựa trên câu hỏi: doanh nghiệp đang cần khám phá một hiện tượng hay cần đo lường một hiện tượng đã được định nghĩa đủ rõ?

Đánh giá mẫu và khả năng tiếp cận đúng đối tượng nghiên cứu

Một phương pháp chỉ có giá trị khi doanh nghiệp có thể tiếp cận đúng những người hoặc hành vi liên quan đến câu hỏi nghiên cứu.

Nếu nghiên cứu người ra quyết định mua phần mềm doanh nghiệp nhưng mẫu chủ yếu là người dùng cuối không tham gia quyết định mua, tăng số lượng câu trả lời cũng không sửa được sự lệch đối tượng. Tương tự, khảo sát hàng nghìn người trên một kênh thuận tiện có thể tạo cảm giác chắc chắn nhưng vẫn thiếu những nhóm quan trọng của thị trường mục tiêu.

Trước khi chọn phương pháp, doanh nghiệp cần làm rõ:

Tổng thể mục tiêu là ai? Người mua, người sử dụng, người ảnh hưởng hay người ra quyết định có thể là các nhóm khác nhau.

Có danh sách hoặc kênh tiếp cận họ không? Một khảo sát quy mô lớn khó khả thi nếu đối tượng rất hiếm hoặc doanh nghiệp không có cách tuyển đủ người phù hợp.

Mức độ đại diện cần đến đâu? Nghiên cứu khám phá có thể chủ động tìm những trường hợp giàu thông tin, trong khi nghiên cứu nhằm ước lượng cho thị trường đòi hỏi thiết kế mẫu chặt chẽ hơn.

Sai lệch nào có khả năng xuất hiện? Những người đồng ý tham gia có thể khác những người từ chối; một kênh tuyển mẫu có thể bỏ sót một phần khách hàng; câu hỏi cũng có thể khiến người trả lời diễn giải khác với ý định của doanh nghiệp.

Không có một con số cỡ mẫu duy nhất phù hợp cho mọi nghiên cứu thị trường. Cỡ mẫu định lượng phải được xem cùng kích thước tổng thể, thiết kế lấy mẫu, mức sai số chấp nhận được, mức tin cậy mong muốn và nhu cầu phân tích các nhóm con. Với định tính, vấn đề quan trọng hơn thường là phạm vi trải nghiệm cần bao phủ và mức độ thông tin mới còn xuất hiện, thay vì đạt một con số người tham gia cố định.

Cân bằng độ sâu, độ chính xác, thời gian và ngân sách

Một thiết kế nghiên cứu lý tưởng trên lý thuyết chưa chắc khả thi trong thực tế. ESOMAR mô tả thiết kế nghiên cứu như một quá trình phải cân bằng mức độ chính xác, chiều sâu hiểu biết, thời gian, ngân sách và tính khả thi.

Doanh nghiệp vì thế nên đánh giá phương pháp trên nhiều tiêu chí đồng thời thay vì chỉ hỏi “phương pháp nào rẻ nhất?”.

Ngân sách thấp không nhất thiết dẫn đến nghiên cứu kém nếu câu hỏi được thu hẹp hợp lý. Ngược lại, tăng ngân sách không cứu được một thiết kế nghiên cứu trả lời sai câu hỏi.

Một cách phân bổ nguồn lực hiệu quả là ưu tiên mức độ chắc chắn theo hậu quả của quyết định. Một thử nghiệm ý tưởng ở giai đoạn đầu có thể chấp nhận bằng chứng thăm dò. Quyết định triển khai trên quy mô lớn thường cần dữ liệu mạnh hơn vì chi phí của một kết luận sai cao hơn.

Kết hợp nhiều phương pháp khi một loại dữ liệu không đủ

Nhiều bài toán nghiên cứu thị trường không cần lựa chọn tuyệt đối giữa định tính và định lượng. Doanh nghiệp có thể sử dụng chúng theo trình tự để mỗi phương pháp giải quyết một phần khác nhau của sự bất định.

Định tính trước, định lượng sau

Trình tự này phù hợp khi doanh nghiệp chưa hiểu rõ vấn đề.

Phỏng vấn hoặc focus group được dùng trước để phát hiện nhu cầu, cách diễn đạt, động cơ và giả thuyết. Những hiểu biết đó giúp xác định biến và xây dựng câu hỏi khảo sát. Sau đó, nghiên cứu định lượng kiểm tra mức độ phổ biến của những hiện tượng đã được xác định.

Cách kết hợp này còn giúp giảm rủi ro đưa vào bảng hỏi những lựa chọn do doanh nghiệp tự giả định. Pew Research Center cũng sử dụng các kỹ thuật định tính như focus group, cognitive interview và pretest để kiểm tra cách người tham gia hiểu câu hỏi trước khi đưa câu hỏi vào khảo sát chính thức.

Định lượng trước, định tính sau

Trình tự ngược lại phù hợp khi doanh nghiệp đã phát hiện một mẫu hình trong dữ liệu nhưng chưa hiểu nguyên nhân.

Ví dụ, khảo sát cho thấy một phân khúc có tỷ lệ cân nhắc mua thấp bất thường. Phỏng vấn sâu sau đó có thể tìm hiểu trải nghiệm, rào cản hoặc cách hiểu sản phẩm đứng phía sau kết quả đó.

Ở đây, định lượng chỉ ra điều gì đang xảy ra và ở mức độ nào, còn định tính giúp giải thích vì sao nó xảy ra.

Dữ liệu hành vi kết hợp dữ liệu tự báo cáo

Khách hàng nói gì và khách hàng thực sự làm gì không phải lúc nào cũng giống nhau. Nếu câu hỏi liên quan đến hành vi mua, sử dụng hoặc tương tác, doanh nghiệp có thể đối chiếu khảo sát hoặc phỏng vấn với dữ liệu giao dịch, phân tích website, dữ liệu sản phẩm hoặc quan sát hành vi.

Sự kết hợp không nhằm làm nghiên cứu phức tạp hơn. Chỉ nên thêm phương pháp khi nó giải quyết một khoảng trống mà phương pháp hiện tại không thể xử lý. Nếu hai nguồn dữ liệu chỉ trả lời lại cùng một câu hỏi mà không tăng độ tin cậy, khả năng giải thích hoặc giá trị quyết định, chi phí bổ sung có thể không cần thiết.

Doanh nghiệp nên lựa chọn phương pháp nghiên cứu thị trường theo một chuỗi logic: xác định quyết định cần hỗ trợ → chuyển thành câu hỏi nghiên cứu → kiểm tra dữ liệu hiện có → xác định loại bằng chứng còn thiếu → lựa chọn định tính, định lượng hoặc kết hợp → kiểm tra mẫu, sai số và tính khả thi → cân đối độ tin cậy với thời gian và ngân sách.

Không có phương pháp nghiên cứu thị trường tốt nhất trong mọi tình huống. Focus group không kém khảo sát khi nhiệm vụ là khám phá động cơ; khảo sát cũng không tốt hơn phỏng vấn nếu doanh nghiệp còn chưa biết cần đo những biến nào. Phương pháp phù hợp là phương pháp tạo ra đúng loại thông tin, với mức độ tin cậy đủ cho quyết định và trong giới hạn nguồn lực mà doanh nghiệp có thể thực hiện.