Cách xây dựng mục tiêu nghiên cứu thị trường

Điểm xuất phát vì thế không phải là phương pháp khảo sát hay bảng câu hỏi, mà là vấn đề kinh doanh chưa có đủ thông tin để giải quyết. Từ vấn đề đó, doanh nghiệp chuyển nhu cầu thông tin thành câu hỏi nghiên cứu rồi thiết lập các mục tiêu cụ thể, có thể quan sát hoặc đo lường. Cách xây dựng này giúp phạm vi nghiên cứu không bị mở rộng tùy ý và tạo cơ sở để lựa chọn mẫu, phương pháp thu thập dữ liệu, chỉ số phân tích cũng như tiêu chí đánh giá kết quả.

Mục tiêu nghiên cứu thị trường phải xuất phát từ vấn đề cần giải quyết

Một dự án nghiên cứu thường bắt đầu khi doanh nghiệp phải đưa ra quyết định nhưng dữ liệu hiện có chưa đủ. Doanh số giảm, khách hàng rời bỏ, một sản phẩm mới chưa rõ khả năng được chấp nhận hoặc doanh nghiệp muốn lựa chọn phân khúc ưu tiên đều có thể tạo ra nhu cầu nghiên cứu.

Tuy nhiên, vấn đề kinh doanh và mục tiêu nghiên cứu không phải một. “Doanh số sản phẩm A giảm” mô tả tình trạng kinh doanh; nó chưa chỉ ra cần nghiên cứu điều gì. Doanh số có thể giảm vì nhu cầu thay đổi, mức giá không còn phù hợp, đối thủ mạnh hơn, phân phối bị thu hẹp hoặc trải nghiệm sản phẩm không đáp ứng kỳ vọng. Nếu đưa tình trạng này trực tiếp thành mục tiêu nghiên cứu, phạm vi sẽ quá rộng.

Cần tách phần đã biết khỏi phần chưa biết:

·         Điều gì đang xảy ra?

·         Quyết định nào cần được đưa ra?

·         Thông tin nào còn thiếu khiến quyết định chưa thể thực hiện?

·         Thông tin nào có thể thu thập bằng nghiên cứu thị trường?

Ví dụ, thay vì đặt mục tiêu “tìm nguyên nhân doanh số giảm”, có thể xác định cụ thể hơn: đo lường mức độ thay đổi trong ý định mua của khách hàng mục tiêu và xác định các yếu tố về giá, sản phẩm, thương hiệu hoặc lựa chọn thay thế có liên quan đến sự thay đổi đó.

Cách diễn đạt sau giúp nghiên cứu tập trung vào khoảng trống thông tin có thể kiểm chứng, thay vì cố giải quyết toàn bộ vấn đề kinh doanh bằng một cuộc khảo sát.

Chuyển vấn đề kinh doanh thành câu hỏi nghiên cứu

Sau khi xác định khoảng trống thông tin, bước tiếp theo là diễn đạt nó thành câu hỏi mà dữ liệu có khả năng trả lời.

Giả sử doanh nghiệp muốn quyết định có nên điều chỉnh giá một sản phẩm. Câu hỏi “Có nên giảm giá không?” chưa phải câu hỏi nghiên cứu tốt vì quyết định cuối cùng còn phụ thuộc chi phí, lợi nhuận và chiến lược kinh doanh. Nghiên cứu thị trường có thể trả lời những phần nằm trong phạm vi dữ liệu khách hàng và thị trường, chẳng hạn:

·         Khách hàng đánh giá mức giá hiện tại như thế nào?

·         Mức giá ảnh hưởng đến ý định mua ra sao?

·         Các nhóm khách hàng khác nhau có mức nhạy cảm với giá khác nhau không?

·         Giá của sản phẩm được nhìn nhận thế nào so với các lựa chọn thay thế?

Từ đó, mục tiêu nghiên cứu có thể được viết thành: đánh giá nhận thức của khách hàng mục tiêu về mức giá hiện tại, đo lường mối liên hệ giữa mức giá và ý định mua, đồng thời xác định những nhóm khách hàng có mức nhạy cảm với giá khác nhau.

Câu hỏi nghiên cứu đóng vai trò cầu nối giữa vấn đề kinh doanh và mục tiêu. Nếu một mục tiêu không giúp trả lời câu hỏi cần thiết cho quyết định ban đầu, mục tiêu đó có nguy cơ nằm ngoài phạm vi nghiên cứu.

Một mục tiêu tốt phải cụ thể về đối tượng, biến số và phạm vi

“Hiểu nhu cầu khách hàng” là định hướng, chưa phải mục tiêu đủ cụ thể để thiết kế nghiên cứu. Người thực hiện vẫn chưa biết khách hàng nào, nhu cầu nào, ở thị trường nào hoặc cần hiểu đến mức nào.

Một mục tiêu có thể được kiểm tra bằng bốn thành phần:

1.    Đối tượng nghiên cứu: Nhóm khách hàng, người dùng, doanh nghiệp hoặc phân khúc nào cần quan sát

2.    Thông tin hoặc biến số cần nghiên cứu: Nhận biết thương hiệu, nhu cầu, hành vi mua, mức độ hài lòng, ý định mua, nhận thức về giá hay yếu tố khác

3.    Phạm vi: Sản phẩm, khu vực, kênh, phân khúc hoặc khoảng thời gian liên quan

4.    Mục đích sử dụng kết quả: Kết quả sẽ hỗ trợ quyết định hoặc làm rõ vấn đề nào

Ví dụ, “đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng” vẫn còn rộng. Mục tiêu rõ hơn là: đo lường mức độ hài lòng của khách hàng đã mua sản phẩm A trong sáu tháng gần nhất đối với chất lượng sản phẩm, giao hàng và dịch vụ hỗ trợ, qua đó xác định những yếu tố cần ưu tiên cải thiện.

Mức độ cụ thể phải đủ để định hướng việc thu thập dữ liệu nhưng không nên biến mục tiêu thành kết luận có sẵn. Một mục tiêu như “chứng minh khách hàng thích sản phẩm A hơn sản phẩm B” đã giả định kết quả trước khi nghiên cứu và dễ tạo thiên lệch trong thiết kế.

Mục tiêu phải đo được bằng dữ liệu phù hợp

“Đo được” không có nghĩa mọi mục tiêu đều phải quy về một con số duy nhất. Điều quan trọng là phải xác định được loại bằng chứng cho phép kết luận mục tiêu đã được trả lời hay chưa.

Với nghiên cứu định lượng, mục tiêu có thể gắn với các chỉ số như:

·         Tỷ lệ nhận biết thương hiệu

·         Tỷ lệ sử dụng hoặc mua lại

·         Điểm hài lòng

·         Ý định mua

·         Tần suất mua

·         Mức giá chấp nhận

·         Tỷ lệ khách hàng thuộc từng nhóm hành vi

Nếu nghiên cứu cần ước lượng một tỷ lệ của tổng thể, thiết kế mẫu còn phải quy định mức chính xác thống kê cần đạt. Chẳng hạn, một khảo sát có thể được thiết kế để ước lượng kết quả ở mức tin cậy 95% với sai số khoảng ±5 điểm phần trăm. Đây là yêu cầu của thiết kế nghiên cứu, không phải một ngưỡng bắt buộc cho mọi khảo sát; mức phù hợp còn phụ thuộc quy mô tổng thể, mức độ chính xác cần thiết và nguồn lực.

Với nghiên cứu định tính, khả năng đo lường được thể hiện khác. Mục tiêu có thể là xác định các động cơ chính khi lựa chọn sản phẩm, khám phá lý do khách hàng từ bỏ quy trình mua hoặc nhận diện cách người tiêu dùng diễn giải một thông điệp. Kết quả không nhất thiết là tỷ lệ phần trăm, nhưng phải có tiêu chí rõ về loại thông tin cần phát hiện.

Vì vậy, “đo được” nên được hiểu là có thể thu thập bằng chứng phù hợp để trả lời mục tiêu, thay vì bắt buộc mọi mục tiêu phải chứa KPI định lượng.

Gắn từng mục tiêu với quyết định mà kết quả sẽ hỗ trợ

Một nghiên cứu có thể tạo ra rất nhiều dữ liệu nhưng vẫn ít giá trị nếu doanh nghiệp không biết sẽ dùng chúng để làm gì. Mối liên hệ với quyết định giúp phân biệt thông tin cần thiết với thông tin chỉ “thú vị để biết”.

Có thể kiểm tra từng mục tiêu bằng câu hỏi: Nếu đã có câu trả lời cho mục tiêu này, doanh nghiệp sẽ làm được điều gì mà hiện tại chưa làm được?

Ví dụ, doanh nghiệp chuẩn bị lựa chọn thông điệp truyền thông. Ba mục tiêu có thể là:

·         Đo mức độ hiểu đúng của khách hàng đối với từng thông điệp

·         So sánh mức độ liên quan của các thông điệp với nhu cầu của nhóm khách hàng mục tiêu

·         Xác định những cách diễn giải hoặc phản ứng tiêu cực có thể làm giảm hiệu quả truyền thông

Ba mục tiêu đều dẫn trực tiếp đến quyết định lựa chọn hoặc điều chỉnh thông điệp. Ngược lại, việc bổ sung một mục tiêu như “tìm hiểu toàn bộ thói quen sử dụng mạng xã hội của khách hàng” chỉ phù hợp nếu thông tin đó thực sự cần cho quyết định đang xem xét.

Nguyên tắc này cũng giúp kiểm soát chi phí. Mỗi câu hỏi bổ sung có thể làm bảng hỏi dài hơn, tăng yêu cầu về mẫu và làm quá trình phân tích phức tạp hơn. Loại bỏ các mục tiêu không ảnh hưởng đến quyết định giúp nghiên cứu tập trung vào giá trị thông tin.

Phân biệt mục tiêu tổng quát và mục tiêu cụ thể

Khi vấn đề có nhiều thành phần, một mục tiêu tổng quát có thể xác lập hướng nghiên cứu, sau đó được chia thành một số mục tiêu cụ thể.

Ví dụ:

Mục tiêu tổng quát: Đánh giá khả năng chấp nhận sản phẩm mới của nhóm khách hàng mục tiêu.

Các mục tiêu cụ thể có thể gồm:

·         Xác định nhu cầu mà sản phẩm có khả năng đáp ứng

·         Đo mức độ hấp dẫn của đề xuất giá trị

·         Đánh giá ý định dùng thử hoặc mua

·         Xác định các rào cản chính đối với việc chấp nhận sản phẩm

·         So sánh phản ứng giữa các phân khúc khách hàng đã xác định

Mỗi mục tiêu cụ thể giải quyết một Information Unit khác nhau nhưng cùng phục vụ câu hỏi trung tâm. Nếu hai mục tiêu yêu cầu cùng một dữ liệu và dẫn tới cùng một kết luận, nên gộp lại. Nếu một mục tiêu phát sinh thành một chủ đề độc lập không còn cần thiết cho quyết định ban đầu, nên loại khỏi phạm vi.

Số lượng mục tiêu vì thế không nên được quyết định theo một công thức cố định. Cần đủ mục tiêu để bao phủ khoảng trống thông tin, nhưng không nhiều đến mức nghiên cứu trở thành tập hợp các câu hỏi rời rạc.

Có thể dùng nguyên tắc SMART để kiểm tra, nhưng không thay thế logic nghiên cứu

SMART là một cách hữu ích để rà soát cách diễn đạt mục tiêu: cụ thể, có thể đo lường, khả thi, liên quan và có giới hạn thời gian khi yếu tố thời gian có ý nghĩa. Tuy nhiên, một mục tiêu viết đúng SMART chưa chắc đã là mục tiêu nghiên cứu tốt.

Ví dụ, “đo mức độ nhận biết thương hiệu A của 1.000 người tiêu dùng tại Hà Nội trong tháng 10” rất cụ thể và đo được. Nhưng nếu vấn đề kinh doanh thực sự là khách hàng đã biết thương hiệu nhưng không lựa chọn mua, chỉ số nhận biết có thể không giải quyết khoảng trống thông tin quan trọng.

Do đó, thứ tự hợp lý là:

Vấn đề kinh doanh → quyết định cần hỗ trợ → khoảng trống thông tin → câu hỏi nghiên cứu → mục tiêu nghiên cứu → tiêu chí đo lường.

SMART được sử dụng để kiểm tra chất lượng của mục tiêu ở cuối chuỗi này, không phải để tạo mục tiêu mà chưa xác định vấn đề.

Kiểm tra tính khả thi trước khi chốt mục tiêu

Một mục tiêu chỉ có giá trị khi có phương pháp phù hợp để thu thập dữ liệu cần thiết trong giới hạn nguồn lực.

Trước khi chốt, cần kiểm tra:

·         Có tiếp cận được đúng đối tượng nghiên cứu không?

·         Người tham gia có khả năng cung cấp thông tin cần hỏi không?

·         Dữ liệu cần thiết có thể quan sát hoặc đo lường đáng tin cậy không?

·         Phương pháp dự kiến có đủ để trả lời mục tiêu không?

·         Thời gian và ngân sách có tương xứng với phạm vi không?

·         Có mục tiêu nào đòi hỏi suy luận mà dữ liệu nghiên cứu không thể hỗ trợ không?

Chẳng hạn, khảo sát khách hàng có thể đo nhận thức, hành vi tự báo cáo hoặc ý định mua, nhưng không tự động chứng minh rằng một yếu tố gây ra thay đổi doanh số. Nếu mục tiêu yêu cầu kết luận nhân quả, thiết kế nghiên cứu phải có khả năng kiểm soát các giải thích thay thế; một khảo sát mô tả đơn thuần thường chỉ cho thấy mối liên hệ.

Ranh giới này đặc biệt quan trọng khi viết mục tiêu. Các động từ như “xác định”, “đo lường”, “so sánh”, “khám phá” hay “đánh giá” phải tương ứng với loại dữ liệu và thiết kế có thể thực hiện. Không nên dùng “chứng minh nguyên nhân” khi phương pháp chỉ cho phép mô tả hoặc phát hiện tương quan.

Quy trình xây dựng mục tiêu nghiên cứu thị trường

Có thể xây dựng mục tiêu theo một chuỗi kiểm tra ngắn:

1.    Xác định vấn đề kinh doanh: Mô tả quyết định, cơ hội hoặc khó khăn đang cần xử lý

2.    Xác định khoảng trống thông tin: Chỉ ra điều chưa biết đang cản trở quyết định

3.    Đặt câu hỏi nghiên cứu: Chuyển khoảng trống đó thành những câu hỏi dữ liệu có thể trả lời

4.    Viết mục tiêu tổng quát: Xác định kết quả tri thức chính mà nghiên cứu phải đạt

5.    Tách thành mục tiêu cụ thể khi cần: Mỗi mục tiêu chỉ đảm nhận một nhiệm vụ thông tin rõ ràng

6.    Gắn biến số và đối tượng: Xác định cần nghiên cứu ai, điều gì và trong phạm vi nào

7.    Xác định bằng chứng cần thu thập: Quy định chỉ số định lượng hoặc loại insight định tính phù hợp

8.    Kiểm tra khả thi và giới hạn: Đối chiếu với phương pháp, mẫu, thời gian, ngân sách và khả năng suy luận

9.    Kiểm tra giá trị quyết định: Loại mục tiêu không làm thay đổi khả năng hiểu hoặc hành động đối với vấn đề ban đầu

Một công thức viết có thể dùng để kiểm tra câu chữ là:

[Động từ nghiên cứu] [đối tượng/biến số] [nhóm hoặc phạm vi nghiên cứu] [điều kiện cần thiết] [mục đích sử dụng kết quả].

Ví dụ: Đo lường mức độ hài lòng và ý định mua lại của khách hàng đã sử dụng dịch vụ trong ba tháng gần nhất, đồng thời xác định các yếu tố trải nghiệm liên quan đến ý định mua lại để ưu tiên các hạng mục cần cải thiện.

Công thức chỉ hỗ trợ diễn đạt. Chất lượng thực sự vẫn phụ thuộc vào việc mục tiêu có bắt nguồn từ đúng vấn đề và có thể được trả lời bằng thiết kế nghiên cứu phù hợp hay không.

Mục tiêu nghiên cứu thị trường được xây dựng tốt khi nó tạo thành một chuỗi logic từ vấn đề cần giải quyết đến thông tin cần biết và bằng chứng cần thu thập. Mục tiêu càng cụ thể thì càng dễ lựa chọn phương pháp, thiết kế câu hỏi và phân tích dữ liệu, nhưng sự cụ thể chỉ có ý nghĩa khi vẫn gắn trực tiếp với quyết định ban đầu.

Trước khi triển khai nghiên cứu, mỗi mục tiêu nên vượt qua ba câu hỏi cuối: Mục tiêu này giải quyết khoảng trống thông tin nào? Dữ liệu nào sẽ trả lời được nó? Kết quả sẽ hỗ trợ quyết định nào? Nếu cả ba câu trả lời đều rõ, mục tiêu đã có nền tảng đủ chắc để chuyển sang thiết kế nghiên cứu.