Quy trình nghiên cứu thị trường từng bước

Một quy trình nghiên cứu thị trường đầy đủ có thể triển khai qua 7 bước: xác định vấn đề, xây dựng kế hoạch nghiên cứu, lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu, thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu, phân tích và diễn giải dữ liệu, sau đó báo cáo kết quả. Đây cũng là trình tự được OpenStax trình bày trong mô hình nghiên cứu marketing gồm 7 bước. Trên thực tế, từng dự án có thể điều chỉnh phương pháp và mức độ chi tiết, nhưng logic từ câu hỏi nghiên cứu đến bằng chứng và kết luận cần được giữ nhất quán.

Bước 1: Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu

Bước đầu tiên không phải là lập bảng câu hỏi mà là xác định doanh nghiệp thực sự cần biết điều gì để đưa ra quyết định.

Một vấn đề kinh doanh như “doanh số đang giảm” chưa phải là câu hỏi nghiên cứu. Doanh số giảm có thể liên quan đến nhu cầu thị trường, giá, đối thủ, phân phối, trải nghiệm khách hàng hoặc nhiều nguyên nhân đồng thời. Nếu nghiên cứu ngay mà chưa xác định vấn đề, dữ liệu thu được có thể rất nhiều nhưng không giải quyết được quyết định ban đầu.

Cần chuyển vấn đề kinh doanh thành câu hỏi có thể nghiên cứu. Ví dụ:

·         Khách hàng mục tiêu đang lựa chọn sản phẩm dựa trên những tiêu chí nào

·         Mức giá nào khách hàng có thể chấp nhận

·         Vì sao khách hàng đã biết sản phẩm nhưng chưa mua

·         Phân khúc khách hàng nào có nhu cầu cao hơn

·         Những thương hiệu nào đang được khách hàng xem là lựa chọn thay thế

Từ câu hỏi nghiên cứu, xác định mục tiêu cụ thể và tiêu chí để biết nghiên cứu đã cung cấp đủ thông tin hay chưa.

Ví dụ, với kế hoạch tung một sản phẩm mới, mục tiêu có thể gồm xác định mức độ quan tâm của nhóm khách hàng mục tiêu, các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua và khoảng giá được chấp nhận.

Sai lầm phổ biến ở bước này là bắt đầu bằng câu hỏi “nên khảo sát những gì?”. Cách tiếp cận phù hợp hơn là xác định “cần ra quyết định gì?” rồi mới xác định thông tin cần thu thập.

Bước 2: Xây dựng kế hoạch nghiên cứu

Khi câu hỏi đã rõ, bước tiếp theo là thiết kế cách tìm ra câu trả lời.

Kế hoạch nghiên cứu cần xác định:

·         Thông tin cần thu thập

·         Đối tượng cần nghiên cứu

·         Nguồn dữ liệu

·         Phương pháp nghiên cứu

·         Cách chọn mẫu

·         Công cụ thu thập dữ liệu

·         Phương pháp phân tích

·         Thời gian và nguồn lực cần thiết

Một quyết định quan trọng là sử dụng dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp hay kết hợp cả hai.

Dữ liệu thứ cấp là thông tin đã tồn tại, chẳng hạn thống kê dân số, báo cáo ngành, dữ liệu bán hàng, dữ liệu website, báo cáo tài chính hoặc nghiên cứu đã công bố. U.S. Small Business Administration cũng khuyến nghị doanh nghiệp xem xét những dữ liệu như nhu cầu, quy mô thị trường, vị trí khách hàng, mức độ bão hòa và giá của các lựa chọn hiện có khi đánh giá thị trường.

Dữ liệu sơ cấp được thu thập riêng cho câu hỏi đang nghiên cứu, chẳng hạn khảo sát, phỏng vấn hoặc quan sát.

Thông thường nên kiểm tra dữ liệu sẵn có trước. Nếu dữ liệu thứ cấp đã trả lời được một phần câu hỏi, nghiên cứu sơ cấp có thể tập trung vào những khoảng trống còn lại, qua đó giảm chi phí và tránh thu thập dữ liệu không cần thiết.

Bước 3: Chọn phương pháp thu thập dữ liệu

Không có một phương pháp nghiên cứu duy nhất phù hợp với mọi câu hỏi. Phương pháp phải được chọn dựa trên loại thông tin cần tìm.

Nghiên cứu định tính

Nghiên cứu định tính phù hợp khi cần khám phá cách khách hàng suy nghĩ, động cơ, vấn đề, ngôn ngữ họ sử dụng hoặc những yếu tố chưa được hiểu rõ.

Các phương pháp thường gặp gồm:

·         Phỏng vấn sâu

·         Thảo luận nhóm

·         Quan sát

·         Nghiên cứu nhật ký hoặc hành trình khách hàng

Định tính đặc biệt hữu ích trong giai đoạn khám phá. Ví dụ, phỏng vấn có thể phát hiện những nguyên nhân khiến khách hàng từ bỏ sản phẩm mà doanh nghiệp chưa từng đưa vào bảng khảo sát.

Tuy nhiên, dữ liệu từ một nhóm nhỏ người tham gia không nên được tự động suy rộng thành tỷ lệ của toàn bộ thị trường.

Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng phù hợp khi cần đo lường mức độ, tỷ lệ, sự khác biệt hoặc mối quan hệ giữa các biến trên một mẫu lớn hơn.

Khảo sát là phương pháp phổ biến. Doanh nghiệp có thể đo:

·         Tỷ lệ nhận biết thương hiệu

·         Ý định mua

·         Tần suất sử dụng

·         Mức độ hài lòng

·         Mức giá chấp nhận

·         Mức độ ưu tiên các thuộc tính

Định tính và định lượng không loại trừ nhau. Một thiết kế phổ biến là dùng nghiên cứu định tính để phát hiện vấn đề và xây dựng giả thuyết, sau đó dùng nghiên cứu định lượng để đo lường chúng trên mẫu phù hợp.

Bước 4: Xác định đối tượng và thiết kế mẫu nghiên cứu

Một khảo sát có hàng nghìn phản hồi vẫn có thể dẫn đến kết luận sai nếu những người tham gia không đại diện cho nhóm mà doanh nghiệp muốn hiểu.

Thiết kế mẫu cần trả lời ít nhất ba câu hỏi:

1.    Tổng thể nghiên cứu là ai?

2.    Những người nào có khả năng được chọn?

3.    Cần bao nhiêu quan sát để đáp ứng mục tiêu phân tích?

Ví dụ, nếu doanh nghiệp nghiên cứu khả năng mua một phần mềm dành cho giám đốc tài chính doanh nghiệp vừa và nhỏ, khảo sát một lượng lớn sinh viên hoặc người tiêu dùng phổ thông không giúp mẫu trở nên tốt hơn.

Với khảo sát xác suất đơn giản trên một tổng thể lớn, mức tin cậy 95%, sai số lấy mẫu khoảng ±5 điểm phần trăm và giả định tỷ lệ bất lợi nhất là 50%, cỡ mẫu lý thuyết vào khoảng 384 người. Đây không phải ngưỡng bắt buộc cho mọi nghiên cứu. Cỡ mẫu còn phụ thuộc vào thiết kế lấy mẫu, quy mô tổng thể, số nhóm cần phân tích, tỷ lệ phản hồi và độ chính xác mong muốn.

Pew Research Center lưu ý rằng sai số lấy mẫu cũng chỉ là một nguồn sai số. Cách chọn người trả lời, cách đặt câu hỏi và sai lệch trong quá trình phản hồi có thể tiếp tục ảnh hưởng đến kết quả. Vì vậy, tăng số lượng phản hồi không thể tự động sửa một mẫu bị chọn sai.

Bước 5: Thu thập dữ liệu và kiểm soát chất lượng

Khi phương pháp, mẫu và công cụ đã sẵn sàng, nghiên cứu chuyển sang thu thập dữ liệu thực tế.

Trước khi triển khai rộng, bảng hỏi hoặc kịch bản phỏng vấn nên được thử nghiệm trên một nhóm nhỏ để phát hiện:

·         Câu hỏi khó hiểu

·         Thuật ngữ gây nhầm lẫn

·         Các phương án trả lời bị thiếu

·         Câu hỏi dẫn dắt người trả lời

·         Logic chuyển câu bị lỗi

·         Thời lượng khảo sát quá dài

Trong khảo sát, thứ tự và cách diễn đạt câu hỏi có thể ảnh hưởng đến phản hồi. Một câu hỏi như “Bạn hài lòng như thế nào với dịch vụ tuyệt vời của chúng tôi?” đã chứa sẵn đánh giá tích cực và có nguy cơ tạo thiên lệch.

Quá trình thu thập cũng cần theo dõi chất lượng dữ liệu. Những phản hồi hoàn thành nhanh bất thường, trả lời cùng một lựa chọn cho toàn bộ bảng hỏi, dữ liệu trùng lặp hoặc câu trả lời không nhất quán có thể cần được kiểm tra trước khi phân tích.

Với nghiên cứu định tính, tính nhất quán của người phỏng vấn cũng quan trọng. Người điều phối không nên vô tình gợi ý đáp án hoặc chỉ khai thác sâu những ý phù hợp với giả định ban đầu.

Bước 6: Làm sạch, phân tích và diễn giải dữ liệu

Dữ liệu thô chưa phải kết quả nghiên cứu. Sau khi thu thập, cần kiểm tra và chuyển dữ liệu thành thông tin có thể trả lời câu hỏi ban đầu.

Quy trình thường bắt đầu bằng làm sạch dữ liệu:

·         Kiểm tra dữ liệu thiếu

·         Kiểm tra bản ghi trùng lặp

·         Kiểm tra giá trị bất thường

·         Chuẩn hóa cách mã hóa

·         Loại hoặc xử lý các phản hồi không đạt tiêu chí chất lượng

Sau đó mới tiến hành phân tích.

Với dữ liệu định lượng, có thể sử dụng tần suất, tỷ lệ, trung bình, phân nhóm, bảng chéo hoặc các phương pháp thống kê phù hợp với thiết kế nghiên cứu.

Ví dụ, tỷ lệ 60% người được khảo sát nói rằng họ quan tâm đến sản phẩm chưa đủ để kết luận cơ hội thị trường hấp dẫn. Cần biết 60% đó thuộc nhóm nào, mẫu được chọn thế nào, “quan tâm” được định nghĩa ra sao và liệu mức quan tâm có chuyển thành hành vi mua hay không.

Với nghiên cứu định tính, dữ liệu có thể được mã hóa thành các chủ đề, động cơ, rào cản hoặc kiểu hành vi lặp lại. Mục tiêu không phải đếm mỗi câu nói như một phiếu bầu mà là nhận diện cấu trúc ý nghĩa trong phản hồi.

Điểm quan trọng nhất của bước phân tích là tách dữ liệu khỏi diễn giải. Dữ liệu mô tả những gì quan sát được; diễn giải giải thích dữ liệu đó có ý nghĩa gì đối với câu hỏi nghiên cứu. Một mối liên hệ xuất hiện trong dữ liệu cũng không mặc nhiên chứng minh quan hệ nhân quả.

Bước 7: Tổng hợp kết quả và chuyển thành quyết định

Báo cáo nghiên cứu không nên kết thúc bằng hàng loạt biểu đồ mà không cho biết chúng có ý nghĩa gì đối với vấn đề ban đầu.

Kết quả cần được tổ chức theo chuỗi:

Câu hỏi nghiên cứu → bằng chứng → phát hiện → ý nghĩa → quyết định có thể cân nhắc

Ví dụ:

Khảo sát phát hiện nhóm khách hàng mục tiêu đánh giá cao tính năng A nhưng ít quan tâm đến tính năng B. Phỏng vấn đồng thời cho thấy tính năng A giải quyết một công việc thường xuyên, trong khi lợi ích của B khó nhận biết. Ý nghĩa thực tế có thể là doanh nghiệp nên ưu tiên kiểm chứng thông điệp xoay quanh A thay vì tiếp tục giả định hai tính năng có giá trị ngang nhau.

Báo cáo cũng phải nêu rõ giới hạn của kết quả, chẳng hạn:

·         Mẫu chỉ bao phủ một khu vực

·         Một nhóm khách hàng có số quan sát thấp

·         Kết quả dựa trên ý định khai báo thay vì hành vi mua thực tế

·         Thời điểm khảo sát có thể ảnh hưởng đến phản hồi

·         Thiết kế nghiên cứu chỉ cho phép nhận diện tương quan, không chứng minh nguyên nhân

Nghiên cứu thị trường không loại bỏ hoàn toàn rủi ro. Giá trị của nó nằm ở việc thay thế một phần giả định bằng bằng chứng có cấu trúc để quyết định được đưa ra trên cơ sở tốt hơn.

Cách nối 7 bước thành một quy trình nhất quán

Bảy bước không nên được xem như những công việc độc lập. Chất lượng của bước sau phụ thuộc trực tiếp vào bước trước.

Một chuỗi hợp lý là:

1.    Xác định quyết định cần hỗ trợ và câu hỏi nghiên cứu

2.    Xác định dữ liệu cần có để trả lời câu hỏi

3.    Chọn phương pháp có khả năng tạo ra dữ liệu đó

4.    Chọn đúng đối tượng và mẫu nghiên cứu

5.    Thu thập dữ liệu theo thiết kế đã thống nhất

6.    Phân tích dữ liệu theo câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu

7.    Chuyển phát hiện thành ý nghĩa thực tế và giới hạn của quyết định

Nếu câu hỏi ban đầu sai, một bảng khảo sát được thiết kế tốt vẫn có thể nghiên cứu nhầm vấn đề. Nếu mẫu sai, phân tích thống kê chính xác vẫn có thể cho một kết luận không đại diện. Nếu diễn giải vượt quá bằng chứng, một bộ dữ liệu tốt vẫn có thể dẫn đến quyết định sai.

Vì vậy, chất lượng nghiên cứu không nằm ở riêng bảng hỏi, số lượng người tham gia hay phần mềm phân tích mà nằm ở tính liên kết của toàn bộ quy trình.

Những lỗi thường làm sai kết quả nghiên cứu thị trường

Một số lỗi xuất hiện ở nhiều giai đoạn và có thể làm giảm đáng kể giá trị của nghiên cứu:

·         Nghiên cứu trước khi xác định quyết định cần hỗ trợ: Dẫn đến thu thập nhiều thông tin nhưng thiếu dữ liệu cho vấn đề chính

·         Chỉ tìm bằng chứng xác nhận giả định ban đầu: Khiến thiết kế câu hỏi và cách diễn giải dễ bị thiên lệch

·         Nhầm số lượng mẫu lớn với mẫu đại diện: Nhiều phản hồi từ sai đối tượng vẫn không đại diện cho thị trường mục tiêu

·         Dùng câu hỏi dẫn dắt: Cách diễn đạt có thể tác động trực tiếp đến đáp án

·         Suy rộng nghiên cứu định tính thành tỷ lệ thị trường: Phỏng vấn sâu giúp hiểu nguyên nhân nhưng thường không được thiết kế để ước lượng tỷ lệ tổng thể

·         Nhầm tương quan với nguyên nhân: Hai biến thay đổi cùng nhau chưa đủ chứng minh biến này gây ra biến kia

·         Chỉ báo cáo dữ liệu thuận lợi: Việc bỏ qua bằng chứng trái chiều làm giảm khả năng ra quyết định đúng

·         Không trình bày giới hạn nghiên cứu: Người sử dụng kết quả dễ đưa kết luận vượt quá phạm vi mà dữ liệu thực sự hỗ trợ

Quy trình nghiên cứu thị trường hiệu quả bắt đầu từ việc xác định đúng vấn đề chứ không phải từ công cụ khảo sát. Sau đó, doanh nghiệp xây dựng kế hoạch, lựa chọn phương pháp, thiết kế mẫu, thu thập dữ liệu, phân tích và cuối cùng chuyển bằng chứng thành thông tin phục vụ quyết định.

Mỗi bước đều có một chức năng riêng nhưng liên kết chặt chẽ với nhau. Một nghiên cứu đáng tin cậy không nhất thiết phải phức tạp nhất hoặc có mẫu lớn nhất; điều quan trọng là câu hỏi đúng, phương pháp phù hợp, đối tượng phù hợp và kết luận không vượt quá những gì dữ liệu có thể chứng minh.