Efekt sufitu i efekt podłogi w badaniach eksperymentalnych Metodolog.pl

Efekt sufitowy i efekt podłogi – efekty błędnych manipulacji eksperymentalnych.

 

W badaniach eksperymentalnych możemy mieć czasem do czynienia z dwoma rodzajami błędów związanych ze słabą metodologią badania. Tymi dwoma błędami są efekt podłogi i efekt sufitowy.

Efekt sufitowy:

Przyjmijmy, że mamy eksperyment mający na celu przetestowanie następującej hipotezy H1 – Płeć osoby oceniającej reklamę ma wpływ na ocenę reklamowanego piwa X.  Zaprojektowano badanie (badani mieli za zadanie zobaczyć reklamę i ocenić jej atrakcyjność na skali od 1 – nieatrakcyjna do 5-atrakcyjna. ), przebadano dużo osób i przeanalizowano wyniki. Dzięki statystycznej analizie danych otrzymano następujące rezultaty:

  • w grupie mężczyzn uzyskano średnią ocenę równą 4,56
  • w grupie kobiet uzyskano średnią ocenę równą 4,59

Co z tego wynika? Wynika z tego to, że uzyskano oszacowania bliskie maksimum. Czyli otrzymano wyniki bliskie sufitu skali. Przewidywane różnice miedzy grupami nie wystąpiły z tego względu, że płeć nie różnicowała oceny reklamy. Ponad to reklama była tak atrakcyjna, że obie grupy oceniały ją tak samo wysoko (bardzo blisko maksimum). Dlatego sytuację lub efekt taki nazywamy metaforycznie sufitowym. Błąd ten może wynikać ze słabej manipulacji eksperymentalnej i niezbyt trafnego pomiaru zmiennej zależnej lub innych zmiennych np. zakłócających trafność wewnętrzną.

 

Efekt podłogi:

Efekt podłogi jest odwrotnością sytuacji powyższej. Polega on na tym, że pomiary zmiennej zależnej (czyli w tym przypadku oceny reklamy) we wszystkich badanych grupach eksperymentalnych są bliskie minimum.

 

Masz problem z zagadnieniem jakim jest efekt sufitu i efekt podłogi? Możemy Ci pomóc z poprawną interpretacją tych wyników lub znaleźć remedium na zaistniały fakt.

pomoc statystyczna statystyka metodolog

Analizy statystyczne i metodologia szyta na miarę jako element strategicznego planowania rozwoju firmy i gospodarowania na nowych rynkach

W jaki sposób statystyczna analiza danych i metodologia wspiera procesy strategicznego gospodarowania zasobami w rozwoju i zdobywaniu nowych rynków?

Władzą jest wiedza o źródłach zmienności

Nie jest nowością stwierdzenie, że strategiczne planowanie rozwojem firmy jest jej rynkowym sukcesem. Niemniej wraz z postępem technologicznym i związaną z tym trudnością w kierowaniu rozwojem firm i przedsiębiorstw, niezbędne stają się innowacje związane z opracowywaniem systemów podejmowania decyzji opartych na liczbach i rozsądnych oszacowaniach. W świecie w którym zmiana warunków rynkowych, środowiska i funkcjonowania społeczeństwa jest raczej normą niż wyjątkiem, są niezbędne systemy i rozwiązania wspierające podejmowanie inteligentnych decyzji.

W tym wpisie poznamy dwa podejścia statystyczno-metodologiczne mające na celu podejmowanie inteligentnych decyzji w obszarze funkcjonowania firm i przedsiębiorstw w których sprzedaż produktu jest kluczowym źródłem dochodów i utrzymania się na rynku.

1. Podejście naukowe oparte na poznaniu i analizie funkcjonowania natury i struktury poddawanego badaniu zjawiska.

W naukowym podejściu, badania (i analizy statystyczne je wspierające) polegają na weryfikacji ostatecznych przyczyn oraz wyjaśnieniu, opisaniu i przewidywaniu zjawisk. Firmę w tym podejściu, mającą chęć poznania czynników wpływających na sprzedaż interesują konstrukty teoretyczne, schemat/szkielet funkcjonowania procesu sprzedaży, czyli opis procesu działania pewnego wycinka natury.

Powiedzmy, że firmę interesuje to co ma wpływ na sprzedaż słynnego już „proszku do prania”. Dział rozwoju i analizy statystycznej danych będzie zainteresowany całą strukturą zmiennych niezależnych, pośredniczących, moderujących i wspierających rzeczywisty wybór i w konsekwencji zakup właśnie tego proszku (a nie innego). Powiedzmy, że firma ta starać się będzie zbadać zmienne takie jak: postawy, potrzeby, motywacje, potencjał zakupowy, typy proszków i ich wzajemne powiązania jako wpływ na zakup danego proszku. Firma w tym kontekście będzie starać się uzyskać schemat polegający na utworzeniu teorii kupowania proszku do prania. Będzie to polegało na estymacji koncepcji „sprzedaży proszku” za pomocą badań statystycznych ich ocenie, implementacji, zrewidowaniu itd. itd. Trwać to będzie do momentu, aż proces ten zmaksymalizuje kupowanie „proszku do prania”. Niebywałą zaletą tego podejścia jest to, że za pomocą utworzonej teorii sprzedaży proszku można przewidywać to, co może się stać w przypadku kiedy firma będzie chciała zmienić któryś z elementów wchodzących w opracowaną statystycznie koncepcję teoretyczną, będzie chciała zająć się dalszym jej rozwojem lub kiedy coś się w jej otoczeniu rynkowym zmieni. Ograniczeniem tej strategii badawczej jest jej koszt. Rozwój tego typu podejść jest żmudny, trudny, nudny i czasochłonny. Niemniej jego opracowanie naukowe, statystyczne i metodologiczne jest niebywałą wiedzą i cennym zasobem firmy. Ponad to, dzięki tak zdobytej wiedzy stwarza się potencjał ekstrapolacji jej na inne produkty np. majtki czy jogurty.

 2. Podejście marketingowe oparte na testowaniu statystycznymi analizami zmiennych skorelowanych z celem (czyli tworzenie czarnej skrzynki lub maszynki do robienia pieniędzy).

W podejściu czarno-skrzynkowym mamy do czynienia ze statystycznym testowaniem potencjalnych zmiennych związanych z produktem, klientem i zmiennych pośredniczących między wspomnianymi elementami. Podejście to polega raczej na eksploracji zmiennych i budowaniu z nich pewnego konglomeratu lub modelu przewidującego kupno. Model (zazwyczaj wielowymiarowy/wielozmiennowy model statystyczny) ten tylko i wyłącznie ma na celu przewidywanie polegające na manipulowaniu natężeniem zmiennych, które wiążą się ze sprzedażą. Nie jest potrzebne wyjaśnienie zjawiska jeśli mamy do czynienia z czymś co robi kasę i nas zadowala. Z tego właśnie powodu to podejście jest nazywane czarnoskrzynkowym. Nie wiadomo jak to coś działa, ale zwraca się i dzięki niemu można zwiększać sprzedaż. Nic więcej nam tutaj nie potrzeba. To co jest zaletą tego podejścia, to jego prostota i niska cena. Wystarczy kilka badań eksploracyjnych i jedno badanie walidacyjne by stworzyć recepturę na sprzedaż proszku. Ograniczeniem jest to, że nie wiadomo jak to wszystko działa i do końca nie będzie jasne jak to się sprawdzi w innych warunkach lub przy innym produkcie. *poza tym wyniki istotne statystycznie mogą być uzyskane przez przypadek

Czy są różnice między tymi dwoma podejściami? Niestety tak.

Na pewno różnią się ceną i czasem realizacji. Pierwsze podejście wymaga bardzo mocnej wiedzy statystycznej i umiejętności statystycznej analizy, a także pojęcia o metodologii i krytyce otrzymanych wyników. Planowanie, przeprowadzenie i ewaluacja całej serii badań w tym podejściu jest niezwykle zasobochłonne. Niemniej stwarza to sytuacje w której sukces jest oczekiwany i z dokładnością do pewnego wycinka czasu można liczyć na zlizywanie śmietanki i zjedzenia wisienki z tortu.

Drugie podejście można traktować jako doraźne. Jego niebywałą zaletą jest szybkość i prostota. Rozwiązanie te są tanie i zapewniają szybki zwrot z inwestycji. Nie trzeba przy ich realizacji dysponować zaawansowaną wiedzą metodologiczną oraz pojęciami i umiejętnościami statystycznego analizowania danych. Niemniej przy zmianie warunków lub układu innych zmiennych mogą tracić powoli na mocy przewidującej, czyli tracić na znaczeniu predykcyjnym kupna.

Chcesz rozwinąć odpowiednie dla Ciebie sposoby podejmowania decyzji, opracować odpowiednie metody dla swojego przedsiębiorstwa? Zachęcamy do kontaktu z Metodolog.pl

analiza statystyczna metodolog

Jak skonstruować dobry test psychometryczny tips&tricks

Jak skonstruować dobry test psychometryczny tips&tricks Metodolog.pl

Można powiedzieć, że test psychologiczny jest narzędziem, które:

(1) pozwala na uzyskanie takiej próbki zachowań, o których można przyjąć (np. na podstawcie założeń teoretycznych), że są one wskaźnikami interesującej nas cechy psychologicznej. Zachowania te nie muszą ściśle przypominać tych, które chcemy oszacować na podstawie testu. Wystarczy wykazać, że istnieje między nimi określony związek;

(2) dostarcza reguł obliczania wartości mierzonej cechy;

(3) spełnia określone kryteria formalne, takie jak: obiektywność (czyli niezależność wyników testowania), standaryzacja (czyli jednolitość reguł badania testem), rzetelność (czyli dokładność pomiaru), trafność (czyli ustalenie, że test mierzy właśnie to, co z założenia powinien mierzyć) i normalizacja (czyli określenie reguł interpretacji wyniku testowego)

(4) jasno określa zakres i rodzaj dopuszczalnych zachowań ze strony diagnosty, zakładając kooperacyjną postawę osoby badanej.

 

Charakterystyka statystyczna pozycji, które powinny być włączone do testu

(1) Średnia pozycji nie powinna osiągać wartości ekstremalnej w danej skali punktacji. Pozycja taka oznacza bowiem, że wszystkie osoby badane osiągnęły ten sam wynik. Nie wnosi więc ona żadnego wkładu w obserwowane różnice międzyosobnicze. Optymalna pozycja powinna zatem mieć średnią, „ulokowaną” idealnie w środku danej skali pomiarowej, na przykład przy kodowaniu „zero-jedynkowym” powinna być równa 0,50. W testach zdolności, z uwagi na silne skorelowanie pozycji, które prowadziłoby do uzyskiwania rozkładów platykurtycznych (o zbyt niskiej kurtozie; zob. Blalock, 1977), wprowadza się pozycje o zróżnicowanej średniej, to znaczy odpowiadające wzrastającemu poziomowi trudności pozycji.

(2) Wariancja pozycji nie powinna być równa zero. Pozycja taka bowiem nie wnosi żadnego wkładu w obserwowane różnice międzyosobnicze. Optymalna pozycja powinna zatem mieć dużą wariancję wyników. Przykładowo: maksymalna wariancja wyników pozycji jest rejestrowana przy „zero-jedynkowym” systemie punktacji dla średniej 0,50 i wynosi wtedy 0,25, co jest maksymalnie możliwym do uzyskania wynikiem.

(3) Pozycja powinna wykazywać dodatnie skorelowanie z innymi pozycjami. Przy korelacji równej zero pozycja ta zwiększa wariancję wyników testu, ale jedynie o wartość własnej wariancji. Jeśli jednak nie koreluje z innymi pozycjami, to znaczy, że nie mierzy tego, co one, oraz nie generuje kowariancji, a dokładniej – generuje zerowe kowariancje. Przy korelacji ujemnej pozycja z kolei także zwiększa wariancję wyników testu jako całości o swoją wariancję, ale generuje ujemne kowariancje z innymi pozycjami. Całkowita wariancja testu po dodaniu takiej pozycji wręcz maleje, co w oczywisty sposób jest sprzeczne z założeniami testu, który powinien ujawniać znaczne różnice międzyosobnicze. Interkorelacje pozycji z innymi pozycjami powinny być zatem dodatnie, tylko bowiem w tym wypadku maksymalizowana jest wariancja wyników testu jako całości. Optymalne pozycje nie powinny jednak wykazywać zbyt silnego skorelowania z innymi pozycjami (co jest zresztą przypadkiem raczej teoretycznym), ponieważ zbyt duża zgodność odpowiedzi może prowadzić do uzyskania rozkładów platykurtycznych wyniku testu.

 

Relacja między rzetelnością a trafnością pomiaru cechy testem

Rzetelność i trafność są dwoma parametrami psychometrycznymi pomiaru danej cechy testem. Wykazują także zbliżone uwarunkowania – zależą od charakterystyki testu (długość i interkorelacje pozycji testowych ) oraz zmienności w badanej próbie. Ograniczenie zmienności powoduje obniżanie się zarówno rzetelności, jak i trafności pomiaru. Trafność pomiaru jest jednak bardziej „wrażliwa” na zmiany procedury badania testem, na przykład zmiana warunków badania może skutkować nie tyle obniżeniem rzetelności, ile trafności pomiaru testem w konsekwencji badania innej zmiennej psychologicznej. jak przykładowo tendencji do dysymulowania. Pomiar jest wówczas rzetelny, ale nietrafny. Rozumowanie to prowadzi nas do wskazania istotnych relacji między rzetelnością a trafnością pomiaru. Utwierdzenia, że ogólnie rzetelność jest koniecznym, ale niewystaczającym warunkiem trafności pomiaru (rzetelność stanowi bowiem kres trafności pomiaru) Test może zatem oferować rzetelny i mało trafny pomiar, ale niemożliwa jest sytuacja odwrotna – testo o mało rzetelnym pomiarze będzie także testem mało trafnym, a test oferujący pomiar o dużej trafności automatycznie musi być testem o dużej rzetelności.

Czynniki wpływające na wielkość współczynników rzetelności pomiaru testem

Na rzetelność pomiaru, rozumianą jako zgodność wewnętrzna, wpływają dwa główne czynniku zakres zmienności w badanej próbie oraz charakterystyki testu, czyli jego długość i wielkość skorelowania pozycji. Współczynnik rzewności oznacza rzetelność pomiaru różnic interindywidualnych w zakresie cechy. Z tego względu ograniczenie zmienności wyników w badanej próbie skutkuje niższą rzetelnością pomiaru cechy, na przykład w grupach jednorodnych demograficznie współczynniki zgodności wewnętrznej są często niższe niż w całej próbie zróżnicowanej demograficznie. Wariancja prawdziwa jest definiowana poprzez kowariancję wyników pozycji, toteż większą rzetelnością pomiaru charakteryzują się testy zawierające większą liczbę pozycji (ze względu na większą liczbę wyrażeń kowariancyjnych pozycji oraz testy, których pozycje są wyżej skorelowane (z uwagi na wielkość wyrażeń kowariancyjnych. Zwiększenie rzetelności pomiaru – jak wskazuje wzór Spearmana-Browna – może zatem odbyć się poprzez wydłużenie testu,  poprzez wprowadzenie do testu pozycji wysoko wzajemnie skorelowanych.

 

Zalecenia dotyczące opcji odpowiedzi w kwestionariuszach

W wypadku metod kwestionariuszowych sugeruje się zastosowanie raczej rozszerzonych formatów odpowiedzi a więc zawierających kilka (więcej niż dwie) opcji odpowiedzi. Formaty nie powinny jednak być nadmiernie szeroki oraz zawierać opcji pośredniej, wskazującej na niepewność osoby badanej (na przykład „Nie wiem” czy znaku zapytania [„?”]). Opcja centralna może być jednak uwzględniona, gdy oznacza przeciętne nasilenie zachowania. Optymalna liczba powinna wynosić od 4 do 7 opcji odpowiedzi, przy czym najlepiej, jeśli byłyby one wyrażone w formie akceptacji-dezakceptacji treści pozycji i nie zawierały opisów częstości czy intensywności zachowania (chyba że wymaga tego badany konstrukt teoretyczny). Inna kwestia dotyczy zakotwiczenia skali odpowiedzi, która powinna obejmować kategorie niemalże ekstremalne, rozszerzające poznawczo zakres analizowanych przez osobę badaną zachowań. kierunek zakotwiczenia zaś powinien przebiegać od opcji negatywnych do afirmatywnych, na przykład od „Zdecydowany nie zgadzam się” do „Zdecydowanie zgadzam się” . Ponadto powinny one być językowo proste i dostosowane do treści pozycji oraz preferencji osób badanych, co można ustalić w badaniach pilotażowych (Angleitner i in. 1986). Użytecznym rozwiązaniem jest także stosowanie określeń werbalnych (w formie gradacji stopnia akceptacji-dezakceptacji treści pozycji) wraz z przyporządkowanymi im wartościami liczbowymi. Kanonem jest ponadto wprowadzenie opcji o jednolitym formacie dla wszystkich pozycji, w przeciwnym razie zróżnicowanie szerokości formatu skutkuje zróżnicowaniem wag pozycji.

Sprzeczność między trafnością teoretyczną a kryterialną pomiaru cechy testem

Koncepcja cechy wymaga wprowadzenia do testu odmiennych treściowo, ale skorelowanych pozycji. Wybór pozycji wysoko wzajemnie skorelowanych powoduje jednak, że charakteryzują się one dużym podobieństwem treściowym. Rodzi to sprzeczność między teoretyczną „szerokością” definiowania cechy a możliwością jej raczej „wąskiego” zoperacjonalizowania w praktyce. Przyjmując też, że skorelowanie pozycji maleje wraz ze zmniejszaniem się podobieństwa treściowego, warunkuje to także sprzeczność między precyzją pomiaru (rzetelnością) a zakresem wskaźników cechy, obejmowanym przez test. W wypadku bowiem, gdy test zawiera pozycje podobne treściowo, to pomiar cechy jest bardzo rzetelny, ale cecha jest „wąsko zoperacjonalizowana”. Natomiast gdy cecha jest „zoperacjonalizowana szeroko”, to test obejmuje pozycje odmienne treściowo i słabo skorelowane, wskutek czego pomiar cechy jest mało rzetelny (zob. Murphy i Davidshofer, 2005). Paradoks ten powoduje też istnienie sprzeczności między trafnością teoretyczną a kryterialną zarówno pozycji testowych, jak i testu jako całości. W pierwszym wypadku bowiem cecha jest ujmowana precyzyjnie, a test charakteryzuje duża trafność teoretyczna pomiaru, ale słaba trafność kryterialna – badana cecha wyjaśnia w niewielkim stopniu złożone zachowania w naturalnych sytuacjach. W drugim zaś – badana cecha wyjaśnia wiele zmienności kryterium, ale wskutek wewnętrznej niejednorodności pozycji pomiar testowy jest mało trafny teoretycznie, a badana cecha treściowo niejednoznaczna. Rozwój teorii różnic indywidualnych, diagnostyki psychologicznej oraz psychometrii spowodował jednak, że psychologowie z reguły opowiadają się za pierwszą z tych możliwości, preferując konstruowanie testów o dużej trafności teoretycznej.

 

Chcesz zobaczyć jak wygląda prawdziwy test psychologiczny, kwestionariusz osobowości? Sprawdź http://www.testmirror.pl

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju - Decyzja statystyczna.

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna.

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna.

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna. Ponieważ – jak już się dowiedzieliśmy – test istotności statystycznej jest testem hipotezy zerowej, decyzję statystyczną podejmuje się właśnie w odniesieniu do niej. Hipoteza zerowa może być albo prawdziwa (populacje gimnazjalistów ze środowisk wielkomiejskich i wiejskich nie różnią się poziomem agresji), albo fałszywa (populacje gimnazjalistów ze środowisk wielkomiejskich i wiejskich różnią się poziomem agresji). W efekcie przeprowadzonego testu statystycznego można tę hipotezę albo odrzucić (uznać, że te populacje różnią się poziomem agresji), albo jej nie odrzucać (uznać, że populacje analizowaną cechą się nie różnią). Jeżeli odrzucimy fałszywą hipotezę zerową, to będzie to decyzja prawidłowa.

Prawidłową decyzję statystyczną podejmiemy również wtedy, gdy nie odrzucimy prawdziwej hipotezy zerowej.

Jednak przy podejmowaniu decyzji statystycznej w odniesieniu do hipotezy zerowej możliwe jest popełnienie błędu dwojakiego rodzaju. Otóż możemy odrzucić hipotezę zerową, gdy jest ona prawdziwa, albo nie odrzucić hipotezy zerowej, gdy jest ona fałszywa. W pierwszym wypadku mówimy

0 błędzie pierwszego rodzaju (type I error), w drugim zaś o błędzie drugiego rodzaju (type II error). Prawdopodobieństwo popełnienia błędu pierwszego rodzaju oznaczamy symbolem a, a prawdopodobieństwo popełnienia błędu drugiego rodzaju – symbolem b.

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna.  – Prawdopodobieństwo popełnienia błędu pierwszego rodzaju nazywane jest również poziomem istotności (significance level) testu.

Na podstawie tej właśnie wielkości podejmujemy decyzję statystyczną , czy odrzucimy hipotezę zerową, czy też nie. Powszechnie przyjmuje się, że H0 odrzucamy wtedy, gdy prawdopodobieństwo popełnienia tego rodzaju błędu jest mniejsze lub równe wartości 0,05 lub wartości 0,01. Mówimy wtedy, że różnica pomiędzy średnimi (rangami czy liczebnościami oczekiwanymi i obserwowanymi) jest istotna na poziomie 0,05 lub 0,01. Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna.  – Warto jednak pamiętać, że podane liczby są czysto umowne.Wielkość dopuszczalnego błędu we wnioskowaniu zależy między innymi od rodzaju badań empirycznych, przedmiotu owych badań oraz od dziedziny, w jakiej się je prowadzi. I tak, na przykład w badaniach pilotażowych czy też czysto eksploracyjnych poziom istotności może sięgnąć nawet wartości 0,1. W tych dziedzinach, w których lepiej niż w naukach społecznych da się kontrolować czynniki uboczne i zakłócające, dopuszczalne prawdopodobieństwo dla błędu pierwszego rodzaju może być znacznie niższe od wartości 0,01. Jeżeli praktyczne konsekwencje odrzucenia prawdziwej hipotezy zerowej są poważne (na przykład przy ocenie skuteczności działania nowego leku, który ma zostać wprowadzony na rynek), to poziom istotności równy 0,01, czy nawet 0,001, może okazać się zbyt wysoki.

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna.  Tak czy inaczej, ścisłe trzymanie się ustalonej (do pewnego stopnia arbitralnie) wartości nie jest działaniem charakteryzującym świadomego badacza.

Jeżeli w kilku niezależnych analizach testujących te same związki czy różnice konsekwentnie uzyskuje się zbliżone, lecz nieco wyższe od wartości 0,05 prawdopodobieństwa, to upieranie się przy utrzymaniu hipotezy zerowej nie jest rozsądne. Jednak -wyposażeni w wiedzę chociażby tylko na temat zjawiska zmienności próby – powinniśmy pamiętać o tym, że uzyskanie przez badacza nawet bardzo istotnego związku, czy też różnicy (p < 0,001) wymaga potwierdzenia w niezależnych badaniach empirycznych.

Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju – Decyzja statystyczna.  – Podsumujmy więc to, co zostało powiedziane wcześniej.

Statystyka testu określa, na ile prawdopodobna jest hipoteza zerowa. Pojawienie się niewielkich różnic między badanymi grupami możemy przypisać zmienności próby. Jednak coraz wyższa wartość owej statystyki wskazuje na coraz mniejsze prawdopodobieństwo, że badane populacje rzeczywiście nie różnią się między sobą. Jeżeli wartość wyniku analizy statystycznej przekroczy punkt, który nazywamy wartością krytyczną, uznajemy, że hipotezę zerową o braku różnic możemy odrzucić na rzecz hipotezy alternatywnej. Ów punkt krytyczny wyznaczamy na podstawie prawdopodobieństwa popełnienia błędu pierwszego rodzaju, a więc odrzucenia prawdziwej hipotezy zerowej. Jeżeli prawdopodobieństwo takiego zdarzenia wynosi 0,05 lub mniej (albo 0,01 lub mniej), uznajemy, że uzyskana empirycznie różnica przypuszczalnie nie jest wynikiem jakiegoś błędu związanego z pobieraniem prób, ale efektem różnic pomiędzy badanymi populacjami. Te różnice zaś zostały wywołane – jeżeli badanie miało charakter eksperymentalny – zastosowaną przez psychologa manipulacją eksperymentalną. Błąd pierwszego i błąd drugiego rodzaju przedstawia poniższy obrazek

błąd pierwszego i drugiego rodzaju przy statystycznej weryfikacji hipotez

P.s. Nowe podejście do analizy statystycznej danych takie jakie podejście Bayesowskie podchodzi do weryfikacji zupełnie inaczej. Odmiana tej statystyki określa to która hipoteza jest bardziej prawdopodobna. Więcej informacji na ten temat czytelnik znajdzie tu (Współczynnik Bayesa).

analiza statystyczna w kosmetologii i marketingu kosmetyków

Statystyczna klasyfikacja i segmentacja klientów – Lead Scoring

Jak odpowiednio dokonać segmentacji potencjalnych klientów i następnie ich klasyfikować jako gotowych do zakupu klientów?

Posiadając informacje o ruchu klienta na stronie internetowej można w bardzo łatwy sposób  scharakteryzować i zamienić go na prawdopodobieństwo zakupu. Dzięki takiemu podejściu można skierować uwagę działu sprzedaży na grono najbardziej zainteresowanych ofertą klientów.

Strona firmowa to największe źródło informacji o Twoich klientach, to skarbnica wiedzy dla departamentu marketingu i sprzedaży. W dzisiejszych czasach dział marketingu ma być odpowiedzialny za gwarancję dostarczania odpowiednich klientów działowi sprzedaży. Warto rozpatrzeć synergiczne działania obu tych działów by móc wykonywać pracę opartą na inteligencji i naukowości, a nie losie i wtopach.

Ocena punktowa klienta – Lead Scoring

Wiemy, że bardzo mała część odwiedzających stronę internetową jest klientem mającym intencję zakupu. Dlatego statystyczne przypisanie leada do odpowiedniej grupy klientów jest niezwykle cennym i skutecznym działaniem zwiększającym szansę sprzedaży. Dzięki lead scoringowi można przyporządkować odpowiednią liczbę punktów każdemu klientowi i tym samym torować mu odpowiednią strategię marketingową.

Wszyscy mają swoje sposoby na identyfikację leadów. Jednak Metodolog.pl jest w stanie dostarczyć naukowo wypracowane modele statystyczne mające na celu utworzenie dopasowanych strategii marketingowych by zwiększyć sprzedaż produktów i usług.

Problemy jakie może napotkać Twoja firma, a jakie może rozwiązać statystyczne podejście do sprzedaży i marketingu:

  • Słaba sprzedaż wynikająca z tego, że dział sprzedaży i handlu dostaje klientów losowych lub błędnie ocenionych. Sprzedaż może również nie wiedzieć na jakim poziomie jest klient np. Czy jest tylko zainteresowany czy może jest gotowy do kupna?
  • Problemy z interpretacją dużego wolumenu danych. Informacje o klientach są odpowiednio interpretowane, trzymane i wysyłane do działu handlowego w odpowiednim kształcie?
  • Losowa sprzedaż. Czy Twoja firma podchodzi do każdego leada w ten sam sposób? Czy posiada w swojej etykiecie lub strategii obsługi różne scenariusze sprzedaży?
  • Strzelanie śrutem z shotguna – Twoja firma ma odpowiednie strategie zachęcania i sprzedaży produktów i usług dla określonych segmentów klientów?

Analityka predykcyjna i lead scoring jako narzędzia marketingowe zaczerpnięte z długiej tradycji naukowego zastosowania.

Analityka predykcyjna, modelowanie statystyczne oraz lead scoring dają szansę marketingowcom i działom sprzedaży na identyfikowanie najbardziej wartościowych klientów. Wykrywanie klientów gotowych do zakupu dzięki klasyfikowaniu ich do odpowiedniej grupy i ocenianiu ich potencjału za pomocą skal punktowych to niesamowita korzyść i oszczędność dla firm i instytucji zajmujących się sprzedażą i obsługą klientów.

Segmentacja i grupowanie jako narzędzie określania obszarów gospodarowania leadami.

Analiza skupisk to działanie statystyczne mające na celu wykrycie zbiorów klientów podobnych do siebie, ale na tyle różnych od innych by móc ich traktować jako specyficzną grupę leadów. Dzięki takiej praktyce można utworzyć odpowiednie oferty i strategie mające pośrednio zwiększyć sprzedaż i zainteresowanie się konkretną ofertą poprzez dopasowanie jej do wartości i cech wyselekcjonowanych grup.

Jakie są zalety wynikające z zastosowania grupowania i segmentacji leadów oraz ich oceny punktowej za pomocą lead scoringów.

  • bardzo dobre poznanie swoich leadów dzięki lead scoringowi daje poczucie kontroli nad obszarem podejmowanych działań marketingowych
  • nowa perspektywa – innowacyjne działanie lead scoringu może mieć też zastosowanie w innych dziedzinach życia firmy
  • synergiczne działanie departamentu marketingu i sprzedaży dzięki analitycznie wymodelowanej rzeczywistości leadów
  • zysk bez ryzyka – klasyfikacja klientów gotowych do kupna produktu lub usługi
  • oszczędność czasu i zasobów dzięki pracy tylko z gotowymi klientami oraz skierowanie zasobów ludzkich i ekonomicznych na pracę w przygotowaniu osoby do bycia klientem
  • wyższe morale działu sprzedaży i marketingu hehe

 

Chcesz sprawdzić nasze umiejętności? Za darmo przygotujemy Ci próbkę naszych możliwości. Zachęcamy do kontaktu