Bộ 30+ câu hỏi trắc nghiệm Marketing Research online – Bộ 2

Nghiên cứu khám phá được thực hiện khi vấn đề chưa được xác định rõ ràng, mục tiêu chính là khám phá và làm rõ vấn đề, tạo ra giả thuyết hoặc ý tưởng mới. Các loại nghiên cứu khác có mục tiêu cụ thể hơn (mô tả, nhân quả) hoặc phương pháp tiếp cận khác (định lượng).

Tính giá trị bên trong (internal validity) trong nghiên cứu nhân quả đề cập đến mức độ chắc chắn rằng mối quan hệ nhân quả quan sát được là thực sự và không bị gây ra bởi các biến số gây nhiễu (extraneous variables). Tính giá trị bên ngoài (external validity) liên quan đến khả năng tổng quát hóa. Tính tin cậy (reliability) liên quan đến sự nhất quán. Tính giá trị nội dung (content validity) liên quan đến tính phù hợp của công cụ đo lường.

Câu hỏi mở (open-ended questions) cho phép người trả lời tự do diễn đạt ý kiến, suy nghĩ của mình bằng ngôn ngữ riêng, không bị ràng buộc bởi các lựa chọn trả lời có sẵn. Câu hỏi đóng (closed-ended questions) và câu hỏi thang đo (scaled questions) cung cấp các lựa chọn trả lời định sẵn. Câu hỏi định danh (nominal questions) thường dùng để phân loại đối tượng.

Sau khi xác định rõ vấn đề nghiên cứu, bước tiếp theo logic là phát triển phương pháp tiếp cận vấn đề, bao gồm xây dựng khung lý thuyết, mô hình phân tích, câu hỏi nghiên cứu, giả thuyết và xác định thông tin cần thiết. Các bước khác như thu thập, phân tích dữ liệu và viết báo cáo diễn ra sau giai đoạn này.

Hệ số R-squared (R²) trong phân tích hồi quy đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên (variance) của biến phụ thuộc (dependent variable) được giải thích bởi các biến độc lập (independent variables) trong mô hình. Giá trị R² càng cao, mô hình càng phù hợp với dữ liệu. Các lựa chọn khác mô tả các khía cạnh khác của phân tích hồi quy nhưng không phải là ý nghĩa của R².

Tính tin cậy (reliability) đề cập đến sự nhất quán của công cụ đo lường. Một công cụ đo lường tin cậy sẽ cho kết quả tương tự khi được sử dụng lặp lại trong điều kiện tương tự. Tính đại diện của mẫu liên quan đến tính giá trị (validity) bên ngoài. Đo lường đúng khái niệm liên quan đến tính giá trị nội dung (content validity). Giảm sai số phỏng vấn giúp tăng độ chính xác của dữ liệu, nhưng không trực tiếp định nghĩa tính tin cậy.

Phân tích chủ đề (thematic analysis) là một phương pháp phân tích dữ liệu định tính phổ biến, đặc biệt phù hợp với dữ liệu phỏng vấn và phỏng vấn nhóm, nhằm xác định, phân tích và báo cáo các chủ đề (themes) trong dữ liệu. Phân tích SWOT và PESTEL là các khung phân tích chiến lược kinh doanh. Phân tích hồi quy đa biến là phương pháp định lượng.

Cookie là các tệp tin nhỏ được lưu trữ trên máy tính của người dùng khi truy cập website. Trong nghiên cứu marketing trực tuyến, cookie thường được sử dụng để theo dõi hành vi duyệt web của người dùng, như các trang đã truy cập, sản phẩm đã xem, thời gian trên trang, để thu thập dữ liệu về hành vi trực tuyến.

Phỏng vấn sâu là phương pháp định tính, thường được sử dụng trong nghiên cứu khám phá để tìm hiểu sâu về quan điểm, thái độ, động cơ của cá nhân. Phỏng vấn nhóm tập trung cũng phù hợp nhưng câu hỏi tập trung vào 'từ một nhóm nhỏ người tham gia' nên phỏng vấn sâu cá nhân thích hợp hơn. Các phương pháp khảo sát thường hướng đến số lượng lớn và cấu trúc hơn.

Khảo sát, đặc biệt là khảo sát định lượng, thường thu thập dữ liệu bằng bảng hỏi có cấu trúc, dễ dàng chuyển đổi thành số liệu và phân tích thống kê. Các phương pháp khác như phỏng vấn nhóm, quan sát, nghiên cứu trường hợp thường thiên về dữ liệu định tính hoặc kết hợp cả hai.

Dữ liệu sơ cấp (primary data) là dữ liệu gốc, được thu thập trực tiếp từ nguồn chính cho mục đích nghiên cứu hiện tại. Dữ liệu thứ cấp (secondary data) là dữ liệu đã được thu thập trước đó cho mục đích khác. Dữ liệu bên trong và bên ngoài là phân loại dữ liệu thứ cấp dựa trên nguồn gốc.

Đạo đức nghiên cứu marketing đặt trọng tâm lớn vào việc bảo vệ quyền lợi và sự riêng tư của người tham gia. Bảo mật thông tin cá nhân là một trong những nguyên tắc đạo đức hàng đầu. Các yếu tố khác như chi phí, thời gian, phần mềm quan trọng về mặt thực hiện nghiên cứu nhưng không phải là vấn đề đạo đức cốt lõi.

Thang đo khoảng có đặc điểm khoảng cách bằng nhau giữa các giá trị và thứ tự, nhưng điểm 0 trên thang đo là tùy ý, không phải là điểm 0 tuyệt đối (ví dụ: nhiệt độ Celsius). Thang đo tỷ lệ có điểm 0 tuyệt đối. Thang đo định danh và thứ bậc không có khoảng cách bằng nhau.

Thống kê mô tả (descriptive statistics) được sử dụng để tóm tắt và mô tả các đặc điểm chính của tập dữ liệu, như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, tần số, tỷ lệ phần trăm. Thống kê suy luận (inferential statistics) được dùng để kiểm định giả thuyết, dự báo, và so sánh nhóm.

Trong nghiên cứu marketing, 'insight' (thấu hiểu) không chỉ là dữ liệu hoặc thông tin đơn thuần, mà là sự hiểu biết sâu sắc, có giá trị, và thường bất ngờ về người tiêu dùng hoặc thị trường. Insight có khả năng tạo ra lợi thế cạnh tranh và định hướng cho các quyết định marketing hiệu quả. Các lựa chọn khác mô tả các giai đoạn hoặc loại thông tin khác nhau trong quá trình nghiên cứu.

Quan sát tự nhiên (naturalistic observation) là phương pháp định tính, trong đó nhà nghiên cứu quan sát hành vi trong môi trường tự nhiên mà không cố gắng kiểm soát hoặc can thiệp. Thí nghiệm trường có sự can thiệp. Khảo sát và phỏng vấn là phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách hỏi, không phải quan sát trực tiếp hành vi trong môi trường tự nhiên.

Chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random sampling) là kỹ thuật chọn mẫu xác suất, đảm bảo mỗi thành viên của tổng thể có cơ hội được chọn vào mẫu là như nhau. Các kỹ thuật chọn mẫu khác (thuận tiện, phán đoán, định ngạch) là chọn mẫu phi xác suất, không đảm bảo cơ hội chọn đều cho mọi thành viên.

Câu hỏi 'Bạn có nghĩ sản phẩm X là tốt?' là câu hỏi gợi ý (leading question) vì nó hướng người trả lời theo hướng tích cực ('tốt'). Câu hỏi đóng có các lựa chọn trả lời sẵn. Câu hỏi mở cho phép trả lời tự do. Câu hỏi lọc dùng để sàng lọc đối tượng phù hợp.

Nghiên cứu thử nghiệm (pilot study) là một nghiên cứu quy mô nhỏ được thực hiện trước nghiên cứu chính thức với mục đích kiểm tra và hoàn thiện các khía cạnh của thiết kế nghiên cứu, như bảng hỏi, quy trình thu thập dữ liệu, hướng dẫn phỏng vấn, trước khi tiến hành nghiên cứu quy mô lớn. Nó không nhằm thu thập dữ liệu quy mô lớn hay phân tích dữ liệu thứ cấp.

Sai số chọn mẫu phát sinh do sự khác biệt giữa mẫu nghiên cứu và tổng thể mục tiêu. Điều này xảy ra khi mẫu không phản ánh đúng đặc điểm của tổng thể. Các lựa chọn khác mô tả các loại sai số phi chọn mẫu (non-sampling error).

Nghiên cứu Marketing tập trung vào việc cung cấp thông tin để đưa ra quyết định marketing, bao gồm xác định và giải quyết vấn đề. Các lựa chọn khác chỉ đề cập đến một phần hoặc khía cạnh liên quan đến marketing nhưng không bao quát định nghĩa cốt lõi của Nghiên cứu Marketing.

Chọn mẫu phân tầng (stratified sampling) là kỹ thuật chọn mẫu xác suất, trong đó tổng thể được chia thành các nhóm (strata) dựa trên một hoặc nhiều đặc điểm liên quan đến nghiên cứu. Sau đó, mẫu ngẫu nhiên được chọn từ mỗi stratum, đảm bảo đại diện từ các nhóm khác nhau. Chọn mẫu cụm chia tổng thể thành cụm và chọn ngẫu nhiên cụm. Chọn mẫu hệ thống chọn phần tử theo khoảng cách đều đặn. Chọn mẫu thuận tiện là phi xác suất và dễ tiếp cận.

Trong nghiên cứu marketing quốc tế, sự khác biệt về văn hóa và ngôn ngữ tạo ra thách thức lớn nhất do ảnh hưởng đến cách diễn giải câu hỏi, phản hồi của người tham gia, và ý nghĩa của kết quả nghiên cứu. Các yếu tố khác như luật pháp, cơ sở hạ tầng, công nghệ cũng quan trọng nhưng ít ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình nghiên cứu hơn so với văn hóa và ngôn ngữ.

Phân tích nội dung (content analysis) là phương pháp phân tích dữ liệu định tính phổ biến, được sử dụng để hệ thống hóa và diễn giải ý nghĩa từ dữ liệu văn bản, hình ảnh hoặc video bằng cách xác định các chủ đề và mô hình lặp lại. Các phương pháp phân tích khác (hồi quy, phương sai, tương quan) là phương pháp định lượng.

Để đánh giá hiệu quả của một chiến dịch quảng cáo (ví dụ: tác động của quảng cáo lên doanh số, nhận diện thương hiệu), cần nghiên cứu nhân quả để xác định mối quan hệ nhân quả giữa chiến dịch quảng cáo (biến độc lập) và các chỉ số hiệu quả (biến phụ thuộc). Nghiên cứu khám phá và mô tả không đủ để xác định mối quan hệ nhân quả.

Thí nghiệm (experiment) thường là phương pháp nghiên cứu định lượng, được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ nhân quả trong điều kiện được kiểm soát. Các phương pháp còn lại (phỏng vấn nhóm, quan sát tham gia, phân tích tài liệu) là các phương pháp thu thập dữ liệu định tính, tập trung vào chiều sâu và sự phong phú của thông tin.

Dữ liệu thứ cấp đã có sẵn và dễ tiếp cận hơn dữ liệu sơ cấp, do đó việc sử dụng dữ liệu thứ cấp đặc biệt hữu ích khi thời gian và ngân sách nghiên cứu bị hạn chế. Dữ liệu sơ cấp cần thiết khi cần thông tin độc đáo hoặc nghiên cứu vấn đề cụ thể. Nghiên cứu khám phá thường cần dữ liệu sơ cấp để đào sâu.

Dữ liệu bảng (panel data) là loại dữ liệu dọc (longitudinal data), được thu thập lặp đi lặp lại từ cùng một nhóm đối tượng (panel) theo thời gian. Điều này cho phép theo dõi sự thay đổi và xu hướng theo thời gian. Các lựa chọn khác mô tả các loại dữ liệu khác nhau (dữ liệu cắt ngang, dữ liệu thứ cấp, dữ liệu đa nguồn).

Nghiên cứu nhân quả được thiết kế để xác định mối quan hệ nhân quả (cause-and-effect) giữa các biến số, tức là biến số nào gây ra sự thay đổi ở biến số nào. Nghiên cứu mô tả tập trung vào mô tả đặc điểm. Nghiên cứu khám phá tập trung vào khám phá ý tưởng. Dự báo là một ứng dụng có thể sử dụng kết quả nghiên cứu nhân quả.

Google Forms là một công cụ trực tuyến phổ biến và dễ sử dụng để tạo và thực hiện khảo sát trực tuyến. SPSS là phần mềm thống kê để phân tích dữ liệu. Excel là phần mềm bảng tính, có thể dùng để quản lý dữ liệu nhưng không chuyên dụng cho khảo sát trực tuyến. PowerPoint là phần mềm trình chiếu.