জনসাধারণের আলোকসজ্জার খুঁটি সম্পর্কে যা বলা হয়েছে তা পরিশ্রম করে, যা মাতালরা তাদের সমর্থন করতে এবং তাদের পথ আলোকিত না করার জন্য ব্যবহার করে, আমাদের অবশ্যই বুঝতে হবে যে সহজ সিদ্ধান্ত গ্রহণের সমর্থন হিসাবে বাজার আলোকে আলোর উত্স হিসাবে ব্যবহার করা আরও ভাল।
মার্কেট ওরিয়েন্টেশনের জন্য গ্রাহকের গভীর বোঝাপড়া প্রয়োজন এবং গ্রাহকদের কেনার আচরণ বোঝার এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার সমন্বয়ে কোম্পানির একটি মৌলিক দায়িত্ব জন্মায়।
এই গভীরতার জ্ঞানের পণ্য, দাম, বিতরণ এবং প্রচার সম্পর্কিত সিদ্ধান্ত গ্রহণের তথ্যের সাথে সহায়তা করে স্বল্পমেয়াদে এক্সচেঞ্জের আদায় সহজ করার উদ্দেশ্য রয়েছে।
দীর্ঘমেয়াদে, এর লক্ষ্যটি ব্র্যান্ডের আনুগত্য প্রতিষ্ঠা করা, বাজার বিভাজন কৌশল, পণ্যের পার্থক্য এবং ব্র্যান্ডের অবস্থান সম্পর্কিত তথ্য সরবরাহ করা।
এবং সর্বোপরি, এই গভীর জ্ঞানটি কেবল বুঝতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্যই নয়, আপনি যে ব্যবসায়িক সম্পর্কের সাথে তাদের বিকাশ করতে চান তার পক্ষে গ্রাহকদের ক্রয় আচরণকে পরিবর্তন করতে হবে।
একটি ভাল বিপণকের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ গুণ হ'ল বাজার অন্তর্দৃষ্টি, এটি সফলভাবে পরিবেশন করার জন্য স্বজ্ঞাত বোঝার মাধ্যমে বাজারের আসল প্রকৃতি উপলব্ধি করার ক্ষমতা হিসাবে ধারণাগতভাবে সংজ্ঞায়িত।
ক্রিয়াকলাপের সাথে, এর অর্থ দুটি জিনিস করা: গ্রাহককে বোঝা এবং পরিবেশন করা।
এবং ক্লায়েন্টকে বোঝার জন্য ব্যক্তিগত এবং ব্যবসায়িক জ্ঞান পরিচালনার প্রসঙ্গে কাজ করা প্রয়োজন, যার অর্থ:
- প্রাসঙ্গিক ডেটা সংগ্রহ করুন এমন একটি প্রসঙ্গের মধ্যে এটিকে সংগঠিত করুন যা এটি তথ্যে অনুবাদ করে এটির এমন একটি অর্থের সাথে এটির মূল্য দিন যা এটি জ্ঞানে রূপান্তরিত করে এমন মূল্যবোধের রায় তৈরি করুন যা এটিকে প্রজ্ঞায় রূপান্তরিত করে
প্রতিটি কোম্পানির এক্সিকিউটিভের ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা থেকে, বিশেষত যা বাজারের সাথে তাদের যোগাযোগ থেকে উদ্ভূত, আনুষ্ঠানিক পদ্ধতি ও পদ্ধতি দ্বারা উত্পাদিত, যেমন রিপোর্ট যে সময়ে উত্পন্ন হয় তার কাছে তথ্যগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে আসতে পারে ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপ, পরিকল্পনা কার্যক্রম এবং অবশ্যই বাজার গবেষণা and
Traditionalতিহ্যগত ধারণায়, বাজার গবেষণা এমন তথ্য সরবরাহ করতে চায় যা সিদ্ধান্ত গ্রহণে অনিশ্চয়তা হ্রাস করে। সীমিত অর্থে তথ্য প্রাপ্ত হয়, ব্যবহৃত হয় এবং ফেলে দেওয়া হয়।
বেশিরভাগ সময়, যখন একটি গবেষণার ফলাফলগুলি একটি প্রতিবেদনে উপস্থাপন করা হয়, যে প্রশ্নগুলি এর উত্থান করেছিল সেগুলির উত্তর দেওয়া হয়েছে বলে বিবেচনা করা যেতে পারে। তথ্যগুলির একটি নির্দিষ্ট ব্যবহার ছিল, এটি সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করে।
প্রতিবেদনটি একটি ড্রয়ারে ফাইল করা হয়েছে, তথ্য এবং তথ্য ভুলে যাওয়া হয়, জ্ঞান ব্যবহৃত হয় না এবং সম্ভবত জ্ঞান উত্পন্ন হয় না। অর্থ ক্ষতি হয় না, যেহেতু সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সমর্থন করা হয়, তবে এর সর্বোচ্চ সুবিধা পাওয়া যায় না।
এর বিস্তৃত ধারণাটিতে, বাজার গবেষণা গ্রাহক আচরণের অর্থ খুঁজে বের করতে চায় এবং বিপণনের চর্চায় এর দুর্দান্ত অবদান ক্রয়ের আচরণ পরিবর্তন করার সম্ভাবনা সরবরাহের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা উচিত।
মডেলগুলির মাধ্যমে মার্কেট রিসার্চ থেকে প্রাপ্ত তথ্যের কাল্পনিক ব্যবহার হ'ল এই সম্ভাবনাটি উন্মুক্ত করে।
গুণগত গবেষণা, বা অনুসন্ধানের ক্ষেত্রে আমরা স্পষ্টভাবে একটি অর্থ অনুসন্ধানের কাজটি দেখতে পাই যার মূল উদ্দেশ্য ক্রয়ের আচরণ বোঝা।
এর ফলাফলগুলির সর্বাধিক উপকার পাওয়ার জন্য, আচরণের ধারণামূলক মডেলগুলি ডিজাইন করা দরকার যা প্রক্রিয়াটি এবং একটি নির্দিষ্ট মোটরচালকের দুটি সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করে এমন ভেরিয়েবলগুলিকে চিত্রিত করে:
এই প্রকল্পটি উভয়কেই গুণগত অধ্যয়নের ফলাফল সংশ্লেষিত করতে এবং যে সংস্থার কোনও নির্বাহীর আগে সিদ্ধান্তের প্রক্রিয়া চিত্রিত করার জন্য উভয়কেই কাজ করে।
এবং এটি বিশেষত পরিমাণগত বাজার গবেষণা সরবরাহকারী এবং বিজ্ঞাপন সংস্থাগুলির জন্য দরকারী কারণ এটি বর্ণনামূলক প্রশ্নপত্র বিকাশের ভিত্তি এবং বিজ্ঞাপন যোগাযোগের প্ল্যাটফর্ম তৈরির ভিত্তি উভয়ই উপস্থাপন করে।
কোয়ান্টেটিভেটিভ রিসার্চের ক্ষেত্রে, এর কাজটি পরিমাপ যন্ত্রের মাধ্যমে তথ্য অর্জন করা, অর্থটিকে তুলনীয় সংখ্যায় রূপান্তর করা। এর মূল উদ্দেশ্য হ'ল ক্রয়ের আচরণের বর্ণনা এবং পরিমাণগত ভবিষ্যদ্বাণী।
সাধারণত, তথ্যগুলির সারণি এবং ফ্রিকোয়েন্সি এবং ক্রসস্ট্যাবুলেশনগুলির আকারে এটির উপস্থাপনা ব্যবহারকারীকে তার সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ায় সমর্থন করার জন্য পর্যাপ্ত তথ্য সরবরাহ করার জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণের চেয়ে বেশি।
এটি পূর্ববর্তী মডেলটিতে পরিসংখ্যান যুক্ত করার সমতুল্য, যাতে আমরা জানতে পারি যে সেখানে কতজন গ্রাহক আছেন যারা এই বা সেভাবে আচরণ করেন, প্রতিটি সিদ্ধান্তের ফ্যাক্টর তাদের পক্ষে কতটা গুরুত্বপূর্ণ etc.
তবে, আমাদের অবশ্যই বুঝতে হবে যে আমাদের এখন একটি ডাটাবেস রয়েছে যা প্রাথমিকভাবে অধ্যয়নটিতে উত্থাপিত প্রতিটি প্রশ্নের পৃথক পৃথক উত্তর দেওয়ার চেয়ে অনেক বেশি সম্ভাব্য মান রয়েছে has
ইন্টারভিউবিদের কাছ থেকে প্রাপ্ত তথ্য এবং যা সংখ্যায় রূপান্তরিত হয়েছে, তার বারের গ্রাফ এবং ক্রস টেবিলের মতো আমরা একই সাথে এক বা দুটি ভেরিয়েবলের বিশ্লেষণ না করলে অনেক বেশি সংযোজন মান হতে পারে একই সাথে
এক সাথে তিন বা ততোধিক প্রশ্ন বিবেচনা করলে তাদের কারও কারও কাছে সাধারণ প্রতিক্রিয়ার মাত্রা সন্ধান করা যায়, একইসাথে একাধিক সাক্ষাত্কারী বিবেচনা করলে তাদের এমন কয়েকটি দল সন্ধান করতে পারে যা সাধারণ বৈশিষ্ট্য রয়েছে।
গুরুত্বপূর্ণ জিনিসটি নিজেই পরিসংখ্যান কৌশল নয়, তবে আপনি এটি দিয়ে কী অর্জন করতে চান তা যেমন:
- পণ্য মূল্যায়নের মাত্রাগুলি সনাক্তকরণ (ফ্যাক্টর) মার্কেট বিভাগগুলির সংজ্ঞা (ক্লাস্টার) গ্রাহক প্রোফাইলের বর্ণনা (এইড) ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কার্যকরী সম্পর্ক যা দামের স্তরের ভূমিকা নির্ধারণ করে (কনজিওন্ট), বা গ্রাহক সন্তুষ্টি (লজিট) পজিশনিং ম্যাপগুলিকে উত্সাহিত করে এমন পণ্য ব্র্যান্ডের মধ্যে সম্পর্ক (বৈষম্যমূলক)
বাজার পরিবেশন করার অনুপ্রেরণা স্বতঃস্ফূর্তভাবে উত্থিত হয় না, তবে গ্রাহক, পরিবেশক এবং প্রতিযোগীদের সাথে যোগাযোগের মাধ্যমে। এটি অপরিহার্য যে একটি ভাল বিপণনকর্তা ডেটা সহ মূল্যবান তথ্যে অনুবাদ করার জন্য এটি কাজ করে যা ক্রয়ের আচরণ বুঝতে, বর্ণনা, ভবিষ্যদ্বাণী এবং সংশোধন করতে সহায়তা করে।
