ಗ್ರಾಹಕ ತೃಪ್ತಿ ಎಂದರೇನು?

ಉತ್ತಮ ಗ್ರಾಹಕ ತೃಪ್ತಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಸಂಶೋಧನೆ ಹೇಗೆ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಸತತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಗಿದ್ದು ಅದನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು.

ಈ ನಿರಂತರತೆಯ ತುದಿಗಳನ್ನು " ಎಲ್ಲ ತೃಪ್ತರಾಗಿ" ಮತ್ತು "ಸಿ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸಮೃದ್ಧವಾಗಿದೆ " ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಲಾಗುವುದು . ಈ ವಿಪರೀತಗಳ ನಡುವೆ ಕೆಲವು ಮೌಲ್ಯವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ತೃಪ್ತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂತೃಪ್ತಿ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ತೃಪ್ತಿ ಬಗ್ಗೆ ಗ್ರಾಹಕನ ನಿಜವಾದ ಅಭಿಪ್ರಾಯದ ನಡುವಿನ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಹೇಗಾದರೂ, ಇದು ಸಾಧ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಪಾಯಿಂಟ್ ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಅಂದಾಜು ಸಾಧ್ಯತೆ. ಇದು ಅಂದಾಜು ಮೌಲ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ದೋಷವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಣ್ಣ ಅಂದಾಜು ದೋಷದ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಒಂದು ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಲಘುವಾದ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ವೇರಿಯೇಬಲ್ಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?

ಮನೋವಿಜ್ಞಾನ, ಸಮಾಜಶಾಸ್ತ್ರ, ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಇತರ ಸಾಮಾಜಿಕ ವಿಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿನ ಆ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ಸುಪ್ತವಾದ ಅಸ್ಥಿರಗಳಾಗಿವೆ . ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರೇರಣೆಗಳು ಅಥವಾ ವರ್ತನೆಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಆಸಕ್ತಿ ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ತೃಪ್ತಿಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಂತೆ, ವಯಸ್ಸು, ತೂಕ, ಅಥವಾ ಶಿಕ್ಷಣದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಳುವುದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ಅಸ್ಥಿರವೆಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಹುದು; ಅವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾಗುತ್ತವೆ .

ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ, ಪ್ರತಿ ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅಳತೆಗೆ, ಹಲವಾರು ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯಬಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು ಎಂದು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಪ್ಪುತ್ತಾರೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧಕರು ನೇರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಹಲವಾರು ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ಅಸ್ಥಿರಗಳಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲದ ಸುಪ್ತ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.

ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು

ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿಗಳ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು. ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಹಕರು ಅನುಭವಿಸಿದ ತೃಪ್ತಿ ಅಥವಾ ಅತೃಪ್ತಿಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಹಲವಾರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಇದು ಸಹಾಯವಾಗುತ್ತದೆ. ತೃಪ್ತಿ ಅನಂತ ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಿದ್ದರೂ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ, ತೃಪ್ತಿ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವದ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಆರಾಮದಾಯಕವಾಗಿದೆಯೆಂದು ಗ್ರಾಹಕರು ತಮ್ಮ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಾಕಷ್ಟು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕು.

ಗ್ರಾಹಕರ ತೃಪ್ತಿ ಮಾಪಕಗಳು - ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಬಳಸುವ ಸ್ಕೇಲ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 5-ಪಾಯಿಂಟ್, 7-ಪಾಯಿಂಟ್, ಅಥವಾ 10-ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳಾಗಿವೆ, ಅಂದರೆ ಶೂನ್ಯವು ಯಾವಾಗಲೂ ಅತೃಪ್ತಿಯ ಉನ್ನತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. 5-ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಪಕದಲ್ಲಿ, ಕೆಳಗಿನ ಪರ್ಯಾಯ ಪರ್ಯಾಯಗಳಿಂದ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಐಟಂಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆ: 1 ಬಹಳ ತೃಪ್ತಿಯಾಗದ, 2 ಮಧ್ಯಮ ತೃಪ್ತಿಯಾಗದ, 3 ತಟಸ್ಥ, 4 ಮಧ್ಯಮ ತೃಪ್ತಿ, 5 ತೃಪ್ತಿ.

ತೃಪ್ತಿ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಂಶವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಲು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವವರು ಕೇಳಿದಾಗ, ಮೂರು ಸಂಬಂಧಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರಬೇಕು . ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ಅಸ್ಥಿರಗಳಾಗಿವೆ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಬೇಕು, ಹಾಗಾಗಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ಭಾಷಣವನ್ನು ಸಮೀಕ್ಷೆ ಘಟಕಗಳ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಕಂಪೆನಿಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹಾರ ಮಾಡುವ ಅಂಶವನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳತೆ ಮಾಡಲು ಆಸಕ್ತಿ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನಂತರ ವ್ಯವಹಾರದ ವೇಗ, ವೆಬ್ಸೈಟ್ನ ಉಪಯುಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಲೈವ್-ಚಾಟ್ ಗ್ರಾಹಕರ ಸೇವಾ ಅನುಭವವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಪ್ರಶ್ನಿಸಬಹುದು.

ತೃಪ್ತಿ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಉದ್ದ - ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ 15 ರಿಂದ 35 ರವರೆಗಿನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿರಬೇಕು, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಗ್ರಾಹಕರ ಸೇವೆಯ ಅಂಶಗಳ ಅಳತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ವಿಭಜನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು, ತಮ್ಮ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರವಲ್ಲ, ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಕಲಿಯುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಕೆಲವು ಪ್ರಶ್ನಾವಳಿ ಐಟಂಗಳನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ.

SEM ನೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕ ತೃಪ್ತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು

ಗ್ರಾಹಕರ ಸಂತೃಪ್ತಿಯ ಪ್ರಬಲವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ . ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ಅಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸುಪ್ತ ಅಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಸುಪ್ತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು ಒಂದು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.

ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಸಮೀಕರಣದ ಮಾದರಿ (SEM) . ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ನಡುವಿನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯು ಕೆಲವು ಮಾನದಂಡಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಅಥವಾ ಏಕೈಕ ಮಾನದಂಡಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ ಮಾಪನಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ನಿಜವಾದ ವೀಕ್ಷಿಸಿದ ಡೇಟಾದಿಂದ ವಿಚಲನವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ವಿಧಾನವು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧಕರ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸುಪ್ತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವುದನ್ನು ತೂರಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಮ್ಯಾನಿಫೆಸ್ಟ್ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ, ಸುಪ್ತ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ವಿಷಯಗಳು ಹುಟ್ಟಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಸುಪ್ತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ಸಂಶೋಧಕರು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಯು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸ್ವೀಕಾರಾರ್ಹ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗಿ R2 ಎಂದು ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ಗುಣಾಂಕದ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತು ಯೋಗ್ಯತೆಯ ಒಳ್ಳೆಯತನದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ.