Metody statystyczne

Metody statystyczne odgrywają kluczową rolę w badaniach marketingowych, pozwalając na analizę danych ilościowych oraz identyfikację wzorców i zależności. Oto najczęściej stosowane metody statystyczne:

Statystyka opisowa (Descriptive Statistics):

• Średnia (Mean): Uśrednienie wyników, np. średni koszt zakupu klienta.
• Mediana (Median): Wartość środkowa w uporządkowanym zbiorze danych, np. mediana wydatków klientów.
• Dominanta (Mode): Najczęściej występująca wartość w danych, np. najpopularniejsza cena produktu.
• Odchylenie standardowe (Standard Deviation): Miara rozproszenia danych wokół średniej.
• Wariancja (Variance): Rozproszenie wyników w próbie.

Wnioskowanie statystyczne (Inferential Statistics):

• Testy istotności statystycznej: Sprawdzanie, czy różnice między grupami są istotne statystycznie, przykładowo:
  • Test t-Studenta: Porównanie średnich dwóch grup.
  • ANOVA (Analiza wariancji): Porównanie średnich więcej niż dwóch grup.
  • Chi-kwadrat: Analiza zależności między zmiennymi jakościowymi.
• Przedziały ufności (Confidence Intervals): Ocena przedziału, w którym z określonym prawdopodobieństwem znajduje się wynik populacji. Podstawa do weryfikacji, czy np. dwa przedziały od siebie się różnią statystycznie
• Regresja i korelacja:
  • Korelacja: Mierzenie siły związku między dwiema zmiennymi, np. ceną a popytem.
  • Regresja liniowa: Badanie wpływu liniowego jednej zmiennej na drugą (np. wpływ budżetu marketingowego na sprzedaż). Możliwa jest też regresja nieliniowa.
  • Regresja wielokrotna: Analiza wpływu wielu zmiennych niezależnych na zmienną zależną.

Analiza segmentacyjna (Cluster and Factor Analysis):

• Analiza skupień (Cluster Analysis): Grupowanie klientów na podstawie ich cech (np. demograficznych, behawioralnych).
• Analiza czynnikowa (Factor Analysis): Redukcja liczby zmiennych w celu znalezienia ukrytych wymiarów (np. grupowanie motywacji zakupowych). Celem jest opisanie zależności między zaobserwowanymi, skorelowanymi zmiennymi przy pomocy możliwie mniejszej liczby zmiennych nieobserwowanych nazywanych czynnikami bądź faktorami, które są wzajemnie nieskorelowane

Analiza predykcyjna (Predictive Analysis):

• Modelowanie regresyjne: Przewidywanie przyszłych wyników na podstawie danych historycznych.
• Drzewa decyzyjne: Wizualizacja procesów decyzyjnych klientów.

Analiza trendów i szeregów czasowych (Time Series Analysis):

• Analiza sezonowości: Badanie cykliczności w danych, np. wzrost sprzedaży w okresie świątecznym.
• Model ARIMA: Modelowanie i prognozowanie szeregów czasowych.
• Decompozycja szeregów czasowych: Rozdzielenie trendów, sezonowości i przypadkowych fluktuacji.

Testy marketingowe i analiza wariancji:

• Testy A/B: Porównanie wyników dwóch wersji reklamy lub strony internetowej.
• Analiza conjoint: Badanie preferencji klientów poprzez analizę ich wyborów pomiędzy różnymi kombinacjami cech produktu.

Istnieje także wiele innych metod analiz danych marketingowych, takich jak:

• Analiza danych wielowymiarowych
• Modele bayesowskie do predykcji na bazie danych historycznych
• Analizy koszykowe do identyfikacji wzorców zakupowych oraz systemów rekomendacji
• Modele decyzyjne do predykcji zachowań klientów
• Wszelkiego rodzaju mechanizmy machine learningowe

Lista metod w badaniach marketingowych i statystycznych stale się rozwija, ponieważ technologie, narzędzia analityczne i potrzeby firm dynamicznie się zmieniają.