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Danielle Figueroa

コミュニティへの関与を高めるためのトップヒント：ダイナミックなオンライン・リサーチ・コミュニティのための6つのベストプラクティス

Reading Time: < 1 minute read グローバル・ウェブ・インデックス（GWI）によると、オンラインコミュニティへの参加は2019年以降、着実に増加している。 消費者はお気に入りのブランドと関係を持ちたいと考えており、ブランドには（期待度の低い順に）信頼性、流行性、 面白さを求めている。 パンデミック以来、多くのブランドがオンライン・リサーチ・コミュニティを受け入れている。 継続的なリサーチと実用的な洞察は、今や複数のプラットフォームを通じてオンラインで簡単に実現できる。 人々がアイデアや考え、画像や動画などのリッチメディアを共有することで、ターゲットとするオーディエンスや分野に基づいた関係を構築し、育むことができる。 このように多くのツールが自由に使えるようになっても、コミュニティ内で価値の高いエンゲージメントを構築し、維持することは、依然として大きな課題である。 長時間の沈黙は、会員の関心を低下させ、重要な調査や研究のために会員が最も必要とするときに、会員がその場に留まってくれなくなる可能性があります。 多くの場合、ブランドは、どうすれば顧客の関心を引きつけることができるかについて、新しく新鮮なアイデアの必要性を強調する。 QuestionProのコミュニティマネージャーは、さまざまな分野のトップグローバルブランドと定期的にコラボレーションしています。 高いエンゲージメント率を達成し、オンラインリサーチコミュニティの健全性を維持するためのヒントをいくつか紹介しよう： QuestionProはまた、QuestionPro Communitiesプラットフォーム内で、さまざまなカスタムテンプレート、機能、およびソリューションを開発しました： Daniel Koomson (Ph.D.) [QuestionPro UK リサーチマネージャー]による「Top Tips […]

AIと消費者インサイト：テクノロジーは市場調査をどう変えるか

Reading Time: < 1 minute read テレビのリモコンについて考えたことがありますか？ ないよね？ 私もそうですが、1898年、セルビア系アメリカ人の著名な発明家ニコラ・テスラが世界初のワイヤレスリモコンを作ったとき、ニューヨーク市民の89％が、この発明は事実上不可能だから、彼はおかしいと思ったことをご存じですか。 ニコラは違う考えで、ニューヨークのマディソン・スクエア・ガーデンで、テレビ機器のリモコンとして完全に機能するものを発表した。 彼は、さまざまな機械仕掛けを制御できるこの未完成のシステムを「テレオートマトン」と名付けた。 同じようなことが、すべての技術に起こります。 私たちは通常、それが可能であることを、それが可能になるまで信じることができません。 クエスチョンプロでは、未来は今起きていると考えており、私たちはここで見ているのではありません。 では、Chat GPTとは何でしょうか？ ChatGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、大規模なデータベースを検索し、整形された応答を作成できるように、完全な文章を形成してユーザーの問い合わせに対応することができるチャットボットです。 2022年11月にOpen AIが提供を開始し、その後、インターネットユーザーの間で人気を博しています。 QuestionProのリサーチ＆インサイト担当プレジデントであるDan Fleetwoodが、当社の創業者兼CEOであるVivek Bhaskaran、Jamin Brazil、Lenny Murphyとともに、Live […]

ニッチな視聴者。ニッチオーディエンスとは何か、そのメリット、そして自分のオーディエンスを見つける方法

Reading Time: < 1 minute read なぜ失敗する研究プロジェクトがあるのか、不思議に思ったことはないだろうか。 サンプリングプロセスのどの部分がプロジェクトの成功を決定付ける鍵になるのか、考えたことがありますか？ 特にニッチなオーディエンスを調査する場合、通常よりはるかに精度の高いデータを収集するチャンスとなることが多いため、調査は困難です。 ニッチな視聴者層とは？ リサーチを理解する上で重要なことは、ターゲットが何であれ、常により具体的にすることができる、具体的にすることで正確なデータを収集する可能性が高まり、必然的により良い洞察とより良い意思決定につながる、という考え方にあります。 なるべく具体的な内容にこだわることが肝要なのでしょうか？ 例えば、コンテンツクリエイターやソーシャルメディアインフルエンサーを例にとると、彼らの成功の鍵は、より大きなオーディエンスのサブグループであるニッチオーディエンスに忠誠心を与えることです。 例えば、ダラスの女子大生を調査するとします。ニッチな層は、GPA3.5のチェスの女性プレイヤーでしょう。 このように、「女子大生」でリサーチしても、「GPA3.5のチェス女流棋士」でリサーチした場合、データの精度が落ちてしまうのです。 簡単に言うと、ニッチオーディエンスとは、より大きなオーディエンスの中から、リサーチニーズの基準に適合するサブグループを指します。 ニッチな視聴者のメリット ニッチな客層を対象とした市場調査では、多くの利点があります。その1つは、ニッチな客層を調査することで、競合を排除しながらトップサンプリングとみなすことができるため、収集するすべてのデータが高い精度で来るということです。 また、ニッチな対象者を調査する場合、幅広い対象者を調査する場合よりも、少ないサンプル数で募集・管理できるため、結果的にコストを抑えることができるのです。 つまり、一般的なマーケティングリサーチにかける費用を削減することができ、結果的に企業の利益向上につながるのです。 それでは、ニッチ・オーディエンスの研究例をいくつか見てみましょう。 ニッチ・オーディエンスを見つけるには データの正確性を高めるためには、あらゆるリサーチプロジェクトと同様に、対象者を見つけることが重要です。 日焼け止め製品を発売するのであれば、日焼けをしている人、あるいは海辺の近くに住んでいる人、アウトドア関連の仕事をしている人などを対象にするのがよいでしょう。 対象者がどのような人か決まったら、デモグラフィック、ライフスタイル、アンケートに回答する可能性、興味などを探り、品質管理に合格していることを確認する必要があります。 また、競合他社を基準にして、サンプリング時にどのような点を考慮しているかを判断することもできます。 […]

市場調査参加者。参加者の特徴＋ステップ

Reading Time: < 1 minute read 調査研究のために適切な市場調査参加者を見つけることは、難しいことです。 そのため、QuestionProでは、お客様に最適なサンプルを見つけるために必要なすべてのリソースを確保したいと考えています。 まず、マーケットリサーチパーティシパントとは何かということを理解しましょう…。 マーケットリサーチ参加者とは？ 市場調査参加者は、被験者、調査参加者、対照者、調査回答者等、様々な呼称がある。 ヒトを対象とした研究は、研究者がヒトまたは参加者を調査し、データを収集する学術研究の一種です。 そのためには、まず研究対象者の許可を得なければならない。 研究参加者は、報酬を求めるかどうかにかかわらず、自発的な形で研究に参加し、同意していることを忘れてはならない。 もちろん、データを正しく収集するために何が求められているか、また、データ・プライバシーの観点からどのように保護されるかについて、完全な透明性を確保することが重要であることは言うまでもありません。 研究参加者は、研究の種類によって、子どもであったり大人であったりします。 例えば、薬物や医療行為を含む特定の種類の研究では、子どもはインフォームド・コンセントを与えることができないため、代わりに保護者が同意を与えなければならない場合があります。 市場調査参加者とは何かを理解した上で、彼らの権利が確実に保護され、研究者がどのように法的義務を負うかについて、話を深めていきましょう。 研究倫理の現代的規範およびヘルシンキ宣言に基づき、人を対象とする研究を行う研究者は、研究参加者に一定の権利を与えるべきである。 研究参加者は、以下のことを期待する。 受益権の対象となる権利は、研究者の欲望が、研究の参加者である自分に利益をもたらすことである。 研究者は、作業中に参加者にいかなる危害も加えないようにする必要があります。 研究上の正義を経験する権利とは、研究者が参加者との共同作業中およびその後の参加者間のコミュニケーションにおいて、参加者を相対的に扱うことである。 これには、研究の性質や実施方法について十分な情報を与えられること、また、研究終了後にどのような結果が誰と共有されるのかについて知らされることが含まれます。 個人の尊重を受ける権利-すなわち、研究対象者が研究のあらゆる段階を通じて研究者から敬意と尊厳をもって扱われること。 これには、常に機密を保持し、各参加者の身体に関する権利を尊重すること（例えば、必要な場合にのみサンプルを収集すること）が含まれます。 […]

セレクション・バイアス：その正体、種類、例

Reading Time: < 1 minute read 研究者は、調査結果が対象コミュニティの実情に合わない場合、支援を必要とすることがあります。 原因は多数あるが、選択バイアスが最も重要である。 研究サンプルが対象母集団を正確に代表する必要がある場合に発生し、研究結果にばらつきが生じます。 選択バイアス、その実際的な影響、そしてそれを回避する最善の方法を理解することは、その影響に対処するのに役立ちます。 データ収集プロセスを強化する方法について知っておくべきことは、この投稿ですべて網羅されています。 選択バイアスとは？ 選択バイアスとは、研究サンプルの代表が不正確になるような実験的ミスを指します。 参加者のプールやデータがターゲットグループを代表していない場合に発生する。 選択バイアスの重大な原因は、研究者がサブグループの特性を考慮しなかった場合である。 サンプルデータの変数と調査母集団との間に根本的な乖離を生じさせる。 選択バイアスは、いくつかの理由で研究において発生する。 もし、研究者が誤った基準でサンプル集団を選択した場合、このバイアスの例を数多く見つけることができる。 また、被験者の参加意欲に影響を与える要素があるために起こることもあります。 学習科学におけるすべての統計モデルにはデータが必要である。 統計的に有効なモデルを開発するためには、良いデータが不可欠ですが、不十分な情報を得ることは意外と簡単です。 選択バイアスは、データ収集から分析に至るまで、すべてのプロセス段階で研究者に影響を与える。 例えば、研究者は、自分たちの研究成果が他の人々や異なる環境に適用されない可能性があることを認識する必要があるかもしれません。 このタイプのエラーは、個人が2つ以上のグループのうちの1つに無作為に割り当てられたにもかかわらず、実際に参加できるのは一部の人だけであることを示します。  つまり、あるプログラムに適していると思われる人が参加することもあれば、そうでないこともあるのです。 したがって、プログラムに参加した人とそうでない人とでは、異なる特性を持つ可能性があります。 […]

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