Marketing bán hàng - Phương pháp phân tích dữ liệu

Phương pháp phân tích dữ liệu Hôm nay Chuẩn bị dữ liệu Các loại phân tích thống kê Phân tích mô tả Phân tích khác biệt Sơ đồ tổng quát về chuẩn bị và phân tích dữ liệu Chuẩn hóa Hiệu chỉnh và Mã hóa Nhập liệu Tóm tắt dữ liệu Phân tích dữ liệu Phân tích thống kê Phân tích đơn biến, nhị biến Phân tích đa biến Diễn dịch Chuẩn bị dữ liệu Phát hiện lỗi Xác nhận tính hợp lý của dữ liệu (Data validation)  Là quy trình xác định cuộc khảo sát, phỏng vấn hoặc quan sát có được thực hiện đúng hay không và không có gian lận cũng như sai lệch.  Tiếp xúc lại mẫu phỏng vấn nếu trong trường hợp bị sai lệch để làm cho hợp lý tiến trình thu thập dữ liệu. Hiệu chỉnh dữ liệu (Data Editing)  Là tiến trình kiểm tra các lỗi của dữ liệu. Chính xác Đối tượng nghiên cứu có thật sự trả lời bảng câu hỏi không? Hợp lệ Đối tượng nghiên cứu có hiểu hướng dẫn của bảng câu hỏi Hoàn thành Đối tượng nghiên cứu có trả lời tất cả những câu hỏi trong bảng câu hỏi không? Quan điểm của bạn về bia Heineken là gì? Rất không có hương vị Rất có hương vị 1 2 3 4 5 6 7 ○ ○ ○ ○ ○ ○ ● Rất dở Rất ngon 1 2 3 4 5 6 7 ● ○ ○ ○ ○ ○ ○ Rất tiêu cực Rất tích cực 1 2 3 4 5 6 7 ○ ○ ○ ● ○ ○ ○ Heineken là: Rất không xứng đáng với sự tin cậy chút nào Rất xứng đáng với sự tin cậy 1 2 3 4 5 6 7 ○ ○ ○ ○ ● ○ ○ Rất không đáng tin cậy chút nào Rất tin cậy 1 2 3 4 5 6 7 ● ○ ○ ○ ○ ○ ○  Anh/chị có kế hoạch chi tiêu như thế nào về các loại thức uống cho một tuần? (tổng số bằng 100%) Bia 20 Nước ngọt có gas 30 Trà đóng chai 30 Nước tinh khiết 40 Rượu 10 Tổng 130 Mã hóa dữ liệu (Data Coding)  Là một tiến trình của việc nhóm và quy định những giá trị số học cho những hồi đáp trong bảng câu hỏi. Mã hóa câu hỏi đóng Quy định những tên và giá trị của biến mô tả Mã hóa câu hỏi mở - Tạo ra một bảng danh sách những loại hồi đáp - Hợp nhất những loại hồi đáp - Quy định mỗi loại hợp nhất 1 giá trị số học Nhập dữ liệu (Data Entry)  Tạo một bảng tính (spreadsheet) trong SPSS để nhập dữ liệu Questionnaire number: cho mỗi bảng câu hỏi một con số Name: “Q1” Type: số hoặc chuỗi (numeric or string) Label: mô tả biến Value: quy định những giá trị số học cho các biến mô tả Missing values: giá trị (“9” or “99”) quy định cho biến bỏ trống (missing value) Measure: thang đo tỉ lệ và khoảng (scale); thang đo thứ tự (ordinal); thang đo danh nghĩa (nominal) Tóm tắt dữ liệu dạng bảng (Data Tabulation)  Đây là một quá trình đơn giản của việc đếm số lượng các quan sát mà các quan sát này được phân loại thành các hạng mục nào đó.  Bảng đơn(One-way tabulation): sự phân loại của một biến đơn  Bảng chéo (Cross tabulation): sự phân loại của những biến kép Bảng đơn Mức độ thích thương hiệu Tần số tuyệt đối Tần số tương đối (%) Tần số tích lũy (%) Rất thích (5) 40 20 20 Thích (4) 100 50 70 Tạm được (3) 30 15 85 Ghét (2) 20 10 95 Rất ghét (1) 10 5 100 Tổng n= 200 100% Bảng chéo Mức độ gần gũi với cửa hàng Tuổi 30 Không gần gũi 67.1 39.1 46.4 Gần gũi 32.9 60.9 53.6 Tổng 100 100 100 Tóm tắt dữ liệu dạng đồ thị Tiệm tạp hóa 15% Chợ 25% Siêu thị 35% Online 25% Nơi thường mua dầu gội Sơ đồ tổng quát về chuẩn bị và phân tích dữ liệu Chuẩn hóa Hiệu chỉnh và Mã hóa Nhập liệu Đưa dữ liệu vào bảng Phân tích dữ liệu Phân tích thống kê Phân tích đơn biến, nhị biến Phân tích đa biến Diễn dịch Chuẩn bị dữ liệu Phát hiện lỗi Các loại phân tích thống kê Thống kê mô tả (Descriptive analysis) mô tả những đặc điểm chính của dữ liệu Kiểm định sự khác biệt (Test of Differences) kiểm định sự khác biệt của trung bình Kiểm định sự liên kết (Test of Association) xác định mối quan hệ giữa các biến Kiểm định sự phụ thuộc lẫn nhau (Test for Interdependence) để tóm tắt thông tin dữ liệu bằng việc nhóm các biến hoặc nhóm các đối tượng Phân tích mô tả Phân tích mô tả  Là bước đầu tiên của phân tích dữ liệu  Cung cấp những tóm tắt cơ bản về mẫu và các hồi đáp Đo lường khuynh hướng tập trung (Measures of central tendency) (Mode, Median, Mean) Tóm tắt các hồi đáp điển hình Đo lường tính biến thiên (Measures of variability) (frequency, range, standard deviation) Đo lường sự đa dạng của hồi đáp Đo lường khuynh hướng trung tâm Mức độ đo lường càng cao Nhiều phân tích hơn được sử dụng Tóm tắt những trả lời đặc trưng Mean Median Mode Dữ liệu phi tham số Dữ liệu định danh Dữ liệu thứ tự Dữ liệu tham số Dữ liệu khoảng Dữ liệu tỉ lệ Đo lường khuynh hướng tập trung: Mode  Mode (chủ yếu sử dụng cho thang đo Định danh, cũng có thể được sử dụng cho thang đo thứ tự, khoảng, tỉ lệ)  Mode là giá trị xuất hiện trong phân phối thường xuyên nhất √ √ Đo lường khuynh hướng tập trung: Mode  Mode (chủ yếu sử dụng cho thang đo Định danh, cũng có thể sử dụng cho thang đo thứ tự, khoảng, tỉ lệ) √ Bạn bao nhiêu tuổi? ___ √ Đo lường khuynh hướng tập trung: Mode  Mode là giá trị xuất hiện trong phân phối thường xuyên nhất 1, 2, 1, 1, 1, 2, 1,1, 1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 2 20, 20, 21, 22, 20, 24, 20, 23, 20, 20, 20 Đo lường khuynh hướng tập trung: Median  Median (sử dụng chủ yếu cho thang đo thứ tự; cũng có thể được sử dụng cho thang đo tỉ lệ và thang đo khoảng)  Median là giá trị ở giữa của bảng phân phối, phân nữa hồi đáp ở trên và phân nữa hồi đáp ở dưới. X √ Đo lường khuynh hướng tập trung: Median  Median (sử dụng chủ yếu cho thang đo thứ tự; cũng có thể được sử dụng cho thang đo tỉ lệ và thang đo khoảng) √ Bạn bao nhiêu tuổi? ___ √ Đo lường khuynh hướng tập trung:Median  Median là giá trị ở giữa của bảng phân phối, phân nữa hồi đáp ở trên và phân nữa hồi đáp ở dưới. 20, 20, 21, 22, 20, 24, 20, 23, 20, 26 20, 20, 20, 20, 20, 21, 22, 24, 23, 25, 26 Đo lường khuynh hướng tập trung: Mean  Mean được sử dụng cho thang đo khoảng và tỉ lệ  Mean là giá trị trung bình của phân phối X X Đo lường khuynh hướng trung tâm: Mean  Mean được sử dụng cho thang đo khoảng và tỉ lệ  Mean là giá trị trung bình của phân phối µ: trung bình tổng thể : trung bình mẫu X √ Bạn bao nhiêu tuổi? ___ √ Đo lường sự biến thiên/phân tán  Mô tả độ trải dài của những giá trị xung quanh đo lường khuynh hướng tập trung (i.e. Sự giống nhau của hồi đáp) Phân phối tần số theo từng hạng mục (Frequency distribution) Khoảng biến thiên (Range) Độ lệch chuẩn (Standard deviation) Đo lường sự biến thiên: Frequency  Frequency distribution chủ yếu được sử dụng cho thang đo Định danh (Tabulation)  Số lần của mỗi giá trị được chọn Source: online resources for textbook, Hair, Lukas, Bush and Ortinau 2008 Đo lường sự biến thiên: Range  Range chủ yếu được sử dụng cho thang đo thứ tự  Sự khác biệt giữa giá trị cao nhất và giá trị thấp nhất 1, 3, 2, 6, 2, 2, 2, 5, 3, 1, 7, 2, 4, 5, 3, 3 Range = 7 – 1 = 6 Đo lường sự biến thiên: Standard Deviation  Standard deviation được sử dụng cho thang đo khoảng và tỉ lệ  Mô tả độ lệch trung bình của các giá trị từ mean Deviation: Standard Deviation: xxd ii    1 2    n XX iS Tóm tắt: Phân tích mô tả Mức độ đo lường Đo lường khuynh hướng trung tâm Đo lường sự biến thiên Thang đo Định danh Mode Frequency Thang đo thứ tự Median Range Thang đo khoảng và tỉ lệ Mean Standard Deviation Ứng dụng SPSS – Phân tích mô tả  Đo lường khuynh hướng trung tâm Analyse  Descriptive Statistics  Frequencies  Statistics  Đo lường sự biến thiên Analyse  Descriptive Statistics  Frequencies  Statistics Bài tập Mã hóa dữ liệu Nhập dữ liệu  Phân tích mô tả Sơ đồ tổng quát về chuẩn bị và phân tích dữ liệu Chuẩn hóa Hiệu chỉnh và Mã hóa Nhập liệu Đưa dữ liệu vào bảng Phân tích dữ liệu Phân tích thống kê Phân tích đơn biến, nhị biến Phân tích đa biến Diễn dịch Chuẩn bị dữ liệu Phát hiện lỗi Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing)  Một giả thuyết là sự dự đoán của nhà nghiên cứu về 1) những đặc tính của một biến; hoặc 2) mối quan hệ giữa các biến được kiểm định trong nghiên cứu Giả thuyết không (Null Hypothesis)  Ký hiệu: Ho  Giả thuyết muốn kiểm định  Trái ngược hoàn toàn những gì nhà nghiên cứu dự đoán hoặc mong đợi Giả thuyết thay thế (Alternative Hypothesis)  Ký hiệu: H1/Ha  Những gì nhà nghiên cứu dự đoán hoặc mong đợi Giả thuyết Ho và H1  Ví dụ: Vui lòng cho biết mức độ đồng ý của bạn với phát biểu sau: “Khả năng bạn giới thiệu thương hiệu A với một người bạn như thế nào?” Chắc chắn không giới thiệu 1 2 3 4 5 6 7 Chắc chắn giới thiệu Ho: x <= 4 H1: x > 4 (kiểm định 1 đuôi - one tailed test) Giả thuyết Ho và H1 Vui lòng cho biết mức độ đồng ý của bạn với phát biểu sau: “Khả năng bạn giới thiệu thương hiệu A với 1 người bạn như thế nào?” Chắc chắn không giới thiệu 1 2 3 4 5 6 7 Chắc chắn giới thiệu “Khả năng bạn giới thiệu thương hiệu B với 1 người bạn như thế nào ?” Chắc chắn không giới thiệu 1 2 3 4 5 6 7 Chắc chắn giới thiệu Ho: x1 = x2 H1: x1 ≠ x2 (kiểm định 2 đuôi - two tailed test) Giả thuyết Ho và H1 “Bạn đánh giá như thế nào về thương hiệu A?” Rất tốt 1 2 3 4 5 6 7 Rất xấu “Khả năng bạn mua thương hiệu A như thế nào?” Rất không chắc chắn 1 2 3 4 5 6 7 Rất chắc chắn Ho: Sự đánh giá của người tiêu dùng không ảnh hưởng đến ý định mua hàng H1: đánh giá của người tiêu dùng ảnh hưởng đến ý định mua hàng Ý nghĩa thống kê (Statistical Significance)  Ví dụ: “Khả năng bạn giới thiệu thương hiệu A cho 1 người bạn như thế nào?” Chắc chắn không giới thiệu 1 2 3 4 5 6 7 Chắc chắn giới thiệu Ho: x <= 4 H1: x > 4  Sai lầm loại I: Lỗi được tạo ra khi chúng ta bác bỏ giả thuyết Ho nhưng nó đúng.  Mức ý nghĩa (Level of significance): xác suất của việc tạo ra sai lầm loại I (α), thường là 5%  Độ tin cậy (Confidence level): 1- α Các bước kiểm định 1 giả thuyết  Bước 1: Bắt đầu với giả thuyết (Ho, Ha) dựa trên giả định hoặc nghiên cứu trước đây (kiểm định một đuôi Vs. Kiểm định 2 đuôi).  Bước 2: Chọn 1 mức ý nghĩa (5% hoặc 1%)  Bước 3: Xác định phép kiểm định thích hợp và tính giá trị thống kê kiểm định (p value; ý nghĩa thống kê thật sự của kết quả)  Bước 4: Xác định giá trị tới hạn của phép kiểm định  Bước 5: So sánh giá trị kiểm định với giá trị tới hạn để ra quyết định (từ chối hay bác bỏ giả thuyết) Nếu p >α: Chấp nhận Ho (bác bỏ Ha) Nếu p < α : từ chối Ho (chấp nhận Ha) Phân tích khác biệt Thương hiệu nào có chất lượng tốt hơn? Phân tích khác biệt  Kiểm định sự khác biệt giữa những giá trị trung bình của các nhóm nhỏ trong 1 đo lường; hoặc giữa giá trị trung bình của cùng nhóm nhỏ trong những lần đo lường lặp  Nhóm 1: Bạn thích iPhone như thế nào? Nhóm 2: Bạn thích iPhone như thế nào? Nhóm 1: Bạn thích iPhone như thế nào? Bạn thích Samsung Galaxy như thế nào? Nhóm 1: Bạn thích iPhone như thế nào? (tháng đầu) Bạn thích iPhone như thế nào (tháng thứ 2) Những loại kiểm định trong phân tích khác biệt Loại kiểm định Mục đích của kiểm định One Sample T- Test So sánh trung bình của 1 câu hỏi được trả lời bởi một nhóm đáp viên dựa vào dữ liệu tham số bất biến Independent Samples T-Test So sánh trung bình của một câu hỏi được trả lời bởi 2 nhóm đáp viên khác nhau trên dữ liệu tham số Paired Samples T- Test So sánh 2 trung bình của 2 câu hỏi khác nhau được trả lời bởi cùng một nhóm đối tượng trên dữ liệu tham số ANOVA So sánh trung bình của 1 câu hỏi được trả lời bởi hơn 2 nhóm khác nhau trên dữ liệu tham số. One Sample T-Test  Example: H0: mean <= 3 Ha: mean >3 1 nhóm; thang đo khoảng  one sample t test Mức ý nghĩa: 5% Biến kiểm định: ý định bay; Giá trị kiểm định: 3 Sig. (1-tailed) = Sig. (2-tailed)/2 = 0.059 P value = 0.059 α=0.05 P value > α Chấp nhận Ho Independent Samples T-Tests Example: H0: mean (nam) = mean (nữ) Ha: mean (nam) ≠ mean (nữ) Independent Samples T-Tests  Example: H0: mean (nam) = mean (nữ) Ha: mean (nam) ≠ mean (nữ) 2 nhóm; thang đo khoảng  independent sample t-test Mức ý nghĩa: 5% Biến kểm định: khả năng bay Biến nhóm: giới tính (nam vs. nữ) Ho: variances (nam) = variances (nữ) Ha: variances (nam) ≠ variances (nữ) Paired Samples T-Tests  Example: H0: mean (lần 1) >= mean (lần 2) Ha: mean (lần 1) < mean (lần 2) Đo lường cùng đáp viên 2 lần: lần đầu : tháng 2 lần 2 : tháng 7 Sig.(1-tailed) = Sig. (2-tailed) / 2 ANOVA Tests  Example: H0: mean (N1) = mean (N2) = mean (N3) Ha: mean (N1) ≠ mean (N2) ≠ mean (N3) (Bất kỳ của 3 nhóm này là khác nhau) Bài tập  Sài Gòn Bakery được thành lập cách đây 5 năm ở Tp.HCM. Tiệm bánh bán đa dạng bánh mì Việt và bánh mì Ý.  Để biết khách hàng cảm thấy như thế nào khi họ mua bánh mì tại Sài Gòn Backery. Người quản lý thuê bạn để thực hiện một cuộc khảo sát nhỏ.  Để làm nghiên cứu, bạn đã khảo sát 45 đối tượng bằng cách phỏng vấn những khách hàng đến cửa hàng vào tháng 5/ 2013. Bài tập Mỗi đối tượng được hỏi 4 câu hỏi: 1) Bạn đánh giá như thế nào về chất lượng của bánh mì? (1=rất dở; 7=xuất sắc); 2) Một cách tổng quát, cho biết mức độ hài lòng của bạn về tiệm bánh? (1=rất thất vọng, 7=xuất sắc); 3) Bạn thích bánh vì Việt hay bánh mì Ý? (1=bánh mì Ý; 2=bánh mì Việt); 4) Bạn mua bánh mì bao nhiêu lần trong 1 tuần? (1=1 lần 1 tuần; 2= 2-3 lần; 3= hơn 3 lần) Bài tập  Giữa tháng 5 và tháng 7, người quản lý đã thay đổi một vài thứ trong tiệm bánh. Vì vậy vào tháng 7, quản lý yêu cầu bạn làm một cuộc khảo sát nhỏ với cùng các đối tượng nghiên cứu một lần nữa. Lần này, bạn chỉ đo lường sự hài lòng của họ với tiệm bánh.  Vì vậy tổng cộng, bạn sẽ thấy 6 biến trong dữ liệu Sài Gòn Backery. 6 biến này là “id”; “chất lượng”; “sự hài lòng”; “ưa thích”; “tần số”; “sự hài lòng-lặp lại”. Bài tập  Câu 1: Phân tích thống kê mô tả các biến nghiên cứu  Câu hỏi 2: Kiểm định xem có hay không những khách hàng thích bánh mì Ý có đánh giá về chất lượng tốt hơn và hài lòng về tiệm bánh hơn những khách hàng thích bánh bì Việt.  Câu hỏi 3: Kiểm định có hay không những khách hàng có số lần mỗi tuần đến tiệm bánh khác nhau thì đánh giá chất lượng và sự hài lòng khác nhau về tiệm bánh.  Câu hỏi 4: Kiểm định có hay không việc khách hàng thay đổi sự hài lòng của họ về tiệm bánh từ tháng 5 đến tháng 7.