Маркетинг

Пожалуйста, расскажите подробнее про dichotomous question!

2 ответа

  • Маркетинг

    dichotomous question – это дихотомический вопрос. Если конкретнее, это такой способ постановки вопроса, когда на него можно ответить только «да», или «нет», «согласен/не согласен» и тому подобное. Часто такие опросы проводят на предприятиях, для улучшения и оценки социального спектра. И в маркетинге это очень распространено. Ведь если опросить потребителя, то можно выявить потребности без углубления в рассуждения, опираясь исключительно на простые ответы, типа «да», или «нет».

  • Маркетинг

    Такие типы опроса еще нужно уметь правильно организовать. Если вам нужна информация только о пользователях продукта, вы можете попросить этот тип вопроса «отказаться» от тех, кто не купил ваши товары или услуги. Важно, чтобы вы задавали этот вопрос только в том случае, если на самом деле есть только два возможных ответа. Избегайте использования дихотомического вопроса, чтобы узнать о чувствах и эмоциях, поскольку это нейтральная область, где люди предпочли бы ответить «возможно» или «иногда», Дихотомические вопросы (да/нет) могут показаться простыми, но у них мало проблем, как со стороны респондента, так и с точки зрения анализа. Да/Нет вопросы часто заставляют клиентов выбирать между вариантами, которые могут быть не такими простыми, и могут привести к тому, что клиент ответит вариантом, который действительно не отражает чувства. Например, хороший дихотомический вопрос будет: «Вы выше 180 см?». В то время как плохой дихотомический вопрос был бы «Вам нравятся песни группы Скорпионс в альбоме таком-то? Ответчик, возможно, не сможет вспомнить и затруднится с ответами «Да/Нет». Многие респонденты могут просто любить одну песню, но не знают остальные песни в альбоме, в то время как другим и нравятся и не нравятся песни в альбоме. Преимущества дихотомических вопросов заключаются в том, что они легкие и короткие. Кроме того, вы можете упростить обзор. Дихотомические вопросы имеют преимущество для облегчения ответов и облегчения анализа данных.