(3) Theo nguồn thông tin thu thập: Nghiên cứu nội nghiệp (desk research) và Nghiên cứu hiện trường (field research)
Nghiên cứu nội nghiệp liên quan tới việc chúng ta thu thập dữ liệu thứ cấp có sẵn. Nó có thể là các dữ liệu bên trong doanh nghiệp (các báo cáo về doanh thu, lợi nhuận, khách hàng,…) hoặc các dữ liệu bên ngoài, ví dụ như từ các trang vàng, các cục thống kê,…
Nghiên cứu hiện trường liên quan tới việc chúng ta thu thập những thông tin không có sẵn, có thể thông qua việc phỏng vấn khách hàng, thảo luận nhóm hoặc thông qua các bảng câu hỏi (questionnaire).
Trong thực tế thì cặp khái niệm này tương đối ít được nhắc tới, vì trong một nghiên cứu thường nhà nghiên cứu cần cả dữ liệu thứ cấp (secondary data) sẵn có và dữ liệu sơ cấp (primary data).
Xem toàn bộ video khóa học Market Research tại đây.
(4) Theo tính chất (hoặc mức độ chắc chắn) của kết quả nghiên cứu: nghiên cứu khám phá (exploratory research), nghiên cứu mô tả (descriptive research) và nghiên cứu nhân quả (causal research)
Nghiên cứu khám phá hay còn gọi là nghiên cứu sơ bộ nhằm mục đích phân loại và xác định vấn đề cần nghiên cứu tiếp theo. Do chỉ mang tính chất “khám phá” nên mức độ chắc chắn của kết quả nghiên cứu khám phá không cao, và thường chỉ là làm tiền đề cho những nghiên cứu theo sau.
Nghiên cứu mô tả nhằm xác định đặc điểm của một tổng thể hoặc một hiện tượng. Chúng ta thường sử dụng nghiên cứu mô tả trong trường hợp muốn xác định “chân dung” khách hàng của mình là ai? Độ tuổi và giới tính của nhóm khách hàng của mình ra sao chẳng hạn. Nghiên cứu mô tả cũng được sử dụng để tìm hiểu về tiềm năng và đặc điểm của thị trường.
Để tìm hiểu thêm về market research, các bạn có thể tham khảo Khóa học Nghiên cứu thị trường như bên dưới.
Nghiên cứu nhân quả nhằm mục đích xác định mối quan hệ “nhân - quả” giữa các biến. Ví dụ chúng ta muốn biết chi phí quảng cáo có làm tăng doanh số bán hay không hoặc khách hàng sẽ mua sản phẩm của chúng ta nếu chúng ta giảm giá bán? Đây là dạng nghiên cứu rất phổ biến trong thực tiễn, vì việc xác định mối quan hệ “nhân - quả” giữa các biến số sẽ giúp chúng ta dự báo hoặc “kiểm soát” biến kết quả thông qua việc “hiệu chỉnh” biến nguyên nhân.
Trần Trí Dũng
