วิจัยตลาด (Market Research) คืออะไร?

การวิจัยตลาดเป็นกระบวนการที่ช่วยให้ธุรกิจหรือองค์กรเข้าใจถึงพฤติกรรม ความต้องการ และแนวโน้มของผู้บริโภคในตลาดเป้าหมาย โดยการเก็บรวบรวมข้อมูล วิเคราะห์ และสรุปผลเพื่อใช้ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในการทำการตลาด การวิจัยตลาดสามารถช่วยให้เข้าใจถึงปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของลูกค้าและช่วยปรับปรุงผลิตภัณฑ์หรือบริการให้ตรงกับความต้องการของตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ประเภทของการวิจัยตลาด

การวิจัยตลาดสามารถแบ่งได้หลายประเภทตามลักษณะของการเก็บข้อมูลและวัตถุประสงค์ของการวิจัย โดยประเภทหลัก ๆ ได้แก่:

1. การวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research): เป็นการเก็บข้อมูลเชิงตัวเลขที่สามารถวัดและคำนวณได้ การวิจัยประเภทนี้เหมาะสำหรับการสรุปและการคาดการณ์เกี่ยวกับตลาดเป้าหมาย โดยใช้แบบสอบถามและการสัมภาษณ์ที่สามารถเก็บข้อมูลจำนวนมากได้
2. การวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research): มุ่งเน้นการเก็บข้อมูลที่เป็นความรู้สึก ทัศนคติ และความเห็นของกลุ่มเป้าหมาย การวิจัยนี้ใช้เครื่องมือเช่น การสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview) และการสนทนากลุ่ม (Focus Group) เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ละเอียดและเข้าใจความต้องการของกลุ่มลูกค้าในเชิงลึก
3. การวิจัยเชิงสำรวจ (Survey Research): เป็นการเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างในตลาดเป้าหมายผ่านการสอบถามความคิดเห็น โดยมุ่งเน้นการสำรวจความคิดเห็นเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ หรือแบรนด์ขององค์กร
4. การวิจัยเชิงทดลอง (Experimental Research): เป็นการทดลองภายใต้สภาวะแวดล้อมที่ถูกควบคุมเพื่อตรวจสอบผลกระทบของปัจจัยที่ต้องการวัด เช่น การทดสอบการตอบสนองของลูกค้าต่อโฆษณาใหม่

เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยตลาด

การวิจัยตลาดต้องใช้เครื่องมือที่หลากหลายเพื่อเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลจากกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งมีเครื่องมือสำคัญดังนี้:

• แบบสอบถาม (Questionnaire): เครื่องมือสำคัญสำหรับการเก็บข้อมูลเชิงปริมาณ มีทั้งแบบออนไลน์และออฟไลน์ ขึ้นอยู่กับกลุ่มเป้าหมาย
• การสัมภาษณ์ (Interview): สามารถเป็นทั้งการสัมภาษณ์เชิงลึกและการสัมภาษณ์ทั่วไปเพื่อเก็บข้อมูลเชิงคุณภาพ
• การสนทนากลุ่ม (Focus Group): ใช้เพื่อรับฟังความคิดเห็นเชิงลึกจากกลุ่มเป้าหมายที่เกี่ยวข้อง
• การสังเกต (Observation): เป็นการเก็บข้อมูลโดยการสังเกตพฤติกรรมผู้บริโภคโดยตรง ซึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์พฤติกรรมที่อาจไม่ได้แสดงออกโดยคำพูด
• การทดลอง (Experimentation): ใช้ในการควบคุมตัวแปรเพื่อศึกษาผลกระทบของปัจจัยที่ต้องการวัด เช่น การทดสอบโฆษณา

เครื่องมือปัจจุบันที่ใช้เก็บแบบสอบถามออนไลน์

ในปัจจุบันมีเครื่องมือที่ช่วยในการเก็บข้อมูลแบบสอบถามออนไลน์มากมาย ซึ่งสามารถปรับให้เข้ากับลักษณะการวิจัยตลาดและความต้องการในการเก็บข้อมูลที่แตกต่างกันได้ แต่ละเครื่องมือมีฟังก์ชันการทำงานและความสามารถที่ตอบสนองการใช้งานที่หลากหลาย ดังนี้:

1. Google Forms: เป็นเครื่องมือฟรีที่ใช้งานง่ายและสะดวก เหมาะสำหรับการสร้างแบบสอบถามทั่วไป สามารถรวบรวมข้อมูลและแสดงผลในรูปแบบกราฟและสถิติพื้นฐาน อีกทั้งยังสามารถส่งออกข้อมูลไปยัง Google Sheets เพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้อีกด้วย
2. SurveyMonkey: เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มแบบสอบถามออนไลน์ที่ได้รับความนิยม สามารถสร้างแบบสอบถามได้หลายรูปแบบ เช่น คำถามปรนัย (Multiple Choice) คำถามปลายเปิด (Open-Ended) และสามารถปรับแต่งรูปแบบให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมาย มีฟีเจอร์ในการวิเคราะห์ขั้นสูงและการรายงานผลที่ช่วยให้เข้าใจข้อมูลเชิงลึกได้มากขึ้น
3. Typeform: เป็นแพลตฟอร์มที่เน้นการสร้างแบบสอบถามที่มีความน่าสนใจและดึงดูดผู้ตอบ โดยเน้นการออกแบบให้ใช้งานง่ายและมีอินเทอร์เฟซที่ทันสมัย สามารถสร้างคำถามเชิงโต้ตอบเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมจากผู้ตอบ มีการแสดงผลข้อมูลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย และสามารถวิเคราะห์ผลในระดับพื้นฐานได้
4. Qualtrics: เครื่องมือที่ได้รับความนิยมในองค์กรใหญ่และสถาบันวิจัยที่ต้องการการเก็บข้อมูลและวิเคราะห์ในเชิงลึก Qualtrics มีฟังก์ชันที่ครอบคลุมการวิจัยตลาดอย่างมืออาชีพ เช่น การแบ่งกลุ่มตัวอย่าง การทดสอบสมมติฐาน และการวิเคราะห์ขั้นสูง รวมถึงการสร้างรายงานแบบอัตโนมัติ
5. Microsoft Forms: เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือที่สะดวกในการสร้างแบบสอบถาม ใช้งานง่าย และเหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลในกลุ่มเล็ก สามารถบูรณาการร่วมกับผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ใน Microsoft Office เช่น Excel เพื่อจัดการข้อมูลและวิเคราะห์ผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
6. Zoho Survey: เครื่องมือที่เหมาะสำหรับธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลาง ที่ต้องการแบบสอบถามที่มีความยืดหยุ่น Zoho Survey มีตัวเลือกในการสร้างแบบสอบถามได้หลายภาษา มีฟีเจอร์ในการวิเคราะห์เบื้องต้น และสามารถเชื่อมต่อกับ Zoho CRM เพื่อจัดการข้อมูลลูกค้าได้
7. Survicate: เป็นเครื่องมือที่มักใช้ในการสำรวจความพึงพอใจของลูกค้า สามารถติดตามพฤติกรรมและเก็บคำตอบจากผู้ใช้งานผ่านเว็บไซต์และแอปพลิเคชัน มีฟีเจอร์การวิเคราะห์เชิงลึกที่ช่วยให้เข้าใจความต้องการของกลุ่มเป้าหมายได้ชัดเจนมากขึ้น

สถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล

เมื่อได้ข้อมูลจากการวิจัยแล้ว ขั้นตอนสำคัญถัดมาคือการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อนำมาใช้ให้เกิดประโยชน์ โดยเครื่องมือและวิธีการที่นิยมใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากการวิจัยตลาดได้แก่:

• การวิเคราะห์เชิงพรรณนา (Descriptive Analysis): ใช้สำหรับการอธิบายข้อมูลพื้นฐาน เช่น การหาค่าเฉลี่ย (Mean), มัธยฐาน (Median), ฐานนิยม (Mode) ซึ่งจะช่วยให้เห็นภาพรวมของข้อมูล
• การวิเคราะห์เชิงอนุมาน (Inferential Analysis): ใช้ในการทดสอบสมมติฐานและสรุปผลข้อมูลเพื่อคาดการณ์หรืออนุมานต่อกลุ่มประชากร เช่น การวิเคราะห์การถดถอย (Regression Analysis) และการทดสอบความสัมพันธ์ (Correlation Analysis)
• การวิเคราะห์เชิงกลุ่ม (Cluster Analysis): ใช้แบ่งกลุ่มผู้บริโภคที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน เพื่อเข้าใจกลุ่มเป้าหมายในเชิงลึกมากยิ่งขึ้น
• การวิเคราะห์ปัจจัย (Factor Analysis): ใช้เพื่อระบุปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการตัดสินใจของผู้บริโภคในด้านต่าง ๆ เช่น คุณภาพ ราคา หรือภาพลักษณ์แบรนด์

เครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล

ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากการเก็บรวบรวมแบบสอบถามและวิจัยตลาด เครื่องมือที่ใช้วิเคราะห์มีความสำคัญอย่างยิ่งในการช่วยประมวลผลข้อมูลดิบเพื่อสรุปผลและสร้างความเข้าใจเชิงลึกในพฤติกรรมและความคิดเห็นของกลุ่มเป้าหมาย เครื่องมือเหล่านี้มีฟังก์ชันการวิเคราะห์ที่หลากหลาย ตั้งแต่การวิเคราะห์เชิงสถิติขั้นพื้นฐานไปจนถึงการวิเคราะห์ขั้นสูงที่ช่วยให้เห็นภาพรวมของตลาดและพฤติกรรมผู้บริโภคได้ชัดเจน ดังนี้:

• Microsoft Excel: เครื่องมือพื้นฐานที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล มีฟังก์ชันการคำนวณสูตรทางสถิติ ฟังก์ชันการกรองข้อมูล การสร้างกราฟและการแสดงผลข้อมูลพื้นฐาน ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณได้ในระดับหนึ่ง

• SPSS (Statistical Package for the Social Sciences): เครื่องมือเฉพาะที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติที่เป็นที่นิยมในการวิจัยตลาดและการวิจัยทางสังคมศาสตร์ สามารถทำการวิเคราะห์เชิงสถิติขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ (Correlation) การวิเคราะห์ความแปรปรวน (ANOVA) และการทดสอบสมมติฐานอื่น ๆ ช่วยให้สามารถตีความข้อมูลในเชิงลึกได้

• R Programming: โปรแกรมที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูงและเหมาะสำหรับการเขียนโปรแกรมเพื่อปรับแต่งการวิเคราะห์ มีแพ็คเกจสำเร็จรูปที่รองรับการวิเคราะห์สถิติขั้นสูง การวิเคราะห์ข้อมูลบิ๊กดาต้า และการสร้างกราฟและแผนภูมิที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังสามารถทำงานร่วมกับข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนได้ดี

• Python: ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมในการวิเคราะห์ข้อมูล มีไลบรารีที่สำคัญอย่าง Pandas, NumPy และ Matplotlib ที่ช่วยในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล อีกทั้ง Scikit-learn สำหรับการทำ Machine Learning ที่ใช้ในงานวิจัยตลาดเชิงคาดการณ์ เช่น การวิเคราะห์แนวโน้มพฤติกรรมผู้บริโภคและการแบ่งกลุ่มลูกค้า (Clustering)

• Tableau: เครื่องมือที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้าง Visualization ที่เข้าใจง่ายและดูสวยงาม ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลสามารถสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างชัดเจนและดึงดูด สามารถสร้าง Dashboard เพื่อแสดงผลแบบ Real-time และทำให้ทีมงานสามารถติดตามข้อมูลได้แบบอัปเดตเสมอ

• Power BI: เครื่องมือจาก Microsoft ที่ใช้ในการสร้าง Visualizations และการรายงานข้อมูลคล้ายกับ Tableau แต่เหมาะสำหรับการทำงานร่วมกับระบบ Microsoft และใช้งานง่ายกว่าสำหรับผู้เริ่มต้น สามารถทำ Data Integration กับแหล่งข้อมูลหลากหลายและเหมาะกับการวิเคราะห์ข้อมูลภายในองค์กร

• Google Data Studio: เครื่องมือฟรีจาก Google สำหรับการสร้างรายงานข้อมูลและ Dashboard ที่ง่ายและสะดวก มีความสามารถในการเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลจากผลิตภัณฑ์อื่น ๆ ของ Google เช่น Google Analytics และ Google Sheets ทำให้เหมาะกับการติดตามผลการตลาดดิจิทัลและการวิเคราะห์ข้อมูลบนเว็บไซต์

• NVivo: เครื่องมือที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ เช่น ข้อความ บทสัมภาษณ์ และบทสนทนา NVivo ช่วยในการจัดหมวดหมู่และสร้างโครงสร้างในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ เหมาะสำหรับงานวิจัยที่ต้องการวิเคราะห์ความคิดเห็นและทัศนคติในเชิงลึก

• SAS (Statistical Analysis System): เป็นซอฟต์แวร์ที่ได้รับความนิยมในงานวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติและธุรกิจขนาดใหญ่ มีเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง การสร้างแบบจำลองทางสถิติ และการคาดการณ์แนวโน้ม ช่วยให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปอย่างมีระบบและมีความถูกต้องสูง

การประมวลและสรุปผล

การประมวลผลและสรุปผลข้อมูลที่ได้จากการวิจัยตลาดเป็นขั้นตอนสุดท้ายที่สำคัญ การสรุปผลจะช่วยให้สามารถนำข้อมูลที่ได้ไปใช้ในการวางกลยุทธ์ทางการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีขั้นตอนดังนี้:

1. การประมวลผลข้อมูล (Data Processing): การจัดการข้อมูลที่ได้จากการเก็บข้อมูลเพื่อให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ เช่น การจัดหมวดหมู่ ข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้อง และจัดรูปแบบให้พร้อมใช้งาน
2. การสรุปผลการวิจัย (Summary of Findings): ทำการสรุปผลสำคัญที่ได้จากการวิเคราะห์ เช่น พฤติกรรมและความต้องการของผู้บริโภค ข้อได้เปรียบและโอกาสในตลาด เพื่อให้เห็นภาพรวมและข้อสรุปที่ชัดเจน
3. การนำเสนอบทสรุป (Presentation): สรุปข้อมูลให้เป็นรายงานที่เข้าใจง่าย เช่น การใช้กราฟ ตาราง และข้อมูลเชิงภาพเพื่อช่วยสื่อสารผลการวิจัยกับทีมบริหารและผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่น ๆ