Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy
Streszczenie
Obecnie coraz wicej firm ma moliwo prowadzenia bada swoich klientów za porednictwem sieci Internet. Wiele z nich czyni to wysiłkiem własnych pracowni-ków, bez pomocy firm doradczych.
W artykule zaprezentowano metod redukcji danych uzyskanych za porednic-twem kwestionariusza internetowego, wykorzystanej w badaniach satysfakcji klienta indywidualnego polskich sieci komórkowych.
Słowa kluczowe: zbieranie danych przez Internet, proces badania marketingowego, czyszczenie danych
1. Wprowadzenie
W dzisiejszych czasach, coraz wicej czynnoci wchodzcych w skład bada marketingowych realizuje si za porednictwem sieci Internet. Proces badania marketingowego (badania rynku) składa si z dwóch głównych faz. S to [1]:
- faza przygotowania badania, w skład której wchodz kolejno czynnoci takie jak: 1. Projektowanie badania.
2. Dobór próby.
3. Budowa instrumentu pomiarowego.
- faza realizacji badania, w skład której wchodz kolejno czynnoci takie jak: 4. Zbieranie danych.
5. Redukcja i wstpna prezentacja. 6. Analiza danych.
7. Prezentacja i ocena wyników badania.
Podobne podejcie, aczkolwiek z ronym naciskiem na opisywane wyej czynnoci, upowszechnia midzy innymi M. Rószkiewicz, dzielc badanie marketingowe na faz koncepcyjn i realizacji [2], natomiast K. Mazurek-Łopaciska [3] opisuje proces badania marketingowego dzielc go na sze etapów (takie jak: okrelenie problemu badawczego, formułowanie hipotez, opracowanie planu bada, wybór metod gromadzenia danych, analizowanie i interpretowanie danych, sporz-dzanie raportu z bada).
W niniejszym artykule autor pragnie zwróci uwag na propozycje wytycznych w oparciu o które mona dokona redukcji (czyszczenia) danych uzyskanych za porednictwem sieci Internet. Sposób postpowania opracowano dla weryfikacji danych zebranych podczas pomiaru poziomu satysfakcji klientów indywidualnych operatorów telefonii komórkowej w Polsce.
2. Sposób zbierania danych
Kwestionariusz internetowy wykorzystany do pomiaru satysfakcji klientów telefonii komór-kowej umoliwiał ocen satysfakcji respondentów z wymienionych elementów oferty przy wyko-rzystaniu piciostopniowej skali Likerta. Odpowied kadego respondenta zapisywana była jako kolejny wiersz w bazie danych MySQL. Tabela 1 zawiera charakterystyk zawartoci kolumn fragmentu bazy danych ujtego w tabeli 2. Skrót „BO” oznacza brak odpowiedzi.
Tabela 1. Charakterystyka danych w kolumnach od 1 do 27 z tabeli 2
Ko-lumna Opis zawartoci
1 Dane nt. oprogramowania komputera uywanego przez respondenta (wersja przegldarki internetowej, sys-tem operacyjny)
2 Czas wypełnienia kwestionariusza
3 Adres IP komputera uywanego przez respondenta
4 e1 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5 (gdzie „1” oznacza due niezadowolenie z elemen-tu oferty a „5” due zadowolenie)
5 e2 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5 6 e29 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5 7 e30 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5
8 Oznaczona jako główna sie prepaid, z której korzysta badany (OM – Orange Twoj Mix, PM – Mix Plus, S - Simplus, OP – Orange POP, EM – Era Mix)
9 Potwierdzenie, czy okrelona wczeniej sie jest główn sieci z jakiej korzysta badany (T – tak, N – nie) 10 e32 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5
11 e36 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5
12 Oznaczona jako główna sie postpaid, z której korzysta badany (E – Era, P – Plus, O - Orange). Skrót „BIZ” oznacza telefon słubowy (firmowy)
13 Potwierdzenie, czy okrelona wczeniej sie jest główn sieci z jakiej korzysta badany (T – tak, N – nie) 14 e38 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5
15 e44 – symbol elementu oferty ocenianego w skali od 1 do 5 16 Liczba sieci wykorzystywanych przez badanych
17 Odpowied na pytanie, która to sie respondenta (w przypadku korzystania z innych w przeszłoci) 18 Długo okresu korzystania z obecnej sieci (w latach), NP – nie pamitam jak długo
19 Wiek uywanego telefonu (w latach) 20 Czas powicany na rozmowy (w godz./tydz.) 21 Miesiczne wydatki na usługi telekomunikacyjne (w zł) 22 Płe (M – mczyzna, K – kobieta)
23 Wiek (w latach)
24 Wykształcenie (LIC - licencjat/inynier, SZ – rednie zawodowe, MGR - wysze magisterskie mgr in., SO - rednie ogólnokształcce, PO – pomaturalne, policealne, G – gimnazjalne)
25 Stan cywilny (Z – zamna/onaty, P – panna/kawaler, W – wdowiec/wdowa) 26 Dochody netto (w zł), BD – brak dochodów, OO – odmowa odpowiedzi nt. dochodów 27 Ogólna ocena sieci („1” – pozytywna, „0” – neutralna, „-1” – negatywna)
ródło: opracowanie własne na podstawie bada ankietowych.
ofer-ty (w kolumnie 4-7 tabeli 2 ujto dwa pierwsze i dwa ostatnie), które mogli ocenia wszyscy zain-teresowani klienci sieci komórkowych, tj. korzystajcy z usług postpaid i prepaid. W skład drugiej czci wchodziło 5 elementów oferty (w kolumnie 10-11 tabeli 2 ujto pierwszy i ostatni) dla klientów korzystajcych z usług prepaid, 7 elementów wchodzcych w skład trzeciej czci (w ko-lumnie 14-15 tabeli 2 ujto pierwszy i ostatni) zwizanych było z ofert dla klientów abonamento-wych. Ostatni cz stanowiła metryczka respondentów, zawierajca dane charakteryzujce cechy badanych (wiersze 16-27 tabeli 1).
Oprogramowanie „phpMyAdmin”, umoliwiajce wgld do bazy danych pozwala równie na eksport bazy danych do formatów obsługiwanych, m.in. przez program Microsoft Excel.
3. Metoda redukcji danych
Dane surowe obcione s rónymi brakami i błdami [1]. Szczególnie naley na nie zwróci uwag podczas zbierania danych za porednictwem sieci Internet. Powodem tej szczególnej ostronoci jest m.in. brak interakcji z badanymi. Rozdajc kwestionariusze, np. na sali, badacz ma moliwo poznania chociaby ogólnego nastawienia do problemu badawczego, moe w wyniku samej obserwacji wypełniajcych odrzuci dokumenty wypełnione przez niektórych badanych, którzy nie wykazuj pozytywnego nastawienia do treci kwestionariusza. W przypadku danych pozyskiwanych za porednictwem Internetu badacz ma do dyspozycji tylko zapis w bazie danych, który musi zakwalifikowa lub nie do danych czystych podlegajcych dalszej obróbce.
W takiej sytuacji badacz musi wypracowa sposób postpowania, który umoliwia usunicie niepełnowartociowych wierszy z bazy danych. Bardzo wane jest, aby w razie organizacji wania nagród za udział w badaniach, nie uzalenia moliwoci zapisania si do procedury loso-wania od czynnoci wypełnienia kwestionariusza. Uniknie si wtedy wielu opinii nie majcych wikszej wartoci dla firmy bo wypełnionych tylko po to aby mona było wzi udział w losowa-niu nagrody.
W przypadku pomiaru poziomu satysfakcji, po zebraniu ocen klientów sieci komórkowych w bazie danych usuwano z niej wiersze, które:
- nie miały wypełnionej ani jednej odpowiedzi w 1 czci kwestionariusza (w kolumnie 4-7 tabeli 2) oraz w 4 czci (charakteryzujcej populacj) – warunkiem eliminacji było zaj-cie sytuacji braku odpowiedzi w obydwu czciach równoczenie (jak w lp. 1 tabeli 2), - nie miały wypełnionej ani jednej odpowiedzi w 1 czci kwestionariusza, w 2 czci (w
kolumnie 10-11 tabeli 2), w 3 czci (w kolumnie 14-15 tabeli 2) – warunkiem eliminacji było zajcie sytuacji braku odpowiedzi w trzech czciach równoczenie (lp. 2 tabeli 2), - nie miały wypełnionej ani jednej odpowiedzi w 4 czci kwestionariusza (w kolumnie
16-27 tabeli 2), w 2 czci, w 3 czci – warunkiem eliminacji było zajcie sytuacji braku odpowiedzi w trzech czciach równoczenie (lp. 3 tabeli 2),
- nie miały wypełnionej ani jednej odpowiedzi w 4 czci kwestionariusza (lp. 12 tabeli 2), - nie miały okrelonej głównej sieci, z jakiej respondent korzysta najczciej, co wynikało
z porównania kolumn 9 i 13 tabeli 2 (lp. 3 tabeli 2),
- miały okrelone dwie główne sieci, z jakiej respondent korzysta najczciej, co wynikało z porównania kolumn 9 i 13 tabeli 2 (lp. 16 tabeli 2),
- sugerowały, i respondent ma słubow komórk (a wypełniał kwestionariusz, mimo za-lece, e posiadacze takowego telefonu nie powinni bra udziału w badaniach). Przykła-dem jest lp. 6 z tabeli 2,
Tabela 2. Fragment danych surowych uzyskanych podczas pomiaru satysfakcji (kolumny 1-11)
Lp. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1. MSIE 7.0; Windows NT 5.1 10:27 83.19.214.XX BO BO BO BO BO BO BO BO 2. MSIE 6.0; Windows NT 5.1 10:30 83.24.51.XXX BO BO BO BO BO BO BO BO 3. MSIE 6.0; Windows NT 5.1 10:40 83.143.41.XXX 3 5 3 4 BO BO BO BO 4. MSIE 6.0; Windows NT 5.1 10:43 83.4.231.XX 2 4 2 3 BO N BO BO 5. MSIE 7.0; Windows NT 5.1 10:43 83.16.82.XX 4 4 4 3 PM N 4 4 6. MSIE 6.0; Windows NT 5.1 10:45 81.211.112.XXX 4 5 2 5 BO N BO BO 7. MSIE 6.0; Windows NT 5.1 10:46 87.115.176.XXX 2 2 2 4 BO N BO BO 8. MSIE 6.0; Windows 98 10:52 89.76.236.XX 2 5 3 3 S T 3 3 9. MSIE 7.0; Windows NT 5.1 10:57 83.12.249.XXX 2 1 2 4 PM N 1 1 10. MSIE 5.0; Windows NT 5.1 10:58 85.237.176.XXX 1 5 3 5 BO N BO BO 11. MSIE 7.0; Windows NT 5.1 11:01 83.13.47.XXX 3 4 5 1 OP T BO BO 12. MSIE 5.0; Windows NT 5.1 11:03 83.31.44.XX 2 4 2 4 EM T 1 2 13. MSIE 6.0; Windows NT 5.0 11:05 153.19.48.XXX 4 5 4 5 BO N BO BO 14. MSIE 5.0; Windows NT 5.0 11:05 83.26.112.XX 4 4 4 BO PM T 4 5 15. MSIE 6.0; Windows NT 5.1 11:08 83.3.112.XXX 5 5 5 5 S T 5 5 16. MSIE 5.0; Windows NT 5 11:11 83.4.111.XXX 4 3 2 3 OP T 4 4
Objanienia danych w kolumnach zawarto w tabeli 1.
ródło: opracowanie własne na podstawie wyników bada ankietowych.
- wskazywały na moliwo wypełnienia dla artu, m.in. takie gdzie wpisywano niski wiek respondenta (np. 17 lat), wykształcenie magisterskie, status wdowca (lp. 14 tabeli 2),
- zawierały oceny skrajnie negatywne lub pozytywne co nie korelowało z ocen ogóln sie-ci w kolumnie 27 (lp. 15 tabeli 2), Tabela 2, cd. (kolumny 12-27) Lp. 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 1. E T 2 1 BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO 2. BO BO BO BO 4 4 0,5-1 do 1 1-5 51-100 M 17 BO P BD -1 3. BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO 4. E T 2 BO BO 1 7-8 1-2 BO do-25 K 35 MGR Z BO 0 5. P T 4 4 2 2 8-9 1-2 1-5 51-100 M 34 MGR Z 3001 - 4000 1 6. BIZ T 4 1 2 2 2-3 do 1 5-10 101-200 K 34 MGR Z 1801 - 2000 1 7. O N 1 1 1 1 4-5 2-4 do 1 51-100 M 25 SO P 801 - 900 -1 8. P N BO BO BO 2 2-3 2-4 do 1 25-50 M 23 PO P 701 - 800 0 9. BO N BO BO 1 1 4-5 1-2 do 1 101-200 M 55 MGR Z 2501 - 3000 -1 10. P T 1 2 1 2 0,5-1 1-2 do 1 25-50 K 18 G P OO -1 11. BO N BO BO 2 1 NP BO do 1 25-50 K 30 MGR Z 5001 i wicej 1 12. E N BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO BO 13. E T 4 5 1 2 6-7 1-2 1-5 51-100 K 54 SO W 1201 - 1400 BO 14. BO N BO BO 2 5 2-3 1-2 BO 25-50 M 17 MGR W BD 1 15. BO N BO BO 2 5 0-0,5 do 1 1-5 101-200 K 18 SO P OO -1 16. O T 4 2 2 1 5-6 1-2 1-5 51-100 M 25 MGR P BD 0 Objanienia danych w kolumnach zawarto w tabeli 1.
ródło: opracowanie własne na podstawie wyników bada ankietowych.
Kwesti dyskusyjn pozostaje czy w przypadku długich kwestionariuszy naley pozostawia dane od respondentów, którzy nie zaznaczyli pojedynczej (lub nawet kilku) komórek ich charakteryzu-jcych (w kolumnach od 16 do 27 tabeli 2). Na przykład jedni nie zdecydowali si ujawni
swoje-go stanu cywilneswoje-go, inni wieku lub zarobków. Istniej narzdzia przy pomocy, których responden-tów wypełniajcych kwestionariusze w Internecie mona zmusi do wypełniania wszystkich pól. Jednake pytani czsto nie umiej, nie chc lub nie s zainteresowani ocenianiem lub wypełnia-niem jakiej rubryki i przymuszanie ich do tego moe spowodowa ich rezygnacj z uczestnictwa w procesie badawczym i utrat cennej opinii.
Podczas bada zbierano take informacje o respondencie bez jego udziału i wiedzy. Dziki nim mona zebra dane takie, jak:
- informacja jaki system operacyjny ma zainstalowany respondent, oraz jakiej uywa przegl-darki internetowej;
- dokładny czas wypełnienia kwestionariusza, podany przez serwer, na którym go zainstalowa-no. Zauwaono, e niektórzy respondenci niewiadomie po ukoczeniu wypełniania naciskaj guzik „wylij dane” kilka razy i w takiej sytuacji powstaje niebezpieczestwo otrzymania in-formacji, która powielona kilkukrotnie, zamieca baz danych. W takim przypadku dokładny czas wypełnienia pozwala eliminowa takie dane;
- informacja jaki numer IP w sieci Internet ma komputer respondenta. Dane w bazie pocho-dzce z komputera posiadajcego ten sam numer IP i wysłane w tym samym czasie poddawa-no szczególnej kontroli. Istniej informatyczne narzdzia sprawdzajce, czy kto przez przy-padek lub wiadomie nie wysyła tych samych danych kilkakrotnie. Narzdzia takie oparte s w wikszoci przypadków na kontroli numeru IP. Jednake, z uwagi na to, e niektóre sieci komputerowe nadaj ten sam numer IP kademu z rónych wchodzcych w ich skład kompu-terów (a zatem wielu potencjalnych respondentów), zatem taka blokada mogłaby pozbawi szansy wypełnienia kwestionariusza przez niektórych zainteresowanych. Przykładem moe by sie domowa w której skład wchodz dwa komputery, np. ma i ony, przyłczone do routera lub niektóre sieci lokalne. Ich uytkownicy przewanie maj taki sam numer IP. 6. Uwagi kocowe
Sposób przedstawiony w artykule nie wyczerpuje wszystkich kombinacji w przypadku zajcia których mona podj decyzj o czyszczeniu danych. Wskazówki przedstawione w artykule mog by wykorzystane przy innych badaniach opinii klientów. Warto wzi pod uwag take to, e ba-dania przez Internet powinny by prowadzone za porednictwem sieci, przy załoeniu, e klienci odpowiadajcy za porednictwem tego medium bd stanowi prób reprezentatywn w stopniu zadowalajcym badacza.
Bibliografia
1. Kaczmarczyk S., Badania marketingowe. Metody i techniki, PWE, Warszawa 2003, s. 35. 2. Rószkiewicz M., Metody ilociowe w badaniach marketingowych, PWN, Warszawa
2002, s. 20-22.
3. Mazurek-Łopaciska K. (red.), Badania marketingowe. Podstawowe metody i obszary zastosowa, Wyd. Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2002, s. 23-34.
THE METHOD OF DATA REDUCTION OBTAINED THROUGH THE INTERNET QUESTIONNAIRE ON THE BASIS OF MOBILE TELEPHONY MARKET RESEARCH
Summary
These days more and more companies have the opportunity to conduct research among their customers by the medium of the Internet network. A number of them have their employees to do the research without any help of advisory firms.
The elements of data reduction method obtained through the Internet question-naire and used in the individual customer satisfaction research of Polish mobile te-lephony was presented in the article.
Keywords: Internet data collecting, the process of marketing research, data cleaning
Krzysztof miatacz
Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy e-mail: smiatacz@utp.edu.pl