[經理人月刊]7個檢核點 解讀行銷數字

7個檢核點 解讀行銷數字
經理人月刊 2007/09/03

【採訪、撰文／陳芳毓】

數字會說話，但也可能會說謊。要透視調查數字背後的真義，必須先對調查方法、調查地區、研究對象、樣本數、抽樣方法及訪問執行，在數字的產出的每一個環節有所了解，才不會上數字的當。

「調查顯示，本報閱報率全國第一！」

「調查顯示，本服務滿意度高達70%！」

「調查顯示，某候選人領先對手10個百分點！」

每到選舉或產品促銷季節，媒體就充斥著各種民調數字，許多品牌也會引用市調數據做為行銷手法，試圖以「不是我自誇！這是有公信力的調查機構說的！」，爭取消費者的認同。

數字會說話，但也可能會說謊。這些常見的聳動宣傳標語背後，隱藏著什麼不為人知的真相？

解讀數字前，先問「為什麼？」

尼爾森行銷研究顧問公司副總監黃志鵬指出，要知道公布數字的機構或單位是否避重就輕，只揭露部分對自己有利的訊息，就要先了解「研究設計」。

「如果不追問數字是怎麼來的，就很容易落入陷阱，」黃志鵬隨手拿起桌上連鎖咖啡店的咖啡說道，「如果某項調查告訴我，80%的人喝過這個品牌的咖啡，我第一個就會問：『為什麼要公布這個訊息？』『這項調查是誰做的？』『樣本又是哪些人？』」

因為，數字背後的真相可能是：這家咖啡店為了加速展店，委託調查機構做調查以為宣傳，而且首訪者就是在同一棟大樓工作的100名上班族，大樓樓下還正好就有這家咖啡店。這樣的調查所得到的數字，當然不客觀。

「調查方法、調查地區、研究對象、樣本數、抽樣方法及訪問執行，都是在解讀數字前就一定要知道的，」黃志鵬叮嚀，在數字的產出過程中，每一個環節都可能因為調查的設計或執行不當，而產生誤差。

仰賴調查結果做決策的行銷人員，或是參考調查數字做採買的消費者，都要特別注意以下7個檢核點，才不會上數字的當。

評估調查數據的7個檢核點

1.目標母體定義是否明確？

母群體若定義不明確，就很可能會在調查中納入不該被包含在內的首訪者，或是排除了應該接受調查的受訪者。

許多報紙經常爭相宣稱，自己才是台灣第一大報，讀者卻往往一頭霧水。問題很可能就在於，兩報的調查母群體不同。B報的母群體可能是「過去1個月內、讀過報紙、18歲以上」的人，而C報的母群體卻是「過去1星期內、買過報紙、18歲以上」的人。兩報各自挑選對自己有利的母群體來調查，得到的數據當然會大大不同。

要注意的是，研究母體的範圍，通常只會用一行小字，標明在研究結果的下方，只有眼尖的讀者才會注意到。

2.抽樣樣本是否能代表目標母體？

好的調查，要有一份最新且完整包含母體的名單。

美國某次總統大選時，某調查機構採用的民調母體是「上屆有投過票的選民」。然而，先進國家的投票率通常低至50%左右，若上屆投票率只有半數選民投了票，調查就無法了解另外50%選民的意向。再加上上一屆選舉，許多鄉村地區的選民都沒去投票，這次卻被特定候選人的鄉村經濟政策打動而踴躍投票，最後造成預測失敗。

3.抽樣過程是否隨機？

母群體中的每位成員被抽到的機率必須相等。

1948年美國總統大選時，訪員要在特定項目中訪問特定數目的配額（如特定的住宅區、性別、年齡、種族和經濟地位），但他們卻能自由選擇受訪者。當時，共和黨員通常比民主黨員富有、教育水準較高，多半有電話與固定住所，也住在較好的社區，使得共和黨員較易接受訪問，結果導致共和黨的受訪者過多，造成民調預測失靈。

台灣的大樓社區愈來愈多，管理員會管制民調訪員進入，導致某個社會階層的民眾無法被抽到，也可能造成偏差。。

4.樣本數是否充分？

樣本數愈大，準確性愈高。

礙於時間及經費限制，企業會用抽樣調查，來預測整個母體的意向。不過，只要樣本數超過1000，誤差率就可以降低至3%以下；但若樣本數只有100，誤差率就會高達10%。

若企業在打算推出重要商品時，經調查發現100位消費者中，有70位對新產品有興趣，但由於樣本數僅100人，因此加上誤差值後，調查結果就會變成「有60%～80%消費者有興趣」，公信力自然顯得相當薄弱。

必須注意的是，就算樣本足夠，但取樣不隨機，結果仍會有誤差。電視節目call-in、手機和網路投票，就是最明顯的例子，因為投票者是自願參予調查，代表的是最主動、積極的意見，得到的結果當然會顯得較為極端。

5.回覆率是否理想？

回覆率過低，可能會使調查低估了「沉默受訪者」的意見。

由於電話詐騙氾濫，使電話訪問的拒訪率高達90%，訪員平均要打10通電話，才能找到一位受訪者。拒訪率的升高，難免使得調查結果的代表性啟人疑慮。

1936年，美國《文學文摘》（Literary Digest）與某車廠合作，以訂戶與車主為抽樣清冊，寄出上千萬份問券，得到超過200萬人回函。分析結果預測共和黨候選人藍登（Alf Landon）將以57%的支持率，勝過現任總統羅斯福（Franklin Roosevelt）的43%。但最後，羅斯福卻以61%的壓倒性勝利當選。

造成預測失誤的原因可能有兩個。第一，回覆率只有22%；第二，抽樣清冊為雜誌訂戶及車主。當時美國正值經濟蕭條末期，這樣的抽樣設計，等於是抽出了選民母體中較為富裕的樣本，將窮人排除在外。由於窮人特別支持羅斯福提出的經濟復甦計畫，但這群人卻遭到遺漏，致使調查無法反映所有母體的投票意圖。

6.受訪者是否準確無誤地回答問題？

受訪者可能會因為聽錯問題而答錯、因訪問太長而敷衍回答，甚至為了面子，而說出自認為訪員希望聽到的答案。為減少這些誤差，測試單位必須進行「前測」，來修正問卷或調查方式。

7.研究結果是否說明抽樣本的變化性？

一份負責的調查，會主動說明可能影響抽樣準確度的變因，例如回覆率偏低、樣本數不足等。