1.159 lượt xem
Sai lệch dữ liệu khi nghiên cứu thị trường có thể dẫn đến các quyết định kinh doanh sai lầm, làm lãng phí ngân sách và cơ hội thị trường quan trọng. Chỉ một sai sót nhỏ trong khâu thu thập hay phân tích cũng có thể khiến doanh nghiệp “lạc lối” trên thị trường, tiêu tốn ngân sách và vuột mất những cơ hội vàng ngay trước mắt. Vậy làm thế nào để tránh các sai lệch về dữ liệu có thể xảy ra. Cùng YouNet Media tìm hiểu trong bài viết sau đây!
1. Xác định các loại sai lệch dữ liệu
Để nhận diện các lỗi sai khi nghiên cứu thị trường, điều đầu tiên doanh nghiệp cần quan tâm là xác định các loại sai lệch dữ liệu.
Sai lệch chọn mẫu (Selection Bias)
Khi dữ liệu từ người được khảo sát không phản ánh đầy đủ đặc điểm của toàn bộ dân số, kết quả dễ bị méo mó. Ví dụ, chỉ thu thập ý kiến từ khách hàng năng động trên mạng xã hội mà bỏ qua nhóm người ít dùng Internet. Điều này khiến cho bức tranh dữ liệu chưa được bao quát, toàn cảnh, thiếu sót những góc nhìn, khía cạnh quan trọng khác.
Sai lệch phản hồi (Response Bias)
Dữ liệu thu được có thể bị thay đổi khi người được trả lời thiếu thành thật, hoặc việc mệt mỏi khiến họ cảm thấy bị mất năng lượng và chưa thể cung cấp những nguồn thông tin rõ ràng, chính xác. Ví dụ, người phản hồi có xu hướng quá cảm xúc hay trả lời cho có, thực tế này phản ánh các đây đều là nhóm dữ liệu chưa nhận sự đầu tư.
Sai lệch đo lường (Measurement Bias)
Đôi khi, chính bộ công cụ khảo sát được tích hợp các hệ thống theo quy chuẩn nhất định dễ khiến cho người trả lời dễ theo hướng này hay hướng khác. Một câu hỏi chưa rõ ràng hay thang điểm không cân đối có thể khiến thông tin và dữ liệu thu về trở nên mơ hồ, thiếu khách quan và khó so sánh giữa các nhóm khảo sát.
2. Xây dựng mẫu nghiên cứu đúng đắn
Áp dụng lấy mẫu ngẫu nhiên (Random Sampling) hoặc lấy mẫu phân lớp (Stratified Sampling) để đảm bảo mọi phân khúc khách hàng đều có cơ hội được chọn. Ngoài ra, việc sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh trọng số (Weighting Adjustment) để thiết lập quy trình giảm sai lệch. Nghiên cứu của Pew Research Center cho thấy việc điều chỉnh theo nhân khẩu học đã giảm sai số trung bình từ 8.4 điểm % còn 7.6 điểm %.
Ví dụ thực tiễn: Trong khảo sát bầu cử 2024, nhiều nhà thăm dò đã kết hợp ít nhất ba phương pháp lấy mẫu, từ xác suất đến phi xác suất, giúp tăng độ chính xác so với các cuộc khảo sát 2016 và 2020.
3. Thiết kế câu hỏi khảo sát khách quan
Khi xây dựng bảng khảo sát, điều then chốt là giữ mọi câu hỏi thật khách quan và trung lập, để người tham gia cảm thấy thoải mái chia sẻ quan điểm chân thật nhất. Trước hết, tuyệt đối tránh các câu hỏi dẫn dắt, chẳng hạn như “Bạn có đồng ý rằng sản phẩm X là tốt nhất trên thị trường không?”, bởi chúng dễ khiến người trả lời bị “định hướng” theo ý của người khác.
Không nên lồng nhiều nội dung vào cùng một câu hỏi. Ví dụ “Bạn đánh giá thế nào về chất lượng và mức giá của sản phẩm?” vì từ các phản hồi của người tham gia sẽ khó phân biệt rõ họ đang đánh giá khía cạnh nào. Thay vào đó, hãy tuân thủ nguyên tắc của Qualtrics: giữ khung câu hỏi ngắn gọn, rõ ràng và trung lập, chỉ tập trung vào một khía cạnh mỗi lần, nhằm khơi gợi những phản hồi tự nhiên, khách quan và phù hợp nhất với mục đích khảo sát.
Xem thêm: Nghiên cứu thị trường: 6 bước cơ bản để thực hiện hiệu quả
4. Sử dụng đa nguồn dữ liệu
Để đảm bảo tính toàn diện và độ tin cậy cao cho nghiên cứu. Ví dụ như việc nhiều doanh nghiệp ngày càng quan tâm nhiều hơn về cách ứng dụng Social Listening trên đa dạng nguồn dữ liệu, không chỉ giới hạn ở Facebook, Instagram, TikTok hay Threads, mà còn mở rộng sang diễn đàn, mục bình luận trên báo điện tử, blog và đánh giá trên các trang thương mại điện tử.
Với API, công cụ social listening kết nối trực tiếp đến giao diện lập trình của các mạng xã hội toàn cầu (Facebook, YouTube, Instagram…) để truy xuất tất cả bài viết chứa từ khóa mong muốn, cho phép nắm bắt đầy đủ cả nội dung cá nhân lẫn công khai, nhưng dễ gặp rủi ro khi API thay đổi, dẫn đến dữ liệu không nhất quán theo thời gian.
Trong khi đó, phương pháp thu thập theo trang lại vận hành thông qua việc liệt kê hoặc tự động lan tỏa danh sách các website cần thu thập, cam kết ghi lại 100% thông tin trên từng trang, song vẫn có thể bỏ sót dữ liệu tạm thời do thay đổi cấu trúc, bị chặn bởi quản trị viên, trang web ngừng hoạt động hoặc sự cố đường truyền.
Xem thêm: Social Intelligence là gì? Top 4 vai trò chiến lược trong Marketing hiện đại
Tại thị trường Việt Nam, SocialHeat – nền tảng được phát triển bởi YouNet Media – là công cụ lắng nghe mạng xã hội hàng đầu được nhiều thương hiệu lớn, các tập đoàn đa quốc gia và hàng đầu Việt Nam như Nestle, Heineken Vietnam, Samsung, Acecook, Prudential, TCP, FPT, Vinpearl,… tin dùng.
SocialHeat có khả năng:
- Thu thập và xử lý hàng triệu thảo luận mỗi ngày từ các nền tảng như Facebook, TikTok, YouTube, diễn đàn, báo điện tử và vô số nền tảng khác (điển hình là một nền tảng hoàn toàn mới như Threads).
- Khả năng hiểu tiếng Việt vượt trội hơn các công cụ nước ngoài, tối ưu phân tích chỉ số cảm xúc, xác định chủ đề thảo luận, phân tích thảo luận theo đặc tính thương hiệu (brand/product attribute) và đo lường hiệu quả truyền thông.
- Hỗ trợ tính năng cảnh báo sớm khi có dấu hiệu khủng hoảng, giúp thương hiệu phản ứng kịp thời.
5. Kiểm định và làm sạch dữ liệu
- Trong bước “Xử lý giá trị thiếu”, chúng ta có thể loại bỏ những dòng không hoàn chỉnh hoặc ước lượng thiếu sót dựa trên phương pháp nội suy trung bình (mean imputation), k-NN hoặc các thuật toán tương tự, nhằm đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.
- Để tránh tình trạng dữ liệu bị tính toán sai lệch, hãy thực hiện “Loại bỏ bản ghi trùng lặp” – mỗi phản hồi chỉ được giữ lại một lần duy nhất, tránh sự nhiễu loạn thông tin không cần thiết trong phân tích. Đồng thời, cũng giúp đảm bảo kết quả phân tích được suôn sẻ, không có quá nhiều dữ liệu bị thừa, không liên quan.
- Cuối cùng, sử dụng checklist làm sạch dữ liệu, tối ưu từ kiểm tra tiến trình đến đối chiếu kết quả, giúp toàn bộ quy trình trở nên minh bạch, khoa học và không bỏ sót bất kỳ bước quan trọng nào.
