마케팅 조사의 종류

3. 자료의 종류

(1) 1차 자료(primary data)

 1) 1차 자료 수집도구 

• 2. 전화 : 전화면접은 정보를 빨리 수집할 필요가 있을 때 가장 좋은 방법이고, 우편 설문지보다 더 많은 유연성이 있다. 응답률은 통상 우편 설문지보다는 높으며, 면접자는 원하는 특징을 갖춘 응답자와 통화하고 싶다고 요청할 수 있다. 그러나 전화면접을 이용할 경우 응답자별 비용은 우편 설문을 이용하는 경우보다 높다.
• 3. 대인면접 : 대인면접은 집,직장,거리,쇼핑몰 같은 곳에서 사람과 만나 이야기를 나누는 것이다. 이 면접은 매우 유연하게 전개될 수 있다는 장점이 있는 반면, 전화면접보다 비용이 3~4배 높다는 단점을 가지고 있다.
• 4. 온라인 조사 :   온라인 조사는 여러 가지 방식으로 진행되는데, 회사의 홈페이지에 설문지를 올려놓고 이에 응답할 경우 응답자에게 인센티브를 제공한다. 또한 이메일 웹 링크, 웹 팝업을 이용하여 사람들이 질문에 응답할 경우 상응한 보상을 받도록 할 수 있다. 온라인 조사는 전통적인 설문조사나 대인면접에 비해 속도가 빠르고 비용이 저렴하다는 장점이 있다. 

2) 1차 자료 수집도구

 1차 자료 수집에 가장 많이 사용되는 도구는 설문지(questionnaire)이다. 설문지는 대면접촉 또는 전화나 온라인으로 진행된다.

• 선택형(close-end) 설문지 : 선택형 설문지는 모든 가능한 응답을 제시하고, 응답자에게 제시된 응답 중 하나를 선택하게 하는 질문 유형이다.
• 개방형(open-end) 설문지 : 개방형 설문지는 응답자가 원하는 방식으로 응답할 수 있다. 개방형 질문은 자유로운 응답을 허용하기 때문에, 조사자는 선택형보다 더 많은 정보를 얻을 수 있으며, 탐색적 조사에서 특히 유용하게 사용할 수 있다. 

(1) 2차 자료(secondary data)

2차 자료는 조사를 위한 좋은 출발점이 되고, 조사 문제와 조사 목적을 정의하는데 도움을 준다. 2차 자료는 당면한 문제보다는 다른 목적을 위하여 이미 수집된 자료들이다. 이들 자료가 있는 위치는 신속하게 파악될 수 있으며 비용도 저렴하다. 1차 자료와 비교하고 2차 자료는 빠르고, 쉽고 비교적 낮은 비용으로 짧은 기간에 수집할 수 있다. 2차 자료의 특징은 다음과 같다. 

 - 문제를 파악하고 문제를 보다 잘 정의하게 함

 - 문제에 대한 접근방법의 개발

 - 적절한 조사설계의 고안

 - 어떤 조사 문제에 답하고 몇몇 가설의 검증

 - 1차 자료를 보다 깊이 분석함 

 

2차 자료는 당면 문제의 해결보다는 다른 목적을 위해 수집된 것이기 때문에 문제에 대한  유용성에는 적합성과 정확성을 포함한 여러 중요한 면에서 한계가 있을 수 있다. 또한 2차 자료는 정확하지 않을지도 모르며 현실성이 없거나 믿을 수 없을지도 모르다. 

 

1차 자료와 2차 자료의 비교

수집 목적 

1차 자료 - 당면 문제를 위해 조사자가 직접 수집

2차 자료 -  다른 문제를 위해 타인에 의해 수집됨

수집 과정

1차 자료 - 조사자가 직접 수집

2차 자료- 타인에 의해 수집됨

수집비용

1차 자료 - 높다

2차 자료- 비교적 낮다

수집기간

1차 자료- 길다

2차 자료 - 짧다

 

 

4. 척도

설문지를 이용한 마케팅 조사 시 측정하는 문항들을 계량화하기 위하여 척도를 정하는 절차가 필요한데, 척도의 특성에 따라 마케팅 분석의 결과물에 제약을 받으므로 조사설계 시 세심한 주의가 필 요하다. 척도(scale)는 측정하고자 하는 대상에 부여하는 숫자들의 체계를 말한다. 이러한 척도는 숫자로 이루어져 있으므로 척도는 숫자가 가지고 있는 기본 특성을 그대로 가지고 있다. 척도에는 명목, 서열, 등간, 비율 척도가 있는데 명목 척도에서 비율척도로 갈수록 자료에서 얻을 수 있는 정보가 많아져 좀 더 정밀한 분석이 가능하다.

1) 명목척도 

명목 척도(nominal scale)는 상징적으로 명칭을 붙이는 것으로 대상을 파악하고 분류하기 위해 라벨이나 꼬리표처럼 숫자를 부여하는 것이다. 설문에 응답한 사람들 중 남성에게 1반 2번을 부여하는 것이 그 예이다. 명목 척도에서 숫자는 대상들이 가지고 있는 특성의 가치를 보여 주지는 못한다. 명목척도에서 유일하게 가능한 숫자의 조작은 도수(counting)이다. 도수 계산(frequency counts)에 바탕을 둔 제한된 수의 통계량만 허용된다.

2) 서열 척도

서열 척도(ordinal scale)는 대상들이 어떤 특성을 가지고 있는가의 상대적인 크기를 나타내기 위 해 대상들에게 숫자를 부여하는 것이다. 서열 척도는 한 대상이 다른 대상보다 특성을 더 또는 덜 가지고 있는가를 결정하는데 이용된다. 그러나 얼마나 많이 또는 적게 가지고 있는가는 나타내지 못한다. 또한 서열척도는 상대적인 위치를 나타내 주지만 대상들 간의 차이의 크기를 나타내지는 못한다. 서열척도의 예들은 품질등급, 경기에서의 팀의 순위, 사회경제적 계급, 직업의 사회적 지 위를 포함한다. 서열척도는 명목 척도에 허용되는 수치계산에 더하여 백분율을 기초로 한 통계량의 이용을 가능하게 한다.

3) 등간 척도 

등간 척도(interval scale)에서 척도의 수치상 거리는 측정될 특성에서 동일한 가치를 나타낸 다. 등간 척도는 서열 척도의 모든 정보를 포함하고 대상들 간의 차이를 비교 가능하게 해 준다. 어떤 두 척도 값들 간의 차이는 등간척도의 다른 두 인접한 값들의 차이와 같다. 척도값들 간에는 일 정하거나 간격이 동일하다. 1과 2의 차이는 2와 3의 차이와 같고, 이는 5와 6의 차이와 같다. 일상생활에서 일반적인 예로는 온도계 척도가 있다. 등간 척도에서 이용될 수 있는 통계적 기법은 명목 자료와 순위자료에서 적용될 수 있는 모든 것을 더하여 산술평균(arithmetic mean), 표준편차, 상관계수(correlation)와 마케팅 조사에서 많이 사 용 되는 다른 통계량들을 포함한다.

4) 비율 척도

비율 척도(ratio scale)는 명목, 순위, 등 간척도의 모든 성질을 가지고 있고, 절대적 이 존재하므 로 각각의 값이 절대적 의미를 갖는다. 따라서 비율척도로 측정된 값은 사칙연산이 가능하다. 그 러나 등간척도(interval scale)는 절대적 '0' 의 개념이 없기 때문에 일정한 크기의 척도로 측정된 값들 간의 상대적인 크기의 비교만 가능하다. 예를 들어 5점 등간 척도로 측정된 값은 7점 등간척 도로 측정된 값과 정확하게 비교하기는 어렵다. 또한 같은 등간척도로 측정한 값이더라도 서로 다른 조사에서 측정된 값들이면 이들을 직접적으로 비교하기는 어렵다. 비율 척도의 일반적인 예들 은 높이, 무게, 나이와 화폐 등이다. 모든 통계기법들은 비율 자료에 적용될 수 있다. 여기에는 기하평균(geometric mean), 조화 평균 (harmonic mean), 변동 계수 등의 통계량이 포함된다.