Analisi TURF

Che cos’è l’analisi TURF?

Definizione

TURF analysis sta per “Total Unduplicated Reach and Frequency”. Si tratta di una tecnica di ricerca che aiuta le organizzazioni a misurare l’attrattiva e la portata (cioè la disponibilità ad acquistare) all’interno di un mercato per una combinazione di prodotti, caratteristiche o messaggi. TURF fornisce informazioni approfondite sulla massimizzazione del numero di persone a cui è possibile connettersi e rivolgersi con varie formazioni.

Come viene condotta?

L’analisi TURF è strettamente una metodologia per analizzare i dati dopo la raccolta e può essere applicata a una varietà di tecniche di indagine. La base dati che consente di applicare un calcolo TURF è un’indicazione binaria che indica se le variabili “raggiungono” un intervistato.  Più comunemente viene eseguito su domande a selezione multipla in progetti MaxDiff (ad esempio, “Seleziona tutte le barre di caramelle che saresti interessato ad acquistare”) dove ogni individuo nell’insieme intervistato ha una preferenza per gli attributi testati.

A quali obiettivi aziendali risponde l’analisi TURF?

Vi sono obiettivi chiave di ricerca aziendale che TURF può realizzare.  L’analisi TURF ha domande fondamentali alle quali è specializzata nel rispondere, tra cui:

• Quali campagne di messaggistica e marketing si collegano meglio al nostro mercato?
• Qual è la formazione ottimale del prodotto per raggiungere la popolazione più numerosa?
• Quale sottoinsieme di servizi offre il maggiore ritorno sugli investimenti e ci consente di focalizzare al meglio le nostre operazioni?

Calcolo e metriche dell’analisi TURF

Riepilogo calcolo

L’offerta di analisi Qualtrics TURF viene condotta su progetti MaxDiff.  L’analisi TURF viene condotta calcolando la percentuale di intervistati raggiunti o indirizzati da tutte le diverse formazioni di prodotti/funzionalità/messaggi in fase di test.

Qualtrics utilizza due approcci di calcolo all’interno della soluzione MaxDiff XM:

• Scelta superiore: questo metodo viene calcolato eseguendo il loop attraverso ogni combinazione di pacchetti e derivando la percentuale del campione che viene raggiunta. Il ricercatore può definire se essere “raggiunto” significa che l’elemento deve essere la prima scelta generale del partecipante (si tratta di una metodologia di prima scelta) o una preferenza o nelle prime due opzioni (si tratta di una metodologia delle 2 scelte principali).
• Probabilità ponderate: questo metodo incorpora i principi della modellazione logit multinomiale utilizzata per ricavare le preferenze di utilità MaxDiff.  Calcola la probabilità che una combinazione di posizioni venga selezionata come più preferita, ponderata in base alla quota di preferenza della posizione.

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