Các thương hiệu không thể nhận đủ MRP – và chúng tôi không đổ lỗi cho họ! Có thể hiểu, họ vô cùng vui mừng khi cuối cùng cũng có quyền truy cập vào những thông tin chi tiết chính xác và đáng tin cậy về thương hiệu. Tuy nhiên, nhiều người vẫn thấy khái niệm này hơi khó để nắm bắt đầy đủ.

Một câu hỏi thường gặp mà chúng tôi thường giải quyết là “MRP là gì?”. Câu trả lời cấp cao nhất là MRP là khoa học dữ liệu tiên tiến. Tuy nhiên – công bằng mà nói – chúng tôi không biết quá nhiều nhà marketing kiêm luôn chức nhà khoa học dữ liệu.

Do đó, chúng tôi đã viết một hướng dẫn toàn diện về theo dõi thương hiệu do MRP cung cấp . Tuy nhiên, chúng tôi nghĩ rằng sẽ rất hữu ích nếu cung cấp cho bạn một bài viết giải thích ngắn hơn, tập trung vào việc trả lời các câu hỏi phổ biến nhất mà chúng tôi nhận được.

Chúng tôi hy vọng bạn tìm thấy câu trả lời mà bạn đang tìm kiếm ở đây. Nếu chưa, đừng ngại gửi câu hỏi của bạn cho chúng tôi . Chúng tôi rất vui được cung cấp câu trả lời cho bạn!

1. MRP là gì?

MRP, hay hồi quy đa cấp và hậu phân cấp , là một dạng mô hình thống kê nâng cao đã được giáo sư Andrew Gelman phổ biến. Dựa trên định lý Bayes – được xây dựng bởi nhà thống kê và triết học người Anh Thomas Bayes vào thế kỷ 18 – MRP tính đến dữ liệu trước đó để xác định xác suất.

Lần đầu tiên được sử dụng làm phương tiện dự báo kết quả bầu cử, tại Latana, chúng tôi sử dụng MRP cho mục đích theo dõi thương hiệu.

Về bản chất, MRP sử dụng dữ liệu để tạo ra một mô hình và sau đó sử dụng mô hình này để tạo ra các ước tính cho các câu trả lời trong một cuộc khảo sát. Vì vậy, khi đưa ra một tập hợp các đặc điểm của người trả lời, mô hình có thể đưa ra ước tính về cách một người trả lời nhất định sẽ trả lời một câu hỏi khảo sát cụ thể.

Sau đó, MRP sắp xếp các đặc điểm của người trả lời thành các nhóm – điều này cho phép nó hiểu rõ hơn và nắm bắt được cách các biến tương tác trong cuộc sống thực. Về cơ bản, việc sử dụng MRP cho phép Latana đưa ra dự đoán chính xác bằng cách giả định rằng một số phân khúc đối tượng nhất định có sở thích tương tự với các phân khúc khác ở các khu vực khác nhau.

  URL là gì

Trong bước cuối cùng, MRP lấy giá trị trung bình có trọng số của tất cả các dự đoán để đảm bảo rằng mô hình có một mẫu người trả lời hợp lý.

Biểu đồ hiển thị Giải pháp: Tùy chọn MRP

2. MRP khác với lấy mẫu theo hạn ngạch truyền thống như thế nào?

Một trong những điểm khác biệt lớn nhất giữa MRP và lấy mẫu hạn ngạch được sử dụng bởi các trình theo dõi thương hiệu truyền thống là các phương pháp truyền thống không thể đo lường chính xác ý kiến ​​của các đối tượng mục tiêu nhỏ.

Tại sao? Chà, bởi vì lấy mẫu theo hạn ngạch truyền thống thu hẹp những người trả lời cụ thể trong một đối tượng mục tiêu – điều này thường dẫn đến kích thước mẫu rất thấp dẫn đến sai số hoặc lợi nhuận trên dữ liệu cao hơn nhiều. Hơn nữa, lấy mẫu hạn ngạch truyền thống cung cấp dữ liệu thô với quá trình xử lý rất hạn chế. Điều này có nghĩa là độ chính xác bị hạn chế và các thương hiệu sẽ không thể xác định là thông tin chi tiết đáng tin cậy.

Biểu đồ hiển thị Vấn đề: Phương pháp truyền thống

Mặt khác, MRP làm ngược lại bằng cách không giới hạn bản thân ở số lượng nhỏ người trả lời và xem xét các mẫu dữ liệu xung quanh và trong quá khứ. Đổi lại, điều này cho phép MRP đạt được độ chính xác cao hơn nhiều – ngay cả đối với các đối tượng thích hợp .

Về cơ bản, MRP sử dụng thông tin từ toàn bộ mẫu để tạo ra một mô hình có thể dự đoán đầu ra KPI, chẳng hạn như nhận thức về thương hiệu dựa trên đặc điểm của người trả lời. MRP cũng có khả năng nhận ra các thay đổi trong thế giới thực và đối phó hiệu quả hơn với các yếu tố ngoại lai.

Kết quả? MRP có thể cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy hơn với độ chính xác cao hơn và tỷ lệ sai số nhỏ hơn.

3. Vai trò của cỡ mẫu trong MRP là gì?

Đây là một điều thú vị khác về MRP – nó cung cấp thông tin trực tiếp về số lượng người trả lời cần thiết trong một mẫu để đạt được ước tính tốt, mang tính đại diện.

Kích thước mẫu, trong số các yếu tố khác, có liên quan trực tiếp đến độ chính xác của kết quả. Độ chính xác này được thể hiện bằng biên độ sai số.

  NFTs là gì

Biên độ sai sót được tạo ra trong quá trình áp đặt MRP có thể đưa ra phản hồi trực tiếp về yêu cầu kích thước mẫu của đối tượng, dựa trên phạm vi dữ liệu thương hiệu mà chúng tôi yêu cầu. Do đó, tại Latana, chúng tôi điều chỉnh kích thước mẫu cho phù hợp để đảm bảo chúng tôi luôn cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy, bất kể quy mô đối tượng hoặc thương hiệu có thể là bao nhiêu.

Vì vậy, trong trường hợp lấy mẫu theo hạn ngạch truyền thống có thể cần 3000 người trả lời hoặc hơn để đạt được điều gì đó gần với dữ liệu đại diện cho một đối tượng thích hợp đơn lẻ, MRP hoạt động động để giảm yêu cầu này xuống còn 1000 hoặc ít hơn.

4. Ý nghĩa được đo lường như thế nào trong MRP?

MRP sử dụng mô hình Bayes để dự đoán mức độ nhận biết thương hiệu , dựa trên đặc điểm của người trả lời. Khuôn khổ Bayes này mang lại cho chúng tôi một lợi thế, vì chúng tôi có thể tìm ra thước đo độ không chắc chắn trong ước tính của chúng tôi miễn phí.

Được gọi là “giới hạn lỗi”, với MRP, biên độ sai số càng nhỏ khi chúng tôi cung cấp nhiều thông tin hơn cho mô hình của mình – ví dụ: bằng cách bao gồm thông tin trước đây từ các kích thước mẫu trước đây hoặc lớn hơn. Do đó, MRP có thể đạt được ý nghĩa thống kê với ít dữ liệu đầu vào hơn khi so sánh với lấy mẫu hạn ngạch truyền thống.

Biểu đồ đường màu xanh lá cây và màu tím - hoạt hình

5. Tại sao một số KPI (ví dụ: hiệp hội thương hiệu) giống nhau đối với nhiều đối tượng đối với bất kỳ thương hiệu nhất định nào?

Để xác định chính xác ảnh hưởng của các đặc điểm trong một quần thể, một mô hình MRP cần một lượng thông tin nhất định.

Đối với những đối tượng khó tiếp cận – ví dụ như người tiêu dùng biết đến một thương hiệu rất mới hoặc phụ nữ trên 75 tuổi có thú cưng – có thể rất khó tiếp cận đủ thông tin trong các đợt lấy mẫu đầu tiên.

Tuy nhiên, mô hình MRP của chúng tôi sẽ tích lũy thông tin theo thời gian và sau một vài tháng, mô hình này sẽ có đủ thông tin để cho chúng tôi biết sự khác biệt trong các liên kết thương hiệu đối với các đối tượng khác nhau – ngay cả đối với các thương hiệu nhỏ.

  Global marketing là gì?

6. Tại sao MRP đặc biệt giỏi trong việc phát hiện những thay đổi theo thời gian?

Như đã đề cập trước đây, MRP là một khuôn khổ Bayes luôn đi kèm với ước tính về độ không chắc chắn trong dự đoán của nó. Tại sao vậy? Đó là bởi vì MRP sử dụng dữ liệu hiện tại và quá khứ để điều chỉnh các sai lệch cơ bản trong một mẫu – do đó cho phép nó phát hiện tốt hơn các thay đổi trong thế giới thực theo thời gian.

Ước tính về độ không chắc chắn này cũng giúp phát hiện các thay đổi theo thời gian vì nó cho phép chúng tôi đưa ra các tuyên bố như: “Với xác suất 83%, đã có sự thay đổi về nhận thức thương hiệu trong khoảng thời gian từ tháng 3 đến tháng 4 trong phạm vi đối tượng X”.

Về cơ bản, việc biết ước tính về độ không chắc chắn cung cấp cho khách hàng của chúng tôi bức tranh chính xác hơn về độ tin cậy của dữ liệu của họ.

7. Thông tin chi tiết về theo dõi thương hiệu của tôi có tốt hơn theo thời gian không?

Họ chắc chắn làm như vậy! Vì mô hình MRP học hỏi theo thời gian nên KPI của thương hiệu chỉ có một ít thông tin ở phần đầu sẽ cải thiện đáng kể theo thời gian khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn.

Điều này có nghĩa là mọi đợt dữ liệu bạn nhận được từ Latana đều tốt hơn đợt trước – giúp việc triển khai các chiến dịch marketing thương hiệu thành công bằng cách sử dụng dữ liệu theo dõi thương hiệu của bạn trở nên dễ dàng hơn.

Lời kết

Công bằng mà nói, chúng ta có thể thảo luận thêm về MRP. Đó là một quá trình phức tạp, hấp dẫn tạo ra kết quả đáng kinh ngạc. Là phần mềm theo dõi thương hiệu đầu tiên sử dụng MRP, chúng tôi rất vui khi đi đầu trong thế giới theo dõi thương hiệu.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về MRP, vui lòng xem sách trắng chuyên sâu của chúng tôi , cung cấp thêm thông tin và ví dụ chi tiết. Và nếu bạn cho rằng đã đến lúc thương hiệu của mình có quyền truy cập vào những thông tin chi tiết về người tiêu dùng đáng tin cậy, có độ chính xác cao, hãy thiết lập bản demo với nhóm Bán hàng của chúng tôi để xem liệu Latana có phải là giải pháp phù hợp với bạn hay không.

Author

wikimen

Liên hệ admin nhé.