Ознакомился с презентацией. На каждом рынке было опрошено 1000 человек. Кто они такие, как их выбирали, где опрашивали — данных нет. Поэтому
По результатам исследования 64 % потребителей, независимо от возраста и уровня дохода, во всем мире покупают или игнорируют бренд исключительно из-за его позиции по тому или иному социальному или политическому вопросу
По факту может оказаться результатами опроса SJW-активистов на Tumblr
Относительно количества опрошенных - очень хорошо этот момент описан у Олега Якубенкова. Представьте себе бесконечных размеров бассейн с черными и белыми шариками. Ваша задача — узнать, какая часть шариков белая. Изначально вы находитесь в состоянии полной неопределенности. Насколько много данных вам надо, чтобы сформировать ответ на поставленный вопрос? Если вы возьмете 100 случайных шариков и посчитаете долю белых, то вы будете знать ответ с точностью ±9,8%. Еще 100 шариков повысят точность вашего ответа до ±6,9%. Еще 200 шариков — до ±4,9%. Еще 600 шариков — до ±3,1%. Еще 9000 шариков — до ±1%. Так что 1000 человек — это норм.
Вы правы. Пока читал, сам об этом думал. При этом на интуитивном уровне с этим сложно не согласиться. Последний пример с Найком тому хорошее подтверждение. Или мой личный пример. Однажды я стал свидетелем как в кафэ (большая сеть) плохо обошлись с клиентом. С того для я перестал ходит в это кафэ.
Кстати, это не первый отчет, который подчеркивает важность убеждений покупателя и рост в этом направлении.
Ознакомился с презентацией. На каждом рынке было опрошено 1000 человек. Кто они такие, как их выбирали, где опрашивали — данных нет. Поэтому
По результатам исследования 64 % потребителей, независимо от возраста и уровня дохода, во всем мире покупают или игнорируют бренд исключительно из-за его позиции по тому или иному социальному или политическому вопросу
По факту может оказаться результатами опроса SJW-активистов на Tumblr
Относительно количества опрошенных - очень хорошо этот момент описан у Олега Якубенкова.
Представьте себе бесконечных размеров бассейн с черными и белыми шариками. Ваша задача — узнать, какая часть шариков белая. Изначально вы находитесь в состоянии полной неопределенности. Насколько много данных вам надо, чтобы сформировать ответ на поставленный вопрос?
Если вы возьмете 100 случайных шариков и посчитаете долю белых, то вы будете знать ответ с точностью ±9,8%. Еще 100 шариков повысят точность вашего ответа до ±6,9%. Еще 200 шариков — до ±4,9%. Еще 600 шариков — до ±3,1%. Еще 9000 шариков — до ±1%.
Так что 1000 человек — это норм.
Вы правы. Пока читал, сам об этом думал. При этом на интуитивном уровне с этим сложно не согласиться. Последний пример с Найком тому хорошее подтверждение. Или мой личный пример. Однажды я стал свидетелем как в кафэ (большая сеть) плохо обошлись с клиентом. С того для я перестал ходит в это кафэ.
Кстати, это не первый отчет, который подчеркивает важность убеждений покупателя и рост в этом направлении.