解决 B2B 研究中的数据质量问题
Posted: Sun Mar 02, 2025 6:04 am
市场研究协会最近发布了关于数据质量的三部分播客系列，围绕市场研究行业是否存在数据质量危机的问题展开。
和播客中的许多人一样，我不会将 B2B 市场研究的数据质量描述为一场危机，但它无疑是一项重大挑战，尤其是对于在线定量研究而言。预算紧缩和对更快、更便宜的数据的需求是这一问题的主要驱动因素。此外，来自调查点击农场和人工智能机器人的有组织欺诈在 B2B 研究中尤为普遍，因为此类欺诈的诱因通常更高。
小众 B2B 受众也不太可能出现在在线小组中。B2B 小组声誉极低，大多数都是消费者小组，会列出小组成员的就业信息。你不太可能在一个小组中找到 200 名 FTSE 100 公司的首席财务官，首先因为总共只有 100 名，其次，他们很可能有比完成低报酬的在线调查更好的事情要做。不过，确定寻找 B2B 受众的可行性是另一个话题。
那么，研究人员可以做些什么来确保我们在线收集可靠、高质量的数据？
B2B洞察播客
#62：如何在 B2B 市场研究中实现世界一流的质量
立即收听
严格的质量保证实践
有一系列标准数据质量检查可以轻松实施到调查中。我们经常会因为质量差而拒绝 20-30% 的已完成调查。我们使用 Forsta 作为首选调查平台，在此平台上，我们会检查一系列内容，包括：
完成调查或调查部分内容所花费的时间：这有 克罗地亚 电话号码列表 助于识别那些匆忙完成调查而没有给出深思熟虑的答案的受访者。
平线：当受访者在整个列表或网格问题中给出相同的答案时，就会发生这种情况，表明缺乏参与度。
重复文本：识别在整个调查过程中被复制并粘贴到开放式答案中的文本有助于发现非真实的回答。
研究团队每周会检查收集到的数据几次，并标记质量较差的开放式答案。在调查中，我们经常设计问卷，其中包括注意力测试（例如，询问屏幕上是什么形状）、识别不合逻辑的回答的问题以及对受访者对该类别的知识的测试。
除了这些检查之外，我们还使用 Research Defender，这是一款旨在消除欺诈者和不良行为者的工具。该工具通过一系列功能识别机器人和欺诈性受访者，例如 IP 地址检查、受访者在过去 24 小时内参与的调查量指示以及国家/地区检查。
然而，单靠数据质量检查无法克服不良的筛选或调查设计。
进一步阅读
如何联系 B2B 市场研究领域的资深专业人士
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避免在调查筛选中透露主题
筛选人员的全部目的是确保该人有资格参与。为了公平地做到这一点，黄金法则是不要过早透露主题，以免暴露真相。筛选人员应该从一般资格问题开始，然后变得更加具体，同时只包括决定某人是否有资格参与的问题。
在问卷调查之前和电子邮件邀请中，披露调查主题的注意事项就已开始。例如，上周我收到一封电子邮件，邀请我“参加针对车队经理的在线调查”。如果知道调查针对的是车队经理，如果有任何筛选问题，我就能更轻松地通过筛选。第一个问题询问我是否参与了为我的企业选择货车的决定。任何人都可以猜到符合研究资格的答案选项。这是一个不该这么做的好例子。
筛查需注意三件事：
不要过早透露调查的主题。
首先包括一般筛选问题（例如就业/失业、国家和组织规模）。
使用动态筛选，改变问题的顺序，使机器人更难以继续提交答案。
进一步阅读
影响市场研究成本和项目成功的 3 个关键因素
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以受访者为中心的调查设计
我们都知道，人们的注意力持续时间越来越短，因此调查问卷应尽可能简短，并根据访谈方法编写。一个好的经验法则是像文案撰稿人一样思考，并记住调查受访者也是人。
要记住的一些原则：
据估计，不到一半的受访者会正确阅读超过 35 个单词的问题。删除不必要的单词。
仅在真正需要时才使用问题说明。例如，如果您使用排名量表并需要将答案从最重要到最不重要进行排序，请添加说明。但是，如果量表已经标注，请不要解释如何回答 1-10 量表问题。
尽量避免使用营销或研究语言。“概念”、“接触点”和“属性”等词在日常语言中并不常用。
和播客中的许多人一样，我不会将 B2B 市场研究的数据质量描述为一场危机，但它无疑是一项重大挑战，尤其是对于在线定量研究而言。预算紧缩和对更快、更便宜的数据的需求是这一问题的主要驱动因素。此外，来自调查点击农场和人工智能机器人的有组织欺诈在 B2B 研究中尤为普遍，因为此类欺诈的诱因通常更高。
小众 B2B 受众也不太可能出现在在线小组中。B2B 小组声誉极低，大多数都是消费者小组，会列出小组成员的就业信息。你不太可能在一个小组中找到 200 名 FTSE 100 公司的首席财务官，首先因为总共只有 100 名，其次，他们很可能有比完成低报酬的在线调查更好的事情要做。不过，确定寻找 B2B 受众的可行性是另一个话题。
那么，研究人员可以做些什么来确保我们在线收集可靠、高质量的数据？
B2B洞察播客
#62：如何在 B2B 市场研究中实现世界一流的质量
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严格的质量保证实践
有一系列标准数据质量检查可以轻松实施到调查中。我们经常会因为质量差而拒绝 20-30% 的已完成调查。我们使用 Forsta 作为首选调查平台，在此平台上，我们会检查一系列内容，包括：
完成调查或调查部分内容所花费的时间：这有 克罗地亚 电话号码列表 助于识别那些匆忙完成调查而没有给出深思熟虑的答案的受访者。
平线：当受访者在整个列表或网格问题中给出相同的答案时，就会发生这种情况，表明缺乏参与度。
重复文本：识别在整个调查过程中被复制并粘贴到开放式答案中的文本有助于发现非真实的回答。
研究团队每周会检查收集到的数据几次，并标记质量较差的开放式答案。在调查中，我们经常设计问卷，其中包括注意力测试（例如，询问屏幕上是什么形状）、识别不合逻辑的回答的问题以及对受访者对该类别的知识的测试。
除了这些检查之外，我们还使用 Research Defender，这是一款旨在消除欺诈者和不良行为者的工具。该工具通过一系列功能识别机器人和欺诈性受访者，例如 IP 地址检查、受访者在过去 24 小时内参与的调查量指示以及国家/地区检查。
然而，单靠数据质量检查无法克服不良的筛选或调查设计。
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避免在调查筛选中透露主题
筛选人员的全部目的是确保该人有资格参与。为了公平地做到这一点，黄金法则是不要过早透露主题，以免暴露真相。筛选人员应该从一般资格问题开始，然后变得更加具体，同时只包括决定某人是否有资格参与的问题。
在问卷调查之前和电子邮件邀请中，披露调查主题的注意事项就已开始。例如，上周我收到一封电子邮件，邀请我“参加针对车队经理的在线调查”。如果知道调查针对的是车队经理，如果有任何筛选问题，我就能更轻松地通过筛选。第一个问题询问我是否参与了为我的企业选择货车的决定。任何人都可以猜到符合研究资格的答案选项。这是一个不该这么做的好例子。
筛查需注意三件事：
不要过早透露调查的主题。
首先包括一般筛选问题（例如就业/失业、国家和组织规模）。
使用动态筛选，改变问题的顺序，使机器人更难以继续提交答案。
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以受访者为中心的调查设计
我们都知道，人们的注意力持续时间越来越短，因此调查问卷应尽可能简短，并根据访谈方法编写。一个好的经验法则是像文案撰稿人一样思考，并记住调查受访者也是人。
要记住的一些原则：
据估计，不到一半的受访者会正确阅读超过 35 个单词的问题。删除不必要的单词。
仅在真正需要时才使用问题说明。例如，如果您使用排名量表并需要将答案从最重要到最不重要进行排序，请添加说明。但是，如果量表已经标注，请不要解释如何回答 1-10 量表问题。
尽量避免使用营销或研究语言。“概念”、“接触点”和“属性”等词在日常语言中并不常用。