Wednesday, October 06, 2010

Prinsip "experimentation" di riset pemasaran

Saya ingin sharing sedikit tentang prinsip "experimentation" di riset pemasaran. Rekan2 lulusan jurusan Statistika pasti pernah ambil mata kuliah Experimental Design (Rancangan Percobaan). Prinsip "experimentation" sangat penting di riset pemasaran (dan sebenarnya di bidang2 lainnya juga). Sayangnya, masih sedikit yang benar2 memahami prinsip "experimentation" ini.

Saya pribadi sangat suka menjalankan project yang bersifat experimentation.

Ada 2 prinsip "experimentation" yang selama ini selalu berguna untuk saya (dan tentunya juga untuk para client, kalau mereka mengerti).

1. Prinsip "pre" dan "post". Contoh:
* kita membandingkan behavior sebelum melihat iklan dan behavior setelah melihat iklan pada orang yang sama
* kita membandingkan evaluasi konsep (sebelum diberikan produk uji-coba) dan evaluasi produk (setelah mencoba produk uji-coba) pada waktu kita melakukan concept & product test
* kita membandingkan behavior dan attitude sebelum mengikuti sebuah event (seperti event shampoo Dove atau event Rumah Cantik Citra) dan setelah mengikuti event tersebut

2. Prinsip "benchmark". Untuk mengevaluasi bagusnya sebuah iklan atau konsep, berhasilnya sebuah event, ampuhnya sebuah shampoo anti ketombe baru, kita memerlukan sebuah perbandingan ("benchmark"). Tanpa adanya "benchmark", akan sukar sekali menilai bagus tidaknya produk kita. Misalkan kita mau mengevaluasi sebuah konsep baru. Karena dana terbatas, kita hanya dapat mengevaluasi satu konsep baru tersebut saja. Setelah pengumpulan data (survei) selesai, si researcher akan kebingungan menyimpulkan bagus atau jeleknya konsep baru tersebut karena tidak adanya perbandingan. Hal ini pernah saya alami sendiri.

Terkait dengan Point No. 2 adalah konsep "database norms". Perusahaan riset pemasaran global biasanya sudah punya "database norms" dari pengalaman mereka melakukan survei di banyak negara. Selama kita punya "database norms", kita masih bisa selamat tanpa adanya "benchmark". Itulah keuntungan berhubungan dengan perusahaan riset pemasaran global. Kita bisa "nebeng" database mereka.

Contoh: dulu Unilever menggunakan metode InnoCheck untuk menilai bagus jeleknya sebuah konsep baru. Mereka mengumpulkan "database norms" dari konsep2 yang telah mereka tes. Jadi, mereka bisa saja tes cuma 1 konsep baru dan membandingkan hasilnya dengan "database norms" yang telah mereka kumpulkan.

Tapi, sebenarnya konsep "database norms" pun tidak sempurna. Banyak syarat yang harus kita penuhi supaya "norms" yang kita kumpulkan tersebut valid. Ini topik panjang lain lagi. :)