Araştırma bir kararı değiştirebilmeli
Video 05'e göre bir iş fikri başta "a bunch of guesses", yani bir varsayım yığınıdır. Müşterinin ne istediğini bildiğini sanıp ürünü bu sanıya göre yapmak, girişimcilerin en sık yaptığı hatadır. Varsayımları olgulara (facts) çevirmek için dışarı çıkıp (go out of the building) gerçek insanlarla konuşman gerekir.
Market research (pazar araştırması) bu işin sistemli hâlidir. Müşterinin kim olduğunu, kaç kişi olduğunu, kimlerle yarıştığını ve ne kadar ödeyeceğini veriyle öğrenirsin.
- Hedef: "Design and run market research that would change your decision."
- Ölçüt: "Research that cannot change your mind is not research."
Bu yüzden veri toplamadan önce üç şeyi yaz:
- Karar: Bu araştırmanın sonucuna göre neyi yapacak ya da yapmayacaksın?
- Varsayım: Neye inanıyorsun? Mümkünse sayıyla yaz.
- Eşik: Hangi sonuç kararını değiştirir?
Video 08 buna confirmatory hypothesis testing der: hipotezi görüşmelerden önce yazarsın, örneğin "8 out of 10 respondents will be excited about feature X", sonra cevaplarla karşılaştırırsın.
Bir ekip, Akdeniz Üniversitesi öğrencileri için ders notu ve soru bankası uygulaması düşünüyor.
- Karar: Ücretli abonelik mi, ücretsiz sürüm artı reklam mı?
- Varsayım: Görüştüğümüz 20 öğrenciden en az 6'sı ayda 50 TL'lik aboneliğe yazılmak ister.
- Eşik: 6'dan az kişi yazılırsa ücretli plan rafa kalkar.
Video 08'deki soru biçimi burada işe yarar: "We are shipping a solution for €100 when the product is ready. Should we sign you up?" "İlginç olur" demek ile listeye yazılmak aynı şey değildir.
- Planı zaten kilitliyken anket yapmak. Zaman harcarsın ama hiçbir şey öğrenmezsin, çünkü sonuç neyi gösterirse göstersin aynı şeyi yapacaksın.
- Hipotezi veriyi gördükten sonra yazmak. O zaman her sonuç "zaten bunu bekliyorduk" gibi görünür.
- Yönlendirici soru: "Bu kullanışlı uygulamayı kullanır mısın?" Cevap sorunun içinde. Bunun yerine ne yaptığını sor: "Geçen sınav haftasında nasıl çalıştın? Neye para verdin?"
Bir ekip, sonuç ne çıkarsa çıksın uygulamayı aynı özelliklerle ve aynı fiyatla çıkarmaya çoktan karar vermiş. Yine de 300 kişilik bir anket yapıyor. Week 7'deki ilkeye göre bu anket için en doğru yorum hangisidir?
Video 08'deki confirmatory hypothesis testing'de "10 kişiden 8'i X özelliği için heyecanlanacak" gibi bir hipotez ne zaman yazılır?
Primary ve secondary research
- Primary research (birincil araştırma): veriyi bu soru için senin topladığın araştırma. Week 7 üç yolunu sayar: survey (anket), interview (görüşme) ve observation (gözlem).
- Secondary research (ikincil araştırma): başkasının başka bir amaçla toplayıp yayımladığı veriyi kullanmak. Hazır raporlar, sektör raporları, TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) istatistikleri ve rakiplerin yayımladığı bilgiler bu gruptadır.
Ayırt eden soru: Bu veriyi kim, hangi soru için topladı? Sen ve bu soru için topladıysan primary, değilse secondary.
| Yöntem | Ne verir | Güçlü yanı | Zayıf yanı |
|---|---|---|---|
| Survey | Çok kişiden aynı sorulara cevap (quantitative) | Oran ölçer: "yüzde kaçı ödemeye razı?" | Sadece sorduğunu öğrenirsin. Soru yanlışsa cevap da yanlış olur. |
| Interview | Az kişiyle derin konuşma (qualitative) | Beklemediğin pain'leri ve "neden"i gösterir | Az kişiyle konuşursun, sonucu genellemek zordur |
| Observation | İnsanların gerçekte ne yaptığı | Söyledikleri ile yaptıkları arasındaki farkı yakalar | Neden öyle yaptıklarını söylemez, zaman alır |
| Secondary | Başkasının topladığı sayılar, raporlar | Hızlı ve ucuz, pazarın büyük resmini verir | Senin sorun için toplanmamıştır. Eski olabilir, senin segment'ine göre kırılmamış olabilir. |
Video 08 MVP'yi de bir araştırma aracı olarak anlatır: bazı MVP'ler sayısal veri de verir, ama MVP her şeyden önce qualitative market research içindir, yani observation ve interview'da insanlara gösterip soracağın bir şeydir. MVP'nin kendisi Customer discovery ve MVP dersinde.
Pratikte sık kullanılan bir sıra var: secondary research ile büyük resmi al, interview ile problemi anla, survey ile ne kadar yaygın olduğunu ölç. Bu sıra kaynaklarda kural olarak geçmiyor; işi ucuzdan pahalıya doğru dizdiği için kullanışlıdır.
- "TÜİK verisini indirip kendim analiz ettim, bu primary." Hayır. Veriyi TÜİK topladı. Analizi senin yapman onu primary yapmaz.
- "Primary her zaman daha iyidir." Değil. Bir ülkedeki öğrenci sayısını tek tek sorarak öğrenemezsin; orada secondary data doğru araçtır.
- Rakibin web sitesini okumak secondary research'tür. Rakibin mağazasında müşterilerin ne yaptığını izlemek ise primary research'tür (observation).
Aşağıdakilerden hangisi primary research örneğidir?
Bir öğrenci TÜİK'in yayımladığı bir tabloyu indirip Python ile kendi grafiğini çiziyor. Bu hangi tür araştırmadır?
Target market ve segmentation
Video 03'e göre potansiyel müşterilerle konuşmaya başlayınca birbirlerinden farklı olduklarını görürsün. Farklı problemleri vardır ve teklifinin farklı parçalarına değer verirler. O noktada yaptığın şey, her birinin kendi kullanımı ve faydası olan ayrı customer segment'leri tanımlamaktır.
Video 06'daki Eventix bilet ve kayıt sistemi satıyor ve pazarını dört segment'e ayırıyor: theater, business, festivals ve sports. Dördü de aynı temel ürünü kullanıyor. Yine de ayrı tutuluyorlar, çünkü pazarlama ve satış farklı (bir festival'e bir iş toplantısından farklı yaklaşılır) ve bazı özellikler tek bir pazara özgü: koltuk seçimi theater için önemli, festival için anlamsız.
- Target market (hedef pazar): ürününü satmak için seçtiğin müşteri grubu.
- Segmentation (bölümlendirme): pazarı, ihtiyaçları ve davranışları benzer gruplara ayırmak. Her market segment aynı genel ürünü alabilir ama kendi value proposition'ına, özelliklerine, pazarlamasına ve satışına ihtiyaç duyar.
Week 7 üç segmentation değişkeni grubu sayar:
| Grup | Soru | Örnek değişkenler |
|---|---|---|
| Demographic | Müşteri kim? | yaş, cinsiyet, gelir, eğitim, meslek |
| Geographic | Müşteri nerede? | ülke, şehir, bölge, kent/kır, iklim |
| Behavioural | Müşteri ne yapıyor? | kullanım sıklığı, aradığı fayda, marka sadakati, satın alma zamanı |
- Target market'i "herkes" diye yazmak. Herkese satmaya çalışan biri hiçbir gruba özel bir teklif yapamaz.
- Demographic bilgi davranışı açıklamaz. "18–24 yaş" iki öğrenciyi aynı gruba koyar, ama biri her gün çalışıyor olabilir, diğeri sadece sınavdan önceki gece.
- Her değişken segment sayısını çarpar: 2 yaş grubu × 3 şehir × 2 kullanım düzeyi = 12 segment. Her biri küçülür ve ayrı bir teklif ister. Az ama anlamlı değişken seç.
- Bazı kaynaklar dördüncü bir grup olarak psychographic (yaşam tarzı, değerler) sayar. Week 7 planı üç grup veriyor; sınavda bu üçünü bil.
Video 06'da Eventix dört segment'in (theater, business, festivals, sports) hepsine aynı temel bilet sistemini satıyor. Segment'leri yine de ayrı tutmasının sebebi hangisidir?
"Uygulamayı sadece sınav haftasında satın alan öğrenciler" hangi segmentation grubuna girer?
Hangi segment'ten başlanır?
Segment'lerin hepsine birden giremezsin. Video 05 en kolay ulaşılan segment'ten başlamayı söyler ve onu beachhead market olarak tanımlar: "a market segment in which customers are eager to buy your product and which foreshadows other market segments for the future." Bu segment'in tipik müşterisini bir persona olarak çizersin. Bu iki kavramın ayrıntısı Customer discovery ve MVP dersinde; burada pazar araştırmasının onlara ne kattığına bakıyoruz.
- Pazarın toplam büyüklüğü ve bunun senin servis edebileceğin payı
- Alternatifler ve onları sağlayan rakipler
- Rakiplerin value proposition'ın hangi parçalarını sağladığı ve müşterinin bunlara ne kadar değer verdiği
- Senin teklifinin her value driver'da rakiplere göre nasıl durduğu
- Müşterinin teklifinden tam fayda alabilmesi için başka bir şeye ihtiyacı olup olmadığı
İlk madde 7. bölümde (TAM, SAM, SOM), 2.–4. maddeler 6. bölümde (competitor analysis) hesaplanıyor.
- Persona hâlâ beachhead'i temsil ediyor mu? Pivot ederken persona'nın ihtiyaçları değişebilir. Video 05'e göre persona'nın ihtiyaçları beachhead market'i artık temsil etmiyorsa, mainstream bir pazardan bir niche market'e kaymış olabilirsin. Bazı niche market'ler çok kârlıdır, ama genelde daha geniş bir segment'e odaklanmak daha iyidir.
- Video 15 niche'in iyi yanını da söyler: niche'te daha yüksek fiyat isteyebilir, pazara bir tutunma noktası bulur ve müşteriyi yavaş yavaş öğrenirsin. Ama beachhead'in başka pazarlara genişleme imkânı bırakmalı; teknoloji geliştirme maliyetini karşılayan scale effects bu genişlemeden gelir.
- Video 06'da Bitsensor girişimcisi aynı riski anlatır: pazar sadece bir niche ise bütün emeğin karşılığını alamayabilirsin. Başlamadan önce problemin ne kadar büyük olduğunu ölç.
- Video 06'daki Tide Microfluidics kartı bir uyarı ekler: ürünü kullanan kişi her zaman bütçeyi kontrol eden kişi değildir. Araştırmada ikisine de ulaş.
- "En kalabalık segment en iyi beachhead'dir." Değil. Beachhead, müşterinin satın almaya istekli olduğu ve senin ulaşabildiğin segment'tir. Kalabalık ama ulaşamadığın bir segment ilk müşteriyi getirmez.
- "Niche her zaman kötüdür." Kaynaklar bunu söylemiyor. Tehlike, farkında olmadan niche'e kaymak ve oradan genişleyememek.
- Sadece kullanıcıyla konuşmak. Kurumsal bir üründe kullanıcı başka, satın alma kararını veren başka biri olabilir.
Video 03'e göre başlanacak segment seçilirken aşağıdakilerden hangisine bakılmaz?
Birkaç pivot'tan sonra persona'nın ihtiyaçları, beachhead market'teki tipik müşterinin ihtiyaçlarından ayrılmaya başladı. Video 05'e göre bu neyin işaretidir?
Sampling ve sample size
Bir fakültedeki bütün öğrencilere soramazsın. Bir sample (örneklem) seçip ona sorarsın ve sonucu population (ana kütle) için bir tahmin olarak kullanırsın. Repo'nun README'si bu hafta için CSE 321'i hatırlatır: market research aslında sampling'dir ve confidence interval'ı zaten gördün.
CSE 321'deki proportion confidence interval:
$$\hat p \pm z\sqrt{\frac{\hat p(1-\hat p)}{n}}$$"±" kısmı margin of error $e$'dir. $e = z\sqrt{p(1-p)/n}$ eşitliğini $n$ için çözersen:
$$n_0 = \frac{z^2\,p(1-p)}{e^2}$$- $z$, confidence level'dan gelir: 90% için 1.645, 95% için 1.96, 99% için 2.576.
- $p$, beklediğin oran. Bilmiyorsan $p = 0.5$ al: $p(1-p)$ en büyük değerini (0.25) orada alır, yani en güvenli, en büyük $n$ çıkar.
- $e$, kabul ettiğin hata payı, oran olarak: ±%5 için $e = 0.05$.
Population küçükse finite population correction uygulanır ($N$ = population büyüklüğü):
$$n = \frac{n_0}{1 + \dfrac{n_0 - 1}{N}}$$Sonucu en sonda yukarı yuvarla. Formül random sample varsayar: population'daki herkesin seçilme şansı eşit olmalı.
Bu formül normal approximation'a dayanır, yani yaklaşıktır. CSE 321'deki koşulu bulduğun $n$ ile kontrol et: beklenen başarı sayısı $np \ge 15$ ve beklenen başarısızlık sayısı $n(1-p) \ge 15$ olmalı. Koşul tutmazsa çıkan $n$ istediğin hata payını sağlamayabilir. O zaman $p = 0.5$ ile hesapla (en büyük $n$'yi verir) ya da binomial dağılıma dayanan exact bir yöntem kullan.
Örnek: 95%, ±%5 ve $p = 0.01$ ile $n = 16$ çıkar. $np = 0.16$, yani 16 kişide beklenen "evet" sayısı birin bile altında. ±%5 zaten %1 gibi bir oranı ölçmek için çok geniş bir hata payıdır.
$$n_0 = \frac{1.96^2 \cdot 0.5 \cdot 0.5}{0.05^2} = \frac{3.8416 \cdot 0.25}{0.0025} = 384.16 \;\Rightarrow\; 385$$
Fakültede $N = 3\,000$ öğrenci varsa:
$$n = \frac{384.16}{1 + 383.16/3000} = 340.65 \;\Rightarrow\; 341$$
Population 3 000 kişiye düşünce gereken sample sadece %11 kadar azaldı. $N = 70\,000$ olsaydı sonuç 383 olurdu. Population çok büyükse sample size'ı neredeyse sadece $z$, $p$ ve $e$ belirler.
Önce tahmin et: ±%5'i ±%2.5'e indirirsen gereken kişi sayısı kaç katına çıkar? Population'ı 3 000'den 500'e indirirsen sayı yarıya iner mi?
- Büyük sample, kötü seçimi düzeltmez. Anketi sadece arkadaşlarına ya da takipçilerine gönderirsen bu bir convenience sample'dır (kolayda örnekleme). Onlar population'ı temsil etmez ve sonuç biased olur. 1 000 cevap da gelse formülün varsayımı bozulmuştur.
- $e$ paydada kare olarak durur. Population çok büyükken $e$'yi yarıya indirmek $n_0$'ı dört katına çıkarır (385 → 1 537). Finite population correction sonrası $n$ aynı oranda artmaz: $N = 3\,000$ için 341'den 1 017'ye çıkar, yaklaşık 3 kat.
- Population büyüklüğü sonucu sanıldığı kadar etkilemez. 70 000 kişilik bir kampüs için de 383 kişi yeter. Finite population correction ancak population küçükken fark yaratır.
- Erken yuvarlama: önce 385 bulup bunu correction'a koyarsan 342 çıkar, ham değer 384.16 ile 341 çıkar. Fark küçük; bu derste ham değeri kullanıyoruz. Sınavda hangisini kullandığını yaz.
- Bu formül oran ölçen bir survey içindir. Interview'larda amaç oran ölçmek değil, problemi anlamaktır; orada video 05'teki gibi 10, sonra 20, sonra 50 gerçek müşteriyle ilerlenir.
Confidence level 99% ($z = 2.576$), margin of error ±%5, $p$ bilinmiyor, population çok büyük. En az kaç kişiye sormalısın?
Diğer her şey aynı kalırken margin of error'ı ±%5'ten ±%2.5'e indirirsen $n_0$ ne olur?
Bir ekip anketi Instagram hesabının takipçilerine gönderiyor ve 600 cevap alıyor. Formül 385 kişi diyordu. En doğru yorum hangisi?
Competitor analysis ve SWOT
"Each segment already has alternatives to your offer." Müşteri, senin ürünün yokken de problemini bir şekilde çözüyor. Rakibin sadece aynı ürünü yapan firma değil, müşterinin bugün kullandığı her yoldur. Hiçbir şey yapmamak da buna dahil.
- Alternatifleri listele: aynı tür ürünü sunan direct competitor'lar ve problemi başka bir yoldan çözen alternatifler.
- Her biri value proposition'ın hangi parçalarını sağlıyor ve müşteri bunlara ne kadar değer veriyor? (video 03)
- Senin teklifin her value driver'da onlara göre nerede duruyor? (video 03)
- Fiyatları ne? Video 05 rekabeti fiyatı etkileyen iki faktörden biri olarak sayar: "what alternatives are there, and how are they priced?" Diğeri senin unique selling points'in.
| Value driver | Bizim uygulama | Bölüm WhatsApp grubu | Büyük ulusal uygulama |
|---|---|---|---|
| Fiyat | orta | ücretsiz | yüksek |
| Bu hocanın geçmiş soruları | güçlü | dağınık | yok |
| Çözümlerin doğruluğu | güçlü | zayıf | güçlü |
| Ders çeşidi | zayıf (2 bölüm) | orta | güçlü |
Tablo, teklifin nerede kazandığını gösterir: "bu hocanın soruları" ve "doğru çözüm" birlikte. WhatsApp grubu ücretsiz olduğu için fiyatla yarışmak burada işe yaramaz.
Video 06'da iki girişimci aynı işi fiyat için yapar. Bitsensor rakip çözümlerin fiyatlarına baktı, sonra kendi iki faydasını sayıya döktü. Snocom'un girişimcisi rakip teknolojilerin de bir fiyat etiketi olduğunu, ama on kat fazla istersen insanların nedenini sorgulayacağını söyler. Fiyatlamanın kendisi Pazarlama planı dersinde.
SWOT, competitor analysis'i ve pazar araştırmasının bulgularını tek bir tabloda toplar. İki eksen var: bilgi girişimin kendisiyle mi (internal) yoksa dış çevreyle mi (external) ilgili; ve girişime yardım mı ediyor (helpful) zarar mı veriyor (harmful).
Internal olan şeyi girişim kontrol edebilir (ekip, ürün, para, patent). External olanı kontrol edemez (pazar, rakipler, yasa, ekonomi, teknoloji trendleri).
- "Rakibimiz yok." Genelde ya yeterince bakılmamıştır ya da ortada bir pazar yoktur. Müşterinin bugün kullandığı yol, ne kadar kötü olsa da, bir alternatiftir.
- Rakibin zayıflığı senin strength'in değildir. Rakip dış çevrenin parçası, yani external: bu bir opportunity.
- Aynı olay iki tarafa da düşebilir. Yeni bir yasa bir girişim için opportunity, başka biri için threat olabilir. Soruyu her zaman kendi girişimin açısından sor.
- SWOT bir liste olarak kalırsa işe yaramaz. 1. bölümdeki gibi bir karara bağla: hangi strength hangi opportunity'yi yakalar, hangi weakness hangi threat karşısında seni açık bırakır?
Kampüs uygulaması örneğinde en büyük rakip fiyatını iki katına çıkardı. Bu bilgi SWOT tablosunda nereye yazılır?
Bir ekip iş planına "Bu ürünün hiç rakibi yok" yazıyor. En doğru yorum hangisi?
SWOT'ta strengths ve weaknesses'ı opportunities ve threats'ten ayıran eksen hangisidir?
Market size: TAM, SAM, SOM
Ürün persona'ya uyduktan sonra iki soru kalır: persona kaç müşteriyi temsil ediyor, yani beachhead market ne kadar büyük? Ve bu müşteriler ne kadar ödemeye razı?
Video 05'in uyarısı: bulduğunu sandığın total addressable market bir şeydir, onun ürününü almaya razı olan kısmı başka bir şey. Aradaki fark büyüktür. TAM'ı bulmak zaten zordur, kendi payını tahmin etmek daha zordur. Bu yüzden başta çok temkinli ilerle ve müşterileri tek tek bul: önce 10 gerçek müşteri, sonra 20, 50, 100.
- TAM (Total Addressable Market): ürünün çözdüğü ihtiyaca sahip herkesin toplam harcaması. Yaklaşık hesap: ihtiyacı olan kişi sayısı × yıllık fiyat.
- SAM (Serviceable Available Market, bazı kaynaklarda Serviceable Addressable Market): TAM'ın senin segment'ine giren ve kanallarınla ulaşabileceğin kısmı.
- SOM (Serviceable Obtainable Market): SAM'ın belli bir sürede (örneğin 3 yılda) rakiplerine rağmen gerçekten alabileceğin payı.
Hepsini aynı birimle yaz: kişi sayısı mı, TL mi, yıllık mı?
Not: Week 7 planı sadece TAM, SAM ve SOM adlarını veriyor, video 05 de sadece TAM'ı tanımlıyor. SAM ve SOM'un açılımı ve buradaki hesap yolu yaygın kullanımdan alındı. Aşağıdaki öğrenci sayıları, fiyatlar ve oranlar varsayımdır; gerçek bir plan için öğrenci sayısını YÖK'ün yayımladığı istatistiklerden al (secondary research).
- TAM: 7 000 000 üniversite öğrencisi × 500 TL/yıl = 3.5 milyar TL
- SAM: mühendislik öğrencileri %15 → 1 050 000; kanallarımızla ulaşabileceğimiz kısım %60 → 630 000 kişi × 500 TL = 315 milyon TL
- SOM: 3 yılda SAM'ın %2'si → 12 600 kişi × 500 TL = 6.3 milyon TL
SOM, TAM'ın yaklaşık 556'da biri. Üstelik 12 600 ödeyen kullanıcıya 3 yılda ulaşmak, ayda ortalama 350 yeni ödeyen kullanıcı demek. Bu sayının hangi kanaldan geleceğini söyleyemiyorsan SOM bir dilekten ibarettir.
Önce tahmin et: Akdeniz Üniversitesi beachhead'inde (70 000 öğrenci varsayımıyla) SOM kaç kullanıcı çıkar? Türkiye örneğindeki 12 600'ün onda biri mi, yüzde biri mi?
- "Pazarın sadece %1'ini alsak bile…" Bu cümle bir hesap değil. Payın nereden geleceğini (hangi kanal, hangi müşteri, hangi rakipten) söylemiyor. Video 05 bunun için temkinli olmayı ve müşterileri tek tek bulmayı öğütler.
- TAM'a herkesi yazmak. "Türkiye'nin bütün nüfusu" TAM değildir. TAM sadece ürünün çözdüğü ihtiyaca sahip olanları sayar.
- Oranları toplamak. Yüzdeler birbirinin içinde olduğu için çarpılır: %15'in %60'ı %9'dur, %75 değil.
- SAM ile SOM'u karıştırmak. SAM "ulaşabileceğin" pazar, SOM "alabileceğin" pazar. Rakipler ve senin kapasiten SOM'u belirler.
- Birim karışıklığı: kişi sayısını TL ile karşılaştırmak ya da aylık fiyatla yıllık TAM hesaplamak.
Müşterileri tek tek bulma fikri KOSGEB eğitiminde de soruluyor ("İlk gün itibariyle yeni bir iş fikrinin müşteri sayısı kaçtır?"); o soru Customer discovery ve MVP dersinde.
TAM, SAM ve SOM için hangisi doğrudur?
Antalya'da 4 000 kafe olduğunu varsay; yıllık abonelik 6 000 TL. Segment'in zincir olmayan kafeler (%60). Satış ekibin bunların %50'sine ulaşabiliyor. 2 yılda ulaşabildiklerinin %10'unu kazanmayı bekliyorsun. SOM kaç TL/yıl?
Bir pitch'te "Türkiye'de 85 milyon kişi var, %1'i bile uygulamamızı alsa 850 000 müşterimiz olur" deniyor. Bu hesabın asıl hatası hangisi?
Son kontrol
Önce kendi cevabını söyle, sonra seç.
Bir ekip kampüs kapısında sabah 8–10 arası bisikletle gelen öğrencileri sayıyor. Bu hangisidir?
95% confidence, ±%5, $p = 0.5$ ve population $N = 500$. Finite population correction ile kaç kişiye sormalısın?
Devletin yeni bir destek programı, öğrenci girişimlerinin bulut sunucu masraflarının bir kısmını karşılamaya başladı. Kampüs uygulaması için SWOT'ta bu nedir?
"Aradığı fayda: hız mı, fiyat mı?" sorusuna göre müşterileri ayırmak hangi segmentation türüdür?
Video 05'e göre TAM'ı bulduktan sonra kendi payını tahmin etmek için en doğru yaklaşım hangisi?
- Bu dersteki her şeyi kendi proje fikrine uygula: bir karar ve eşik yaz, üç değişkenle segment'lerini çıkar, bir beachhead seç, kaç kişiye anket yapacağını hesapla, üç alternatif ve bir SWOT yaz, TAM, SAM ve SOM'u hesapla.
- Kalın yazılan her terimi bakmadan tek cümleyle tanımla. Sonra aşağıdan kontrol et.
Tanımları göster
- Market research (pazar araştırması): müşteri, pazar ve rakipler hakkındaki varsayımları, bir kararı değiştirebilecek veriyle sınamak.
- Primary research: veriyi bu soru için kendin toplamak (survey, interview, observation).
- Secondary research: başkasının topladığı veriyi kullanmak (raporlar, TÜİK).
- Target market (hedef pazar): ürünü satmak için seçilen müşteri grubu.
- Segmentation (bölümlendirme): pazarı demographic, geographic ve behavioural değişkenlerle benzer gruplara ayırmak.
- Sample size: istenen confidence level ve margin of error için gereken kişi sayısı, $n_0 = z^2 p(1-p)/e^2$.
- Competitor analysis (rakip analizi): alternatifleri, sundukları değeri, fiyatlarını ve senin her value driver'daki yerini karşılaştırmak.
- SWOT: internal strengths ve weaknesses ile external opportunities ve threats'i tek tabloda toplamak.
- TAM, SAM, SOM: toplam pazar, ulaşabileceğin pazar, alabileceğin pazar.