Egy szék létrehozása szaktudást igényel, de egy jó széket akár 1 hét alatt is elkészíthetünk, még hobbiasztalosként is. A szék használati alkalmasságáról nagyon könnyen meggyőződhetünk: ha ráülünk és nem esünk hanyatt, akkor az egy jó szék. Persze lehet, hogy fintorogva ülünk rá, mert annyira csúnyának találjuk, de ha megtart minket, akkor bizony ellátja a funkcióját.
A gyereknevelés ennél lényegesen komplexebb kérdés. Ráadásul a „szülői munkánk gyümölcse” nem más lesz, mint a saját gyermekünk, aki a neki tetsző módon, de megállja majd a helyét az életben. Míg a széknél elég egy pillanat, hogy meggyőződhessünk munkánk eredményességéről, addig szülőként erre várni kell röpke 18+ évet. Persze itt is vannak kiszámítható kimenetek, azért sejthető – sőt, tudományosan alátámasztható – , hogy abból a gyerekből, aki mondjuk kevesebb pozitív visszajelzést kap, szorongásra hajlamosabb felnőtt lesz, vagy a mindenféle szabályrendszertől mentes környezetben felnővő gyerekek a társadalomba nehezebben beilleszkedő felnőttekké válnak.
Az adatok esetében sincs azonnali kontrollunk, mint a szék esetében, ránézésre nem tudjuk eldönteni, hogy egy adat jó-e vagy sem. Ha például egy piackutatási riportban azt látjuk, hogy valamilyen termék a társadalom 42%-nak tetszik, akkor bizony kénytelenek vagyunk elhinni azt, hiszen vélhetően egy gondos adatfelvételi procedúra után, fokozott szakmai körültekintéssel súlyozott mintából származik. Ráadásul, erre a bizonyos 42%-ra egy csomó olyan üzleti döntés épülhet, aminek az eredménye csak jóval később látszódik/vagy éppen marad el.
Ebben hasonlít az adatalapú döntés a gyereknevelésre: a döntés eredménye csak évekkel később fog meglátszódni.
Bizalom: Megbízható és érvényes
Ebben a szakmában (is) ezért rendkívül fontos a bizalom. Ránézésre senki nem mondja meg egy adatról, s az adat alapján létrehozott eredményből, hogy jó-e vagy sem.
prezentáció: A jó a rossz és a csúf szék balladája 2022
A bizalom törékeny dolog. Ha eljátsszuk a bizalmat egy szakma renoméja tépázódik meg. Az elmúlt években számos olyan jellenséggel találkoztunk, ami – magánvélemény – egyáltalán nincs rendben. Ilyen például a néhány mélyinterjú és némi hasraütés segítségével létrehozott perszóna képzés, de ilyen a közösségi média különféle csoportjaiból gyűjtött adat, amit aztán országosan reprezentatívnak mutatnak be. Láttunk már fókuszcsoportos kutatás alapján történő piacbecslést, és arról ne is beszéljünk, hogy a kérdőív nem szakmai mérőeszköz többé, hanem egy bárki számára elérhető lehetőség – hiszen kérdezni mindenki tud, éppúgy, ahogy mindenki ért a focihoz. És folytathatnánk a sort. Fontos hangsúlyozni, hogy ezeket a jelenségeket nem a piackutatási szakma termelte ki, sőt lépten-nyomon hangsúlyozzuk, hogy ezek a „módszerek” tulajdonképpen töröttlábú székek, azaz, ha nem is azonnal, de hosszabb távon összedőlnek alattunk.
Ez a baj a rossz adattal: ha rossz adatra alapozunk egy marketing stratégiát, akkor bizony csak évek múlva fog kiderülni, hogy hibát követtünk el.
Magánvélemény a három szempontú súlyozásról
Sajnos a piackutatási szakma is létrehozta a maga, láthatatlanul „rossz székét” – szintén magányvélemény. Az elmúlt években a nemzetközi trendeknek megfelelően hazánkba is begyűrűzött a három szempontú súlyozás, mint módszertani lehetőség. Kollégáimmal még podcastet is készítettünk a jelenség kapcsán, némiképp naiv módon akkor még olyan vörös vonalról beszélve, amit nem léphet át a szakma.
Aki esetleg nem hallott volna a háromszempontú súlyozásról, annak dióhéjban igyekszem megvilágítani a lényeget. Ha egyes súlyozó kritériumokat kihagyunk a mintánkból, akkor könnyebb összerakni magát a mintát, ergo olcsóbb lesz a piackutatás. Egész egyszerűen kevesebb embert kell meghívnunk egy kérdőívre ahhoz, hogy összeálljon a minta. Ezért olcsóbb. Kevesebb embert kell elérni és motiválni. Viszont a háromszempontú súlyozás az iskolai végzettséget nem tartalmazza. Abszurd esetben, akár az is előfordulhat, hogy 100% alapfokú végzettségű, vagy éppen 100% diplomás lesz a mintában. Persze ilyen szélsőséges lehetőség gyakorlatban nincs, de hogy egy háromszempontú adatfelvételnél senki nem figyel a végzettségi arányokra, az biztos. Pedig, az iskolai végzettség és a vásárlóerő még mindig erősen korrelál, mégha Magyarországon valamivel kevésbé is, mint Nyugat-Európában. Márpedig ebben a gazdasági helyzetben, amikor a társadalom vásárlóereje nyilvánvalóan csökken, ráadásul a saját tanulmányainkban már látjuk a társadalom vásárlóerő alapon történő „szétszakadását”, nem mindegy, hogy tudjuk-e pontosan, hogy milyen vásárlóerejű csoportokat szólítunk meg a kérdéseinkkel. Mert lehet, hogy az olcsóbb adatfelvételi ár miatt éppen azokat a vásárlóerejű csoportok megértését szalasztja el a kutatás, akiket talán pont a legfontosabb volna a jelenlegi helyzetben megérteni. Nem mindegy, hogy azt a bizonyos 42%-ot egy magas vásárlóerejű vagy éppen egy alacsonyabb vásárlóerejű csoport mondja.
Sági Ferenc előadása a Service Design Day 2022-es konferenciáján
Azokat a „magabiztos érdekességeket”, amiket kutatásként időnként látunk, türelemmel próbáljuk a magunk szakmai, tudományos pozíciójából megdönteni. Ezt az újabb turpisságot viszont maga a szakma termelte ki, hogy még lejjebb vigye a maga árait. S értjük, hogy ebben a helyzetben nem zárkózhatunk el a nemzetközi trendektől. De azt is valljuk, hogy szakmai etikai kötelességünk, hogy felhívjuk az olcsóbb, ámde alacsonyabb minőségű mintákból származó döntések lehetséges következményekre is a figyelmet akár ajánlati szinten, hogy együtt töprengjünk azon az ügyféllel, hogy az olcsóbb árért cserébe milyen biztos tudást is áldozunk fel egy kutatás során. Mindenkit erre bíztatok, hogy megmaradjon a szakmánk iránti bizalom. S bár nem akkora a tét, mint a gyereknevelésben, de ettől függetlenül egy rossz kutatásra alapozott döntés komoly károkat tud okozni hosszú távon, az Ügyfélnek és a mi szakmánknak egyaránt.
Köszönöm Káli Györgynek a lehetőséget, hogy ezek a gondolatokat előadhattam 2022. november 25-én a Service Design Day és Agilis Konferencián.
Sági Ferenc
kutatási igazgató
Az NRC podcastjeit itt is meghallgathatja.
Az NRC minőségi adatszolgáltatásáról többet itt olvashat.
