ਜਾਣ ਪਛਾਣ

ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਮੈਂਟਿਕ ਡਿਫਰੈਂਸ਼ੀਅਲ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ?

• ਅਸੀਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਅਵਚੇਤਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਸਾਡੀ ਜਗ੍ਹਾ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕਾਂ ਦਾ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਤੀ ਬੁਰਾ ਰਵੱਈਆ ਹੈ, ਪਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਸਾਨੂੰ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਸਾਡੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਨਾਲ ਸਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹੋਰ ਵੀ ਬੁਰਾ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ?
• ਅਸੀਂ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਸਾਡੀ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ ਉਸੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ (ਕਾਲ ਆਫ਼ ਡਿਊਟੀ ਜਾਂ ਬੈਟਲਫੀਲਡ?) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਦੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ ਵਿਗਿਆਪਨ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਿੰਨੀ ਸਫਲ ਹੈ?
• ਆਉ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੀਏ ਕਿ ਪੋਜੀਸ਼ਨਿੰਗ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕਿਸ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਕੀ ਕਿਸੇ ਕੰਪਨੀ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਨੂੰ "ਸਸਤੇ" ਵਜੋਂ ਸਮਝਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਗਿਆਪਨ ਮੁਹਿੰਮ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਸਾਨੂੰ ਜਾਂ ਤਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਚੇਤਨਾ ਦੇ ਇਸ ਕੋਨੇ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ (ਅਤੇ ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ), ਜਾਂ ਤੁਰੰਤ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Xiaomi ਉਸੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪਾਂ ਦੇ ਸਸਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤ ਹੈ (ਸ਼ਰਤ ਅਨੁਸਾਰ)। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਾਬਤ ਹੋਈ ਸਥਿਤੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ਹੂਰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗੇ - ਐਪਲ, ਸੈਮਸੰਗ, ਆਦਿ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੋਵੇਗੀ ਕਿ "ਸਸਤੇ" ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਨਾਲ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨ (ਅਤੇ ਇਹ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਸਮੁੱਚੀ ਵਿਧੀ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ) ਵੀ "ਮਾੜੀ" ਜਾਂ "ਮਾੜੀ ਗੁਣਵੱਤਾ" ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ.

  ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਚੁਣੀ ਗਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਵਸਤੂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ, ਫ਼ੋਨਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਜ਼ ਪੋਰਟਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ! ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਸੀਮਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਇੱਕ ਅਰਧ-ਸੰਰਚਨਾ ਵਾਲਾ ਇੰਟਰਵਿਊ ਲੈਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ ਵਿਧੀ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀਆਂ ਕੁਝ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ - ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਚੀਜ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਹੈ.

ਇਹ ਵੀ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਮੈਂ ਸਮਾਨ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਆਇਆ ਹਾਂ: “ਬੁਰਾ, ਇੱਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਠੰਡੇ, ਹਨੇਰੇ, ਨੀਵੇਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ; ਚੰਗਾ - ਨਿੱਘੇ, ਹਲਕੇ, ਉੱਚੇ ਨਾਲ।" ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਸਪ੍ਰਾਈਟ, ਇੱਕ ਹੋਰ "ਆਪਣੀ ਪਿਆਸ ਮੁਕਤ ਰੱਖੋ" ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਇਹ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪੀਣ ਵਾਲਾ ਪਾਣੀ ਅਜੇ ਵੀ ਗਰਮ ਹੋਣ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ?

ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ - ਜੇ ਇੱਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਜਿਸਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਆਰਾਮ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਸਹਿਯੋਗੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ "ਸ਼ਾਂਤ" ਸ਼ਬਦ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ. ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨੇਬਾਜ਼ ਲਈ ਇੱਕੋ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ. ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਸ ਵਿਧੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਾ ਭੁੱਲੋ ਕਿ ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਐਸੋਸਿਏਟਿਵ ਲੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੱਕ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਤੁਹਾਡੇ ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਹੋਵੇਗਾ। ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਰਸ਼ਕ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਜਾਂ ਢਾਂਚਾਗਤ ਇੰਟਰਵਿਊ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)।

ਵਿਧੀ

ਸਟੇਜ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ, ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਦੇਸ਼ (ਅਸੀਂ ਇਸ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਾਂਗੇ) ਅਸੀਂ ਟੈਸਟ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਕੇਸ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਫੋਨਾਂ ਲਈ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਹੋਣਗੇ:

ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਆਓ ਦੋ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ।

ਪਹਿਲਾ ਪੜਾਅ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਚਲੋ ਇਹ ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ, ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ 9 ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ (ਅੰਕੜਾ ਹਵਾ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ - ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਾਪਦੰਡ ਸਨ, 3 ਬਰਾਬਰ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਗਏ ਸਨ - ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਾਰਕ (ਈ), ਤਾਕਤ ਫੈਕਟਰ (ਪੀ) ਅਤੇ ਐਕਟੀਵਿਟੀ ਫੈਕਟਰ (ਏ), ਲੇਖਕ ਨੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕੀਤਾ ਹੈ:

1. ਰੋਮਾਂਚਕ 1 2 3 4 5 6 7 ਸ਼ਾਂਤ
2. ਮਾਮੂਲੀ 1 2 3 4 5 6 7 ਵਿਲੱਖਣ
3. ਕੁਦਰਤੀ 1 2 3 4 5 6 7 ਨਕਲੀ
4. ਸਸਤਾ 1 2 3 4 5 6 7 ਮਹਿੰਗਾ
5. ਰਚਨਾਤਮਕ 1 2 3 4 5 6 7 ਬੈਨਲ
6. ਘਿਣਾਉਣੀ 1 2 3 4 5 6 7 ਆਕਰਸ਼ਕ
7. ਚਮਕਦਾਰ 1 2 3 4 5 6 7 ਮੱਧਮ
8. ਗੰਦਾ 1 2 3 4 5 6 7 ਸਾਫ਼
9. ਪ੍ਰਭਾਵੀ 1 2 3 4 5 6 7 ਸੈਕੰਡਰੀ

ਦੂਜਾ ਪੜਾਅ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੈ.

ਦੋ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਾਂ ਲਈ ਦੋ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਵਿਧੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਦਾ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆ ਰੂਪ ਹੋਵੇਗਾ:

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮੁੱਲ ਸਿਲਾਈ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਧੀ ਦੇ ਨਿਰਮਾਤਾ, ਚਾਰਲਸ ਓਸਗੁਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਵਿਧੀ ਉੱਤਰਦਾਤਾ ਦੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਉਸਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੀ ਡਿਗਰੀ (ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੀਤਾ - ਸੁਪਰ!) ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੁਝ ਖੋਜਕਰਤਾ (ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਈਮਾਨ ਲੋਕ) ਬਦਲਵੇਂ ਪੈਮਾਨੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਤਾਂ ਜੋ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਲਟ ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਉਹ ਸਾਡੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਚੌਥੀ ਆਈਟਮ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਤੀਜਾ ਪੜਾਅ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਾਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਇਸ ਬਿੰਦੂ ਤੋਂ, ਤੁਸੀਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਐਕਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੈਂ ਵਧੇਰੇ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਕੀਤਾ ਸੀ), ਜਾਂ ਸਭ ਕੁਝ ਹੱਥੀਂ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ - ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਮੇਰੇ ਲਈ, ਐਕਸਲ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਗਿਣਤੀ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਗਿਣਨਾ ਤੇਜ਼ ਹੋਵੇਗਾ)।

ਚੌਥਾ ਪੜਾਅ ਸਕੇਲ ਦੀ ਬਹਾਲੀ ਹੈ.

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ "ਸਹੀ" ਵਿਧੀ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਦੇਖੋਗੇ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨਾ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਮੇਰਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮੁੱਲ "7" ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਮੇਰਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲ "1" ਹੋਵੇਗਾ। ਇਸ ਲਈ, ਕਾਲਮ ਵੀ ਅਛੂਤੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ. ਅਸੀਂ ਬਾਕੀ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ "ਬਹਾਲ" ਕਰਦੇ ਹਾਂ (ਅਸੀਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਾਂ - 1<=>7, 2<=>6, 3<=>5, 4=4)।
ਹੁਣ ਸਾਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ:

ਪੰਜਵਾਂ ਪੜਾਅ ਔਸਤ ਅਤੇ ਆਮ ਸੂਚਕਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਹੈ.

ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੂਚਕ ਹਰੇਕ ਪੈਮਾਨੇ ਲਈ "ਜੇਤੂ" ("ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ") ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਪੈਮਾਨੇ ਲਈ "ਹਾਰਨ ਵਾਲੇ" ("ਸਭ ਤੋਂ ਮਾੜੇ") ਹਨ।
ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਸੰਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਅਤੇ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੁਆਰਾ ਵੰਡਣ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਚੁਣੀ ਗਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਬਾਅਦ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਲਈ ਹਰੇਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਲਈ ਸਾਰੇ ਅੰਕ।
ਬਹਾਲ ਕੀਤੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਲਈ ਔਸਤ ਸੂਚਕ:

1. ਰੋਮਾਂਚਕ ਅਤੇ ਸ਼ਾਂਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕੋ ਹੀ ਸੂਚਕ ਹਨ (5).
2. ਬੇਨਲ ਅਤੇ ਵਿਲੱਖਣ ਇੱਕੋ ਹੀ ਸੂਚਕ ਹਨ (5)।
3. ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਹੈ 1.
4. ਸਭ ਤੋਂ ਮਹਿੰਗਾ ਵਿਗਿਆਪਨ 2 ਹੈ.
5. ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਰਚਨਾਤਮਕ - ਇਸ਼ਤਿਹਾਰਬਾਜ਼ੀ 1.
6. ਸਭ ਤੋਂ ਆਕਰਸ਼ਕ ਵਿਗਿਆਪਨ 2 ਹੈ.
7. ਸਭ ਤੋਂ ਚਮਕਦਾਰ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਹੈ 2.
8. ਸਭ ਤੋਂ ਸਾਫ਼ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ 1 ਹੈ।
9. ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਇੱਕ ਵਿਗਿਆਪਨ ਹੈ 2.

ਹੁਣ ਆਮ ਸੂਚਕਾਂ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਸਾਨੂੰ ਸਾਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਾਰੇ ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਰੇਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਹਰੇਕ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਪਵੇਗਾ (ਸਾਡੀ ਔਸਤ ਇੱਥੇ ਕੰਮ ਆਵੇਗੀ)। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸੀਂ "ਪੂਰਨ ਨੇਤਾ" (ਇੱਥੇ 2 ਜਾਂ 3 ਵੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਾਂਗੇ।

ਕੁੱਲ ਅੰਕ - ਵਿਗਿਆਪਨ 1 (39,5 ਅੰਕ)। ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ 2 (41 ਅੰਕ)।
ਵਿਜੇਤਾ - ਵਿਗਿਆਪਨ 2.
ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮਝਦੇ ਹੋ ਕਿ ਵੱਡੇ ਫਰਕ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜੇਤੂ ਇੱਕ ਆਸਾਨ ਟੀਚਾ ਹੈ।

ਛੇਵਾਂ ਪੜਾਅ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ।

ਐਂਕਰਸਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰੋਮ ਦੁਆਰਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਗ੍ਰਾਫ ਅਤੇ ਟੇਬਲ ਅੱਖਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਅਤੇ ਸੁਹਾਵਣਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਉਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਚਾਰਲਸ ਨੇ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਤੋਂ ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ੇ ਉਧਾਰ ਲਏ ਹਨ। ਉਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਬ੍ਰਾਂਡ/ਵਿਗਿਆਪਨ/ਉਤਪਾਦ ਕਿੱਥੇ ਸਥਿਤ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਦੋਨਾਂ ਧੁਰਿਆਂ ਨੂੰ ਦੋ ਮੁੱਲ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, X ਧੁਰਾ "ਗੰਦੀ-ਸਾਫ਼" ਮਾਪਦੰਡ ਲਈ ਇੱਕ ਅਹੁਦਾ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ Y ਧੁਰਾ "ਧੁੰਦਲਾ-ਚਮਕਦਾਰ"।

ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ:

ਹੁਣ ਅਸੀਂ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੋ ਉਤਪਾਦ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖੜ੍ਹੇ ਹਨ।

ਧਾਰਨਾ ਦੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਕਾਫ਼ੀ ਆਸਾਨ ਹੈ. ਅਤੇ ਇਹ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਿਗਿਆਪਨ ਸੰਦੇਸ਼ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ. ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪੈਮਾਨਾ।

ਨਤੀਜੇ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਸ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ, ਸਗੋਂ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਸਰੋਤ: www.habr.com